北京航空航天大学电子信息考研辅导培训班全国各号码《今日汇总》-北航人工智能研究院电子信息考研复习知识重点与经验

博主:fm5i0dxdb2j0考研资深辅导 2024年12月16日 06:49:50
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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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北京航空航天大学电子信息考研经验与复习知识重点

考研政治方面:

肖四肖四肖四!这个是必背的,我背了八遍。于是在考试时特别得心应手,写得基本上是xiao老师的答案原文。北京主观题比较压分,所以大家除了要保证选择题不要错10分以上之外,主观题一定要按xiao八xiao四背,把卷子写满,把字写好,注意逻辑层次。比如说总分总结构,连接词的运用。当时我和研友们以为肖老师今年押题不准,就去背mipeng的资料,背得醉生梦死,但是时间会告诉你,xiao老师才是王道,专注于一本资料就好,考得东西都差不多。

考研数学方面:

第一轮复习高数部分粉皮的李正元版《复习全书》(很经典稍难冲高分强推),线代部分李永乐《线性代数辅导讲义》,这两个都是一边看书一边做题,习题能自己写的决不偷瞄答案,看了答案也要跟着思路自己算一遍,不能偷懒,我一般还会在旁边批注解题思路和要点。有条件的话全书要看两遍。我投入在数学的时间不是很多,平均每天5个小时左右。一轮下来前面的部分就会遗忘很多,第二轮主要就是通过习题来恢复记忆整合提升,我用的是660题,做题之前一般会写一下整章的知识点总结,对加深基础概念的理解很有帮助。后期一个月就是每天上午一套数学题,可以真题和模拟交叉着做适应不同风格。真题做熟可以完美驾驭高频考点,但是还是有很多边角知识点照顾不到,这个时候模拟题的预测作用就凸显出来,我从张宇八套卷和合工大的预测卷中抽了10套做,那道差分方程的题预测题就做过好几道所以答的很顺利。级数的部分一直有很大漏洞抱着侥幸心理就没有补,结果考试的时候那道级数的大题是全靠想象力胡编很难过。后期真题的分数稳定在135+,模拟题120+。遇到遗忘的知识点一定要抽时间做专题复习,做模拟卷受挫是很正常的,我通常做三四天综合会花一天时间填补盲点。如果有再多一点的时间的话我会再多做一些模拟题,明显感觉到自己的熟练度还是不足,所以考研复习实在是宜早不宜迟。

考研英语方面:

英语的复习可以说是场持久战,从开始到结束,哪一天都不能落下。前期主要任务是背单词,根据个人情况列个计划每天背多少页然后照着来,因为后面要做阅读占用的时间比较多,可以前期任务量稍大一些。书上有部分真题里的长难句,有时间建议好好看一下,对于后面做阅读很有帮助;第二天背新单词之前复习一下前一天背过的,根据熟练程度区别标注一下,方便后面巩固,每个周或者每个月都拿出一点时间来回顾检查之前背过的,不断地检验背诵效果以及时调整计划,背单词不在于多,而在于效果。单词前前后后大概刷了6.7遍吧,前面几遍刷的慢没关系,后面会越来越快,而且做阅读的时候就会感受到单词的重要性了,英语的准备可以说是环环相扣,所以单词一关必须打好基础。

考研专业课方面:

人工智能基础综合涵盖的内容广泛,包括机器学习、深度学习、神经网络、自然语言处理等多个领域。在机器学习部分,理解并掌握各类算法如线性回归、逻辑回归、SVM、决策树、随机森林以及集成学习等至关重要。对这些算法,不仅要知道它们的工作原理,还要能够熟练运用,解决实际问题。梯度下降、最优化理论也是必不可少的基础知识。

在深度学习领域,卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)是核心内容,你需深入理解其结构与工作方式,尤其是池化层、激活函数、反向传播等关键概念。LSTM和GRU这类改进型RNN的理解和应用也是考察的重点。强化学习的基本思想和Q-learning、Deep Q-Networks(DQN)等算法也需有所了解。

自然语言处理方面,词嵌入模型如Word2Vec和GloVe,以及基于Transformer的BERT模型是重要考点。理解这些模型如何处理文本信息,如何进行情感分析、问答系统等任务,都是需掌握的技能。

至于学习方法,我认为首先是构建清晰的知识框架,将各个知识点串联起来,形成一个整体的理解。大量的实践是提高理解和应用能力的关键,尝试参与开源项目,或者自己动手实现一些小项目。刷题也是非常有效的学习手段,Kaggle上的数据科学竞赛,LeetCode的编程题目都能帮助你提升解决问题的能力。

阅读最新的研究论文,关注AI领域的前沿动态也很重要。例如,在arXiv上追踪新的研究成果,参加学术论坛的讨论,这些都你保持对最新技术的敏感度。

好的时间管理和自律性是保证学习效率的关键。合理规划每天的学习计划,并坚持执行,在繁重的复习中保持高效。

The End