厦门大学电子信息考研辅导培训班全国各号码《今日汇总》:厦大信息与通信工程系电子信息考研复习方法与经验

博主:fm5i0dxdb2j0考研资深辅导 2024年12月16日 02:18:01
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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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厦门大学电子信息考研经验与复习方法

考研政治方面:

十一月:进入第三次阅读教材的阶段,或者可以选择研读肖老师精简版的教材。此时应专注于关键点。开始第二轮的1000题,全部重做,因为初次做对的部分可能含有运气成分,这次是为了确保理解无误。时事政治资料逐渐发布,每日需规划时间来学习。

十二月:利用前半个月重温1000题中的错误题目,并再次查阅教材以巩固知识。每天解决一套八套题,努力掌握每个细节,特别是选择题,每一题都至关重要。八套题的大题部分可略过。对于历年真题,除了最后几题完全基于时政外,其他题目也可能会与时政相关。下半月,当20天20题和最后四套题面世后,主要任务就是背诵,无论是大题还是选择题,熟记于心是关键。确实,这个阶段才需要大量背诵,因此全力以赴是非常必要的,持续到考试前一天都不放松。

考研数学方面:

我的数学开始复习是从大三的寒假开始的,在寒假里自己把课本看了一遍但是基本上什么也没记住,然后在寒假里也把课本上的题做了一遍,看完后基本上也没什么效果只是图一个心理安慰,后来反复刷了很多遍真题,慢慢领悟了一些解题的方法并作了总结。冲刺:必做张宇8套卷,4套卷。我做8套卷的时候,题量太大,总是做不完,时间不够了可以只做选择填空题,大题看看,掌握以下命题的趋势就行。

考研英语方面:

从十月开始复习作文,一开始看了点王江涛的作文,后来买了考研英语高分写作这本书,选话题自己写作文并按照范文进行修改,这样下来也能得到一篇比较规范的考研作文。剩下的任务就是背,我用自己的话写了大概十多篇大作文十篇左右小作文,后期一直在重复背诵这些自己写的文章。研究过真题你就会发现,很多年的考试题都是可以互相改编的,所以多选点话题用自己的语言写作文再加上背诵,上考场以后你会觉得比较有底气。接下来的几个月也是反复记单词,做真题,用的资料不多,就是常见的那几本,但我觉得这些资料利用好了就OK。完形填空和翻译也是在做真题的时候练了练手,没有花格外的时间去训练。

考研专业课方面:

要明白,数据结构是理解算法的基础,它研究的是如何有效地组织和存储数据,以便于高效地访问和修改。在复习时,重点关注线性表、栈、队列、树、图等基本数据结构以及它们的操作。例如,理解数组、链表、堆、二叉搜索树等的特点,掌握其插入、删除、查找等操作的实现。对排序和查找算法,如冒泡、选、快速、归并排序以及哈希查找、二分查找等,不仅要能熟练编写代码,还要理解其时间复杂度和空间复杂度,这是分析算法效率的关键。

机器学习是人工智能的重要分支,主要涉及模式识别、数据分析和预测。理解监督学习、无监督学习、强化学习的基本概念和应用场景至关重要。线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等模型要能够理解和应用。梯度下降、反向传播等优化算法也是基础中的基础。深度学习部分,CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)及LSTM(长短时记忆网络)等模型的原理和应用也需掌握。

在学习方法上,理论与实践相结合是最有效的。凭阅读教材和论文来建立扎实的理论基础,凭编程实践加深理解。LeetCode、HackerRank等在线平台提供了大量的数据结构和算法题目,用来锻炼解决问题的能力。对机器学习,Kaggle等数据竞赛平台提供实际项目经验,你在解决真实问题中提升技能。

多参加讨论小组或研讨会,与同学交流解题思路,甚至尝试自己设计实验,这都将极大地提高学习效果。持续学习和不断挑战自我是这个领域的关键。

The End