交通大学人工智能技术专业考研经验分享？

交通大学人工智能技术专业考研经验分享

离散数学思维导图 离散数学思维导图第五章离散数学思维导图 离散数学思维导图第五章


离散数学思维导图 离散数学思维导图第五章


离散数学思维导图 离散数学思维导图第五章


我是内景交通大学人工智能专业的一名学长，写一写自己考研这一年的经验和教训。想给大家分享分享我这一路走来那些值得借鉴的经验和要避免的一些坑吧。

一、关于考研择校和定专业：

考研内卷越来越，但是记住一句话，选择远大于努力！选对学校你就是天选之子，尤其对于计算机很多学校有一年炸一年冷的趋势。北交的话专业课之前都是一门：923作系统或者925数据结构二选一，但是今年将二门合在一起，难度有所增加（题量还是一如既往的大），所以今年的专业课大家考的都不是很高（我本人一战专业课一战128，二战只有100出头），故总体的录取分数比去年低很多，如果23考研的话，希望你不要掉以轻心想捡漏，还是要踏踏实实认认真真复习！

北交计算机学院非常人性化的一点就是，计算机专硕/学硕，或者网络安全、新一代、人工智能这些专业专业课是一样的，都是906，所以如果想增大上岸几率，也可以看看这些专业。另外，北交今年开始非全和全日制分开划线，复录比基本在1：1.3多，这一点也非常值得肯定。

具体地关于每年的录取情况，复试翻车的几率等等，大家可以去北交计算机学院的网站，非常清晰，也有助于帮助你更进一步了解自己北交计算机的上岸几率。

学院名称：计算机与信息技术学院

专业：085400 电子信息（专业学位）

研究方向：

人工智能技术

招生人数（推免生）：25（12）

初试考试科目：

101 思想理论

201 英语一

301 数学一

923作系统原理925数据结构

复试考试科目：

02103 程序设计基础

二、复习规划：

数学

数学的学习可以分为几个阶段，如果准备时间充分的话，可以分为基础阶段、强化阶段和冲刺阶段三部分。数学用到的主要资料有：汤家凤《1800题》，

李永乐数学全书、

李永乐线性代数辅导讲义以及后面的数卷还有各个机构的数学模拟试卷。

基础阶段要做的难度较大的任务不算很多，主要是打好基础，尤其需要注意的是视频的复习一定不能断，这是帮助我们重新熟悉掌握高数线代。另外这一阶段对于所学的内容很容易遗忘，因此在看视频的同时题目一定要跟进，看完一章节的视频就可以去做对应的习题。数学全书由于整体难度高，因此里面的题在基础阶段可以先放一放，等强化和冲刺阶段再做。同时李永乐的线性代数辅导讲义也是有难度的，但是等到后期强化阶段结束之后，再做这本书的时候就会感到得心应手。强化阶段巩固学习的内容，配套习题加强练习，可以做1800相应的强化部分内容。这个阶段可以好好利用复习全书作为参考。冲刺阶段的主要任务就是刷试卷，同时做好错题的纠正。

我的数学接近满分。我的数学复习主要是多看多做。从三月份开始，跟着进行了基础，强化，冲刺以及后期的选填100题，跟着武老师的技巧也确实提升了选填的速度和准确率。建议做两个笔记，一个是知识点笔记，一个是错题笔记。在每次开启下一个阶段之前先把上一个阶段的两个笔记复习一下，可以一定程度上避免学了下一章忘记上一章的问题。做题我把张宇，武忠祥，汤家凤，李林的题目全都做了，武忠祥的讲义例题做了两三遍。我的时间安排大概是早上背完英语以后七点到十二点都在看数学，早期的下午两点到四五点也是在看数学，这些准备的问题是会消耗很多时间，进度会有所落后，但是相应的，基础是会很扎实的，后期的做不出题的焦虑和迷茫也会减少很多。

英语

英语重要的就是背好单词，只有熟练掌握考研大纲的词汇才能对于英语阅读做到游刃有余。背单词使用恋恋有词这本书

如果对阅读中长难句的理解有困难的也可以看一下讲解长难句的视频。英语其实没有多少题目里可以训练，所以一定要利用好真题，让每一张试卷都发挥出它的价值。阅读是一个需要反复理解思考的题目，所以可以做两到三遍加强自己对阅读的做题感。

