中山大学控制科学与工程考研辅导培训班全国各号码《今日汇总》:中山智能工程学院控制科学与工程考研复习注意事项与经验

博主:fm5i0dxdb2j0考研资深辅导 2025年01月28日 03:42:16
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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。)








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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;)








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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)








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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。)








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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)








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合肥市(瑶海区、庐阳区、蜀山区、包河
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中山大学控制科学与工程考研经验与复习注意事项

考研政治方面:

10月份,这时候有一套很火的书《风中劲草》笔记+章节习题+习题详解,建议大家可以买一下,资料的编排体系不错,全是知识重点,用不同的方式标注出来,方便记忆,也助于快速理清思路。其中有一本章节习题(选自考研真题库),这样你做的次数多了,自然明白真题的来龙去脉,有助于提升复习效率。如果有不理解的地方,就看那本习题详解,相信其中的解释会让你找到答案。不过题型不要在马克思主义基本原理的题目上较真,毕竟我们不是出题的老师,难免理解的不一样。

考研数学方面:

在数学复习方面,我已经反复研读了全书多次,并在暑假期间深入学习了张宇的36讲,同时记录了重要点。对于数学,我相信所有经历过高考的人都了解,只有通过大量练习才能掌握,因为课本仅仅提供了基础知识,而实际题型变幻莫测。以我个人为例,我完成了复习全书的所有习题,同时也多次重温了书中的例题。我还多次练习了汤家凤的1800题基础部分,这本书特别适合巩固基础,题目间的关联性强,解答也非常详尽。暑期时,我购买了张宇的1000题,但必须承认它的难度较高,我大约完成了两遍,这让我进入了九月。此时,启动历年真题训练正合适,推荐选择试卷形式的真题,按正规考试时间自我模拟。你会发现许多真题基础扎实,有时甚至会让你觉得有信心拿到满分。做完真题后,记得总结,了解哪些题目和知识点经常出现,这对于后续的学习有很大帮助。几轮真题后,可以尝试一些模拟题,比如汤家凤的8套卷,张宇的4,8套卷挑战较大,可能会有些挫败感,另外还有合工大的8套卷,听说有人曾遇到过原题,不妨一试。

考研英语方面:

我主要说一下后期冲刺阶段的复习吧。冲刺的时候我真题做到了第四遍,第四遍任务量很小,把历年真题阅读完形和翻译看一遍知道文章在讲述什么主题,自己给文章起个名字然后把历年真题的阅读题干看一遍,总结一下问题的类型有哪些,要真真正正自己去总结一遍才能记得熟,所以不要偷懒哦。ps:形近意近单词:在背单词的过程中我逐渐发现一些单词是长得很像或者意思相近的,很容易搞混,就在自己单词本的后几页开辟了这个专区,在每天背单词的过程中记录这些单词,不断记录增加也就逐渐分清了它们。这样可以减少在阅读中因为对一个单词的意思的混淆所产生的错误,自己感觉这对完形填空也是有用的。

考研专业课方面:

我想强调的是数据结构。这是计算机科学的基础,无论是算法设计还是软件开发,都离不开它。理解并能灵活运用数组、链表、树、图等各种数据结构,以及它们的时间和空间复杂度分析,是考试的重点。我建议多做练习题,亲手实现这些数据结构,这样不仅能深化理解,也能提高编程能力。

操作系统是另一个重要的部分。你需理解进程、线程的概念,了解内存管理、磁盘I/O、文件系统的工作原理。特别要关注操作系统的调度策略,如FCFS、SJF、Priority等,并能分析其优缺点。对并发和同步的理解也不能忽视,比如信号量、管程等机制。

再者,计算机网络是连接世界的重要桥梁。TCP/IP五层模型是基础,但更要深入理解每一层的功能和协议,如HTTP、FTP、TCP、UDP等。网络传输的延迟、拥塞控制等问题也需重点关注。凭模拟实验或者阅读相关论文,更直观地理解这些概念。

离散数学作为逻辑思维的工具,它的逻辑推理和集合论知识在计算机科学中无处不在。理解并掌握集合、函数、逻辑、图论等基本概念,对学习编译原理、数据库等高级课程非常有帮助。

至于学习方法,我认为“学以致用”是最好的原则。理论学习的,尽量找些实际项目或者编程题目去实践。定期复习和自我检测也很重要,凭刷题网站或模拟试题来检验自有的学习效果。保持对新技术的好奇心,阅读相关的博客、论文,参加线上讨论,都能帮你保持对这个快速变化领域的敏感度。

The End