技术标签: 计算机考研经验 计算机考研 计算机考研408 考研数学 知能行考研数学 考研经验 考研
先说说话择校:大家在择校之前,要先了解现在的计算机考研形势,目前来看就是两级分化现象很明显,头部院校对于考生的吸引力很大,而一些普通的一本院校却连一志愿都招不满。考研逐渐开始高考化。
所以,大家择校的时候,我不建议紧盯着头部院校,因为竞争太激烈了,比如北大软微24年计算机复试线380分,这个分数的背景是专业课为11408。大家的目标应该是,去考平级院校或者升一级去考,跨度不要太大!
全国计算机院校大致分为六级
大家可以看看自己本科的院校在哪一级,然后考研的时候,平级或者升一级考上就算很成功了,这个原则非常的重要。
知道这个原则之后,剩下的事情就是收集院校信息,目前来说,408的院校一共有127个,并且每年还有学校加入408阵营,比如25年考研,东北大学计算机就已经宣布改考408(具体信息可前往官网查看),所以,未来节约大家的时间,我整理了包括300+院校的计算机考研信息
放在了notion里面,方便大家筛选:
如果你需要这个数据库,去文章末尾就可以找到。除了择校,我想重点说的是,408这么卷,大家到底该如何高效的复习,才能够脱颖而出。下面是我的经验,我也就是一年的时间,考的是22408,最后408的分数是122。还是比较满意的。
我向很多人请教,有些人建议先复习计算机网络,而有些人则主张先复习计算机组成原理。然而,我选择的复习顺序是数据结构,接着是计算机组成原理、操作系统和计算机网络。
首先复习数据结构能够帮助理解其他学科的许多知识。例如,学习栈和队列的原理可以帮助理解操作系统的文件调度以及进程调度等等。链表和数组是存储和管理数据的基本数据结构,在操作系统和计算机组成原理中经常用到。例如,在操作系统中,进程控制块(PCB)常用链表来管理进程,而在计算机组成原理中,内存管理中的页表等数据结构也可以用链表来实现。学好这些知识点,对于后续的学习非常有用。
若选择先学习数据结构,就必须具备C语言的基础。那么,C语言应该学到什么程度呢?除了掌握基础知识外,我建议大家学会实现数据结构的代码。这样一来,掌握数据结构算法就会轻松许多。此外,如果考试中涉及上机操作,也会更加轻松。多学总是有益的,提前做好准备总比事后后悔要好。
408想上岸,学好专业课是一方面,另外一定要学好考研数学!
因为大家的成绩最后都是靠考研数学撑起来的,408这门学科的特点是,上限低,下限高,也就是说,能考120分就算是高分了,而考研数学的特点是上限高,下限低。408能上岸的,没有一个考研数学考的差,因此一定要平衡好408专业课和考研数学的学习。
下面我就来分享一下如何平衡408和考研数学的学习:
其实平衡好考研数学和408的学习并不难,关键是时间安排好:
我大三下学期时,我们学校有操作系统课程。在专业课方面,我跟着学校老师使用了《计算机操作系统(第四版)》(汤小丹版)教材。
我保持每天做一道算法题的习惯,以保持手感,但并没有过多做题。因为我发现,解决力扣中等难度的问题需要花费大量时间,所以每日一题就足够了。
高数学习就是每天跟着张宇老师的视频课程学习,主要使用《张宇30讲》。如果有课程安排,我会在课堂上认真听讲,对于水课,我会充分利用这段时间。
408专业课主要就是做王道讲义上的题目。这些题目并不是很难,我会先做选择题,然后在第二遍刷题时做大题。
在考研数学基础阶段,我开始做1800题。然而,过了一段时间后,我发现效果并不好。虽然1800题包含了各种类型的题目,就像一本百科全书,但当我想要专注于某一类自己掌握较弱的题型时,很难在1800题中找到类似的题目。
后来,我听说「知能行考研数学」的刷题效果很好,于是我也开始使用。知能行考研数学对于我这个数学学渣简直就是救星!
