厦门大学电子信息考研辅导培训班全国各号码《今日汇总》-厦大计算机科学系电子信息考研经验与备考知识重点
考研资深辅导
2024年10月24日 07:36:24
厦门大学电子信息考研经验与备考知识重点
考研政治方面：
对于政治复习，每个人的策略可能不同。有人认为九月份开始着手完全足够，但我认为这取决于个人的基础。假如你在大学期间已经掌握了马克思主义哲学、毛泽东思想和中国特色社会主义理论等科目，并对其有深入的理解，那么你可能可以选择在新大纲发布（大约在九月中旬）后开始复习。然而，如果政治对你来说完全是陌生领域，我推荐你至少在九月之前先吃透马克思主义基本原理，因为它较为抽象，需要深度理解，而且每年的变化不大，提前准备可以让你在后期的复习中有更多余地。毕竟，政治考试涵盖毛中特、中国近现代史纲要、思想道德修养与法律基础以及时事政治等多个方面。
政治经济学的部分特别难以直观解释，你需要确保真正理解和掌握，而不是敷衍了事。马原的试题主要测试你的理解能力，期待遇到原题是不太现实的。毛泽东思想和中国特色社会主义理论与当前政策紧密相关，每年都会有所变动，所以最好在九月之后开始复习这一部分。
历史部分的授课风格常常轻松幽默，讲师会将历史事件讲述得生动有趣。关键是要理清时间线索，因为考试题目往往会跨越多个时期，比如重要的会议、著作以及各时期的土地改革政策等，这些都是需要重点记忆的内容。那些看似复杂困难的部分往往是得分的关键，因此值得投入更多努力。至于思想道德修养与法律基础，由于相对易懂，分值占比也不高，所以我没有花费太多精力。
最后，如果你有机会参加一些辅导课程，那会对你的复习有所帮助。
考研数学方面：
我采用的方法相当直观，可以概括为四字原则：海量刷题。在基础知识复习阶段，我按照既定计划研读选定的大部头教材。到了真题和模拟题阶段，我几乎尝试了所有市面上能找到的试题集，包括张宇的二十周年真题合辑、最后八套卷，以及李永乐的经典400题（尽管已多年未更新）。我在两个月内坚持每天一套题并进行深度剖析，总计完成了60套题目。有一点经验值得分享：过度刷题而忽视基础可能导致选择题错误频发，所以我建议大家务必深入理解教科书中的定理。
考研英语方面：
我未曾专门记忆英语单词，取而代之的是直接着手做历年真题阅读，使用的资料是张剑的那本黄色封面的书籍。从腊月到八月，这本书中的阅读部分我反反复复研读了四次。每当遇到生词，我就借助手机上的金山词霸查阅。久而久之，阅读中几乎不再有我不认识的词汇，甚至有些篇章我能全文背诵，同时也锻炼了我的写作技巧。对于写作，我没有刻意去做专项训练，而是将阅读时碰到的精彩句子摘录到我的笔记本里。我相信写作能力并非通过练习就能轻易提升，更多的是需要广泛的阅读积累。这一方法确实成效明显。之后，我察觉到自己在处理复杂长句时仍感吃力，于是购买了一本语法书。虽然直到考试都没能全部读完，但它对我起到了很大的帮助。我在英语学习上并未广泛涉猎书籍，但对每一本都投入了大量的精力，仔细研读，尽管进度较慢。
考研专业课方面：
数据结构是计算机科学的基础，它关乎到如何有效地组织和管理数据，以便高效地进行各种操作。重点在于理解并熟练掌握线性表、栈、队列、树、图以及排序和查找算法等基本概念。例如，链表和数组的区别，二叉树的各种遍历方式，图的深度优先搜索和广度优先搜索，以及快速排序、归并排序等常见排序算法的工作原理和时间复杂度分析。这些都需凭大量的编程实践来加深理解，建议使用Python或C++等语言进行实现。
机器学习是热门的研究领域，它是计算机从数据中学习规律并做出预测的过程。基础的机器学习模型包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等，理解它们的基本工作原理和优缺点至关重要。还需了解交叉验证、过拟合与欠拟合、特征选等重要概念，以及调参技巧如网格搜索和随机搜索。对深度学习部分，理解反向传播和梯度下降是关键，熟悉TensorFlow或PyTorch等框架的应用也是必要的。
在学习过程中，我会推荐以下方法：一是多做题，无论是LeetCode上的数据结构题目还是Kaggle上的机器学习实战，都能帮助你深化理论知识；二是阅读论文，比如经典的机器学习论文，能你了解最前沿的研究动态；三是参与开源项目，这将帮助你将理论应用于实际问题，提升解决问题的能力。
我认为，理解比记忆更重要。不要只追求所有的公式和算法，要理解它们背后的逻辑和思想。保持对新知识的好奇心和热情，持续学习，是面对这个快速发展领域的关键。