北京邮电大学人工智能考研辅导培训班全国各号码《今日汇总》-北邮人工智能学院人工智能考研备考知识重点与经验
考研资深辅导
2024年12月16日 02:05:46
北京邮电大学人工智能考研经验与备考知识重点
考研政治方面：
当初我对政治的成绩着实担忧，生怕无法达标。然而实际上，我在政治学习上下了不少功夫，我想分享一下我的经验，期望能帮助到你们避免走弯路。七月时，看见考研群里有人已经开始政治复习，于是我也购买了肖秀荣的1000题，先是用铅笔做完一遍，再用圆珠笔重做一次，接着反复练习那些错题。除了这套习题，我主要依靠听课来提升效率。到了十月，我转而专注于基础知识点，绘制时间线，记忆重大事件，并构建框架以深入理解马克思主义原理。遇到困惑，我会向老师请教，他们总是耐心解答。进入十一月和十二月，我购入了肖秀荣的四套卷和八套卷，发现选择题部分还算顺利，于是我开始背诵主观题。对于政治考试，我一直觉得自己准备得不错，谁知考前一天过于激动，难以入睡，考试时又太过紧张，大脑一片混乱，只能靠抄袭材料勉强完成试卷。我希望你们能比我更有毅力，在考试中展现出最佳的状态。
考研数学方面：
数学的核心始终是对基础知识的掌握！课本是必读的，因为近年来很多证明题都是从书中的例子演变而来的。数学考试趋向于深入基础细节。全面复习资料至少要看两次，每次都要深思熟虑每一道题。第一次浏览时可以交错着做一些660题，这些小问题非常典型，涵盖了一些精细的知识点。初次复习可能会耗时两到三个月，进度慢没关系，重要的是理解消化。第二次复习就会快很多，大约一个月左右，主要关注基础、重点内容以及之前的错题。有的人习惯整理错题，虽然这是个人的学习风格，但也相当耗费时间，对于基础薄弱的同学来说，错题可能会像满天繁星一样多，因此建议直接在书中标记错题，如果真的想整理，完成一轮真题后再回过头来做更具体的目标性整理！真题务必做两遍，第一次要在三小时内完成，记得控制时间！第一天用于答题，第二天用于核对答案并整理，这样大约一个半月就过去了。当你做完真题后，你会发现每年的大题基本上围绕着相同的知识点。第二次做真题时，专注于按照知识点划分的部分，以巩固这些知识。至于模拟题，我一直选择6+2，当然你可以尝试其他题目，但如果难度过高，则不太推荐，因为考研试题不会过于复杂，关键在于扎实的基础和计算技能。所以，在做题和计算时，一定要亲自动手，减少错误，你的分数自然会上升。
考研英语方面：
下面该说英语了，英语其实没什么好说的，就两点背单词，做阅读（当然是主要是真题）。我一路复习下来，单词我是用的何凯文的那本比较薄的词汇书，每天一个单元，雷打不动，早上起来一遍，晚上临回去看一边，不用刻意背，看一遍就行，就这样一直保持到考研前一天，这应该是我做的最好的一件事了，还有就是阅读理解，再十一月份之前英语什么都不用管，做好这两件事就够了，英语最重要的事坚持和重复。我一开始就是一边背单词一边做阅读，阅读做的事1990到2004的真题阅读，对于阅读中的句子词汇是要不折不扣全部弄懂的，我都是头一天做完，弄懂，第二天早上再拿来读一读，看一看，记不记得住是另外一回事，但是这个过程一定要有要坚持！除此之外我每天还做两篇左右的模拟的阅读，用的书就是张剑的阅读150，这种阅读主要就是练手感，保持一定的阅读量，没必要深究。从暑假开始就开始做04到19年的真题了，按照前面的计划每天一到两篇，做完了就再做一遍，一直重复到考研前，一定要注意错误选项和正确选项的不同，找出规律，这个听起来玄乎，做了三四遍自己就知道了，我真题一工作了6遍，今年英语四篇大阅读全对，当然在这过程中一定量的模拟题还是必不可少了，个人觉得张剑的那个150篇就够了（分为基础版和提高版）我只做了提高版，挺好的！十二月份开始做些英语的模拟试卷，自己算下时间，就当模拟考试吧。
考研专业课方面：
理解数据结构的本质至关重要。数据结构并不是孤立的知识点，是计算机科学的基础，它研究如何在计算中组织和存储数据，以便更有效地进行访问和修改。对人工智能专业，数据结构的理解直接影响到算法的设计和实现，需深入理解各种数据结构如数组、链表、栈、队列、树、图等的特点和应用场景。
在学习数据结构时，我建议先从基础开始，比如数组和链表。理解它们的基本操作，如插入、删除和查找的时间复杂度，这将为后续的学习打下坚实基础。逐步深入到栈（后进先出）和队列（先进先出）的概念，以及它们在解决问题中的应用，如深度优先搜索和广度优先搜索。
接下来是树和图。二叉树、平衡树（如AVL树、红黑树）以及图的各种遍历算法（DFS和BFS）都是考试的重点。你需能够熟练地绘制和分析这些数据结构，并能按问题选合适的数据结构。图论中的最小生成树（Prim或Kruskal）、最短路径（Dijkstra或Floyd）等问题也是常考点。
动态规划和排序算法也非常重要。动态规划是一种强大的工具，解决许多优化问题。快速排序、归并排序、堆排序等排序算法的理解和实现，不仅考察编程能力，还考验你对时间复杂度和空间复杂度的把握。
在实践中学习是最有效的方式。我建议大家动手做题，无论是LeetCode、HackerRank还是学校的课程项目，都能提供大量的实践机会。阅读他人的代码，参与在线讨论，也能帮助深化理解。