在阅读中碰到的一些高频词汇也需要记录下来，反复记忆。在做题的过程中可以调整自己的思路更好地理解出题人。

对于英语我的建议是一定要坚持每天背单词，不要觉得背过三四遍了就不背，只有每天背单词才会保证在考试的时候不会有熟悉的陌生单词。在前期建议是把基础打好，每天背单词，复习语法，长难句，六七月份开始每天准备做两三个完型或者阅读理解，十月份左右可以每天定时刷一套真题，保持做题的手感。

建议八月下旬或者九月初开始。我先精讲精练，对先进行一个整体内容的把握。

后续就是背诵了，建议大家都要把肖老的所有考研书籍买全，里面会有关于选择题背诵册子，重难点要记忆的部分，以及大题的押题。其实没有什么特定的学习方法，主要内容都是背诵记忆，所以如果觉得自己记忆力不太好的需要提前开始记忆，不要让临考前的自己太慌乱，稳住心态，才能发挥出好的成绩。

我的当时是跟着老师的课先听课，配合肖秀荣的1000题，与软工一样，前期主要是专攻客观题，建议也是要做错题笔记。

时间大概每天一两个小时，到十月底十一月的时候，就要多花时间去背诵，至于主观题的背诵，只能说肖四是一定一定要背的，除了肖四，建议背一些其他的套话以防万一有没见过的题目。

专业课

专业课参考书目:《数据结构)》(C语言版,清华大学出版社，严蔚敏、吴伟民

面对的是考研，当然是为了尽短的时间抢分才是首要目的。毕竟大半年的时间，要研究的数据结构加数学也是挺繁重的，更何况是个跨考生。大神们可能没有经历过这个阶段，他们难免会不自信因为我也是从考研过来的，我给的建议就是多刷题多刷题多刷题，严课本我建议如果实在看不下去就不用看了，严蔚敏所编的数据结构太过于专业化，有时候-一个句子都可能包含好几个知识点，感觉对于考研来说性价比不是很高，并且学数据结构需要有一定的计算机理论与编程基础,比如c语言,离散数学，就算是本专业考的话都是难之又难。王道的可能比天勤稍微专业一点。不过我私心觉得王道的写的更好一-点。你可以两本都买来对照着看。

北交专业课是作系统和数据结构，数据结构王道/天勤＋课本＋真题，模拟题可以练手，但毕竟是自命题，市面上的模拟题和真题距还是挺大的；作系统王道＋课本＋真题，王道主要是根据408命题，所以课后题不用全做，意义不大，根据北交的考研大纲选择性地作，提高效率。

市面上的的辅导资料主要是红果研和网学天地，真题的话早年都是公布的，所以两家一样，近几年不在公布真题都是考生记下来卖给考研机构，所以题型不全，但几乎也都不多（你抄我我抄你）

1. 数据结构：这门课比较简单，906的话数据结构有选择、简答、代码填空、代码翻译、代码编写几种题型，总体来说比较简单，但是体量很大，22有一个五分的代码翻译长的离谱，不过，总能在之前的真题上看到影子，所以一定要多做几遍真题，摸清套路。

作系统：相对于数据结构，os就难一些了，对于跨考生不是那么友好，既涉及软件也设计硬件，可以将王道和课本结合起来看，多看几遍，重点掌握重点章节，这里要注意，王道上一些知识点和北交的指定教材是有区别的，比如电梯算法，这里不具体展开了，所以前期可以一起看，后期在王道视频的生动讲解下，回归课本和真题，和数据结构一样，真题重要！一开始看不懂真的没关系,谁都有不懂的时候，你不懂你就多看几遍。给自己规划好充分的时间，比如看4遍然后提前完成(一定不要把时间划到deadline,至少要提前半个月到一个月，你会发现每看一遍你都有新的认识。大家刚开始看,都是只有个印象不会特别厉害的，不要把对手想得太强大了，毕竟大神都去工作出国啦(我考研的时候就是这样不断暗示自己的。

因为机器学习比较难，所以考研初期就开始看了，由于机器学习算是考研里的一个新兴学科，没有规范的网课和习题，所以前期踩了非常多的坑，也总结了一些经验和方法。

名词解释（适用于需要背的知识点）

用xmind列思维导图（定义主要来源于西瓜书以及一些网上博客）

公式推导：

重难点，非常难，可以参考DataWhale出版的南瓜书，作者也推出了对应的视频课程，非常好用。前期学习的过程中，要做好笔记，尽量详细，以免后期再次推导公式的时候哪个步骤遗忘了。

