中国石油大学(北京)人工智能硕士考研辅导培训班全国各号码《今日汇总》:中石大人工智能学院人工智能硕士考研备考注意事项与经验

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2025-05-03 动态更新
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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)








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中国石油大学(北京)人工智能硕士考研经验与备考注意事项

考研政治方面:

我想分享一下我的经验教训。首先,教材至关重要,尤其是考试大纲,它是基础中的基础。与其花费时间在预测题目上,不如专心研究课本的重点,理解语言表达和思维脉络,这样面对真正的试题时才能应对自如。其次,时间管理很关键。不能认为政治只需要考前匆匆浏览和背诵预测题,建议尽早制定学习计划,避免临时抱佛脚。再者,我选择了肖秀荣的教材,但同时也购买了任汝芬的最后四套题。两者的题目都有其独特优点,大家可以参考,不必强行记忆。至于肖秀荣的1000题,我对大题部分未做深入研究,但选择题仅能作为巩固书本知识的工具,与考研实际题目风格不同,所以做题时要有独立思考,不应过分依赖。

考研数学方面:

数学据说今年有点难,我数学在复习中应该是占了大部分时间的,结果也还好,我前期过了一遍课本没做课后习题,大概花了不到一周,熟悉了一下布局和概念,然后做的李正元的复习全书,刚开始做的时候确实有些痛苦,不少宝宝很纠结问我到底买李正元还是李永乐的书,我只能说看个人喜好了,李永乐的书我也看过,线性代数辅导讲义很不错的,全书更贴近1真题,很新颖,方法有很多是不错的。然后呢,我觉得就是得在暑假前把全书过一遍,我不喜欢把这些拖到暑假,毕竟要玩耍……(捂脸)而且时间真的很够的!暑假我玩了十天一点书没看,剩下时间做完了数学90年到00年所有真题,感受就是这段时间的真题质量真不错,尤其是证明题之类的,质量很高要费脑子。八月份的时候呢,把强化班教材重新过了一遍,这个你们就参考一下……有上过辅导班的这段时间把教材过一遍会获益匪浅的。九月十月我坚持做完了00到20年的真题,并且做了订正和笔记。十月中旬开始每周六进行模拟考研,平时就开始刷题模式了,一本660题基本一周搞定,然后做了张8,张4,李正元400题,以及市场上各种模拟题,我可能和有些宝宝不一样,我喜欢每天上午刷一套模拟题。这样一直刷题,再订正,做笔记,看错题,中间夹杂模拟考试以及不断回顾真题,我觉得差不多了,而且我要提醒各位宝宝,真的不要在仅仅做完真题之后以为自己数学不错,我身边有太多这样的同学,只练习真题,而且真题考了130就觉得自己数学很棒,这个真的是假象我觉得我得提醒你们一下,因为这几年的真的很简单,基本没有难点,不管你数学学成怎样,可能你数学不好你也可以120以上,但今年数学考下来很多同学就跪了……so,希望宝宝们保持谦逊啦!数学就说这么多吧,保持题感,保证计算量,保住准确率,不管什么样的卷子你都没问题的!

考研英语方面:

英语大家都知道,如果你阅读看不下去就没办法做题,我当时就是紧张的看不进去题。但好在语感还在,可能完型错的比较多但分值低,最后分数还算好。英语的复习,我认为就是背单词+做真题+看作文。复习的过程中,我是在图书馆借的单词书每天背几页,同时用扇贝单词APP找空闲时间背。单词这个东西反复背多少遍都不嫌多,好习惯要一直坚持。从6月份左右就可以开始做真题了,真题要反复做,多做几遍总结问题。我用的是张剑的英语黄皮书,除了真题它的阅读理解80篇和150篇我也买了,但是最后都没有做完。总之考试之前都要保持手感。最后2个月开始看作文,把作文分成了9个小部分,按每个部分的套路补充好,最后就能成为一篇完整的文章。

考研专业课方面:

计算机学科专业基础涵盖的内容广泛,包括数据结构、算法分析、计算机网络、操作系统等核心模块。其中,数据结构和算法是基础中的基础,它们直接影响到你解决问题的能力和效率。理解并熟练运用各种排序、查找算法,如快速排序、二分查找,以及链表、树、图等复杂数据结构,是必不可少的。建议凭刷LeetCode等在线平台的题目来提升实战能力。

计算机网络主要关注TCP/IP协议栈,理解每一层的功能及其交互过程至关重要。对HTTP、FTP等常见应用层协议,也需有深入的理解。凭阅读RFC文档或者使用Wireshark等工具进行实践操作,理论与实践相结合,加深理解。

再者,操作系统部分,你需理解进程与线程的概念,熟悉内存管理,尤其是虚拟内存和页交换机制。文件系统和磁盘I/O管理也是重要的知识点。这部分内容比较抽象,推荐阅读《现代操作系统》等经典教材,并结合实际操作系统进行学习。

数据库原理虽然不是所有学校的必考内容,但在人工智能领域却十分关键。理解SQL语言,特别是查询优化和事务处理,为未来研究打下坚实的基础。

学习这些内容,我推崇“理解-实践-反思”的循环模式。先从理论上理解概念,凭编程实现或模拟实验来深化理解,凭解题或项目实践,反思自有的理解是否准确,是否能够灵活应用。保持持续的学习和自我挑战,不断拓宽知识面,因计算机科学是一个日新月异的领域。

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