不能保研的夏令营还要去吗?

小A来自一所双非高校,绩点专业排名2%,通过精心准备,成功参与了上海X大保研夏令营。尽管面临专业考试和展示汇报的挑战,小A依然积极面对,并从中学到了宝贵的经验。


喜欢的学校好几年没开夏令营,今年开了,却点名要211或以上的院校……

某校夏令营要求六级500分,没达到怎么办?

985高校的大神这么多,双非院校就毫无入营的可能了吗?

今天,小编请到了一位对参与夏令营深有体会的同学小A给我们分享她的故事。

 

分享人:小A

 

6月到了,又到了每年的保研夏令营的报名季。本人在华中的一所双非高校读书,理科,今年毕业。

去年此时,我的绩点在专业排名2%,目测是可以保研的,所以我在精选之后,就投了北京、上海、南京等一共3所高校的夏令营,都是我本专业相关的。后来北京的那所学校挂了,而上海、南京两所学校的夏令营时间互相冲突,最后我只去了上海X大的保研夏令营。

因为夏令营的那几天刚好是我们期末考试,所以我入营时间比大家晚了半天,赶到学校时大家已经在听夏令营组织的讲座了。

第二天,老师组织了一次专业考试。这个考试是夏令营流程上写了的,但是因为之前的期末考试,我完全来不及准备。只好一脸懵逼地到了考场,再一脸懵逼地拿到考卷开始写。考题的内容与我的专业课相近,但毕竟是突击考试,所以答的有点混乱,只能尽量填满了试卷。

第三天,全营每个人都要求做一份关于自己的专业展示汇报。在大家汇报时,我才发现好几个营员并不是我们专业的。我问其中一个同学,她说,她当时是各种海投,投到一个算一个。回忆起来,我就是太懒了,申请一个就要找老师多签一次字,还要写、寄材料,所以只投了自己特别喜欢的3所,实际上完全可以多投一些。

虽然有跟我一样来自双非的营员,也有来自985高校的大神。展示过程中,我发现大神和其他营员的展示内容没有很大差别,不过,很多大神的演讲能力都很好,看着就很有自信,神采飞扬的。

很多人的汇报是关于在校的创新项目,也有的同学自由发挥,介绍自己的爱好和特长,介绍自己参加了什么学术会议,介绍自己的论文分析过程等。有个同学就说到,她在分析时用到了在线spss即spssau来一键生成结果,这简直也太方便了,我们都被安利到了。

因为在考试就挂了,所以我没能参加接下来的面试,也没有拿到优秀营员的资格。虽然我后来在9月时保研了另一所不错的学校,但回想起来还是有点遗憾的。

 

综上,给大三的小朋友们总结一下我参加夏令营的心得:

·报名夏令营时可以海投。不要被自己的专业和短板限制了。如果真的喜欢,哪怕专业不符,六级没达到,也去试试,筛选条件是可以改变的,万一你出彩的地方被招生老师一眼看中了呢?

·不卑不亢地去参与。夏令营里卧虎藏龙,很多人都是拿了各种奖项,但我们也不必太紧张。不要觉得TOP学校的同学资历就比你好很多,人各有所长,我们只要积极地展示好自己就够了。

·用心准备很重要。如果真的想拿到优秀营员的称号,必须用心准备。不用心也成功的人有,但肯定是少数。至少要让老师看到你入营的诚意。例如提早打印简历,做好展示PPT等。

 

近一年过去了,现在我和夏令营时一起玩的几个小伙伴还有联系,小B和小C当时都是优秀营员,保研了X大;小D后来保研到我的城市,我还招待她了。我们四人还约好有机会再回到上海一起玩呢!

虽然没有优秀营员的称号,但这份友谊是无价的,这次夏令营是我大学最值得纪念的经历之一。

 

### 机器学习相关保研夏令营项目介绍 在准备参加与机器学习相关的保研夏令营时,需要对专业知识、项目经历和面试技巧进行全面准备。以下是对相关内容的详细介绍: #### 1. 专业知识准备 机器学习方向的夏令营通常会考察学生的基础知识掌握情况,包括但不限于以下几个方面: - **数学基础**:线性代数(矩阵运算)、微积分(偏导数)、统计学(似然估计)等是机器学习的核心内容[^2]。 - **编程能力**:熟悉Python语言,并能够使用sklearn库运行基本的机器学习算法[^2]。例如,可以尝试实现一个简单的线性回归模型: ```python from sklearn.linear_model import LinearRegression import numpy as np # 示例数据 X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]]) y = np.array([2, 4, 6, 8, 10]) # 创建并训练模型 model = LinearRegression() model.fit(X, y) # 输出结果 print("系数:", model.coef_) print("截距:", model.intercept_) ``` - **算法理解**:了解常见机器学习算法的基本原理,如梯度下降法。梯度下降法通过负梯度方向更新参数值,从而达到减少损失函数的目的[^4]。 #### 2. 项目经历准备 项目经历是夏令营考核的重要部分,需提前准备好项目的介绍内容,确保逻辑清晰且条理分明。即使项目本身较为简单,也可以通过详细的讲解展现自己的思考过程[^1]。例如: - 描述项目的背景和目标。 - 阐述所采用的技术方法及其原因。 - 总结项目中的挑战及解决方案。 #### 3. 面试技巧 面试环节可能涉及英语交流、专业问题回答和个人陈述等内容。以下是一些注意事项: - **英语能力**:对于全英论文阅读,建议提前积累专业词汇,并练习快速提取关键信息的能力。 - **逻辑表达**:在回答问题时,保持思路清晰,避免因紧张而导致表述混乱[^1]。 - **心理准备**:面对来自顶尖高校的竞争者时,应保持自信,将夏令营视为一次提升自我的机会[^1]。 ### 结论 机器学习方向的保研夏令营对学生的综合能力要求较高,但只要做好充分准备,就有机会获得理想的结果。通过扎实的专业知识储备、精心准备的项目展示以及良好的面试表现,可以有效提升竞争力。
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