2024上岸|314数农备考攻略

314数农备考攻略

前言

💡 本文档是用于314数学(农)的备考指南。因为身边有很多考研的同学,因为心仪的专业院校需要考数学,同时本身数学基础不好,而望而却步。尤其是我身边生物、水产的同学,此文章的初衷是帮助大家正视314的难度,了解复习的周期和相应用到的一些资料。

本人 24 年考研上岸上海海洋大学王牌专业(水产养殖),从 8 月份选定考研目标开始,总用时约 4.5 个月。总分400分,其中314数学(农)119分用时4.5个月。建议基础不好的同学提早开始规划和看课程学习。相比较与数一、二、三网上有大量的资料,数三的复习资料并不是很多,也没有专门的课,大家能了解的渠道并不多。虽然我考的并不是特别高分,但出一期备考的文章还是有参考意义的。

1.考试内容

1.1考试大纲

2022年全国硕士研究生招生考试农学门类考试大纲 - 中国教育考试网 (neea.edu.cn)

其实我到现在还是不知道在网上哪里可以找到PDF版本的大纲,很迷。有需要的同学可以去淘宝上买纸质版的大纲,一般来说数学要开始的比较早,参考的大纲一般都是去年的,不过也没什么问题,改的程度不会太大。也可以像我一样买对应的参考书,里面都会有相应的大纲。然后今年的出了就再对照着看。

考察的内容就比较泛,高数、线代、概率论与数理统计都要,但好在难度都不高,大多的题目转一下脑子就能做出来的难度。

1.2参考书

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参考书一般都是在李永乐和王来生之间挑一本。王来生的好像是人手一本(这边吐槽一句,王来生怎么一年比一年卖的贵了😡),但是我做2023年的时候感觉很多题目都超纲了(超过数农的难度),有点浪费时间。李永乐的排版更有条理一点,整体难度比较简单,虽然确实是数农的难度,但是做着没有安全感。我是第一遍做的王来生,后来把李永乐里面的题都刷了一遍。至于具体选哪一本就看个人选择了。

1.3网课

就像前面说的,314没有对应的网课。可以选择看数三的网课,或者一些数学网课的基础班。然后看的时候一定要对照着考纲,一些考纲上没有的内容就别看了。我个人是三个部分看的都是汤家凤的基础班,许多人说不同老师哪块讲的更好什么的。我虽然没比较过,但想着就考研数学,大学老师一般都能讲清楚吧。

1.4真题

强烈建议大家一定要尽早做一次真题感受一下难度,这样对数农复习的整体安排也可以有一个比较好的把握。而且可以看到有些大题是每年都考,像是“特征值”什么的,复习也会有个方向。21年前整体的难度都不会太大的,近几年可能会难一些。虽然数农难度不难,但如果真的觉得学不好,也可以尽早做别的打算。

1.5模拟题

这个看个人,可做可不做。在做模拟题之前,把自己的错题整理一下,吃透可能更重要。因为考试内容整体上不多、不深,平时整理错题是一个很好的习惯。

2.其他相关攻略

这里分享一些我考研的时候看的攻略,有一些讲的比较好,大家可以综合着看一下。

https://www.bilibili.com/video/BV1sR4y1N78o/?spm_id_from=333.999.0.0

【农学考研】全网最全的数三与数农考纲区别_哔哩哔哩_bilibili

【农学考研】314数学学习经验分享和避坑指南_哔哩哔哩_bilibili

后话

很多考农学的盆友专业课比较简单,可能拉不开分数,数农考的高就比较关键了,我认识的有130+的,也有听说考150的,这个优势就很大了。这篇文章特别写给考上海海洋水产养殖的同学,希望能帮到未来的师弟师妹们,因为确实有很多人因为要考数学就换了别的学校了。

这边推销一下我建的数农考研交流群,有什么问题大家都可以互相解答讨论。更重要的是不用和考数一、二、三的人混一个群讨论进度,避免焦虑😂。
在这里插入图片描述

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同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器据采集、据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括据采集、滤波估计、特征提取、据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 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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