我愿称znx为yyds!完全是无痛刷题,比1800高效不要太多!真宝藏app! 1800基础篇完全可以扔掉,省了非常多的时间。
我最最最喜欢知能行的一点在于,它会找出你什么不会。不会的就多练,用各种角度的题、综合题针对性地练。会的就不练或者少练。习题出现的顺序,完全是根据你个人定制的。这样最大的好处就是省时间啊!
比如我遇到的问题是求极限,不确定要展开多少项。其实,如果掌握了泰勒展开的方法,就能解决95%的极限题,既简单又快速。知能行就是教会我最简单有效的方法。但很多人在这一步卡住了,不确定展开到几项,哪些项可以忽略,结果把本来简单的题目搞得很复杂,甚至还记了很多不必要的技巧,纯粹浪费时间。
基础阶段做题,不用做太难的题目,关键点在于不留薄弱点,这样强化阶段就会快速提升。
这个阶段是复习的黄金时间,一定要把握住,将娱乐活动降到最低,把时间和精力最大化分配到学习上面!
6月份我正式开始专业课的学习,因为前期学过了操作系统,所以我的学习顺序就是数据结构,计算机组成原理,计算机网络,操作系统(再回顾一遍)。
全部都学完差不多要两个月的时间,学习每一科的过程,同步刷王道的讲义。我的视频课也是看的王道的视频。
这个阶段,数学进入强化阶段,这个阶段的主要任务就是做题。我几乎所有的时间都花在做题上面,这个阶段我做的题目油660题+880题还有知能行考研数学。
因为在基础阶段,「知能行考研数学」及时的发现我的薄弱点,然后帮我吃透,练会,所以我的基础非常的扎实!
在强化阶段,我很轻松的就适应了综合度较高的模式。知能行和660题和880题能够很好的配合。
比如知能行有一个AI预猜你会不会的功能,因为我基础阶段在深度使用知能行,他能根据我的刷题数据,预测出来660题还有880题上面哪些题目我会做,哪些题目我不会做,这个功能真的给我节省了不少时间,我会把时间和精力花在那些知能行预测我不会做的题目上面。
到了这个阶段,我们的复习基本上已经基本成型。如果基础复习不扎实,要想有大的提升就很困难了。但如果前期复习扎实,最后三个月将会带来质的变化。
在专业课方面,我一直在不断地做真题,并反复看王道讲义上的错题。此时,大家也需要回归到课本,因为近几年的408考研考察的知识比较偏,但都不会超出课本范围,而王道有些知识点并未涉及。
最后三个月,考研数学的主要任务除了做真题,还包括做各个老师出的模拟卷。我比较推荐李林的六套卷和合工大的共创超越卷。
在冲刺阶段,知能行对我的帮助也很大。在做真题时,知能行有一个"真题预测功能",我还没做题,就能预测出哪一年我能考多少分,哪些题目我可以做对。后来我验证了一下,预测的准确率很高。
除了做真题和模拟题,最后阶段还要注意整理之前做错的题目,这一点非常关键,搞懂一道错题胜过做10道新题!
