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获得优秀的数理基础需要你把数学分析、数理方程、四大力学、群论、拓扑等数理核心课啃下来，并不是应付考试，而是达成相对系统的理解。然后用这些理论基础去对实际遇到的问题建模、求解，给出可行的方案。

获得优秀的代码能力需要你学好数据结构、编译原理、计算机网络、数据库等理论基础，同时动手做通具体的项目，度过无数个因debug而煎熬的日日夜夜，完全理解自己写下的代码是什么。

获得优秀的电子学（硬件）能力需要你在理解了信号与系统、模电、数电、微波等课程的基础上，自主设计或调试、维护一套设备或系统，结结实实地把实际工作中遇到的莫名其妙故障都处理好，直到它能够正常运行。

这三项能力要求中的任意一项都高过绝大多数院校对硕士（甚至博士）毕业生的要求。

在不掌握多少核心能力的情况下混毕业并不是什么难事，靠养细胞、宰小白鼠、烧炉子、过柱子、用matlab做有限元……这些重复性极高，抓个高中生来就能直接干的工作攒实验数据攒到毕业的硕博士并不在少数。

而大部分非顶尖院校分配给学生的课题说实话也没什么技术含量，需要自己学习核心能力，改进、调整甚至从零开始建立数理模型或软、硬件系统的课题并不算多。

我国硕士招生量如今已经超过百万，研究生也早已不是「精英教育」，学习如何使用一套封装好的软件、模型或设备，然后改一改参数做出对比，是绝大部分学生的毕业路径。

而如果不具备上述这些优秀的核心能力，那么转行就会是一个从零开始重新学起的过程。原本的理工科专业教育并不会给你带来任何帮助——你大学四年全白学了。

说实话，学不到核心能力并不是什么可耻的事情，我们必须承认，有足够天资去掌握这些能力，并进一步用它们去处理高难度课题的人总归是少数。

若不是那天资出众的前1%，那么你需要做的是摆正自己的位置，别去幻想自己像前1%的人一样拥有退路。

3处于科研与就业夹缝间的专业

实际上，纯粹的基础学科专业是极少数，只会存在于顶尖院校里。大部分院校的理工科专业是介于基础学科（数学、物理、计算机、电子学等）与真实的工程之间的中介，起到连接基础学科和实际工程的作用。

以笔者所在的清华工程物理系（即核专业）的本科培养方案为例，其中的基础课既包括了作为物理系基础课的数理方