研究生申请cv是什么意思？
研究生申请cv是指申请计算机视觉这个研究方向（Computer Vision， CS 方向的一个小分支）的研究生。 cv是一个极客的方向，也是一个和人工智能结合最紧密的方向之一，因此一直备受青睐。 在美国读研申请中，因为申请人数多且项目开设的院校比较多，所以竞争还是非常大的。 以2019年申请为例，国内绝大多数同学会选择申请的三个院校专业分别是：CMU的MSCV、UIUC的CS/AI和UW的MSNCAI。 因为CMU的MSCV在课程设置上更偏算法，所以申请难度相对较大；而另外两所学校的课程则更注重实践。 所以从录取情况来看，UIUC就比UW要好一些，而CMU则是最难申请的。 除了上述三个学校，美国还有很多大学都开设了相关的研究方向，比如布朗大学的BSCI（生物计算与图像处理）、杜克大学的CSE（计算机视觉和社会算法）等等。虽然这些项目的设置不同，但是总体的申请难度要比上述三所学校低一些，如果同学们不想去太热门的学校，也可以选择申请这些学校中的相关专业。
除了一流名校的不设限条件对申请者比较友好之外，很多二、三流水准的大学对申请者的背景也有很明确的要求——例如要求有编程语言的基础，比如C++或者Java；要求有一门数据结构与算法的课程；要求有一定的计算机视觉或机器学习领域的研究经历等。 如果没有达到这样的硬性要求，那么申请这种项目的成功率几乎没有。 所以想申美研CV的同学们，建议还是早一点开始准备。 那接下来，我们具体来说说如何准备申请材料以及每个材料的优劣。
首先是我们常见的申请材料，包括GPA、TOEFL、GRE、PS、CV作品集、推荐信、简历和个人陈述。有些院校还需要申请人提供PS写作样本或是面试。 由于不同的院校的申请要求不尽相同，所以我们这里以最为常见的三大申请因素（GPA、托福、GRE）以及两大申请材料（PS、CV作品集）来作为说明。
GPA是申请中最重要的一项指标，直接决定了申请者能否被理想的学校录取。 想要提高自己的GPA，最好的办法就是提高本科阶段的平均分。如果在读的本科学校不具备提高GPA的条件，则可以修读排名更高学校的辅修专业，拿另一个学校的GPA，这也是不少同学的选择。 但无论是何种方式争取更高的GPA，切记不要刻意去刷分！ GPA的重要性虽然毋庸置疑，但过高的GPA也可能导致申请者被名校误认为是被高GPA冲昏了头脑而失去了辨别其他方面潜力的能力。
一般来说，申请CS方向的同学，GPA最好能维持在3.5以上，申请金工金银的Quant项目，GPA则需要再提一点，保持在3.7-3.8左右。
托福和GRE的成绩取决于申请者的目标，如果是奔着Top50的院校，托福尽量考到100分以上，GRE 310+。 如果想冲击Top30，托福要考到105+，GRE 320+。
除了硬性的成绩要求外，部分学校还会有单项分数的要求，如托福口语要达到26分，GRE作文要到4+。除了总分和单项分数的要求，有的学校还会规定托福阅读、听力、口语及写作各部分的满分要求。所以同学们在备考的时候，要注意自己目标院校对考试各项规定的最低分要求。
PS和CV作品集的准备需要根据申请的同学个人情况而定，如果是转专业申请或者是跨专业的同学，就需要在PS中阐明为何选择该专业及今后的研究计划。
如果是本校本专业申请，那么在PS中就可以少写一些关于未来研究的计划。 至于CV作品集，无论是录制视频还是做项目，都应该表现出对于目标导师的研究方向的了解和兴趣。
如果想要申请到很好的学校，优秀的申请材料必不可少，但同时还要小心提防所谓的“软背景”——即你是否和目标导师有过交流、是否参加了目标导师组里的科研活动、是否在目标导师已经发表的论文里署名等等。如果有的话，那么你的申请材料通过的几率将会大大增加；如果没有，也不要气馁，只要你的申请材料质量上乘，也是有机会被录用。