首都师范大学人工智能考研辅导培训班全国各号码《今日汇总》-首师大信息工程学院人工智能考研经验与复习诀窍

博主:fm5i0dxdb2j0考研资深辅导 2024年10月16日 13:08:19
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天津市(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、塘沽区、东丽区、西青区、)








石家庄市(桥东区、长安区、裕华区、桥西区、新华区。)








保定市(莲池区、竞秀区)  廊坊市(安次区、广阳区,固安)








太原市(迎泽区,万柏林区,杏花岭区,小店区,尖草坪区。)








大同市(城区、南郊区、新荣区)








榆林市(榆阳区,横山区)朝阳市(双塔区、龙城区)








南京市(鼓楼区、玄武区、建邺区、秦淮区、栖霞区、雨花台区、浦口区、区、江宁区、溧水区、高淳区)  成都市(锡山区,惠山区,新区,滨湖区,北塘区,南长区,崇安区。)








常州市(天宁区、钟楼区、新北区、武进区)








苏州市(吴中区、相城区、姑苏区(原平江区、沧浪区、金阊区)、工业园区、高新区(虎丘区)、吴江区,原吴江市)








常熟市(方塔管理区、虹桥管理区、琴湖管理区、兴福管理区、谢桥管理区、大义管理区、莫城管理区。)宿迁(宿豫区、宿城区、湖滨新区、洋河新区。)








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南通市(崇川区,港闸区,开发区,海门区,海安市。)








昆山市 (玉山镇、巴城镇、周市镇、陆家镇、花桥镇(花桥经济开发区)、张浦镇、千灯镇。)








太仓市(城厢镇、金浪镇、沙溪镇、璜泾镇、浏河镇、浏家港镇;)








镇江市 (京口区、润州区、丹徒区。)








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)








扬州市(广陵区、邗江区、江都区.宝应县)








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)








金华市(金东区,义乌)








舟山市(定海区、普陀区)








台州市(椒江区、黄岩区、路桥区)








湖州市 (吴兴区,织里,南浔区)








合肥市(瑶海区、庐阳区、蜀山区、包河
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首都师范大学人工智能考研经验与复习诀窍

考研政治方面:

政治科目的复习通常在后期阶段展开,进入11月中旬后,需要逐渐提高对该科目的学习时间,从初期的一到两小时提升至每日三小时。此时,重点应放在大量练习选择题上,因为这部分占了50分,包括16道单选题,每题1分,总计16分,以及17道多选题,每题2分,合计34分,它是决定政治成绩的关键。特别是多选题,要想取得高分,必须在这部分稳定发挥,达到35-40分是比较理想的分数,当然分数越高越好。我当年选购了肖秀荣的《冲刺8套题》,每天都模拟完成一套选择题,大约耗时30分钟,然后自我批阅。遇到疑惑之处,我会立刻查阅《风中劲草》或《大纲解析》来深化理解。同时,我也重新温习了之前做过的《1000题》。这时市场上会出现一些关于时事的辅导材料,推荐购买一份,以便了解本年度的重要事件。这样的选择题强化训练持续约一个月的时间。

考研数学方面:

数学在学术领域占据着至关重要的地位,其影响力显著。许多人主张深入研读教科书,但我个人认为,掌握定理和实例就足够了,无需过分探究定理的证明过程,那可能耗费过多时间且并不切合考试重点。建议全面复习资料至少过两遍,首次阅读时尽量解决所有题目,即使初次尝试感到困难重重,也不必担忧,这是初学者的常态。同时,应根据过去几年的实际考题类型来练习。真题同样需要重复两次,尤其是对于近年来的题型,更需深入剖析。

考研英语方面:

我给大家理一下我的复习节奏,这个很重要!!!8月下-9月初,一部分用来做英语阅读(先把真题的阅读做一遍,做完我再推荐张剑的真题题源系列来做阅读练习),我的英语基础比较好,英语就以做阅读保持语感和手感为主。对于英语基础薄弱的同学,建议上半年好好巩固一下词汇。9月中-9月底英语继续做阅读,10月初-10月中英语继续做阅读(没错,就是死磕阅读,其他的都是浮云),10月下-11中英语继续做阅读,对完答案把错题再做一遍(反正我当时就这么多时间,只能做到这个程度,你们有时间的可以多刷一遍),11月下-12月中英语历年真题做一遍包括作文也要写(我就只有时间做一遍,你们有时间可以多刷几遍,作文2天练一篇,不管写得怎么样,都要保持手感.

考研专业课方面:

理解数据结构的本质是至关重要的。数据结构并非仅仅是关于如何存储和组织数据,它更关乎效率和优化。理解不同数据结构(如数组、链表、栈、队列、树、图等)的特点,以及它们在算法中的应用,是基础中的基础。例如,了解数组的一维、二维及多维形式,理解其连续存储的优势;掌握链表的插入、删除操作,明白其灵活但消耗额外空间的特点。

深入研究算法是提升的关键。数据结构往往与算法紧密相连,比如排序和查找算法。熟练掌握冒泡、选、插入、快速、归并等多种排序算法,并能分析其时间复杂度,这是基本要求。对查找,二分查找、哈希查找等都是重点。要理解这些算法的适用场景,何时使用哪种更为合适。

再者,动手实践不可忽视。理论知识是基础,但只有凭编程实现真正理解和掌握。利用Python、C++或Java等语言实现各种数据结构和算法,不仅能加深理解,也有助于提高编程能力。在实践中,你会发现一些理论上的问题,如内存管理、效率优化等,这些都是书本上学不到的宝贵经验。

熟悉并掌握图论也是必要的。图在人工智能领域有广泛的应用,如网络爬虫、推荐系统等。深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索(BFS)、最短路径算法(Dijkstra、Floyd等)都需深入理解和实践。

理解和运用抽象数据类型(ADT)是高级阶段。ADT是对数据结构的一种逻辑描述,不涉及具体实现,如队列、堆、集合、映射等。理解ADT帮助更好地设计和分析算法。

The End