好久没有碰物理的东西, 但看到这些也是很多感触。自己有旁徨不知道该怎们办过。 小时候，看了很多伟人的自传，总是觉得要把自己一辈子奉献给物理， 做出特别的贡献，让人类有对世界更加了解的认识。套一句我强者 MIT 同学曾经开玩笑说过的 "欲练神功，必先自宫", 他说这样可以杜绝七情六慾 认真做物理. 那时候後我硕士就很专心做研究，想说运气好，可以有些发表 出国念书。 後来运气不错，也有学校要收我，所以就出国了。记得第一年可以免修很多课， 因为已经在 112 修过大部份必修了。但那年古力是鼎鼎大名的 Peskin 教， 电动是凝态实验大师 Kapitulnik 上课, 因为已经在台湾上过一次课了，想说不 知道大师上起来会不会让我从以前的"雾里看花"，只会套套公式算算题目，发一点小作品 到变成了解宇宙的本质，更而有深刻的批判，不只是那些数学。 後来发现我错了...XD... 上课有蛮多听不懂的，加上可能刚出国，英文也是不好。 Kapitulnik 虽然是做实验的，但是上电动用古典场论诠释，虽然作业考试还是可以做， 但完全没有看到背後的物理意义。Peskin 的课就不用说了，要我回想还想不出来哩。 反而现在阙志鸿老师的古力，还历历在目。 後来第二年，时间比较多一点，我就去 CS 听 machine learning, 和 graphical model 发现也很有趣，虽然不是了解宇宙的真理，但是可以预测很多东西， given training data. 所以第二年就修了一些 CS 的课，和考过资格考。话说华人真 的都很会考试，我还没有遇到没考过的。反而有些小白，物理观念很强， 但是做题不是很快，就残念再来一次了。 第二年尾，发现真的做物理很难找工作，有认识的学长，是美国白人，要毕业了找博士後 不是很顺利。然後看到找到博士後或者教职的学长，都非常辛苦的超时研究写 papers, 而且很多都会升不上去。那时候我就开始想，这是我要的人生嘛？那些在当博士後的 学长，每个都比我强太多了，而且出国後，知道我自己有多弱...就算做研究也是 拾人牙慧，要有原创性很难。虽然这是很难面对的现实，但..是事实。 刚好我 lab 有学长要创业，做女生服饰网站，主要是 bridge the gap between offline and online shopping, 这里面有很大的市场。加上我们想要用 machine learning 学习 使用者的喜好来推荐她们商品, 所以我们就休学一起出来搞了。目前我们在 StartX 创业 育成中心，准备下礼拜有 MVP product. 哈...坦白说，这段时间没搞物理， 很多东西都忘了, 可见我还算很弱，没把这些东西内化到骨子里。但是我当时去学统计和 machine learning 的时候，发现这些物理数学背景真的很有帮助。 尤其是量子力学和线性代数，机率，都是很有帮助的。(我们实验室的大学长， 做光学实验，後来也开了一间 machine learning 的公司，专门帮好莱坞片商优化广告与 收视群众，员工也好几十个人了。念物理要转行很容易，但要 be prepared!) 这里要说的是，99% 的人，都没办法把物理当饭吃，但是透过学物理而得到的数学与逻辑 思维，却是可以让我们有机会应付这个万变得社会。所以同时，你也可以学一些 CS 比较 数学，或者统计等等，看能不能培养出一些兴趣。 坦白说，是我以前在台湾没有接触到，这些统计的东西，还比物理有趣哩...>< 最後，人生很短，约两万多天，所以也会有很多变化，对於现在所能学的知识， 尽量去学，但是不必要把自己限制於物理这个小圈子内。然後善用自己的优势帮自己 制造机会。人生是 conditional random process, 不到最後是不知道的。但那个 condition 是要自己努力的。小时候我在夜市长大，家里没有环境，改错字测验 一题都不会，倒数前几名，我也没想过现在会这样。但我必须说，在这过程， 我有惶恐，不知道未来，但我所能做的，就是做到当下最好，等个 measure outcome. 加油啦. (ps, 我们系上念物理PhD不好找工作，很多人转行做 data scientists, 有兴趣的话可以 讨论一下，我可以说一下怎样入门，和工具。) --

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