计算机考研规划:北大软微经验贴

大家好哇,我是寅贝勒,大家都知道我目前在字节做Go语言开发,其实还有另一个身份就是帮人做考研规划的老学长哈哈


这个事情也是在我读研的时候就开始做的,因为我的导师是管招生,所以经常会去帮忙做一些事情,一来二去就对考研这个事情有了特殊的感觉,加上自己考研的经历,总能或多或少的察觉出大家在备战中遇到的问题,尤其是在面对痛苦、焦虑等情绪时,很多同学很难处理好当前的复习节奏和对自己的进度把控


读研期间就拉实验室的小伙伴们一起做了一款线上的系统,来帮助大家分析某个学校过去几年的复试线波动情况,以此来帮助大家做一些择校的事情,期间就有很多朋友加了我的联系方式,来问规划相关的问题,今天的主角就是23上岸北大软微的一位学弟,帮大家要来了非常详细的上岸经验贴


以下是学弟自述:


本人末流985cs本,23报考北大软微专硕,11408,最后成绩424,政治74,英语84,数学138,408 128

择校:最开始准备报考上交,但是被上交群里的软微圣经吸引了过去,网上也全是软微圣经,所以抱着想试一试自己的极限的态度也就报考了软微


我备考时间表面上是从1月份开始的,但实际上从六月才开始,因为从六月才开始步入真正考研复习的大门,状态才调整好


数学:


考研中最难的一门学科,知识多而且杂,需要大力攻坚,总分150,分为高数,线性代数,概率论三门学科

个人认为只跟一个老师或者一个机构是远远不够的,不同的老师特点不同,题目也不同,时间充裕可以多听不同老师的课,多做不同老师的题目,集百家所长

感觉重要程度 做题>听课

老师:几乎听了市面上大部分的知名老师的课,汤家凤,张宇,武忠祥,李永乐,余炳森,王式安

在一月份的时候感觉自己基础薄弱所以从汤家凤开始的,又听课又做笔记,速度非常之慢,习题还做了1800,大概四月份才结束

汤家凤老师讲的非常基础,或者说讲的稍微有一些慢。个人不建议刷1800。质量整体来说不如其他的习题,而且计算量较大,为了计算而计算。如果追求速度或者时间不充裕的小伙伴,完全可以跳过。

真正数学开始是四月份开始听了张宇老师的课,张宇老师是比较推荐的。风格幽默风趣,看着不容易困,而且知识点非常浓缩,像刷短视频一样爽,常常一口气刷一两个小节。由于时间关系,没有做1000题。直接做了660。660只刷了高数部分,质量还是非常高的,是在初期接触真题感觉个人感觉最好的习题了


因为听了张宇老师的高数非常喜欢课程的风格,所以继续听了线代和概率论。听完之后又不放心,继续去寻找市面上其他老师的课程,生怕落下知识点。之后又听了武忠祥老师的强化直播课和李永乐老师的强化直播课。李永乐老师和武忠祥老师确实是数学科目的真神,听之后确实醍醐灌顶。加深的对整个知识体系的理解。然后做了武忠祥老师的严选题。概率论部分感觉王式安老师不是很符合我的胃口。所以听了余丙森老师的概率强化课,余丙森老师对于概率论基本原理确实研究的非常透彻,很多地方都能让我醍醐灌顶,但是某些章节讲的并不是很清楚。比如说假设检验的那一块儿,所以又补充了方浩老师的知识。之后刷了880,和张宇1000题的部分习题。


下来就到了真题阶段。个人认为数学模拟题是非常必要的。第七章刷了张宇四张宇八,李永乐六,李林6李林4,李艳芳三科,合工大五


有很多同学说张宇可能讲的过于偏,但是个人感觉张宇还是比较贴合考研的整个出题方向张宇四张宇8里面的很多新题可以提供新的思路和方向,而且上了考场之后确实是感觉很多题都很新,这一方面和张宇老师说的非常符合。对于习题部分660高数和880永远是数学的必刷题,质量真的很顶

最后模拟题基本稳定在130左右的样子,有时候能到140.



专业课


数据结构:


简介:数据结构是这几门科目里面最抽象的一门科目,更注重一些抽象思维能力,最好有一定的代码编程经验。没有的同学也不要担心。跟着王道的课慢慢来就行了。

教材选择:王道数据结构课本。

习题选择:王道课后题完全够用。记住一定要学一章做一章,第一次做的时候可以做到平板上。在书上标注错题,如果做的错的次数比较多,可以画正字,以后复习也比较方便,错的多的题一目了然。之后再一遍一遍刷错题。

学习技巧:学习数据结构的时候不要着急。如果一个步骤搞不懂,就多看几遍课程。也可以模拟算法执行的过程,一步一步的在纸上画,帮助理解。学习顺序的话有两种推荐的方法,

第一种:看一遍视频,然后看一遍王道的课本,然后做对应的课后习题。

第二种方法,也是我的方法,我一般一次性看好几节课之后再分别看对应章节的课本,做对应的习题。这样做习题距离看的时间比较远,可以帮助我起到一个复习的作用。两种方式各有利弊,同学们自己选择。

咸鱼老师讲的还是比较通俗易懂的,如果实在无法理解,也可以上csdn或者百度,谷歌上面搜索,来理解理解算法。如果实在理解不了就先跳过,第二轮复习的时候再解决。



计算机组成原理:


简介:这一门课程可能更偏向底层,如果是软件的同学的话可能没有比较多的接触过。

教材选择,习题选择和数据结构是一样的,都选用王道的课本,直接做课后题就可以了。

学习技巧:难点可能是在第二章数据的表示和运算浮点数表示这块和第四章指令系统,可能会涉及到一些汇编语言。不过不要怕,如果弄不懂的话,也可以先跳过,第二轮复习在回头处理。之后看的时候就会发现其实也没那么难。重点是在CPU和指令流水线这一块,所以可能很多很难的东西。是难点,但不是重点。可以适当的战略放松。



操作系统:


简介:操作系统在考试的方面来说,可以说是这几门里面比较抽象的一门,考的范围很广。

教材选择,习题选择和数据结构是一样的,都选用王道的课本,直接做课后题就可以了。

学习技巧:难点可能在线程与进程,内存管理,文件系统这几个单元都比较难。操作系统这门课程难点还是很多的。咸鱼老师的课可以说是全网讲的最通俗易懂的课,如果一遍听不懂的话,其实可以试着多听几遍,一定要去做课后的习题,做完之后,你的理解会上升到一个全新的层次。



计算机网络:


简介:计算机网络和前面几门差别很大。这门背诵的内容比较多,更像是高考中的生物。难点就在于协议较多,并且协议的内容很多需要大量记忆。不过不要担心,常考的也就那么几个协议。

教材选择,习题选择和数据结构是一样的,都选用王道的课本,直接做课后题就可以了。

学习技巧:计算机网络的层次结构其实是最清晰的,在学习完每一章的内容之后,其实可以直接在草稿纸上画出本层所采用的协议和协议具体的内容。整个思维会清晰很多。

总结:学习408。最重要的不是去看多少遍课或者看多少遍课本,最重要的是去做题。看课本和看视频都是一个输入的过程,只有做题才是一个输出的过程,输出才代表你的成绩。做完题之后才能知道自己对于知识的理解哪一块不到位,才能更好的去查缺补漏。做题和看视频,看课本完全是两种感觉,做完题之后整个人会进入到一个全新的层次。第一遍做题错一半甚至错更多都是很正常的事情,不要气馁,多刷几遍就好了。408的内容在考试的时候,你会发现很多也是你做过的很眼熟的内容。

在基础之后就是听王道的强化直播课做对应的大题。然后刷了真题,真题刷了三遍左右,做了一半王道的模拟题。2天一套,真题因为很多做过,成绩在130,140浮动,模拟题只能打130左右。

总结:全程跟王道


英语:


英语的话从开始就一直用手机背单词,主打一个快速记忆,5秒钟想不出来就过当做不认识,每天300生词左右一直背,然后做阅读听的唐迟阅读课,听了石雷鹏作文课总结了模板,大概是这样一个情况


政治:


七月底开始听徐涛强化课,就当听相声一样高倍速听,非常有趣,徐涛也很幽默,可以缓解一天的疲惫,之后跟了腿姐,听了强化直播课一直背背诵手册,题目在手机小程序刷了一部分1000题,做了肖四肖八选择题,背诵基本全跟着腿姐,可能运气好,今年考试大部分也都压中了


一年来也很多次焦虑否定自己,也非常理解同学们现在的心情,种下一棵树最好的时间是十年前,其次是现在,希望能够不为抓不住的未来焦虑,而是低头切切实实完成眼前的每一件小事,但行好事,莫问前程,希望对大家有帮助,也祝各位能够24一战成硕



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寅贝勒
作者分享
考研择校一定要从暑期强化开始
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25计算机考研知识库 最近计狗上岸针对计算机25考研重新梳理了知识库,知识库中罗列了择校,规划,资料,笔记,选课,复试等等章节,后续会大力完善这些板块,知识库中的内容都是免费的,希望可以帮到准备考研的同学,为大家节省一些时间。 知识库链接:https://yizd3rmkv3h.feishu.cn/wiki/PJOgwnTSFiA57ekJqkicPwBGnBc
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【华为内推】 背景:朋友组里有大的组织架构调整,有大量hc,快来投简历 【岗位介绍】: 专注于AI产品的软件质量和用户体验,负责人工智能软件的测试和评估工作, 【岗位职责】: 1、大模型调优(算法工程师、AI工程师):负责GPT、LLAMA等大模型的适配与性能优化,参与单机多卡、量化压缩、动态调度等性能提升技术的研究与落地。 2、领域加速库(软件工程师、AI工程师):负责昇腾加速库的软件设计、开发、性能优化,提供支持大模型、向量检索、高性能计算等领域的高性能软件包。 3、CANN产品化(软件工程师、AI工程师):负责昇腾AI场景计算架构CANN的操作系统兼容性适配、产品化开发以及编程接口适配开发 4、算子开发(软件工程师):负责昇腾高性能算子开发与性能优化,了解AI芯片架构与指令,充分发挥芯片算力。 5、软件测试(软件工程师、软件测试工程师):负责昇腾软件产品的端到端测试,负责各个软件组件的测试,开发自动化测试框架与脚本,看护软件质量。 【岗位要求】 1、具备良好的用户视角和质量意识。 2、具备软件测试设计相关经验,熟悉Python/C 。 3、有人工智能相关经验优先。 联系方式: vx:chrisffjx980526 邮箱:chrisffjx@gmail.com
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