厦门大学电子信息考研辅导培训班全国各号码《今日汇总》:厦大计算机科学系电子信息考研备考方法与经验

博主:fm5i0dxdb2j0考研资深辅导 2025年03月01日 06:28:49
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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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厦门大学电子信息考研经验与备考方法

考研政治方面:

政治我是十月份开始的,政治我用的是全套肖秀荣的,当然最有用的就是肖八和肖四了,最后一定要背肖八和肖四的内容,多背背这些答案对考试的时候写大题非常有用。我也买了风中劲草,不过因为我觉得风中劲草和肖秀荣的内容不太搭,所以只是大概看了一下。最好就是从一而终,只看一个人的书就够了,每个人的书都是有自己的思想融合在里面的,这样你就会习惯这个人的思路。

考研数学方面:

在十二月期间,可以尝试不同机构的模拟试题来保持手感,不必太执着于错误率,因为我觉得这些模拟题与真实考试的风格有所不同。所以我建议每周完成一份,确保技能不会生疏。更重要的是复习笔记,尤其是各种题型的解题策略、常见错误和陷阱,要做到非常熟悉,一看到题目就能立即识别出解题步骤和潜在问题。我从十一月中旬开始这样复习,这在实际考试中确实能节省大量时间。对于数学部分,我主要跟随李永乐的教程,强烈推荐。至于数学复习材料,我个人偏好二李的《数学全书》、李永乐的《线性代数》以及《660题》,当然,真题的重要性不言而喻。

考研英语方面:

我把历年真题做了一遍,做的时候,把认不得的单词划出来,找空余时间摘抄到专门的本子上。然后就背,不可否认,重复率是很大的,大家把历年的考研单词背熟,过线没问题。因为我也买了两本单词书,完全是背了一点就不行了.做阅读要有套路,大家在做题过程中要注意总结。另外知道自己的强项和弱项,弱项补救不行就想办法拿到必须的分。单词+做题套路,是我英语的经验。考研英语发挥的怎么样也要看那套题顺不顺手,这次阅读蛮顺手的,所以分数还不错。我的英语比较差,只过了四级,最担心英语,每天英语都是听说读写练的,在英语上花的时间较多,我用的英语资料是黄皮书,考一句话,英语就是背和练,背的是单词,美文,短句和语感等,练的就是阅读。英语就是一门语言,实际上并不可怕。

考研专业课方面:

数据结构是计算机科学的基础,它关乎到如何有效地组织和管理数据,以便高效地进行各种操作。重点在于理解并熟练掌握线性表、栈、队列、树、图以及排序和查找算法等基本概念。例如,链表和数组的区别,二叉树的各种遍历方式,图的深度优先搜索和广度优先搜索,以及快速排序、归并排序等常见排序算法的工作原理和时间复杂度分析。这些都需凭大量的编程实践来加深理解,建议使用Python或C++等语言进行实现。

机器学习是热门的研究领域,它是计算机从数据中学习规律并做出预测的过程。基础的机器学习模型包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等,理解它们的基本工作原理和优缺点至关重要。还需了解交叉验证、过拟合与欠拟合、特征选等重要概念,以及调参技巧如网格搜索和随机搜索。对深度学习部分,理解反向传播和梯度下降是关键,熟悉TensorFlow或PyTorch等框架的应用也是必要的。

在学习过程中,我会推荐以下方法:一是多做题,无论是LeetCode上的数据结构题目还是Kaggle上的机器学习实战,都能帮助你深化理论知识;二是阅读论文,比如经典的机器学习论文,能你了解最前沿的研究动态;三是参与开源项目,这将帮助你将理论应用于实际问题,提升解决问题的能力。

我认为,理解比记忆更重要。不要只追求所有的公式和算法,要理解它们背后的逻辑和思想。保持对新知识的好奇心和热情,持续学习,是面对这个快速发展领域的关键。

The End