转自 | 募格学术
来源 | 中外学术情报,微博用户@游识猷
Caitlin Kirby是密歇根州立大学地球与环境科学的博士生,近期在自己的博士论文答辩时,穿着一条自己用17封拒信做成的裙子,出现在评委老师们的眼前。
做裙子的这17封拒信来自于她在该校攻读地球与环境科学博士学位期间,分别是在奖学金申请、论文投稿、会议投稿过程中收到的。
她通过检索用“不幸”和“我们很遗憾通知你”两个关键词,找出了这些邮件,然后选取了其中的一部分,做成了这条裙子。Caitlin表示,自己收到的拒信远不止这些,做完裙子还剩很多。
在博士学位论文答辩中,Caitlin Kirby说,她之所以这条“拒信裙”,并不是为了表示抗议,不在于“看我现在多牛x,你们这些有眼无珠的家伙”,而是为了表明,在实现目标的过程中,遭到拒绝也是一个本来就应有的组成部分。
她说:“重温那些旧信件,做那条裙子的整个过程让我想起 “你必须申请多次才可能成功,在这个过程里,很自然的一部分就是不断被拒绝。”
Caitlin毕业后要开始申请工作,她已经准备做一条更长的“拒信裙”了。
Caitlin Kirby的这一举动让国内外很多硕博研究生们产生了共鸣。毕竟谁还没收到过几封拒信呢?网友更是脑洞大开,谈了谈自己的拒信都能做成些什么
当然啦,不知道大家还记不记得我们曾经报道过的“嘤嘤怪”老师邢立达。对,就是那位发表了100多篇SCI论文,一己之力提高母校排名30位次的那位老师。他的拒信回答是这样的
那大概.....只能做条内裤了...(没有酸的意思)
不过最主要的,被拒绝的多,说明尝试的多,真的硕博敢于直面惨淡的人生~
赠送三本机器学习基础书籍
机器学习线性代数基础-Python语言描述
当当20周年,每满100减50,优惠码:GVSJ5Y(付款时使用),在每满100减50的基础上可满200减30,活动截止时间是11月1日。内容介绍:数学是机器学习绕不开的基础知识,传统教材的风格偏重理论定义和运算技巧,想以此高效地打下机器学习的数学基础,针对性和可读性并不佳。本书以机器学习涉及的线性代数核心知识为重点,进行新的尝试和突破:从坐标与变换、空间与映射、近似与拟合、相似与特征、降维与压缩这5个维度,环环相扣地展开线性代数与机器学习算法紧密结合的核心内容,并分析推荐系统和图像压缩两个实践案例,在介绍完核心概念后,还将线性代数的应用领域向函数空间和复数域中进行拓展与延伸;同时极力避免数学的晦涩枯燥,充分挖掘线性代数的几何内涵,并以Python语言为工具进行数学思想和解决方案的有效实践。
赠送方式
关注下方公众号,回复:抽奖
推荐阅读
6、史上最全 | 数据分析技能详细拆解,一张图覆盖全流程知识细节和资源推荐