以上就是我的整个考研数学和408备考计划,实践性很强,考研新手可以完全按照我的复习方法来。
实际上,408考研的资料相对有限,相比考研数学,选择余地较少。在讲义方面,我推荐使用王道的资料。
此外,将王道的视频课程与讲义结合使用效果更好。有人提到王道的讲义可能存在一些质量问题,可能包含错误。毕竟,它并非正式的教材。但相对于其他讲义,王道的讲义仍然是一个不错的选择,既有优点又有缺点。
在学习数据结构方面,也可以参考天勤的数据结构讲义,许多人认为他在代码解释方面表现出色。
现在考研的难度很高,即使你把王道的讲义刷三遍,最多也只能得到120分。我的建议是,将课本作为补充材料,填补王道讲义中的空白和弱点部分。
真题就直接做王道的真题,它们整理得非常详尽,每年都有新的版本,解答也十分仔细。最重要的是,每道题都有相应的视频解析可供参考,这对于遇到不懂的地方提供了很大帮助。
408基础阶段(6月-9月底)
在408考研的第一轮复习中,我建议跟随王道的视频课程,将四门课程都过一遍。三个月的时间完全足够让你熟悉四门课程。在基础阶段,我建议每听完一个章节的视频课程,就做一遍王道书上的课后题。
这些题大多是选择题,但也要做大题,不要留到最后。因为到了后面,你可能没有足够的时间。每完成一个章节的学习后,可以尝试画一张思维导图。最好不要使用网上现成的思维导图,因为通过自己画可以更好地梳理所学知识,印象超级深刻。
408强化阶段(10月-11月底)
408强化阶段的主要任务包括两个方面:
由于408的内容十分繁多,因此进行第二轮复习至关重要。在第二轮复习时,你会发现第一遍学习的很多内容已经遗忘了。在第二轮复习中,可以只做王道课本上的错题,而其他题目则可以简单查阅一下。
强化阶段最重要的是做真题。做真题时可以结合进行第二轮复习,根据真题反映的薄弱点进行有针对性的学习是非常必要的。
408冲刺阶段(11月-考试)
复习内容包括以下几个方面:
在408的冲刺阶段,主要任务是整理前期复习过程中产生的各种错题,以及各种比较零散的知识点。408需要进行背诵的内容包括数据结构的一些模版,计算机组成原理中的一些硬件名称和构造,以及计算机网络和操作系统中的许多知识点。
在数学复习的基础阶段,我给大家一个实用的建议:慢!也许你觉得这听起来很反直觉,但根据我的经验,慢一点确实比急于赶进度要好得多。学会比学得快更为重要!
在基础阶段的做题中,一般都会用1800题,我额外做了知能行考研数学。知能行考研数学能够精准地找出我的薄弱点,然后针对这些薄弱点进行有针对性的复习,反复练习,直到我掌握为止。
与传统的习题册不同,知能行并不只是盲目地刷题。它通过神经网络算法扫描我的薄弱点,然后有针对性地出题,帮助我彻底理解薄弱点,反复练习,直到掌握。我的真实感受是,用知能行一下午的效果相当于用传统习题册做两三天的1800题。
知能行的高效之处在于,我使用知能行进行基础复习后,与使用传统习题册进行基础复习完全不同。使用知能行后,我真正掌握了知识,不再存在似懂非懂的情况。例如,使用1800题时,如果做错了一道题,我可能只会看一下答案,理解后就不再管它了,即使放在错题本里,后面也很少再看。
但是,使用知能行做错题后,知能行会让我反复练习相同类型的题,直到掌握为止,并且在后续的很长一段时间里,根据艾宾浩斯遗忘曲线来安排我的复习。因此,我觉得非常值得大家一试!
知能行考研数学在题目练习上不仅深入考查基础知识,也非常注重计算能力的培养。在复习基础阶段,许多人面对复杂计算时可能会产生逃避心理。然而,在使用知能行进行练习时,必须真实地完成计算才能进入下一题。
此外,如果知能行检测到你在计算上存在弱点,它会持续安排计算练习,直到你的计算能力显著提升。我个人经历过被知能行安排进行密集计算练习的过程,虽然过程颇为辛苦,但我非常感激知能行的训练,因为它让我在面对考试中的计算题时更加从容。
在基础阶段做题时,只要把基础和计算两个方面掌握好,无论题目怎么变化,都可以迅速找到解题思路!
