在苏黎世联邦理工学院 (ETH Zurich) 就读是怎样一番体验？
学术的严谨与前沿，是第一印象。 来ETH，你首先要做好接受“洗礼”的准备。这里的课程设置绝非“轻松”二字可以概括。教授们大多是各自领域的权威，他们的讲义和授课方式，往往直接触及学科最前沿的研究动态。你会在那些宏大的理论框架下，看到科学如何一步步推演，如何解决实际问题。
别指望有多少“放水”的考试，这里的评估体系是残酷而公平的。你需要真正理解那些复杂的公式和概念，而不是死记硬背。很多时候，你会在解决一个难题的过程中，体验到一种近乎“顿悟”的喜悦。同时，你也会发现，课堂之外的“预习”和“复习”是必不可少的，否则很容易跟不上节奏。那些无数个夜晚，在图书馆或者自己的房间里，与书本和代码为伴的日子，是常态。
研究的氛围，是这里的灵魂。 ETH不仅仅是教学机构，它更是全球领先的研究中心。一旦你进入到某个研究小组，你就会被深深地吸引。那种严谨的求证精神，那种对未知的好奇心，以及那种为解决一个微小问题而投入的执着，你会亲身感受到。
你可能会参与到一些真正具有突破性意义的项目中，尽管只是一个小小的环节，但那种贡献感是无与伦比的。教授们对研究的态度是非常开放的，他们鼓励学生提出自己的想法，并且给予充分的支持和指导。在和博士后、高级研究员们的交流中，你会学到很多课堂上学不到的“实战经验”，关于实验设计、数据分析、论文写作，甚至是如何与同事高效协作。
多元化的国际环境，是ETH的另一大魅力。 ETH汇聚了来自世界各地的顶尖学子和研究人员。这意味着你每天都会接触到不同的文化背景、思维方式和学术观点。这不仅仅是语言上的交流，更是一种思维模式的碰撞。
你会在午餐时和来自日本的同学讨论量子力学，在咖啡间和来自巴西的学姐交流机器学习的最新进展，或者在小组项目中和来自印度的同学一起攻克难关。这种跨文化的协作，让你学会如何更好地沟通和理解他人，也让你更清楚地认识到世界的多样性和复杂性。这种经历，是对你人生视野最好的拓展。
实践与应用，是ETH的显著特点。 ETH与工业界的联系非常紧密。很多教授的研究成果都能直接转化为实际应用，甚至催生出了许多成功的初创公司。作为学生，你有很多机会参与到这些转化过程中。
你可能会有机会使用最先进的实验室设备，进行前沿的实验；或者参与到公司的项目合作中，将理论知识应用于解决真实的行业挑战。这种将理论与实践相结合的能力，是ETH毕业生在就业市场上备受青睐的关键原因之一。你不仅仅是学习知识，更是学习如何创造价值。
生活在苏黎世，是另一种享受。 苏黎世是一座非常宜居的城市，拥有美丽的自然风光、高效的公共交通和丰富的文化生活。你可以在湖边散步，在老城区迷失方向，或者在众多的博物馆和音乐厅里找到乐趣。
然而，生活在瑞士的成本也是相对较高的，尤其是在住房方面。你需要提前做好预算规划。但同时，你也会发现这里的医疗、教育和公共服务都做得非常出色。融入当地的生活，学习一两句德语，会让你更好地体验这座城市的魅力。
挑战与成长，是贯穿始终的主题。 在ETH的学习并非一路坦途。你可能会面临巨大的学术压力，会遇到无数次自己解决不了的难题，会感到力不从心。但正是这些挑战，磨练了你的意志，培养了你的韧性。
你会在一次次的失败中学习，在一次次的挫折中成长。你学会了如何有效地管理时间，如何在高压环境下保持冷静，以及如何寻求帮助和资源。这种内在的成长，比任何一张文凭都来得宝贵。
总而言之，在ETH Zurich就读，是一种全方位、高强度的体验。它让你在知识的海洋里遨游，在研究的前沿搏击，在多元的文化中碰撞，在严谨的实践中成长。当你从ETH毕业时，你带走的不仅仅是一纸文凭，更是一套严谨的思维模式，一种不畏挑战的精神，以及对未来无限的可能性的信念。这段经历，会成为你人生中浓墨重彩的一笔，指引你未来的方向。
网友意见
这是最后一次更新。
我的PhD论文获选了ETH Medal Award 2016。这应该算是ETH最高奖章吧，是毕业论文奖章。
鉴于很多知友询问申请ETH的事宜，我想说：
“最权威的咨询方式是直接询问ETH。
博士生申请官网：https://www.ethz.ch/en/doctorate.html
硕士生申请官网：https://www.ethz.ch/en/studies/prospective-masters-degree-students.html
本科生申请官网：https://www.ethz.ch/en/studies/prospective-bachelors-degree-students.html
所有关于申请的条款细节，这些网页上均有。若还有不清楚的，可以直接通过各自网页上给出的联系方式，直接联系学校的办公室。邮件都会回复。
”
一个阶段结束了。新的阶段开始了，其迷茫与艰苦不亚于之前。
沙丘的背后是什么，真的，还是沙丘。
祝大家心遂所愿。
晓璐
2016.06.02
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感谢大家的支持。
我已经顺利通过PhD答辩，20分钟的presentation概括了四年多研究中的所有亮点。
所有的提问也都在我的预想和准备范围内。这大概是我目前最好的一次presentation。
并且我的导师会推荐我的论文参选ETH的Award。
长路漫漫，修远兮，上下求索，共勉之。
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我在ETH Zurich读PhD，马上快四年了，明年春天准备答辩。
补充一些大家没有提到的。
首先，很重要的一项，关于PhD，就是博士资格考试Qualifying Exams.
