UCI MCS就读体验
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总人数和人种比例
总人数70人，中国大陆地区5个人，两个台湾人，其他绝大部分都是印度人
录取情况猜测
根据经验我们几个大陆地区的小伙伴都是有过工作经验的，除了我其他人本科也是CS专业
校园环境
学校总体面积不小，但其实日常上课活动区还比较集中，只有health center和健身区比较偏远
因为学校的历史不算太长，基本没有很新的楼宇，看起来是有些破旧的
第一个学期我所有课的lecture都在同一间教室，就感觉这学校也是挺节省的
城市环境
我自己是住得离学校比较远的，每天坐公交车上下学，如果早上的课可能会和室友拼车打车，一般是15-18刀单程
感觉公交时间没有像之前描述那么不堪，公交车大概是30-60分钟一班，时刻表可以在google map上查看，比较准，不过有时候居住地和公交车站会比较远，所以我买了scooter缓解这个问题
而且我坐的公交车在学校里面有很多站，会根据我的目的地去找最近的站点
听说夜晚整体比较安全，所以我也会每天晚上9点多走在回家路上，还会在家门口夜跑，路上人还是比较少的（至少我住的街区是这样）
整体来说温差比较大，谁能想到，每天晚上都被冻死在加州呢
课程时间设置
一般来说lecture的时间是1h20min（80min），每门课每周两次lecture
discussion或者lab的时间是50min
这学期我的课程是有两门课总是连在一起（220P-271P），感觉时间安排还是很紧凑的，如果我不想可以有很多时间不用在学校
但是连续两节课其实很难保持长时间的专注，这其实是一个比较有风险的选择
而且连续坐在教室三个小时真的挺冷的，回家就比较晚，对于夜跑选手来说这两天是没办法跑步的
但是缺点是时间都很极端，每周的上课时间是周一周三下午五点到八点
周二周四是早上9：30-11：00
周五下午要去discussion
其实我个人是更讨厌早八课的，真的爬不起来，当时看到这个项目大部分课程都在下午和晚上还有点窃喜，不过每周只需要早起两天也还挺开心了。有时候感觉就算是辞职专门找地方睡懒觉也是个不错的选择
课程选择
这学期我选了三门课
CS220P Database and Data Management 教授：Sharad Mehrotra
其实刚开始的口音是有点劝退的，不过感觉还是很有用的一门课，而且是未来big data management的先修课，还是硬着头皮选择了
即使我已经会一点SQL而且本科学过数据库（但是作为给非计算机专业的学生的课程，确实没有这门课讲得这么仔细。
作业不是那种让人没有头绪的，不过量还是比较大，需要投入一些时间来完成
有midterm，感觉自己做得不是很好，可能还是没摸清这边考试的套路，对语言也有一些不适应，就不执着于成绩了，以自己能力提升为目标吧
其实看slides还是很不错的，教材的参考书看起来就不太友好，我觉得如果每次上课前对slides里面讲解的内容熟悉一些会更容易听懂，其实上课内容还是非常的详尽，毕竟印度跟中国一样，喜欢把基础打得比较牢
比较艰难的是会不定期点名，有过一周连续两节课点名以及在南加下雨的日子点名
CS271 Artificial Intelligence
教授：Kalev Kask
本来是感觉好像自己ML/AI领域其实算是有点基础的，但第一节课学BFS，DFS就让我觉得很有趣，就当算法课学了，口音不重，基本上可以听懂，而且会喜欢举例，会尽力让大家理解这些看起来比较难懂的概念
每周末都有一个Quiz，虽然说是有点负担的，但感觉这些小题目还是很关键的，其实没有很严格，每个人可以考两次，还会在所有分数中丢掉一个最低分
考试也是开卷，但是如果自己认真对待，不过分去寻求场外援助，至少保证自己能够独立做出每道题来就确实是能够理解和掌握这些算法了
这些题目的设计还是很精妙的，而且在每周的discussion中会有具体的讲解，这样每周学习感觉比较扎实，在期末也不会太压力大
课程内容跟书中内容比较一致，还有一些疫情期间的录像视频，感觉课后学习的资源还是很丰富
但课程代码量不大，主要是理解概念，会有一个Project的大作业
内容是AI领域的很基础的知识，我个人是感觉很重要，未来估计学machine learning的课也是很需要这些基础的
CS238 operating system
教授：Tony Givargis
算是这个学期最硬的一门课了（硬件+硬核），不愧是core course
以project为主，虽然也有考试，大概节奏是每两周一个project
ics.uci.edu
对于从来没用过C语言的我来说，第一节上课就开始讲C语言的project
第一个作业就直接用C语言来写一些需要用到system call的函数是比较痛苦的
不过这课作业整体来说就比较困难
Project是比较宏大叙事的，不过我们只需要实现一部分就好