刷题：

如果你的目标学校也是自命题，如果往年试题比较多，那就以往年试题为主，进行刷题，根据往年试题可以看出学校的命题方向和侧重点，从而进行有效的复习。

如果往年试题比较少，像我这种情况，可以想办法弄到本科对应课程的课件、习题和期末试题。因为命题老师往往也是本专业的老师，甚至有时候出期末题的原题（厦大和山大都这样做过）。

除此之外，上述试题对于考研来说是远远不够的，所以我专业课刷遍了所有能找到的试题，包括各个高校的期末题，网上的题目，甚至一些大厂的面试题。在时间允许的情况下，刷尽可能多的题，考场上才不会打怵。

三、复试经验

首先是专业笔试的环节，6+6+6=18分钟，这个时间上卡的还是狠准时的，毕竟网上面试少有的能体现公平的地方就在这里了，每科6分钟，是老师他们抽题，然后你做。在这6分钟中，你随意的说什么都行，老师们都不会管，全部都是靠你自己发挥，说对说错老师都不会吱声。然后是英语面试，就是一个专业英语翻译，一个小短文，没啥可说的。是综合面试，会问你一些专业课的知识还有一些你做过的比赛等，其实就是唠嗑而已。

我们这届依然是网上面试，而且准备时间还很短，所以可能会造成大家复试的笔试都很慌乱的情况，我觉得下一届应该能够恢复正常，对于复试，我想说的就是多看书吧，老师出的题很巧妙，看似好像没学过，实际上都是书上的某个犄角旮旯里找出来的知识点，所以你能够把整本书一页一页过一遍几乎就没什么问题，当然这句话说着简单，做起来难，我觉得可以这样，按照目录，每章节每小节的去看看，起码知道这个章节的名字是干什么的，这样起码你考试的时候有话可说。

四、

无论上岸与否，既然选择了考研，尽自己努力付出过，这一路备考的经历相信不会让你失望的。无论是早起夹着面包奔向自习室，还是晚间大声背诵分析题，亦或是得知上岸时的欣喜。一路走来，苦涩也好，辛苦也罢，让我们始终坚持信念，持之以恒的坚持复习， 终有守得云开见月明之时，希望能坚持下去，不要有太多压力，不管是否成功，这个经历很珍贵，这是你为数不多的一场为了梦想，有目标不断奋斗的考试了，考不上生活还是继续，考不上我们的人生也别样精彩，到，只希望对自己的努力不感到后悔即可。

希望各位永远不要停下前进的脚步，一战成硕。

大数据专业的前景怎么样？

你好，我高考毕业生报考我的专业。我的专业是计算机科学。在当今数字化时代，计算机科学作为一门重要的学科，具有广阔的就业前景和发展机会。

首先，计算机科学是一个不断发展和创新的领域。随着科技的迅速发展，计算机技术在各个行业中都扮演着重要角色，无论是软件开发、人工智能、数据科学还是网络安全等领域，都需要专业的计算机科学人才来应对不断变化的技术需求。因此，选择计算机科学专业可以让高考毕业生在就业市场中拥有更多的机会和竞争力。

其次，计算机科学专业的就业前景非常广阔。无论是大型跨国企业、科技创新公司、互联网企业还是创业公司，都需要计算机科学专业人才来开发和维护各种软件应用、网络系统和信息安全。此外，计算机科学专业还可以为毕业生提供自主创业的机会，他们可以利用技术和创新思维开发自己的应用或者创业项目。

，计算机科学专业具有较高的薪资水平。由于计算机科学专业的需求量大于供给量，相应地，计算机科学专业的薪资水平相对较高。毕业生可以通过不断学习和积累经验，提升自己的技能水平，从而在职场上取得更好的职业发展和薪酬待遇。

综上所述，计算机科学专业作为一个具有广阔发展前景、就业机会多样且薪酬相对较高的领域，我高考毕业生报考这一专业。然而，需要指出的是，专业的选择应该根据个人的兴趣、能力和职业规划来决定，高考毕业生应该认真考虑自身的优势和兴趣爱好，权衡利弊后做出适合自己的决策。

