非全考研前后的学习历程

2024-05-27 12:20
文章标签 学习 考研 历程 非全

本文主要是介绍非全考研前后的学习历程,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

最近2年多的学习经历

记录从2021年下半年、到2024年中,共2年半时间的学习经历。

从2022年4月份开始,复习了大约8个月,2022年12月24日参加研究生统一入学考试。

政治:4本教材看了2遍,认为重要的和不太理解的知识点,画了重点并做了笔记。另外,肖秀荣的模拟8套试卷、1000题等基本上都做了一遍,并简单整理了错题。最后,虽说政治历年真题没什么用,但还是做了一遍并整理错题本。

英语:红宝书看了3-5遍,轮番消灭不认识和不熟的单词,对这些单词整理了一个单词本,抽空就背,总体上自己的单词量差不多到7000-8000,红宝书上基本没有不认识的单词。另外,历年真题做了1遍,也没有复盘,基本上就是测试自己能的多少分。

专业课:只考操作系统和数据结构,相对比较简单,使用了红果园的906历年真题(包括925和923)。两门课的课本看了2-3遍,基本消除盲点。408王道看了少部分数据结构和操作系统的真题,很少,忽略不计。

数学:花费最多时间,差不多一半左右,主要的时间耗费有三部分。第1部分是看课本,因为十几年没看过数学了,从2021年年中开始,大约半年的课余时间,零零碎碎看完《高等数学》同济版、《线性代数》同济版课本,基本能把课本看明白,例题基本搞懂。后来从2022年系统复习的时候,又把课本过了一遍。第2部分是做历年真题,把2005-2022年18年的真题做了2遍,并整理了错题本。最后是武忠祥的考研资料,但是看的不全,大约只有一半左右,另外660题也只做完了120页,不到一半。

从2022年12月24日后到2023年3月底复试前,仔细学习了《软件工程》、《计算机网络》、《计算机组成原理》的一部分,《概率论与数理统计》,又在复试结束和入学前的三个月中,系统学习了《高等数学》下册中的空间向量,无穷级数,三重积分,曲线和曲面积分等数学2不考的部分,并重新学习了一遍《概率论与数理统计》。后来研1时,自学了复变函数前6章、实变函数前3章、数论前4章、离散数学。另外,还自学了大学物理、数字电路的部分章节。

眨眼间,2年半时间转瞬即逝,研1过了一大半了,因为研2要开始写论文,因此最多还有半年的空闲时间来学习,还要抽空考完英语六级和软考软件设计师。以后有时间还是要继续学习一下复变函数和实变函数、离散数学、大学物理、数字电路的知识。从长远来看,想要系统的学习计算机硬件知识,弄清楚开发制作cpu、gpu等芯片的原理。

研1学过的重点课程:
算法
计算机视觉基础
机器学习
深度学习
等等

下一步需要自学的重点课程:
实变函数
复变函数
泛函分析
图形学
数字电路
大学物理
离散数学
数论

考研考试总结

数学上,所有你想偷懒绕过的知识,以后的某个时机都会跳出来阻挡你的路。所以,最好的解决方式是学懂它。

数学考试首先是考试,首要的思路是得高分,甭管用什么手段。速度一定要快快快,不要拖拉。
做题慢的原因是考试训练少,不活跃。另外,平时浮躁,导致沉不下气来稳住学习。
数学考试,每个题的思考时间不能多于10分钟,超时就放弃(除非还有剩余时间),解题时间不能超过思考时间,否则得不到好成绩。

政治要多写,论述和回答的题目,每个题不少于300字,甚至以500字为目标,写满答案位置,打开自己的思路,各个角度无脑歌颂社会主义新中国。

英语中的I(第一人称我)总要大写。

考场上要放松。

养大德者方可成大业。

这篇关于非全考研前后的学习历程的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1007464

相关文章

HarmonyOS学习(七)——UI(五)常用布局总结

自适应布局 1.1、线性布局(LinearLayout) 通过线性容器Row和Column实现线性布局。Column容器内的子组件按照垂直方向排列,Row组件中的子组件按照水平方向排列。 属性说明space通过space参数设置主轴上子组件的间距,达到各子组件在排列上的等间距效果alignItems设置子组件在交叉轴上的对齐方式,且在各类尺寸屏幕上表现一致,其中交叉轴为垂直时,取值为Vert

