西工大21 一战双非上岸经验

我是21届西北工业大学考生,考试分数370+,算是低分双非上岸,下面是我的一些经验。

我是从去年2月份就开始复习的,不过一开始并没有很努力的学,就是线上上完网课就看学习会,其实在大三下半年可以不用太着急,因为也有课,所以不用太过于严的要求自己。

数学:
数学今年比较简单,但是数学是最能拉开分的,我今年数学总体就100+,其他人均120+,比别人低分。这倒是直接少了20多分。数学我觉得跟着一个老师就行了,数学我跟的是李永乐团队的,高数,现代,概率都看得是其团队。在3-6月份主要是打基础阶段,基础打好了,后期才学的更好,我当时就是基础没打好,导致后期学的很难,我做的题是复习全书的例题,我觉得上边的例题挺好可以根据自己的情况,在学一章做做一章的题,这样能保证一开始就有做题的手感。6-9月份是是强化阶段,在这个时间高数应该都复习的差不多了,线代我是从五月份开始的。这时候高数强化,与线性代数应该同时学习。高数强化可以跟着老师的视频,不管你跟的是谁,都会有强化课程,当时我做的有660,1800不过综合感觉660题比较难,1800比较多,但是我都没有做完,我建议学弟学妹做的时候,要做完,最好再多做一遍错题,这样强化阶段效果是最好的。9-11月份可以开始真题了,但是也可以做其他题保持题量积累,我做了真题是从06年开始的,建议做以前的因为现在考研有好多就是以前的题型。李林押题也是有一手的,我做的李林的4,6套卷,感觉有几个相似的考了。

英语:
英语我是没有看语法的,因为当时一直拖着就没有看,但是一定要背单词,红宝书这本书不错可以看,在没事看手机的时候也可以看看背单词的软件,比如墨墨啥的,其实在6月份之前就可以看语法背单词不着急做真题,等到6月份之后开始看看,9月份正式开始真题,英语二英语一真题都可以做做,毕竟英语只有真题其余的模拟题和真题还是不一样的。真题建议文章翻译,把不认识的单词也写出来,起码保证真题的单词能认识个差不多,但是我英语差也不好多说,就是背单词是主要的,作文啥的可以10月份开始或者晚点,练练字,看看相关的作文书啥的就可以,模板也要背一背。

政治:
政治可以到9月份在开始,政治

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
在计算机相关专业考研过程中,许多来自普通双非院校的学生也能够凭借扎实的基础和合理的备考策略成功上岸。以山西地区为例,一些学生通过系统规划、强化专业课基础以及选择合适的院校目标,最终顺利考取理想的研究生院校[^1]。 ### 备考经验总结 #### 1. 制定合理的学习计划 成功的考研经验中,学习计划是关键因素之一。建议将整个复习过程分为几个阶段:基础阶段、强化阶段和冲刺阶段。每个阶段应有明确的目标,例如基础阶段主要复习数学和专业课知识,强化阶段进行真题训练与错题分析,冲刺阶段则集中攻克薄弱环节并进行模拟考试练习。 #### 2. 强化专业课能力 计算机类专业课主要包括数据结构、操作系统、计算机络和组成原理等。这些课程的掌握程度直接影响初试和复试的表现。建议结合教材和历年真题进行深入学习,并利用在线资源如B站、知乎等平台获取高质量的学习资料和经验分享。 #### 3. 数学与英语的突破 数学(尤其是数学一或数学二)是很多考生的难点。建议从基础公式入手,逐步过渡到综合题型训练,同时注重做题速度和准确率的提升。英语方面,重点在于词汇积累和阅读理解能力的提高,可以通过背单词、刷真题、精读文章等方式进行准备。 #### 4. 关注目标院校动态 对于希望报考杭州电子科技大学(简称“杭电”)的考生而言,了解该校计算机专业的录取情况、导师研究方向以及复试流程尤为重要。杭电作为一所211但计算机实力强劲的高校,在业内具有较高的认可度。其计算机学院的研究方向涵盖人工智能、信息安全、软件工程等多个热门领域,适合有志于深入研究计算机技术的学生[^1]。 #### 5. 积极准备复试 复试通常包括专业课笔试、综合面试和英语口语测试。建议提前准备项目经历、科研成果等内容,并熟悉常见的专业问题和英文自我介绍。此外,保持良好的心理状态也是复试成功的重要因素之一。 --- ### 示例代码:排序算法在计算机考研中的重要性 排序算法是计算机专业课中的核心知识点之一,尤其在数据结构考试中频繁出现。以下是一个快速排序的Python实现示例: ```python def quick_sort(arr): if len(arr) <= 1: return arr pivot = arr[len(arr) // 2] left = [x for x in arr if x < pivot] middle = [x for x in arr if x == pivot] right = [x for x in arr if x > pivot] return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right) ``` --- ###
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值