祝你好运。

谈谈如何学习离散数学

学习离散数学有两项基本的任务：其一是通过学习离散数学，使学生了解和掌握在后续课程中要直接用到的一些数学概念和基本原理，掌握计算机中常用的科学论证方法，为后续课程的学习奠定一个良好的数学基础；其二是在离散数学的学习过程中，培训自学能力、抽象思维能力和逻辑推理能力，以提高专业理论水平。因此学习离散数学对于计算机、通信等专业后续课程的学习和今后从事计算机科学等工作是至关重要的。但是由于离散数学的离散性、知识的分散性和处理问题的特殊性，使部分学生在刚刚接触离散数学时，对其中的一些概念和处理问题的方法往往感到困惑，特别是在做证明题时感到无从下手，找不到正确的解题思路。因此，对离散数学的学习方法给予适当的指导和对学习过程中遇到的一些问题分析是十分必要的。 一、认知离散数学 离散数学是计算机科学基础理论的核心课程之一，是计算机及应用、通信等专业的一门重要的基础课。它以研究量的结构和相互关系为主要目标，其研究对象一般是有限个或可数个元素，充分体现了计算机科学离散性的特点。学习离散数学的目的是为学习计算机、通信等专业各后续课程做好必要的知识准备，进一步提高抽象思维和逻辑推理的能力，为计算机的应用提供必要的描述工具和理论基础。 1．定义和定理多 离散数学是建立在大量定义、定理之上的逻辑推理学科，因此对概念的理解是学习这门课程的核心。在学习这些概念的基础上，要特别注意概念之间的联系，而描述这些联系的实体则是大量的定理和性质。在考试中有一部分内容是考查学生对定义和定理的识记、理解和运用，因此要真正理解离散数学中所给出的每个基本概念的真正的含义。比如，命题的定义、五个基本联结词、公式的主析取范式和主合取范式、三个推理规则以及反证法；的五种运算的定义；关系的定义和关系的四个性质；函数（映射）和几种特殊函数（映射）的定义；图、完全图、简单图、子图、补图的定义；图中简单路、基本路的定义以及两个图同构的定义；树与小生成树的定义。掌握和理解这些概念对于学好离散数学是至关重要的。 2. 方法性强 在离散数学的学习过程中，一定要注重和掌握离散数学处理问题的方法，在做题时，找到一个合适的解题思路和方法是极为重要的。如果知道了一道题用怎样的方法去做或证明，就能很容易地做或证出来。反之，则事倍功半。在离散数学中，虽然各种各样的题种类繁多，但每类题的解法均有规律可循。所以在听课和平时的复习中，要善于总结和归纳具有规律性的内容。在平时的讲课和复习中，老师会总结各类解题思路和方法。作为学生，首先应该熟悉并且会用这些方法，同时，还要勤于思考，对于一道题，进可能地多探讨几种解法。 3. 抽象性强 离散数学的特点是知识点集中，对抽象思维能力的要求较高。由于这些定义的抽象性，使初学者往往不能在脑海中直接建立起它们与现实世界中客观事物的联系。不管是哪本离散数学教材，都会在每一章中首先列出若干个定义和定理，接着就是这些定义和定理的直接应用，如果没有较好的抽象思维能力，学习离散数学确实具有一定的困难。因此，在离散数学的学习中，要注重抽象思维能力、逻辑推理能力的培养和训练，这种能力的培养对今后从事各种工作都是极其重要的。 在学习离散数学中所遇到的这些困难，可以通过多学、多看、认真分析讲课中所给出的典型例题的解题过程，再加上多练，从而逐步得到解决。在此特别强调一点：深入地理解和掌握离散数学的基本概念、基本定理和结论，是学好离散数学的重要前提之一。所以，同学们要准确、全面、完整地记忆和理解所有这些基本定义和定理。 4. 内在联系性 离散数学的三大体系虽然来自于不同的学科，但是这三大体系前后贯通，形成一个有机的整体。通过认真的分析可寻找出三大部分之间知识的内在联系性和规律性。如：论、函数、关系和图论，其解题思路和证明方法均有相同或相似之处。 二、认知解题规范 一般来说，离散数学的考试要求分为：了解、理解和掌握。了解是能正确判别有关概念和方法；理解是能正确表达有关概念和方法的含义；掌握是在理解的基础上加以灵活应用。为了考核学生对这三部分的理解和掌握的程度，试题类型一般可分为：判断题、填空题、选择题、计算题和证明题。判断题、填空题、选择题主要涉及基本概念、基本理论、重要性质和结论、公式及其简单计算；计算题主要考核学生的基本运用技能和速度，要求写出完整的计算过程和步骤；证明题主要考查应用概念、性质、定理及重要结论进行逻辑推理的能力，要求写出严格的推理和论证过程。 学习离散数学的困难是它的抽象性和逻辑推理的严密性。在离散数学中，设让你解一道题或证明一个命题，你应首先读懂题意，然后寻找解题或证明的思路和方法，当你相信已找到了解题或证明的思路和方法，你必须把它严格地写出来。一个写得很好的解题过程或证明是一系列的陈述，其中每一条陈述都是前面的陈述经过简单的推理而得到的。仔细地写解题过程或证明是很重要的，既能让读者理解它，又能保证解题过程或证明准确无误。一个好的解题过程或证明应该是条理清楚、论据充分、表述简洁的。针对这一要求，在讲课中老师会提供大量的典型例题供同学们参考和学习。 通过离散数学的学习和训练，能使同学们学会在离散数学中处理问题的一般性的规律和方法，一旦掌握了离散数学中这种处理问题的思想方法，学习和掌握离散数学的知识就不再是一件难事了。

