中国科学院大学计算机技术考研辅导培训班全国各号码《今日汇总》:中科院(国科大)集成电路学院计算机技术考研复习要点与经验

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2025-03-18 动态更新
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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。)








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南通市(崇川区,港闸区,开发区,海门区,海安市。)








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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 )








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嘉兴市(南湖区、秀洲区,桐乡。)








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舟山市(定海区、普陀区)








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中国科学院大学计算机技术考研经验与复习要点

考研政治方面:

我反复研读了政治大纲至少三次,然后迅速地查阅并标注了多次易混淆的知识点,同时不断审视自己构建的框架。直到十二月中旬,我才开始全力准备大题,那时恰好四套卷问世。说实话,肖老师的四套模拟题和他的终极预测资料无疑是所有复习材料中的翘楚!尽管担心反押题,我还是背诵了许多其他来源的内容,但最终发现肖秀荣的命中率最高,甚至包括反押题部分。因此,他的资料确实物超所值,强烈推荐。对于市场上的其他资料……嗯,个人认为八套卷和四套卷(大约在考前半个月发布)是必需品,你可以选做往年的真题(但实际上意义不大,因为近年来知识点变化较大)。除此之外的材料,我认为并无太大价值。我在后期尝试做了任汝芬的四套卷选择题,感觉难度颇高,与真实考试风格相去甚远。如果你觉得自己有足够的时间和精力,可以用其他材料进行练习,仅限选择题部分即可。

考研数学方面:

从十月起,我进入了第二个学习环节:专注于解答基础试卷,尽量找到大约五份与你们期末考试难度相当的高等数学、概率论和线性代数试题,如果没有,就选择1990年代至2005年的真题。记住,不要查阅答案。遇到困难时,应查阅教科书或全书,或者向教师请教,直到彻底理解后再继续答题,并将要点记录在笔记中。此时,你应该已掌握全书的整体框架和基础技巧。每日完成一份试卷足矣,但务必做好总结工作,结合教材理清基本概念和方法。

接着,重温复习全书,先尝试解答每一道题目,然后仔细检查,碰到不懂的部分务必回归课本。像导数和线性代数中的一些复杂内容,往往需要老师的指导才能理解其背后的逻辑。对于有价值和关键的知识点,亲手抄录到笔记本上(抄写或默写,效果显著),每天投入大约五小时的时间进行练习。此外,每隔两天重做一次2005年之前的真题,以巩固之前学过的知识,同时提升解题技能。速度不是重点,重要的是理解和构建自己的知识体系。请不要过于高估自己的数学水平……因为在大学考试或自测真题时,你通常面对的都是熟悉的问题,你可能在看全书时就已经见过并解决了,难点也早已有所预知。

考研英语方面:

英语阅读和写作都是重头戏,阅读一定要把握好真题,真题研究多少遍都不为过,重点是真题里面的词汇和长难句,还有老师的出题思路。大作文我没有背模板,在做阅读时,有积累里面很好的句型和短语,然后对照着王江涛作文书里的目录分类,看这个句型适合用于哪种类型的作文并造句,这样自己印象很深刻。除了自己的积累,我有把张剑黄皮书后面附的作文全部单独整理,根据话题记忆里面很好的句子,另外学他写作文的逻辑。11月份后期,我基本隔一天写一篇大作文。完型的贵在找到文章的感情色彩,通过第一二句知道文章想褒扬啥、贬斥啥,知道一些固定搭配和常考热词,大部分问题都可以做出来,当然除了那种词语辨析。

考研专业课方面:

要深入理解计算机体系结构。从CPU的工作原理到内存管理,再到I/O系统,这些都是构建计算机系统的基础。对这些内容的理解不仅需理论知识,更需凭实际操作来深化理解,例如使用模拟器或者动手拆装电脑等。

数据结构和算法是计算机科学的灵魂。需熟练掌握各种数据结构如数组、链表、树、图以及排序和搜索算法,并能够按问题选合适的数据结构和算法进行求解。理解和运用复杂度分析,了解算法的时间和空间效率,这对优化代码和解决实际问题极其重要。

再者,编程语言和操作系统也是必不可少的部分。至少要精通一种高级编程语言,如C++或Python,并熟悉其语法特性、异常处理和面向对象编程思想。对操作系统,理解进程、线程、内存管理和文件系统等基本概念,能够分析和解决问题,是提升编程能力的关键。

网络协议和数据库知识也不能忽视。TCP/IP五层模型、HTTP协议、DNS解析等网络基础知识需掌握,数据库的基本操作、SQL语句的编写和数据库设计原则也需熟练应用。

在学习过程中,我认为实践是最好的老师。凭参与开源项目、做编程练习、模拟试题等方式提升技能。多看书,如《计算机组成原理》、《算法导论》等经典教材,结合在线资源和课程,形成系统的知识框架。

保持对新技术的热情和好奇心,关注最新的研究动态和技术趋势,如人工智能、云计算等领域,这对未来的学术研究或职业发展都将大有裨益。

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