时间

2002-2006：人大本科

直博：节省了大量的时间（不再重复）
发布animation包，人生第一个R包（那时候Ripley大人还是会说谢谢的）
2008年夏天两次赴德
- 6月参加统计图形研讨会，不莱梅，面见我后来的博士导师Di Cook/Heike Hofmann
- 8月参加useR!会议，官方R会议
- 无知无畏，年轻真好
第一个拿研究生院资助参加国际会议的研究僧
2007年一次会议上结识了一个立陶宛的歪果仁，扯得投机，08年他带我在德国从北到南游了一遍（俺一分钱没花，谢谢老板）
2008年12月，发起第一届中国R语言会议（坊间传言是“当时在人大某个小教室里的一届自娱自乐的会议”），如今规模已经超过官方R会议
- 人物：魏太云、邱怡轩等
2009年John Chambers统计软件奖（animation包），目前仍然是唯一一个获奖的华人，但真心不是因为我做的工作多牛

几乎没怎么费心申请，节省了大量的时间（以及软妹币）
喜欢就好，排名无妨
动态、交互式统计图形
多数时间在堆砌R代码，除了博士资格考试前两个月
广泛参加会议作报告
- 2006年以来报告场次70+（谢谢各位老板的财力支持）
- 讲不明白的东西不是真懂
写了一串R包
- 和发论文一样，熟悉了套路之后，剩下的事情只是把想法用键盘敲出来而已
- 2011年底“成名作”knitr，动机源于希望能更方便地写作业，谁知世上有辣么多同样觉得写“作业”不方便的人
- 所谓的权威也许只是看起来是权威而已（此处注视Sweave三秒钟），你可以改变世界的
美国博士教育相对比较扎实，但取决于你后面的目标是什么，学术？业界？
- 也并非不存在落后的地方，例如还在用正态、t分布表查表
- 我个人认为理论的比重稍大了点，熟练掌握了中心极限定理的证明也许并没有什么（？）用
- 总体而言，“数据科学”的浪潮显然在影响学科建设，数据、软件、工具逐渐有了一席之地，而不是一直纠结于茴香豆的茴字有几种写法
答辩

黄粱五载梦，终究百川归大海
沙场半月功，何以倚剑上重霄
学术上的成绩有限（软件暂时还没有被广泛接受为“学术”范围内）
发文章比较折磨人，有时候有理，有时候感觉编辑有点找茬

2012年（大约发布knitr半年后）遇到我现在的老板，和他一起做了四场报告
2013年：招人吗？招。我去？好。
在家远程工作，每周邮件、视频交流，自由度非常大，全凭良心工作，休假请自便
主要任务：维护knitr/shiny/rmarkdown，贡献新包如DT/leaflet
我是整个团队里技术最弱的人
每周基本足不出户（宅到地老天荒），除了出门买菜以及打羽毛球
那你读个博士究竟有什么（？）用
- 博士：以自由换财富（Phillip Guo的观点）
- 只是一种生活方式而已，或是一种选择，跟工作相比没有高低优劣
- 博士期间有足够的时间可以积累成果、打造人脉
心境：雨中山果落，灯下草虫鸣

考研/考博：知识，抑或心性？
偶然
- 如果没有非典，当年我可能会花更多时间在数学分析上
- 如果没有薛薇老师教VB，我可能不会对编程产生兴趣（以我这种智商，若一开始就学C的话，很可能就放弃治疗了）
- 如果没有管理学院网站，我可能不会师从赵老师，也没有后面大量的自由和机会做我喜欢的事情
- ……
信息
- 可以没有能力获得一个机会，但不能没有能力知道一个关于机会的信息
积累
- 能取得惊世骇俗成绩的人永远只是少数，像我等智商有限的人，只能靠堆小成绩，积累到一定程度，自然有那么一点“惊世骇俗”的意思了
网站
- 若你还没有一个个人主页（我不是说QQ空间什么的），听完这个研讨会回去赶紧捣鼓一个
- 同理，如果你的简历还不在网上，赶紧做一份挂出来（简历是对自身很好的驱动力）
- 等你需要这些东西的时候就已经太晚了
独立
- 吸收别人观点的时候要经过自己的独立思考，别人说的未必对，也未必适用于你自己
- 学会以自己内心的角度去欣赏别人