复旦学长:考完试的这段空档期应该怎么过

本文分享了一位复旦大学计算机研究生的复试经验,强调复试的重要性,并提供了方向选择、导师挑选、项目准备等方面的建议。

过年的几天里,同学们过的开心不?

今天初六,小编又开始推送文章啦~

这次给同学们带来的是一位复旦大学计算机的研究生学长写给考完初试的同学们的话,希望对同学们有帮助~

转载于王道论坛,原文作者为:xiaoxianrou1234

点击原文链接,可进入原帖。

2018年考研已经结束了,无论你考的好或者不好,都已经过去了,都不要想太多了,现在需要做的就是收拾收拾自己的心情,整装待发,为复试做准备。
结合去年自己的教训以及一些同学面试过的经验来看,在这段时间里,请大家一定不要闲着,虽然说在这段时间里看书是件很恶心的事情,但是没有办法,为了复试能考出好一些的成绩,不得不好好准备。
复旦的老师都是很好很善良的,其实在复旦老师眼里,你刚过线和考了400+没有什么区别,初试高分复试被怼成翔的也大有人在,所以,在复旦,最重要的是复试,初试过不过线只是决定了你有没有参与复试的资格。
一旦取得了参与复试的资格,大家又是处在同一起跑线上。老师会同等对待。言归正传:
第一、方向和导师的问题。
在这段时间你一定要考虑自己是想要去做什么大方向,比如去媒体,还是去数据,或者去人机交互方向,然后根据这个大方向去准备相关领域的知识和项目。我
需要获取导师信息以及过线人数,录取人数等信息。关于导师,会有相关学长们介绍各自实验室的基本情况,大家可以依据自己的兴趣进行选择挑选,对于热门导师以及方向,由于报名人数比较多,导师会进行提前电话面试,而电话面试的内容也是很多,包括:常规算法题,深度学习,机器学习,数学概率题,编程语言特性,python相关库等。请大家一定要注意。而且选好导师很重要,请大家在选导师之前一定要了解清楚是不是和自己想做的方向契合。

第二、准备内容以及书本
在这段时间里,可以根据自己想学的方向,去了解本领域经典的算法以及paper,并准备相关项目。
建议:
1、《机器学习》 西瓜书(南京大学周志华)辅助吴恩达机器学习视频(有中文字幕),  (数据方向)《数据挖掘》、深度学习的经典paper以及模型,这里推荐(AlexNet、 VGG、Resnet)CNN模型,RNN模型等

2、对于科班出身而且对python熟悉的同学来说,可以学一下tensorflow或者第三方的keras,pytorch相关的深度学习库). 科班以及非科班出身,请打好C++基础,起码C++11新特性以及虚函数,智能指针管理等内容要了解

3、准备相关领域项目。
去年我做了一个基于极大极小算法的象棋系统,而且当年做象棋的好像有好几个,前年喵神做了一个同算法的五子棋系统。所以今年的棋类系统请大家慎重。并且请大家尽量避开web开发业务类的系统,老师基本不问这类项目。
比如你如果对机器学习以及深度学习有了解可以用深度学习库去训几个model出来,数据集就用最简单的mnist手写数字识别。(这个只是图像方向,其他方向我不太清楚)

4、复试机试用书
其实机试用书推荐,王道出版的机试指南和算法笔记,去年我两本都买了,在线刷题系统推荐九度OJ、牛客、leetcode都可以。算法书上的内容一定要好好看,好好的照着例子敲一遍。
跨考的同学在这之前一定要先去熟悉一下C++的标准模板库,

我去年复试的经历不值得借鉴算是走了狗屎运,老师没有怎么为难我,英语面试中文都出来了老师也给了我不错的分数,专业面试,老师问了我五分钟,就放出来了,机试虽然没有AK,但是也考了250(跟这个数字很有缘),最后综合成绩还不错,90多,大家一定要重复试前的准备。加油!

最后再谢谢作者本人的辛苦劳动~

一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点与二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点与三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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