北京交通大学人工智能考研辅导培训班全国各号码《今日汇总》-北交大电子信息工程学院人工智能考研备考知识重点与经验
考研资深辅导
2025年01月14日 22:00:08
北京交通大学人工智能考研经验与备考知识重点
考研政治方面：
政治方面，我是从9月底开始复习的，也不是很高。整个过程，我看的考研大纲那本书，配着肖秀荣1000题，后期的8套卷、4套卷和背诵自然不能少。哲学要看的比较细，哲学一定要理解，不理解就记忆困难；毛中特方面，要把大部分分清，把每个时期的时间，事件，著作，回忆都重点记；史纲我是快速的看了一遍，重要的是把时间线自己顺开，自己可以画时间轴写写事件之类的；思修我就不多说了。政治一定要每天关注实事，多看新闻，政治的时间性很强。
考研数学方面：
我早早地就开始涉猎数学书籍，不过阅读进度并不迅速，大约是从七月份才真正系统性地研读。我采取了一种方法，每读完一章，就配套完成那一章的所有习题，对于错误的部分，我会用标记圈出，并将它们整理进专门的错题集里。我使用三种不同颜色的笔，蓝色用来抄写题目，黑色记录答案，而红色则用来标注关键知识点和注意事项。整理错题时，我不再重复抄写同类问题，而是挑选一两道具有代表性的例题，这样既能避免疲劳，又能在回顾时节省时间和提高效率。在暑期期间，我会边学习边记忆重要的公式和定理。暑假结束后，我进入了强化训练阶段，开始做模拟试题和历年真题，包括17年的五套超越题，张宇的8+4和400题中的5套，以及李永乐的6+2，从2004年至20年间的真实试卷，我每天都坚持做一套。到了十一月中旬，我与一位同伴约定每周完成一定数量的套题，尽管我们的交流仅限于网络，但这对我产生了很大的鞭策作用，想偷懒时就会想起彼此的约定。每做完一套题，我都会至少回顾两遍，深入分析每种题型，因为之前只顾着做题的乐趣，结果到了真正的考场却无法辨认出来。实际上，有些大题在模拟卷中已经出现过，我都一一记录下来，在考试前再次复习，以加深印象。这种方法的效果非常显著。
考研英语方面：
从大学三年级下学期起，我开始了英语单词的学习，因为那时候我已决定要考研，并为此购买了《红宝书》作为词汇教材。初次翻阅时，感觉相当艰难，很多单词既陌生又难以记忆，但我仍然坚持下去，我认为反复是关键，至少需要看上十遍。在备考期间，每当学习疲惫时，我会翻看单词来稍作休息。随着进度，速度逐渐加快，到最后阶段，我可以在五天内完整过一遍单词书。
如今看到有人习惯抄写单词的中文释义，我个人认为这并不高效。这样做可能会耗费过多时间，毕竟阅读理解更为重要，大致理解含义就足够了，许多单词其实可以通过上下文推测出来。至于阅读训练，我当时选择了星火的《阅读100篇》，每日练习一至两篇。但后来我发现这些模拟题与真实考试存在较大差异，所以我建议主要还是应该以真题为核心，100篇或200篇这样的辅助材料只需用来熟悉文章结构，不必过于纠结正确答案。
真题无疑是考研英语复习的重中之重，对此我深信不疑。我使用的资料是张剑的黄皮书，反复研读了三遍。对于作文部分，关键是结构和句子表达。我背诵了老师推荐的30篇范文。此外，自己动手写了几篇，提炼出一个通用的写作框架，这样一来，考试时就能直接套用，节省时间。
考研专业课方面：
数据结构是计算机科学的基础，对人工智能专业的学生尤为重要。它不仅涉及到如何有效地组织和存储数据，还关乎到算法的设计和分析。在我复习的过程中，我发现理解并熟练掌握四种基本的数据结构：数组、链表、栈和队列是基础中的基础。这些基础知识会在后续的学习中频繁出现，需深入理解它们的工作原理和操作特性。
数组是最基础的数据结构，它的优点是访问速度快，但插入和删除操作相对较慢。链表则弥补了这一缺点，虽然访问速度稍慢，但在动态改变数据时更为灵活。栈和队列是两种特殊的线性结构，"后进先出"（LIFO）的栈常用于递归和表达式求解，"先进先出"（FIFO）的队列则广泛应用于任务调度和缓冲区设计。
接下来，树和图是更高级的数据结构，对解决复杂问题至关重要。二叉树、平衡树如AVL和红黑树，以及图的各种遍历算法，如深度优先搜索和广度优先搜索，都是需重点掌握的内容。这些数据结构的理解和应用能力会直接影响到你解决问题的能力。
在实际应用中，排序和查找算法也是重要的一环。快速排序、归并排序、堆排序等都是常见的排序算法，需理解其工作原理，并能按实际情况选合适的方法。至于查找，二分查找、哈希表等都是高效的工具，尤其在大数据处理中作用显著。
对数据结构的学习，理论知识和实践操作要两手抓。多做题，凭编程实现数据结构和算法，加深理解，提升解决问题的能力。利用在线平台如LeetCode进行实战训练，检验自有的学习效果。