在强化阶段,主要任务是刷题。对于那些在刷题过程中遇到困难、缺乏思路或者刷题速度较慢的同学,我建议可以先尝试使用知能行。使用知能行不会影响你后续再使用其他习题,比如在强化阶段,我除了刷知能行外,还做了660题和880题。
如前所述,知能行具有一个AI猜测你是否会做的功能。利用这个功能,你可以先做自己能够做的题目。对于不会做的题目,知能行会帮助你分析问题出在哪里,并找到根源进行针对性复习。这种复习方式的效率比传统复习高得多,至少我在做知能行时并没有耽误做其他习题册。
大家就算只做660题或者880题,也一定记住,不要盲目刷题,先搞清楚自己哪里会,哪里不会,再去针对性的练习,这才是正确的学习方式。
使用真题的年限
10月及之后使用真题:只做近15年的,最多近20年
时间紧张版(10月之后使用真题):只做近10年,最多近15年
时间较为紧张时,选择近十年的真题进行训练,因为近十年真题的考点可以覆盖今年考题的80%以上。
有效利用历年真题
你可以像我一样,充分利用知能行的“真题AI预测功能”。这一功能可以根据你的水平,预测出每一年真题的分数,甚至针对每一题预测你是否能够做出来。
是不是很神奇,还没做,知能行就能预测出来。而且它是根据你刷题情况来进行预测的,所以数据非常准确。基本上能预测八九不离十。
这一功能至少能节省一半的刷题时间,将时间集中在需要重点突破的题目上。因为知能行会预测出每一年的真题,哪些是你可以稳拿分数的,这些就可以放心跳过,不需要做,这样节省了很多时间,因为已经掌握了,再去花时间做也无法提高。
遇到那些能力还没有达标的题目,知能行会直接让你返回基础刷对应的章节。这样有针对性的训练,可以让你把功夫花在刀刃上,所有的努力都不会白费,这是最快的提分方式!
我虽然大部分时间都还在用知能行,但是我知道做真题的水平在不断提升,看到那些真题从AI预测我“能力尚未达标”,慢慢地变成“也许可以,努力”,再变成“相信自己可以”。这一过程非常有成就感。
冲刺阶段的时间非常宝贵,应该将时间用在最需要提高的地方。
计算机考研竞争还是非常的激烈的,所以选择一所适合自己的院校非常的重要,我们如何做出正确的选择呢,其实还是需要数据,数据越多,越充分,那么我们做出的决策就越优秀。
因此我帮助大家收集了325个院校的计算机考研信息,包括院校招生专业,考试科目,录取信息。并且大家还能够筛选这些信息,迅速找到自己满意的学校,贴几张图给大家看看:
下面还有:
获取方式如下:
计算机考研择校指南 | LUCEN (lucenczz.top)https://www.lucenczz.top/article/choose-book
1、总结至关重要。尽管408考研提供了丰富的学习资源,如讲义、笔记和思维导图等现成材料,但总结自己学习的内容是一次非常有益的自我评估机会。这一过程能帮助你明晰自己已经掌握牢固的知识领域,以及需要加强的方面。
2、408考研需要多背多记。虽然很多人强调理解408考点的重要性,但我认为这种观点有些片面。理解固然至关重要,但在实际考试中,你需要直接运用知识点。理解只是学习的一部分,在关键时刻,如果不能准确地记住知识点的细节,可能会出现失误。此外,在做真题时,你会发现很多情况下需要依靠记忆。
3、数据结构算法想不出来最优解没有关系!数据结构和算法大题占据了考试的15分,只要你能清晰地定义出数据结构和算法的思路,哪怕不能得到最优解,也可以提供一种暴力解法,最后再加上时间和空间复杂度的分析,至少可以获得一半的分数!
4、多练408选择题。408考研的选择题难度适中,考察的套路明显,只要多做练习,获得65分以上并不是难事。务必高度重视选择题,你的考试成功与否在很大程度上取决于选择题的表现。
5、找到一个学习伙伴,一起学习,遇到难题可以相互交流讨论。这种协作学习过程本身就是一种学习方式,有助于更深入地理解知识。此外,408的知识点非常广泛,你可能会忽略一些细节,因此可以向学习伙伴请教。
以上是关于408考研学习的建议,虽然观点有限,但包含了许多实用的技巧,希望对大家有所帮助。祝愿大家在考研中取得成功!
数据结构算法模板 | LUCEN (lucenczz.top)https://www.lucenczz.top/article/af9dbf29-83b5-417a-ac0a-adbb6e721e02
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