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心得重点与经验
考研资深辅导
2024年12月15日 06:43:05
南京大学计算机科学与技术考研经验与心得重点
考研政治方面：
我私下认为，仅仅依赖这1000道题目可能并不充足，因为一旦你熟悉了一家出题的风格，很可能过于自信于自己的高正确率，结果在真正的考试中遇到挫折，毕竟分数差距往往就体现在选择题上，这个教训我是深有体会的……建议尝试一些其他来源的试卷，体验不同的选择题风格，这样才能更保险。
考研数学方面：
我认为数学其实基础知识是非常重要的，万变不离其宗，无论出多么灵活的题，都是包含了某些很基础的知识点，所以在直接上全书之前，我把高数和现代的课本完整而且细致地看了一遍，做完了几乎所有课后题，连带着大一买的一本高数辅导上的题也全部写完，同时把知识点做了笔记，一些很巧的积分，求导之类的例题也记下了，然后进行总结（比如我就总结了三角函数各种组合的积分求法）。看完已经是九月下旬，然后上全书，当时就感觉全书上的题80%都能写对了。写完全书是十月底，然后开始真题。我觉得真题最有说服力，每天上午固定两个半小时做真题，时间到了以后给自己严格打分，分析出错原因，然后把不太记得的知识点也记下来在专门的本子上，所以其实整个上午几乎都献给数学。就这样写了两遍数二真题，数一数三各一遍，后期时间也不太够了，所以就定三小时写两套卷子。开始写真题的时候分数不好看，而且时间老是不够，不过慢慢巩固找自己的弱点过程中，效率也慢慢高了。做完真题之后，开始做模拟卷，一直到考前三天才停下来。最后三天就是把笔记从头到尾整理了一遍。因为每年数学是在上午考的，所以我也一直选择在上午看数学。
考研英语方面：
背单词，老生长谈的东西，不过很多人即使到考前也没能把主要的单词背完。背单词非常需要毅力，说下我背单词的过程吧。我是背过新单词后的1、2、4、7、14天再去背这些单词。我先自己画了一个日历，把每天要背的list列在上面，开始的时候背的很慢，每天2个新的list，即使是这样，工作量也是相当大的，因为按照这种方法，最后有可能会积攒到每天7个list！当然这么多的list里面只有两个是新的，其余的都是在复习背过的单词。很多同学在开始背单词的时候都会有误区，例如我用的是新东方那本乱序的单词书，有的单词可能有7、8个意思，还有一些常用方法等，那么在你第一遍背单词的时候不需要细看，你要做的只是能在看到这个单词后的一瞬间反应出他的中文意思（并不是所有的中文解释，1、2两个就行），单词不是一遍背成的，而是靠无数遍的回顾而记住的.在你背单词的1、2、4、7、14天复习的时候，可以把中文部分挡住，看英文单词来反应中文意思，想不出来的就做个记号，这样逐渐的，你就可以积累很多单词，每个单词的意思也就越积累越多！当然只背一遍当然是不够的，在过完一遍单词书之后，你会发现好多都忘了，即使你每隔几天就会进行复习，这是正常的。接下来进行第二遍，跟第一遍一样的方法，唯一不同的就是你在第一遍可能一天背2个新的list，那么你在第二遍就要加快速度，当然这要视每个人的情况而定，我当时是做到了每天5个list，慢的时候3个list。
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。