这意味着，即使你已经拿到ETH Zurich的录取通知书，你也来到瑞士拿到B Permit，你也已经在学校注册了，但只要你的master学位不是在ETH免考的名录里（据我所知，国内的master应该都不属于这个名录），那么你必须至少在第二学期之内通过两门Advanced Master Course。
不少在ETH Zurich读PhD的学生，硕士也是在ETH读的，所以他们可以至少节省这一学期博士时间。对我来说，第一学期如同炼狱。因为没有后路，必须通过这个Qualifying exams，然后才可以继续博士学习。在这一学期里，没有任何学术研究可言，就是全力以赴通过考试。
但是我来ETH之前，完全没有意识到有这个考试，也低估了难度，并且选了两门以前在国内读本科和硕士时，完全没有学过的课程！！！一个是图论，一个是非线性系统......现在看来这是非常愚蠢的选择，建议从外地申请来ETH读PhD的同学们，一定要选择你学过的并且擅长的两门课来做你的Qualifying Exams。至于这两门课，我非常不建议大家选为Quanliyfing exams。因为图论这门课，当时的通过率班上应该不到50%，我非常幸运地刚好过。然后非线性系统这门课的考试方式是口试。口试的意思是，考试当日角色扮演，你扮演老师，老师扮演学生，他／她可以无限制发问，你必须一一解答....并且要在他／她的干扰下解答三道习题，因为他／她会无限制地问你，“为什么这么解答”，诸如此类。考非线性系统时，我出于很无知，成了班上第一个预约和老师考试的学生。六月初完课，我即预约在六月底，当时大家都不可思议的看着我。结果我第一次考试考到一半，老师说我应该低估了考试难度，让我八月底，也就是大家普遍预约的时间段，再考一次....所以很幸运，我第二次考试顺利通过了。但回想七八月的复习过程，就是两个字，“炼狱”。很多人考完后，都说这是“很变态”的考试...整个角色扮演时间持续大概45min...
我至今还记得夏日的那天，当我得知我顺利通过Quanlifying Exams，我坐在大街上的电车站，嚎啕大哭.....我是经历了国内比较完整的教育体制（小学、初中、高中、本科、硕士），但从来没有被这样的考试洗礼过。这可是ETH的“Advanced” Master Course.....我自认为自己智力一般，习惯的努力程度和心智程度都一般，但那段日子真的是日日学习到深夜，找来各种国内的网络教学视频，各种国内的教案，还有国外的相关教学书籍，一一对照，直至烂熟于心再去考试（当然，选择性记忆，现在也忘记了...)
