寒假有效复习,这四份考研攻略你需要收下!

如果你是大三的小伙伴,且准备21考研,那么今年将是你大学生涯里最后一个比较轻松的寒假了。但是,如果你还没有想好考哪些专业,哪个大学,内心充满迷茫,相信你是无法过得轻松如意的。

那么,今天就给大家分享一这份考研攻略,希望能帮助你在寒假有效备考,开心过新年咯~

攻略一:确定报考专业

对于准备考研的小伙伴来说,先确定专业比院校更重要,因为专业将决定你将来的复习规划和考试科目。其次,专业也决定了你将来的学术和就业范围!

选择专业有以下原则:

(1)主要是根据自己的所学专业来进行规划。一般情况下就是考本专业或者跨考相近的专业。如果是跨专业考研,则更需慎重决定,早作准备;

(2)根据自己的兴趣和擅长的领域选择专业。如果数学不太好就选择不考数学的专业,英语不太好就尽量选择考英语二的专业……

(3)根据未来的规划或者职业方向选择专业。如果打算继续深造,那就选择学硕,如果打算就业就选择专硕等。

攻略二:选择报考院校

选好专业再选择院校,无疑会更简单一些。

选择院校需要考虑以下几点因素:

(1)城市--比较喜欢哪个城市,或者打算将来在哪里就业,就选择那里的高校。这是第一步缩小选择范围。

(2)个人的能力--考研目标院校的选择一定要量力而行,要确保有机会考上。

(3)院校专业实力--所选择的院校是否有目标专业,以及目标的专业的强弱等。

(4)如果现在无法确定目标院校也不要心急,可以综合几个心仪院校的考试科目进行复习。建议先复习公共课(英语/数学),以及部分专业课,等定了学校之后再完整复习。

攻略三:公共课复习规划

英语

(1)背单词--先背一遍考研基础词汇,细致了解词根、词缀、近义辨析、同义比较、一般用法、固定搭配等。

(2)学语法,分析长难句--语法和长难句是考研英语的基础,如果不过关,对于后期的学习会有很大的制约,因为阅读、写作和翻译都依赖于语法长难句的理解。

(3)做阅读--阅读在考卷中占的分值较高。建议在寒假期间,选一本考研英语基础阅读辅导书,进行语感培养和阅读速度训练。

也可以找一些外刊资料,如《经济学人》《时代》等网站上的文章进行泛读,积累词汇。

攻略四:学习专业课

学习专业课要注意两点:

(1)结合搜集到的信息,有针对性地进行准备;

(2)确定好考研学校和专业后,就可以入手考试推荐书目,具体怎么复习,怎么看,掌握到哪种程度,要结合历年真题和学长学姐的经验进行安排。

考研招收的不是考试生,而是研究生。不管你以后是不是想从事教学科研工作,想拿下硕士文凭,肯定要有一些专业知识。

因此在寒假阶段可以看一看和专业相关的论文,专著。特别要重点看一看你要报考的那个专业的大牛老师的研究成果。

不要把这个过程当做负担,不一定要一字一句地看,但要大概看懂。只有有了一定的专业基础,才能更好地理解推荐书目中的内容,无论是记忆还是做题都会变得得心应手。

寒假是大家刚开始准备考研的阶段,不要安排过多的复习任务。

考研复习是由松到紧,循序渐进的过程,不建议一开始就逼着自己每天复习十个小时,看很多书。这样很容易造成后劲不足,影响后面的复习效果。

考研是厚积薄发的过程,打好基础才能有质的飞跃。

来源于网络

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内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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