厦门大学考研:全年规划复习安排

该文为考研学生提供了一年的备考计划。从1-2月的信息收集,3-4月选择院校专业,5-6月启动第一轮复习,到7-8月的第二轮复习,9-10月的大纲分析与报名,11-12月的冲刺复习,直至次年的初试成绩查询,复试与调剂,每个阶段都给出了详细建议。考生应结合自身情况,合理安排复习进度,以提高备考效率。

  考研备考宜早不宜迟,小圆为考生梳理了新一年的厦门大学考研备考月历,希望考生结合自身实际情况,尽早投入到复习中。

 

  1—2月 搜集信息、资料

  

  1月期末考试后寒假前,考生可上网了解研考题型,也可向往年考生咨询考试重点和难点,对研考试题有个宏观的印象。

  

  2月寒假期间,考生可搜集研考信息,了解研考变化及政策。考生要多征求过来人的意见,搜集备考资料。考生在寒假提早进入备考状态,形成备考惯性,才能在后期备考中事半功倍。

  

  3—4月 初选院校和专业

  

  3月开学后的两个月,考生要处理好上课和研考备考的关系,全面了解院校和专业信息,初步确定研考目标。

  

  院校、专业的选择是研考的关键一步。选对学校和专业,备考更易水到渠成。考生要结合自己的实际情况,综合考虑学校所在城市、专业发展、就业前途等因素后做出决定。

  

  5—6月 开始第一轮复习

  

  5月,第一轮复习开启,关键是夯实基础、踏踏实实看一遍书。

  

  公共课复习主要针对政治、英语和数学。很多考生因公共课分值低而不重视,但往年都有考生因公共课没过线而落榜。考生从一开始就要在公共课部分打好基础。

  

  专业课复习要紧跟报考院校的专业课方向。考生可登录院校网站查找上一年备考书目,或向在读研究生借阅备考资料,总结形成自己的笔记。

  

  7—8月 进入第二轮复习

  

  暑假是备考强化的第二轮复习阶段,也是考生之间容易拉开分数的阶段。考生要克服酷暑,通过专项突破弥补“短板”,按照自身情况制订复习计划,保持节奏。

  

  考生可参加辅导班,通过有规律的上课控制复习进度,听取老师指点。课后,考生要及时整理、消化知识,有效掌握。

  

  9—10月 分析大纲,报名

  

  9月,研考政治、英语、数学大纲相继发布,教育部的研招简章、各招生单位的招生简章、专业目录和招生计划也陆续出台。考生既要认真研究最新研招政策、公共课大纲,也要留意院校网站公布的研招信息,查看所报考专业是否已取消统考招生或者变更考试科目。应届生还要注意预报名时间。

  

  国庆节期间,考生要提前制订复习计划,对之前的复习进行总结、梳理、查缺补漏,开始专业课强化复习。考生要针对招生院校的考试大纲复习,分析往年试题。

  

  11—12月现场确认,打印准考证,初试

  

  11月,考生要到指定地点参加现场确认、缴费并照相。12月中下旬,考生可打印准考证。

  

  这时,第三轮冲刺复习开始。除反复研究往年试题外,考生还要练习模拟题,对知识点查缺补漏,并模拟计算答题时间,争取在研考时更合理地分配时间。考生要调整心态,不要因焦虑、恐慌等情绪而轻言放弃。考生还要做好计划,不挑灯夜读,也不放任自流,按照考试时间调整作息和饮食规律。

  

  根据往年经验,研考一般安排在年末或年初。考生要调整心态,积极应考。

  次年

  2月,考生要及时关注研考初试分数。报考34所自主划线院校的考生要了解院校近年分数线。

  

  3-5月 复试、调剂

  

  3月,考生要关注复试资格线,查看自己是否进入复试;关注院校动态,确认复试时间和地点。未进入复试的考生可考虑调剂,及时登录中国研究生招生信息网查看调剂信息

  

  6月录取阶段,考生要关注录取通知书的发放。被录取考生要做好入学前转档案和入学考试的准备。未被录取的考生要考虑是就业还是再考研,早作打算,规划好以后的人生。

↓↓↓领取厦大2018-2021年考研真题↓↓↓

关注微信公号:圆梦厦大

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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