a*r
2 楼
【 以下文字转载自 Dreamer 讨论区 】
发信人: Dreamer (不要问我从哪里来), 信区: Dreamer
标 题: 大家觉得Wang Jun和11g是一类人吗？
发信站: BBS 未名空间站 (Fri May 4 07:56:00 2018, 美东)
Wang Jun和11g的共同点是都是火坑专业，一个拼命测基因组发cns，一个拼命解蛋白发
cns。两个人都申请过院士，Wang Jun没过第一轮评选，跳槽开办碳云智能公司。11g两
次申请最终入选，并成为美国科学院外籍院士。两人都没提出生命科学的任何重大理论
，也没有重大技术发明，更没有重大发现。
说说不同点：
1.Wang Jun北大生科院本科毕业，北大博士。发表cns主要靠雇佣大量廉价劳动力和华
大的128台测序仪，并且与国外顶级科研机构合作，绝大多数文章都是合作性质的。研
究方向是给别人提供测序服务，换文章署名，测一个基因组换一个地方再测。他的文章
数量与华大的员工数量成正比。
2.11g清华生科院本科毕业，美国约翰霍普金斯大学毕业。发表cns主要靠自己实验室雇
佣的研究生和博士后，科研高度独立，除了依赖冷冻电镜。研究方向，解一个蛋白结构
换一个地方再解。他的文章数量与电镜的数量和实验室人员的工作时长成正比。
请大家评价一下，他们两者是一类人吗？两个人谁更伟大一些呢？再过1000年他们还会
活在地球人的心中吗？他们属于科学界应该尊崇的科学家吗？在人类浩长的科学历史上
，他们能排第几名？与爱迪生/特斯拉/瓦特/桑格/达尔文/牛顿/高斯/欧拉/张益唐/费
马/安德鲁怀尔斯比较，他们的地位如何呢？
他们的出现对于科学发展和科学风气是好是坏？还是历史的必然产物？接下来历史又会
如何发展？
cns和影响因子和文章数量追逐是好是坏呢？当下文章越多，创造性劳动越少的悖论如
何解决呢？
发信人: Dreamer (不要问我从哪里来), 信区: Dreamer
标 题: 大家觉得Wang Jun和11g是一类人吗？
发信站: BBS 未名空间站 (Fri May 4 07:56:00 2018, 美东)
Wang Jun和11g的共同点是都是火坑专业，一个拼命测基因组发cns，一个拼命解蛋白发
cns。两个人都申请过院士，Wang Jun没过第一轮评选，跳槽开办碳云智能公司。11g两
次申请最终入选，并成为美国科学院外籍院士。两人都没提出生命科学的任何重大理论
，也没有重大技术发明，更没有重大发现。
说说不同点：
1.Wang Jun北大生科院本科毕业，北大博士。发表cns主要靠雇佣大量廉价劳动力和华
大的128台测序仪，并且与国外顶级科研机构合作，绝大多数文章都是合作性质的。研
究方向是给别人提供测序服务，换文章署名，测一个基因组换一个地方再测。他的文章
数量与华大的员工数量成正比。
2.11g清华生科院本科毕业，美国约翰霍普金斯大学毕业。发表cns主要靠自己实验室雇
佣的研究生和博士后，科研高度独立，除了依赖冷冻电镜。研究方向，解一个蛋白结构
换一个地方再解。他的文章数量与电镜的数量和实验室人员的工作时长成正比。
请大家评价一下，他们两者是一类人吗？两个人谁更伟大一些呢？再过1000年他们还会
活在地球人的心中吗？他们属于科学界应该尊崇的科学家吗？在人类浩长的科学历史上
，他们能排第几名？与爱迪生/特斯拉/瓦特/桑格/达尔文/牛顿/高斯/欧拉/张益唐/费
马/安德鲁怀尔斯比较，他们的地位如何呢？
他们的出现对于科学发展和科学风气是好是坏？还是历史的必然产物？接下来历史又会
如何发展？
cns和影响因子和文章数量追逐是好是坏呢？当下文章越多，创造性劳动越少的悖论如
何解决呢？
a*d
3 楼
自己顶, 好心的懂行人快出现吧.
h*s
4 楼
请不要侮辱爱迪生/瓦特/达尔文/牛顿/高斯，他们俩和屠呦呦的贡献都有十万八千里的
距离。
距离。
x*o
5 楼
帮顶吧，最近我也在准备研究下Hadoop，看过了wiki的hadoop和mapreduce，不知道下
一步是什么呢，同等高手
一步是什么呢，同等高手
z*h
6 楼
Hadoop: The Definitive Guide
【在 a*******d 的大作中提到】
: 好心人请指点一下, 大概要学多久, 能推荐一本经典入门书吗?
【在 a*******d 的大作中提到】
: 好心人请指点一下, 大概要学多久, 能推荐一本经典入门书吗?
d*u
7 楼
补充一本： Hadoop in action
顺便多看一下www.cloudera.com，上面有hadoop的tutorial 和 Hadoop based
software package.
说句题外话，cloudera 这个公司吸引了很多搜索引擎和分布系统的牛人，比如 Lucene
， Solr 和 Hadoop 的部分核心开发人员都在这个公司，应该待遇不错，找工作可以考
虑下^_^
关于MapReduce，看一下google公司发布的文档比较好，很容易搜到，毕竟这是google
最先推出来的技术。
一起加油!
【在 z*******h 的大作中提到】
: Hadoop: The Definitive Guide
a*d
8 楼
多谢多谢
a*s
9 楼
Pro Hadoop. 最好的方法就是你自己看源代码。
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