接下来，也许是经过这样的洗礼，身心才彻底准备好迎接在ETH读PhD过程。接下来就是博士委员会要通过你的Research Proposal。可能关于研究内容方面算是我的优势和强项，这一步我很顺利的通过，我觉得这是保证我后续博士学习顺利的一个关键因素。在你的Proposal里要写学习计划时刻表，大家一定要慎重。因为那之后，我的professor真的是步步紧逼，来核对我的实际进度是否和我当时的计划吻合......但是努力会得到肯定，最近的一篇推荐信里，我的professor为我写道"I may rate her as one of the best PhD students I ever had without any hesitation, and I'm looking forward to the final results of her work. They will heavily influence the future of XXX." 此时我再也不会像三年半前那样嚎啕大哭，更不会沾沾自喜。大概是经过那样地洗礼，“炼狱”也变成一种习惯，习惯到不再觉得那是炼狱。
最后，可以来到ETH读书，可以从ETH毕业拿到学位，不意味着你就一定会多么地了不起和优秀。
但是，可以来到ETH读书，可以从ETH毕业拿到学位，意味着你有机会来看看那些了不起优秀的人是什么样子的，意味着你有机会了解他们是如何那么优秀的。
就像爬山，走到一个垭口，终于可以看见远处绵延地雪山是何等壮阔美丽。
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补充一下ETH读PhD比较有意思，特别的一点：校外企业攻读博士。
一般来说，大多的博士生都是作为research assitant留在ETH，就如同其他回答里贴的照片那样，你会在学院里有一间自己的办公室 (但是大多情况大家都闷头做自己的事情)。
但还有一种方式，就是选择在校外的企业或者科研机构读博士，我就是采用的这种方式。
也就是说，你的90%科研时间都不是在ETH的一个office或者lab里完成的，而是在一个公司／科研机构里完成的。
当初这样选择的初衷：在国内读完四年本科三年硕士之后，我当时一边等Visa一边在一家外企工作，那时实在是想摆脱自己一直在校园当学生的一种状态。那时(刚满25岁)觉得，是时候进入社会历练了，也担心所学的东西都是纸上谈兵。。。
当初这样选择的前提：是要有一家公司／科研机构愿意接收你作为ETH Doctorate student被雇佣。我当时来瑞士的主要原因，是瑞士当地的一家公司的科研产品我非常感兴趣，和我的课题相关。然后当时也很幸运，这家公司和ETH也有科研合作关系，而且公司的CEO愿意雇佣我，并且做我的co-supervisor。
于是，我的博士科研时间基本上是在校外的公司里完成的。当然，不同的选择都会遇到不同的挑战。选择在校外企业读博士的挑战是，你是否适应这个公司的企业文化。并且，除了你自己的博士课题外，你还要参与这个公司的项目（和你的课题有一定相关性，但不完全相关）。这里需要注意的是，公司里大家不会关心这是否影响你的学习进程，大家关心的都是这个项目能不能顺利完成。这其中有很多沟通的方式方法需要自己根据具体情况摸索，我认为一个关键点是要好好地计划公司项目里自己要承担的任务，平衡自己的学业。但有时候，如果工作耽误学业进程，也不要想太糟。一个“极坏”的情况，也会变成“不错”的情况。比如去年十月十一月，我被一个公司棘手的项目困住了，没日没夜地和同事想办法解决，最终按时交付客户，并参与了和客户面对面交付展示。整个学业进度为此停滞了两个月，但是这两个月获得了实际的工业项目经验，帮助我进一步改进了自己之前设计的算法。之后和企业导师谈了自己的学习进度问题，于是接下来这一年，学校导师和企业导师都同意我接下来一年全力以赴写论文，完成课题。
当然，事情都是有得有失。这样的选择，也意味着你会绕开苏黎世的留学生圈子。而且，你会公司学校两头跑（如果相隔比较远，就会出现早上先去上班，接着跑去学校上课，上完课再跑回公司接着工作...我就是这样过的...）。并且，公司的假期肯定比学校少。瑞士一年的年休假是20天，全国的假期，如果碰上周末，是不会像国内一样补上的。因此，瑞士的假期，在欧洲应该是最少的。瑞士每天的工作时间，是8.4小时。我所在的公司，这8.4小时大家都是按照“纯”工作时间来计算的。因此，大家在公司工作的时间大概都是10小时左右......
