软件工程≠计算机科学
从学生的角度，对比在ASE课程上和以前在学校学习CS的一些基础课学习的东西就能发现CS与SE区别，CS里更注重学习像算法设计，代码编译过程，操作系统的调度问题这些有形式化表示的研究，这些都可以利用严谨的逻辑推导得到结论。但在学习ASE课程时，我们关注的更多是一个软件是否值得开发，如果要开发的话，怎么利用有限的资源，有限的人力，有限的时间开发出一个有价值的，具有可持续开发和应用的软件。
Software engineering will never be a rigorous discipline with proven results, because it involves human activity.
这句话我觉的很有道理，因为人力才是一个项目里最不稳定的因素。机器一旦设定好流程就能一丝不苟地按流程完成任务，但人有时可能会犯错，团队中也有可能会有人员流动，这些都是不稳定的因素，而且甚至有可能影响整个项目的执行过程。
The Cathedral and the Bazaar
我alpha阶段是在图片生成对联组，我认为我们组alpha阶段采用的是The Cathedral model，虽然说我们在开发时利用了github开源了我们的code，但开发过程依旧只有我们这个专属的团队去管理和开发。
When you lose interest in a program, your last duty to it is to hand it off to a competent successor.
我觉得这句话到挺适合我在alpha阶段的体验的，alpha阶段一开始，我一人被分工到前端，我本人之前也没有任何前端的经验，开始时调研了一下前端开发，调研了如何开发一个微信小程序，但也还是一头雾水，之后Tao加入了我们组，PM辛苦我，将有前端开发经验的Tao分到前端开发中。经过多次前端组和PM的讨论后得出了第一版的前端界面的纸上模型，在coding的过程中，Tao也给了我这个前端小白很大的帮助，最终我也努力完成了我分内之事，十分感谢Tao在alpha阶段对我的帮助。虽说beta阶段我离开了你们，但还是真心希望你们的小程序能越做越好。
Bjarne Stroustrup 的ACM 文章，计算机系要教什么给将来的程序员?
将来是去工业界还是学术界，这个问题感觉在刚决定读PhD时就有人不断问我，但我觉得无论是去工业界还是去学术界，我们在本科和PhD期间都需要积累很多编程的经验，去工业界就不用说了，需要大量的编程的经验，熟悉使用各种工具，但即使将来去学术界，也需要许多编程的能力去具体实现自己的想法，验证自己的论点。但一般教授手下会有好几个学生，他们会把具体coding的事交给学生来做，自己去思考high level的事，这也正常，教授不能把自己的时间浪费在具体的coding上，把这些coding交给学生也能锻炼学生的编程的能力，但学生在实现有困难时教授需要给与一定的帮助。这其实在其他学术领域也存在，一般物理教授也不会自己做实验，也是叫学生来做具体的实验，但在学生刚入学时会给他足够的培训。
习而学的软件工程教育
我认识许多本科是非计算机学院但对计算机技术十分感兴趣的同学，他们的学习方式大都是采用这种习而学的方式。因为是对一些技术感兴趣，所以一开始会愿意花很多课余时间去学习练习应用这些技术，但在应用过程中会经常遇到原理上不太明白的bug，为了解决这些bug，又要深入去理解其中的原理，需要去调研去看一些更加专业的书籍，久而久之计算机本科的大部分专业课也就差不多自学的差不多了。这种学习方法能让学生在应用的角度理解原理，对这些原理理解的更加深刻（感觉程序员对自己踩过的坑的记忆是最深刻的），但前期过程中可能要花很多时间。如果先学过原理再去应用的话，遇到问题能够迅速定位到问题在哪。
The Ph.D. Grind
为什么要读PhD？这个问题在我大三的时候一直困惑我，为了提升自己的能力，知识？为了在大学谋取教职？为了一个博士的文凭将来能找到更好的工作？这些都是原因。
那如何读PhD？PhD期间至少要5年，这是一个漫长的时间，如果在PhD期间不能找到自己的研究乐趣所在，这五年将是一个极其痛苦的5年，可能和这个作者一样，无法做自己感兴趣的事情，做的大多是老板分配到苦涩的体力活。但好在作者善于查找信息，努力和其他学者交流，为自己创造机会，最终自己能顺利完成学业。所以给我的启发有即使在读PhD阶段遇到什么困难，注意要及时和导师交流，并要和同领域的人士交流，学会自救，不能自暴自弃。