反正很多次的作业都是先用ChatGPT生成答案再通过运行调试一点点理解
即使老师已经用很大的课堂篇幅讲Project，直接写答案还是非常困难的
对c语言越来越熟悉，但是作业难度感觉也越来越大，两边在对冲，所以感觉每次花在os作业的时间还是很多
两人一组，不仅需要提交代码能够跑通，还需要跟TA demo，还会检查内存泄露，每组时间是10分钟，也算是练习英语的时刻了
这门课确实很难，但据说学过cs162的前提下这门课会更容易
我有时候也在怀疑是我基础太差了，还是老师讲得太差了
其实大部分的lecture时间都在讲作业怎么做，有空才会讲一些知识，老师讲课会比较freestyle，靠板书没有slides，还好有时候上课会录视频，可以反复听
感觉节奏也比较混乱，总是颠倒的
不过每次做完作业都会感觉确实能够理解这些概念了
也会感觉自己写这部分内容不过如此
然后感慨这个项目写得还是十分的复杂和精妙
求职服务
学校其实是催得比较紧的，会在开学前就要求大家注册好linkedin之类的，也会定期举办一些不同主题的workshop，在career fair的时候也会提醒大家及时参加
有三名就业导师，可以提供帮助改简历，mock interview直接的服务，1v1直接预约就好
有cs大类的专门找工平台，叫做CODE有很多往年的workshop之类的资料，也有一些岗位po在上面，当然我也没啥时间看
总之这种事情学校能帮助的还比较有限，主要看市场环境
行前准备的一些体会
感觉自己的准备还是太不充分了，因为来之前一直在打工，开学前不到一个月才提了离职，中间还有副业，之前在上海业余生活也比较丰富多彩没太有空学习
一是题没咋刷，重点的数据结构算法也还没学完，就跑出来了，所以即使有白嫖oa的机会也不太敢做，担心做了会彻底失去机会
二是先修课学少了，cs61b也没刷完只做了个project0，感觉也应该学学cs162
三是生活方面的准备不足，虽然提前来了美国不过前两周基本都在陪爸妈玩，没有用来买车和考驾照。
对于转码选手来说，我感觉每个课程学的大部分内容都是我没学过的，不过感觉很多本科同专业的伙伴会感觉太多重复的课程内容
总之感觉其实说来了再学cs知识是有点来不及的，尤其UC系这种quarter制，就感觉节奏太快，而且今年的市场太差，对面试准备的要求也更高，想想当时如果签证被拒defer一年也未必是坏事，但是来了之后学这些美容确实会更快了，更有学习和讨论的氛围，每门课几乎都会用到这些基础知识，一边学一边用
总人数70人，中国大陆地区5个人，两个台湾人，其他绝大部分都是印度人
录取情况猜测
根据经验我们几个大陆地区的小伙伴都是有过工作经验的，除了我其他人本科也是CS专业
校园环境
学校总体面积不小，但其实日常上课活动区还比较集中，只有health center和健身区比较偏远
因为学校的历史不算太长，基本没有很新的楼宇，看起来是有些破旧的
第一个学期我所有课的lecture都在同一间教室，就感觉这学校也是挺节省的
城市环境
我自己是住得离学校比较远的，每天坐公交车上下学，如果早上的课可能会和室友拼车打车，一般是15-18刀单程
感觉公交时间没有像之前描述那么不堪，公交车大概是30-60分钟一班，时刻表可以在google map上查看，比较准，不过有时候居住地和公交车站会比较远，所以我买了scooter缓解这个问题
而且我坐的公交车在学校里面有很多站，会根据我的目的地去找最近的站点
听说夜晚整体比较安全，所以我也会每天晚上9点多走在回家路上，还会在家门口夜跑，路上人还是比较少的（至少我住的街区是这样）
整体来说温差比较大，谁能想到，每天晚上都被冻死在加州呢
课程时间设置
一般来说lecture的时间是1h20min（80min），每门课每周两次lecture
discussion或者lab的时间是50min
这学期我的课程是有两门课总是连在一起（220P-271P），感觉时间安排还是很紧凑的，如果我不想可以有很多时间不用在学校
但是连续两节课其实很难保持长时间的专注，这其实是一个比较有风险的选择
而且连续坐在教室三个小时真的挺冷的，回家就比较晚，对于夜跑选手来说这两天是没办法跑步的
但是缺点是时间都很极端，每周的上课时间是周一周三下午五点到八点
周二周四是早上9：30-11：00
周五下午要去discussion
其实我个人是更讨厌早八课的，真的爬不起来，当时看到这个项目大部分课程都在下午和晚上还有点窃喜，不过每周只需要早起两天也还挺开心了。有时候感觉就算是辞职专门找地方睡懒觉也是个不错的选择
课程选择
这学期我选了三门课
CS220P Database and Data Management 教授：Sharad Mehrotra
其实刚开始的口音是有点劝退的，不过感觉还是很有用的一门课，而且是未来big data management的先修课，还是硬着头皮选择了
即使我已经会一点SQL而且本科学过数据库（但是作为给非计算机专业的学生的课程，确实没有这门课讲得这么仔细。
