北京邮电大学人工智能考研辅导培训班全国各号码《今日汇总》:北邮人工智能学院人工智能考研复习指南与经验

博主:fm5i0dxdb2j0考研资深辅导 2025年02月23日 09:22:55
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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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北京邮电大学人工智能考研经验与复习指南

考研政治方面:

对于政治,我觉得肖秀荣老师的辅导资料写得简练实用,肖老师本人曾经担任命题组组长,而且对于考研政治题的好多点评都很中肯,所以在政治上我选择完全信任肖秀荣老师,最初只买了知识点精讲和1000题,看完后又觉得需要熟悉真题的解题套路,又买了真题解析,到后来时政,背诵要点,模拟题什么的,几乎买了肖老师的全套辅导资料.我觉得就跟着肖老师的思路走,政治答题的大方向基本不会出错,再加上最后四套题惊人的押题率

考研数学方面:

一直对数学感兴趣,数学成绩也一直挺好,本科学的金融,数学上数学分析啥的,整个大学过去,唯一值得骄傲的就是所有数学都是满绩点。数学这块我用的参考书是李永乐的三套装:复习全书分阶训练、660题、真题。每天三个半小时复习时间按部就班的来,等到各种套卷出来可以选择的做。我当时除了这三套装,还做了张宇最后八套卷,最后四套卷,然后就差不多考试了。针对数学错题,我建议做题做倦了的时候拿出来看,类似题不会做时候拿出来看。

考研英语方面:

我热衷于阅读英文文章,每当碰到生词,我习惯查阅并记录到个人专属的词汇本中,这比使用通用的单词书更有成效。我还完整地研读过一本红宝书,同样会标注我不熟悉的词汇,并多次复习,直到我能确切记住它们在我的笔记中的位置。在阅读时,我会尝试同步翻译,第一次快速理解大致内容,第二次出声翻译,这种做法比默读更能提升效果,同时能暴露我在哪些方面需要改进。第三次再全面阅读一遍。这些都是我在日常练习中提升英语的方法。当然,实际做题时,考研真题是必不可少的,我发现每做一次都有新的领悟,有时也会遇到困惑,这时向老师求教就能解决。对于写作,背诵和朗读至关重要,不仅能巩固记忆,还能提升口语技能。建议先大声背诵,然后像发表演讲一样复述,不必苛求每个字都完全一致,同时要注意积累有用的表达。我常翻阅何凯文的作文书,尽管翻译对我而言是个挑战,因为我汉语基础一般,构造句子也有些吃力。但通过大声翻译阅读,我发现进步明显。如果我的经验能对你们有所帮助,我会感到非常高兴。

考研专业课方面:

理解数据结构的本质至关重要。数据结构并不是孤立的知识点,是计算机科学的基础,它研究如何在计算中组织和存储数据,以便更有效地进行访问和修改。对人工智能专业,数据结构的理解直接影响到算法的设计和实现,需深入理解各种数据结构如数组、链表、栈、队列、树、图等的特点和应用场景。

在学习数据结构时,我建议先从基础开始,比如数组和链表。理解它们的基本操作,如插入、删除和查找的时间复杂度,这将为后续的学习打下坚实基础。逐步深入到栈(后进先出)和队列(先进先出)的概念,以及它们在解决问题中的应用,如深度优先搜索和广度优先搜索。

接下来是树和图。二叉树、平衡树(如AVL树、红黑树)以及图的各种遍历算法(DFS和BFS)都是考试的重点。你需能够熟练地绘制和分析这些数据结构,并能按问题选合适的数据结构。图论中的最小生成树(Prim或Kruskal)、最短路径(Dijkstra或Floyd)等问题也是常考点。

动态规划和排序算法也非常重要。动态规划是一种强大的工具,解决许多优化问题。快速排序、归并排序、堆排序等排序算法的理解和实现,不仅考察编程能力,还考验你对时间复杂度和空间复杂度的把握。

在实践中学习是最有效的方式。我建议大家动手做题,无论是LeetCode、HackerRank还是学校的课程项目,都能提供大量的实践机会。阅读他人的代码,参与在线讨论,也能帮助深化理解。

The End