南京大学计算机科学与技术考研辅导培训班全国各号码《今日汇总》-南大人工智能学院计算机科学与技术考研备考指导与经验

博主:fm5i0dxdb2j0考研资深辅导 2024年11月07日 15:42:48
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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。)








徐州(云龙区,鼓楼区,金山桥,泉山区,铜山区。)








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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南京大学计算机科学与技术考研经验与备考指导

考研政治方面:

政治的学习始于《大纲解析》的发布,一战和二战的经历大致相似。关于整体的复习步骤和参考资料,大同小异,故此处不再详述。今年的政治考试呈现出鲜明的反预测趋势,尤其是选择题部分,风格迥异于以往,这一点可从广大考生的成绩中窥见一斑。原本自我感觉政治复习尚可,但结果表明我对政治理解的深度不足......总而言之,政治险些未能过关,幸亏有些好运相伴。

考研数学方面:

学数学确实有些挑战性,关于数学的学习资料,我就分享一下个人的经验吧。我强力推荐汤家凤的1800题,并且我反反复复研读了复习全书,这本全书的确很有帮助,虽然难度不小,但只要耐心钻研,多看几次就会有所收获。在攻读全书的过程中,我还配合做了张宇的1000题。进入九月中旬,我开始每日一练张宇的30年真题解析,每套题目耗时三小时,完成后还会自我批阅,平均每天大约投入五个多小时在数学上。直至考研前夕,我都一直在重复练习全书和真题。我在数学上下了不少功夫,也做了很多习题。我个人觉得有效的方法是:参加一对一辅导(相信我,视频教程效果不如这个),做汤家凤的1800题,精读复习全书,以及不断演练张宇的真题全解,不断循环真题和全书的练习。

考研英语方面:

英语我这个就随便分享一下吧,基本都是跟的辅导班走的。前期背单词,把语法知识和真题中的阅读结合着来复习的话,比自己看语法书效率高得多。月底到这学期末(七月份),97—04年的真题做完一遍(只做阅读);再往后就是历年真题反复做,我自己总结了解题的思路和技巧,应用起来还是很方便的。

考研专业课方面:

数据结构是编程的基础,它决定了如何有效地存储和处理信息。我特别重视了线性表、栈、队列、树和图等基本概念,以及它们在实际问题中的应用。理解每个数据结构的时间复杂度和空间复杂度至关重要,这需大量的实践和分析。我建议多做题,例如LeetCode,凭实战来深化理解和记忆。

算法是解决问题的核心工具。我深入研究了排序、查找、图论、动态规划等经典算法,并凭编程实现来提升理解。对动态规划,理解状态转移方程和边界条件是关键;对图论,掌握Dijkstra、Floyd等算法的原理并能灵活运用很重要。要熟练使用算法分析工具,如大O表示法,评估算法效率。

,人工智能是一个广阔且深度的领域。我主要关注机器学习的基本理论,包括监督学习、无监督学习、强化学习等,特别是线性回归、逻辑回归、神经网络等模型的理解和应用。理解深度学习的基本架构,如卷积神经网络和循环神经网络,也是必不可少的。

概率统计为数据分析和建模提供了数学基础。理解随机变量、概率分布、假设检验、最大似然估计等核心概念,以及如何用这些工具解决实际问题是学习的重点。R或Python等编程语言帮助你更好地理解和应用这些知识。

The End