作业不是那种让人没有头绪的，不过量还是比较大，需要投入一些时间来完成
有midterm，感觉自己做得不是很好，可能还是没摸清这边考试的套路，对语言也有一些不适应，就不执着于成绩了，以自己能力提升为目标吧
其实看slides还是很不错的，教材的参考书看起来就不太友好，我觉得如果每次上课前对slides里面讲解的内容熟悉一些会更容易听懂，其实上课内容还是非常的详尽，毕竟印度跟中国一样，喜欢把基础打得比较牢
比较艰难的是会不定期点名，有过一周连续两节课点名以及在南加下雨的日子点名
CS271 Artificial Intelligence
教授：Kalev Kask
本来是感觉好像自己ML/AI领域其实算是有点基础的，但第一节课学BFS，DFS就让我觉得很有趣，就当算法课学了，口音不重，基本上可以听懂，而且会喜欢举例，会尽力让大家理解这些看起来比较难懂的概念
每周末都有一个Quiz，虽然说是有点负担的，但感觉这些小题目还是很关键的，其实没有很严格，每个人可以考两次，还会在所有分数中丢掉一个最低分
考试也是开卷，但是如果自己认真对待，不过分去寻求场外援助，至少保证自己能够独立做出每道题来就确实是能够理解和掌握这些算法了
这些题目的设计还是很精妙的，而且在每周的discussion中会有具体的讲解，这样每周学习感觉比较扎实，在期末也不会太压力大
课程内容跟书中内容比较一致，还有一些疫情期间的录像视频，感觉课后学习的资源还是很丰富
但课程代码量不大，主要是理解概念，会有一个Project的大作业
内容是AI领域的很基础的知识，我个人是感觉很重要，未来估计学machine learning的课也是很需要这些基础的
CS238 operating system
教授：Tony Givargis
算是这个学期最硬的一门课了（硬件+硬核），不愧是core course
以project为主，虽然也有考试，大概节奏是每两周一个project
ics.uci.edu
对于从来没用过C语言的我来说，第一节上课就开始讲C语言的project
第一个作业就直接用C语言来写一些需要用到system call的函数是比较痛苦的
不过这课作业整体来说就比较困难
Project是比较宏大叙事的，不过我们只需要实现一部分就好
反正很多次的作业都是先用ChatGPT生成答案再通过运行调试一点点理解
即使老师已经用很大的课堂篇幅讲Project，直接写答案还是非常困难的
对c语言越来越熟悉，但是作业难度感觉也越来越大，两边在对冲，所以感觉每次花在os作业的时间还是很多
两人一组，不仅需要提交代码能够跑通，还需要跟TA demo，还会检查内存泄露，每组时间是10分钟，也算是练习英语的时刻了
这门课确实很难，但据说学过cs162的前提下这门课会更容易
我有时候也在怀疑是我基础太差了，还是老师讲得太差了
其实大部分的lecture时间都在讲作业怎么做，有空才会讲一些知识，老师讲课会比较freestyle，靠板书没有slides，还好有时候上课会录视频，可以反复听
感觉节奏也比较混乱，总是颠倒的
不过每次做完作业都会感觉确实能够理解这些概念了
也会感觉自己写这部分内容不过如此
然后感慨这个项目写得还是十分的复杂和精妙
求职服务
学校其实是催得比较紧的，会在开学前就要求大家注册好linkedin之类的，也会定期举办一些不同主题的workshop，在career fair的时候也会提醒大家及时参加
有三名就业导师，可以提供帮助改简历，mock interview直接的服务，1v1直接预约就好
有cs大类的专门找工平台，叫做CODE有很多往年的workshop之类的资料，也有一些岗位po在上面，当然我也没啥时间看
总之这种事情学校能帮助的还比较有限，主要看市场环境
行前准备的一些体会
感觉自己的准备还是太不充分了，因为来之前一直在打工，开学前不到一个月才提了离职，中间还有副业，之前在上海业余生活也比较丰富多彩没太有空学习
一是题没咋刷，重点的数据结构算法也还没学完，就跑出来了，所以即使有白嫖oa的机会也不太敢做，担心做了会彻底失去机会
二是先修课学少了，cs61b也没刷完只做了个project0，感觉也应该学学cs162
三是生活方面的准备不足，虽然提前来了美国不过前两周基本都在陪爸妈玩，没有用来买车和考驾照。
对于转码选手来说，我感觉每个课程学的大部分内容都是我没学过的，不过感觉很多本科同专业的伙伴会感觉太多重复的课程内容
总之感觉其实说来了再学cs知识是有点来不及的，尤其UC系这种quarter制，就感觉节奏太快，而且今年的市场太差，对面试准备的要求也更高，想想当时如果签证被拒defer一年也未必是坏事，但是来了之后学这些美容确实会更快了，更有学习和讨论的氛围，每门课几乎都会用到这些基础知识，一边学一边用
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