最后，我觉得，无论PhD之后是继续走学术道路，还是走工业企业道路，在ETH读博士期间尝试读校外企业博士，是一个不错的选择和人生体验。
前情提要
ETHz的出分模式比较奇怪，和department相关。老师们早早把成绩都登上了系统，但INFK department一直压着没出分。结果前几天突然一起出了四门课的成绩，还好都考得不错。本该在出完分就写学期总结，结果因为开学了事情多所以拖到了周末。说来也巧，本来因为课程补天压力大所以都没时间写总结了，结果今晚经过斟酌决定还是不考一门需要大幅度补天的课，突然就空了下来。刚好已经晚上11点了，打开知乎码一下这个学期的总结。
启程 -> 开学
从国内离开的航班是21年的9月6日早上8点。说是6日，其实9月5日晚上就不得不住在了浦东机场附近（当时整个如家都塞满了留学生）。所以，5日中午我就不得不离开刚做完手术还没能出院的女朋友，一个人带着行李从家里离开。因为当天是工作日，并没有能和爸妈告别。或许在我心里，这和曾经多次一个人去杭州求学没有什么不同。
曾经觉得去苏黎世求学的旅途会是我21年的人生中第一次一个人坐跨国航班，压力还挺大。好在我的两个室友和我一起买了同一架航班，成功把一个人去陌生国家的初体验拖到了12月去爱丁堡见女朋友。因为有善良的学长来机场接我们，所以非常顺利地到了我们住的地方——离学校步行10分钟的妥妥富人区——当然月租也是我听过的里面最高的。
刚来瑞士的时候，虽然会做饭，但实践次数属实不多。好在我的室友能人辈出，在调料大师的言传身教和半年的亲身实践之下，我们的厨艺都大为长进了，现在轻轻松松就能一个人整出两菜一汤（蒸锅和烤箱使我快乐hiahiahia）。
主火到德国的买菜路上 https://www.zhihu.com/video/1481522514073796608苏黎世除了房租贵，买菜也挺贵的。当然要是选择在外面吃，哪怕只是吃食堂，吃饭就会一跃成为最大的支出。平常家里吃惯了的室友在食堂随心所欲地拿菜，结果吃到了17瑞郎（折合120人民币）。为了买到更便宜的肉，我们选择每周坐50分钟的火车去德国买菜。
开学
本以为开学后的美食会少很多，但一翻相册发现几乎全是各种美食照片，以至于后来我们的番茄牛腩和炸小串根本没人再拍照了。我们也该聊聊学业了。
虽然从大一就开始接触算法，从此再也没走出过算法的领域，甚至从大三开始专门在计院科研，但在ETH，我才第一次变成了CS的学生。巧合的是，开学当天是我的21周岁生日。
ETHz的上课方式和我之前所有接触过的学校都很不一样。
在国内的时候，大多数课都是按照教授上课的时长记学分的。除了部分特别负责认真的助教外，整个学期通常都只会有2-3节习题课，甚至有的课助教只会给大家答疑。课程的每周作业也通常布置的比较草率，通常都是直接指定做课本习题册的某几道题。另外，国内通常都会使用标准出版的教材。
在ETHz，所有的课都会涵盖三类不同的学分，这也导致每门课的学分都高的离谱，8分10分比比皆是。除了教授上课的学分外，还有每周习题课的学分和practical work的学分。practical work包括每周的作业和课程project等等。每周的作业通常都是为了辅助学生理解授课内容甚至拓展相关知识的广度而设置的。举个例子，在支持向量机的习题中，我们就被要求证明在特殊条件下，一个hard-margin支持向量机等价于最近邻分类。而这是在我了解支持向量机的四年内都从未听说过的。同时，课程project的重要性也被大幅度提高了。例如，在PAI课上，我们被要求以定期的方式在一学期内完成4个project，分别涵盖了不同的知识点的实际应用。其他课也类似，会给定问题让大家去寻求更好的方案。而在国内上课的时候，课程project通常只不过是自己选定一个和课程沾点边的topic做点小玩意跑点模型做个ppt汇报罢了。如果两个组碰巧选到了一样的话题，那反而可能因为被比较而成为一个减分点，因此大家都会尽可能选择和其他人不一样的project来做。
下面详细介绍下我上的课吧。repo链接是Github的应该不需要科学上网，但其余链接基本是wiki，都需要科学上网。
Randomized Algorithm & Probabilistic Methods
类别：Theoretical CS —— core
值得吹爆的课，可惜考的分数不好。这门课主要教如何证明某个随机变量的concentration。具体来说，大数定律告诉我们，对于绝大多数的变量，它的独立同分布平均会趋近于它的均值。而对于一般的依赖于某个数n（例如图的节点个数）的变量，它是否会趋近于自身的均值是未知的。RandAlg通过一系列泛用性很强的不等式和定理，扩充了我们证明这些性质的工具。
这门课最美丽的地方在于probablistic method。具体来说，它是通过随机性来证明存在性的一种方法。举个例子，假设我们要证明存在满足某个性质的图。那么我们只要指定一个图的分布（例如令任意两个节点之间以概率p存在边），并说明在这样的分布下，生成的图满足该性质的概率大于0，就证明了这个用确定性方法比较难证明的结论。
作为我的第一门theoretical CS的课，10学分的RandAlg充分地让我领悟到theoretical CS并不像pure math一样难以接近。反之，它需要的不是晦涩的分析，而是将证明工具充分利用。另外，它也让我体悟到即便同样只需要纸笔，CS关注的始终是工具性，尽管工具本身可能会很复杂。