Ilya-AI分享的他在OpenAI学习到的15个提示工程技巧

Ilya(不是本人,claude AI)在社交媒体上分享了他在OpenAI学习到的15个Prompt撰写技巧。 以下是详细的内容: 提示精确化:在编写提示时,力求表达清晰准确。清楚地阐述任务需求和概念定义至关重要。例:不用"分析文本",而用"判断这段话的情感倾向:积极、消极还是中性"。 快速迭代:善于快速连续调整提示。熟练的提示工程师能够灵活地进行多轮优化。例:从"总结文章"到"用

【前端学习】AntV G6-08 深入图形与图形分组、自定义节点、节点动画(下)

【课程链接】 AntV G6:深入图形与图形分组、自定义节点、节点动画(下)_哔哩哔哩_bilibili 本章十吾老师讲解了一个复杂的自定义节点中,应该怎样去计算和绘制图形,如何给一个图形制作不间断的动画,以及在鼠标事件之后产生动画。(有点难,需要好好理解) <!DOCTYPE html><html><head><meta charset="UTF-8"><title>06

学习hash总结

2014/1/29/   最近刚开始学hash,名字很陌生,但是hash的思想却很熟悉,以前早就做过此类的题,但是不知道这就是hash思想而已,说白了hash就是一个映射,往往灵活利用数组的下标来实现算法,hash的作用:1、判重;2、统计次数;

零基础学习Redis(10) -- zset类型命令使用

zset是有序集合,内部除了存储元素外,还会存储一个score,存储在zset中的元素会按照score的大小升序排列,不同元素的score可以重复,score相同的元素会按照元素的字典序排列。 1. zset常用命令 1.1 zadd  zadd key [NX | XX] [GT | LT]   [CH] [INCR] score member [score member ...]

【机器学习】高斯过程的基本概念和应用领域以及在python中的实例

引言 高斯过程(Gaussian Process,简称GP)是一种概率模型,用于描述一组随机变量的联合概率分布,其中任何一个有限维度的子集都具有高斯分布 文章目录 引言一、高斯过程1.1 基本定义1.1.1 随机过程1.1.2 高斯分布 1.2 高斯过程的特性1.2.1 联合高斯性1.2.2 均值函数1.2.3 协方差函数(或核函数) 1.3 核函数1.4 高斯过程回归(Gauss

【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch15 人工神经网络(1)sklearn

系列文章目录 监督学习:参数方法 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch4 线性回归 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch5 逻辑回归 【课后题练习】 陈强-机器学习-Python-Ch5 逻辑回归(SAheart.csv) 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch6 多项逻辑回归 【学习笔记 及 课后题练习】 陈强-机器学习-Python-Ch7 判别分析 【学

系统架构师考试学习笔记第三篇——架构设计高级知识(20)通信系统架构设计理论与实践

本章知识考点:         第20课时主要学习通信系统架构设计的理论和工作中的实践。根据新版考试大纲,本课时知识点会涉及案例分析题(25分),而在历年考试中,案例题对该部分内容的考查并不多,虽在综合知识选择题目中经常考查,但分值也不高。本课时内容侧重于对知识点的记忆和理解,按照以往的出题规律,通信系统架构设计基础知识点多来源于教材内的基础网络设备、网络架构和教材外最新时事热点技术。本课时知识

线性代数|机器学习-P36在图中找聚类

文章目录 1. 常见图结构2. 谱聚类 感觉后面几节课的内容跨越太大,需要补充太多的知识点,教授讲得内容跨越较大,一般一节课的内容是书本上的一章节内容,所以看视频比较吃力,需要先预习课本内容后才能够很好的理解教授讲解的知识点。 1. 常见图结构 假设我们有如下图结构: Adjacency Matrix:行和列表示的是节点的位置,A[i,j]表示的第 i 个节点和第 j 个

Node.js学习记录(二)

目录 一、express 1、初识express 2、安装express 3、创建并启动web服务器 4、监听 GET&POST 请求、响应内容给客户端 5、获取URL中携带的查询参数 6、获取URL中动态参数 7、静态资源托管 二、工具nodemon 三、express路由 1、express中路由 2、路由的匹配 3、路由模块化 4、路由模块添加前缀 四、中间件