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方法与经验

博主:fm5i0dxdb2j0考研资深辅导 2025年01月15日 02:52:45
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北京市(东城区、西城区、崇文区、宣武区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区 昌平区、大兴区)








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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北京交通大学人工智能考研经验与备考方法

考研政治方面:

我准备的较晚,9月份开始的,先看学习讲义,然后做肖秀荣的1000题,1000题里错的题最好在讲义或课本里划出来以加深印象。我是结合自己的思维自主选择的资料。课本可以是红皮书,可以是任汝芬的序列一 ,或者是肖秀荣那本核心知识点详解。我后来还看了小草,但时间有限,小草没吃透,只过了两遍。考试前,买了肖秀荣的最后4套卷、任汝芬的4套卷以及20天20题,最后十几天狂背肖秀荣的4套卷。马原较难,我先学习的毛中特,之后是史纲和思修,最后是马原。建议8月份就开始入手政治,1000题多做几遍,小草上面标出了考过的知识,可以拿来做参考。

考研数学方面:

在数学学习的过程中,如果你已经仔细研读过两遍《复习全书》,可能会觉得自己的数学水平有所提升。此时,推荐尝试一下《数学基础过关660题》,这会让你体验到全新的挑战。这本书以选择题和填空题的形式,检验你对各个数学概念的深入理解。只有彻底掌握这本书的内容,你的数学知识体系才能更上一层楼。初期扎实地打好数学基础至关重要,否则到了后期解真实题目时,你可能会感到困难重重,所以请务必对此给予足够的重视。数学的学习需要不断的实践,多做题目是关键,通过做题来巩固和深化对知识点的认识。

考研英语方面:

英语学习首重基础!基础扎实阅读、翻译什么都是浮云!技巧只是锦上添花的东西,这一点一定不能本末倒置。我英语提升最快的阶段大概是7月到10月初,在这段时期我通过学习英语真题阅读精讲,在真题阅读中记单词,翻译句子,理解行文脉络。文章中的每一个单词要发散开来,进行联想记忆,同义联想、形近联想,反义联想,通过联想记忆法扩充单词量。然后逐句进行翻译,尤其是文章中的长难句,一次翻译不成多试几次,绝对不可以抱侥幸心理。如果能做到文章中的单词都认识,句子都能翻译,脉络能看清,那么英语还有什么难度呢?

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。

The End