学习离散数学的意义

离散数学是研究散量的结构及其相互关系的数学学科，是现代数学的重要分支，通过离散数学的学习，不但可以掌握处理离散结构的描述工具和方法，为以后续课创造条件而且可以提高抽象思维和逻辑推理能力，为将来参加与创新性的研究和开发工作打下坚实基础。离散从字面上理解好像是一门很散的学科，但觉得离散字面散而其内神不散。

在中学学习了一些简单逻辑，那些都是一些与生活有关或是学习中一些常识就可判断命题真的命题。这些简单逻辑对学生的思维逻辑推理能力有一定的训练作用，但中学中的简单逻辑没有严格的证明和公式的推导。一些问题都是凭借日常生活经验或学习中的一些常识就能把命题的正确性作出判断。数理逻辑是以散量为主要载体，通过一系列逻辑连接词来演绎命题并用一定公式判断命题的正确性。数理逻辑对公式有严格的证明，并把命题符号化，使得推理更有序，更可靠。数理逻辑是简单逻辑的提高和精神的升华。数理逻辑提出简单逻辑并未有的散量及一系列公式。数理逻辑为解决简单逻辑的解法提出多样化，为简单逻辑提供更严谨有效的解题途径。

数理逻辑是数学的一个分支，也是逻辑学的分支。是用数学方法研究逻辑式形式逻辑的学科。其研究对象是对证明和计算这两个直观慨念进行符号化以后的形式系统。数理逻辑是数学基础的一个不可缺少的组成部分。数理逻辑是离散数学的主要组成部分，也是现代科学理论的重要组成部分。现代的电子计算机大多是以散量为基数以数理逻辑的方法而运行的，数理逻辑对计算机技术的发展起到举足轻重的作用，不仅如此，在日常生活中人们学习数理逻辑会对人们在生活中分析一些事物形成独特见解。数理逻辑可以提高抽象思维和逻辑推理能力，为将来参与创新性的研究和开发工作打下结实基础。

一阶逻辑等值演算与推理，是数理逻辑的重要组成部分，在一阶逻辑中引入了个体词、谓词和量词的一阶逻辑命题符号化的三个基本要素。这在数理逻辑前几章的学习中都是未提到的，然而有了这些基本要素就把数理逻辑所研究的内容加以拓宽，思维的要求也有所提高。一些逻辑等值演算与推理也大大的增加了数理逻辑的推理方式，为数理逻辑在科学理论中的应用添上了浓墨重彩的一笔。对于一阶逻辑等值演算是数理逻辑前几章的延伸，也是前几章的提高。一阶逻辑为以后续课打下了各方面的条件，使得数理逻辑更加完美。

图论是以图为基本元素，而图的定义是：人们常用点表示事物，用点与点之间是否有某种关系，这样构成的图形就是图论中的图。从这种定义可把数理逻辑的每一个章节的推理公式分为不同的点，而每一章就相当于图论中的图。数理逻辑的各章间的关系就是图与图之间的关系，形成图论的基本要素。从点与点的紧密联系，图与图之间的各项关系，可以看出离散数学是一门严谨的学科，虽然离散字面散而其内神不散。

离散数学的

随着信息时代的到来，工业革命时代以微积分为代表的连续数学占主流的地位已经发生了变化，离散数学的重要性逐渐被人们认识。离散数学课程所传授的思想和方法，广泛地体现在计算机科学技术及相关专业的诸领域，从科学计算到信息处理，从理论计算机科学到计算机应用技术，从计算机软件到计算机硬件，从人工智能到认知系统，无不与离散数学密切相关。由于数字电子计算机是一个离散结构，它只能处理离散的或离散化了的数量关系， 因此，无论计算机科学本身，还是与计算机科学及其应用密切相关的现代科学研究领域，都面临着如何对离散结构建立相应的数学模型；又如何将已用连续数量关系建立起来的数学模型离散化，从而可由计算机加以处理。