北京邮电大学智能科学与技术考研辅导培训班全国各号码《今日汇总》-北邮人工智能学院智能科学与技术考研复习知识重点与经验

博主:fm5i0dxdb2j0考研资深辅导 2025年05月06日 10:53:28
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太仓市(城厢镇、金浪镇、沙溪镇、璜泾镇、浏河镇、浏家港镇;)








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张家港市(杨舍镇,塘桥镇,金港镇,锦丰镇,乐余镇,凤凰镇,南丰镇,大新镇)








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宁波市(海曙区、江东区、江北区、北仑区、镇海区,慈溪,余姚 )








温州市(鹿城区、龙湾区、瓯海区、洞头区)








嘉兴市(南湖区、秀洲区,桐乡。)








绍兴市(越城区、柯桥区、上虞区)








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舟山市(定海区、普陀区)








台州市(椒江区、黄岩区、路桥区)








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合肥市(瑶海区、庐阳区、蜀山区、包河
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北京邮电大学智能科学与技术考研经验与复习知识重点

考研政治方面:

至于政治,以我自己的经验,政治一定要上一下辅导班,因为我们大多数人对考研的政治都不熟悉,自己看书有些东西会比较难理解,特别是马克思主义哲学和政治经济学在没有老师的讲解下会感觉晦涩,这样就会在政治上费时且效果差,。 由于政治内容太多,又太细碎,很容易忘,要及时回头复习。要选择好的辅导书,根据大纲的章节把具体章节的真题汇总起来,这会让你明白哪些地方是出题点,进而有针对性的对一些内容加强记忆,避免端着厚厚的大纲看来看去,满锅里找不出个豆的混沌感觉。

考研数学方面:

数学是我最早开始的公共课,确实是能忘的都忘光了,几乎是从零开始学。张宇的八套卷四套卷,那个太难了,最后还是木有做完。在这里有两个小教训和大家分享一下,其一是,刚开始计划数学复习三轮,结果发现三轮根本不够,还是有很多知识点掌握得不够牢,可能是基础太差的缘故,所以提醒一下各位小伙伴,数学一定不能掉以轻心,今年的数学偏难,我认识几个研友,都是总分够了,数学没有过线的,想考上,数学一定不能太差。

考研英语方面:

我之前准备得非常充分,做真题也能拿很高的分数,但考试成绩远远没有达到我的预期。我自己认为,应该是作文部分出问题了,这边也告诫大家,作文一定不能考前一两个星期突击,不能随意地对待,要内化在平时的复习中。我的英语没有做模拟题,只做了真题,这边再强调一下,真题很重要,因为我时间比较紧,只做了两遍。我说的做两遍是阅读,阅读有五大题(包括新题型),总分50分,比分这么大,大家应该也明白其中的重要性。第一遍我是每天做一道阅读,然后仔细看解析,把重要和不懂的单词抄下来,平时背背,这边我说一下关于背单词这件事,因为我时间比较紧,真没时间把红宝书这一本单词书全部背下来,就下载了个背单词的软件,每天早上在图书馆门口排队的时候背一背,然后早上花个半小时背一背,还有就是背自己抄写的真题里的单词。直到考前,我的单词也没背完,不过考试的时候也没遇到什么阅读障碍。这个还是看时间吧,有时间能把单词书多背几遍,当然是好的。第二遍做真题我就是一整套一整套地做,一整套就包括完型、阅读、翻译(除了作文),一星期做两套,做完看解析,其实考研英语阅读的答案是有规律的,你多做几遍就能体会出来。我的阅读(五篇)错误一般在3个左右,也有好几年的真题全对和只错一两个的。这个正确度我还是比较满意的(所以我不太清楚为什么我英语分不高,想来想去也只有作文的问题了,所以,作文一定要重视!血的教训!)。当然刚开始做的时候可能错的比较多,慢慢就会进步的,不急。

考研专业课方面:

理解并掌握数据结构的基本概念至关重要。数据结构并非只是关于如何存储和组织数据,更是关于如何高效地操作这些数据。比如,数组、链表、栈、队列、树、图等基本类型,它们各自的特性和适用场景需深入理解。例如,数组适合随机访问但插入删除效率低,链表则反之。

算法是数据结构的灵魂。你需熟练掌握各种排序(如冒泡、选、插入、快速、归并、堆排序等)和查找(如顺序、二分、哈希等)算法,并能按实际情况选合适的算法。对复杂度分析,无论是时间复杂度还是空间复杂度,都要有清晰的认识,这是衡量算法效率的重要指标。

再者,深入理解高级数据结构,如红黑树、B树、AVL树、堆、哈希表等,这些在实际问题中应用广泛。例如,哈希表用于快速查找,平衡二叉搜索树用于高效查询和更新等。图论部分的深度优先搜索和广度优先搜索也是常考点,要能灵活运用解决实际问题。

学习过程中,实践是最好的老师。凭编程实现各种数据结构和算法,加深理解。我建议使用一种你熟悉的编程语言,如C++或Python,进行大量的编程练习。LeetCode、HackerRank等在线平台提供了丰富的题目,是很好的实战场所。

阅读经典的教材和参考书也十分必要。例如,《数据结构(C语言版)》严蔚敏版、《算法导论》都是很好的资料。关注一些专业的论坛和社区,如Stack Overflow,从中获取到很多实用的技巧和经验。

不要忽视团队学习的力量。找几个志同道合的伙伴一起讨论,相互解答疑惑,提高学习效率,也能增加学习的乐趣。

The End