Advanced Machine Learning
repo: GitHub - AlgebraLoveme/AML-cheatsheet: Summary of Advanced Machine Learning
类别：Machine Intelligence —— core
这是一门很容易被误解为大水课（事实上也被很多人吐槽了）的课。AML的project都是简化了的kaggle题，学生也被要求三人一队进行刷榜，最后依照排名计project分。事实上，我也是在期末复习阶段才发现AML其实非常完整地帮我补上了ML知识的一些漏洞。
总的来说，AML的topic确实是大家都很熟悉的内容。本来应该作为一个很大的难点的高斯过程，却在PAI上被更详细地讲解了，使得AML在上高斯过程的时候像是PAI的结论陈述版（很多推导都被略过变成了exercise）。另一个难点是非参数贝叶斯方法，这里从多元高斯一步步变成非参数混合高斯模型，再把狄利克雷过程再简化成Chinese Restaurant Process，整个流程非常confusing，再加上不熟悉的分布（Normal-inverse-Wishart）和条件独立知识点（D-separation），整个知识点都非常噩梦。好在整节课的逻辑链其实非常简单，困难的只是细节罢了。通过复习的时候好好钻研额外的资料，也是能比较轻松地掌握整块知识的。最后一块难点是Probably approximately correct learning。这一段因为大三暑研的时候坚持一个人自学了整块PAC理论，所以对我来说变得非常的轻松。可能这也说明，只要是有用的东西，学了总能会有回报吧。
尽管如此，我最感激AML的地方却是它对拉格朗日法简明扼要的讲解。虽然拉格朗日法我们从高中就开始初步运用，数分的时候甚至推导了它相关的定理，但之前总是限制在等式约束的情况下。AML帮我第一次弄清楚了凸优化为什么是这样定义的，也第一次弄明白了对偶问题和强弱对偶。这为我这一学期上AGAO和ODS都提供了极大的便利。
Probablistic Artificial Intelligence
repo: GitHub - AlgebraLoveme/PAI-cheatsheet: Summary of Probablistic Artificial Intelligence
类别：Machine Intelligence —— core
总体来说，PAI是上学期的五门课中幸福感最强的一门。Krause在上课的时候总是非常振奋，就算台下几百人都只是默默地看着他讲也一点都不动摇。这种振奋持续了大半个学期，令我非常钦佩。另外，虽然名字有点令人不知所云，PAI的内容确实非常的实用，也很well-organized。
整个PAI完美地分割成了四块内容。第一块是贝叶斯线性回归和Gaussian process，工具性、理论性和实用性都很强。第二块是通过近似后验分布来做贝叶斯推断，包括了Variational Inference和Markov chain Monte Carlo，作为应用还介绍了Bayesian network，都是鼎鼎大名但经常让人看文献时不知所云的东西。第三块是通过贝叶斯来解优化问题，包括了能充分利用样本标注的Active learning和黑盒求解极值的Bayesian optimization。最后一块是强化学习，覆盖了所有的基本知识和算法。
PAI是我见过理论与实践结合得最好的一门课，没有之一。
Natural Language Processing
repo: https://github.com/AlgebraLoveme/NLP-cheatsheet
类别：Machine Intelligence —— elective
上的还行，不过主要是讲NLP相关的算法，不涉及具体网络结构的介绍。涉及到很多和NLP领域相关的概念和任务，部分算法有一定难度，例如Edmonds' algorithm。没啥特别好说的，推荐做NLP网络的同学上一下，可以补足领域基础。其他同学可以视爱好决定，如果想直接上手训练网络的话不建议上这门课，可以去上CS224n。
Reliable and Trustworthy Artificial Intelligence
repo: GitHub - AlgebraLoveme/RTAI-cheatsheet: Summary of Reliable and Trustworthy Artificial Intelligence
类别：Machine Intelligence —— elective
我的老本行了，对我来说上的内容都属于研究的基本内容，非常熟悉，所以也不乱评价这门课了。老师人很不错，会给考的好的同学主动发research邀请。我现在就在他地方做semester project。
假期
除了繁忙的学业之外，苏黎世确实没有什么太多的东西。日常娱乐基本都是自娱自乐。
冬日的苏黎世湖边 https://www.zhihu.com/video/1484039313709543424结语
这就是我在ETHz的第一学期啦！总的来说，学的很快乐，厨艺和知识都今非昔比。如果能耐下心的话，ETHz和苏黎世真的是一个学习的好地方。虽然物价很高，但几乎白嫖的学费仍然让ETHz变成了一个自费留学的好地方。重选一遍的话，我还是会选择ETHz。
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