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天津市(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、塘沽区、东丽区、西青区、)








石家庄市(桥东区、长安区、裕华区、桥西区、新华区。)








保定市(莲池区、竞秀区)  廊坊市(安次区、广阳区,固安)








太原市(迎泽区,万柏林区,杏花岭区,小店区,尖草坪区。)








大同市(城区、南郊区、新荣区)








榆林市(榆阳区,横山区)朝阳市(双塔区、龙城区)








南京市(鼓楼区、玄武区、建邺区、秦淮区、栖霞区、雨花台区、浦口区、区、江宁区、溧水区、高淳区)  成都市(锡山区,惠山区,新区,滨湖区,北塘区,南长区,崇安区。)








常州市(天宁区、钟楼区、新北区、武进区)








苏州市(吴中区、相城区、姑苏区(原平江区、沧浪区、金阊区)、工业园区、高新区(虎丘区)、吴江区,原吴江市)








常熟市(方塔管理区、虹桥管理区、琴湖管理区、兴福管理区、谢桥管理区、大义管理区、莫城管理区。)宿迁(宿豫区、宿城区、湖滨新区、洋河新区。)








徐州(云龙区,鼓楼区,金山桥,泉山区,铜山区。)








南通市(崇川区,港闸区,开发区,海门区,海安市。)








昆山市 (玉山镇、巴城镇、周市镇、陆家镇、花桥镇(花桥经济开发区)、张浦镇、千灯镇。)








太仓市(城厢镇、金浪镇、沙溪镇、璜泾镇、浏河镇、浏家港镇;)








镇江市 (京口区、润州区、丹徒区。)








张家港市(杨舍镇,塘桥镇,金港镇,锦丰镇,乐余镇,凤凰镇,南丰镇,大新镇)








扬州市(广陵区、邗江区、江都区.宝应县)








宁波市(海曙区、江东区、江北区、北仑区、镇海区,慈溪,余姚 )








温州市(鹿城区、龙湾区、瓯海区、洞头区)








嘉兴市(南湖区、秀洲区,桐乡。)








绍兴市(越城区、柯桥区、上虞区)








金华市(金东区,义乌)








舟山市(定海区、普陀区)








台州市(椒江区、黄岩区、路桥区)








湖州市 (吴兴区,织里,南浔区)








合肥市(瑶海区、庐阳区、蜀山区、包河
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山东大学电子信息硕士考研经验与复习指导

考研政治方面:

个人分数不高,也没有太好的学习方法可以分享。如果时间充裕,还是早点开始吧,争取把《精讲精练》过上两遍。考前两周一定要反复背诵《肖四》和《肖八》的主观题。另外选择题也非常重要,考研前一个月我都沉浸在背政治的癫狂中,无法自拔,因为记性不好,大题也是背了忘忘了背。不过大家在复习过程中也不用过分紧张,毕竟到国家线的要求并不难,追求太高的分数也没有意义。

考研数学方面:

关于用书,基础阶段:我用的是李永乐的复习全书。660题也不错,可以在全书做完一到两遍之后做,不要晚于10月。我是题海战术的拥趸者,所以很喜欢这本。但题海战术不意味着盲目做题,一定要多总结,不要写在书上,要写在笔记上,到了后期冲刺的时候,笔记就是主要资料了,因为几百页的书你根本翻不过来。

考研英语方面:

我具备普通水平,已达到六级要求。从词汇入手,持之以恒地记忆,你会发现词汇量提升后阅读体验显著改善。在备考期间,我每天都背单词,利用扇贝和恋恋有词作为辅助工具。起初,每日攻克一个单元,一轮结束后改为每天复习10页。对于阅读部分,不宜过早接触真题,但必须深入探究。3月至6月,我用张剑的阅读理解150篇来训练语感,每天完成两篇。进入6月至12月,我转战真题。真题我一共做了三遍,首次严格限时,确保客观题不超过110分钟;第二次,逐篇手动翻译,兼练翻译技能;第三次,专攻解题策略。完成黄皮书后,我还购买了《冲刺提高72篇》。我觉得这本书相对简单一些,毕竟临近考试,重心应放在真题上,所以我并未完全翻译这本书。我的建议是,这段时间持续做阅读是为了保持手感,不必过于在意正确率。同时,每篇阅读依然计时,最多15分钟,我当时通常能在8分钟左右完成一篇。关键在于,理解和掌握英语真题的答题方法和逻辑至关重要,务必仔细研读。最后,保留最近三年的试题,在最后的1-2个月内进行模拟实战。然而,近三套题目是需要重点分析的部分。英语学习中,阅读理解尤为关键,而作文则可以在最后1-2个月自创模板即可。

考研专业课方面:

人工智能基础是一门涵盖了机器学习、深度学习、神经网络等多个领域的综合课程。理解和掌握这些基础知识是至关重要的。对机器学习,你需深入理解各种算法,如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等,并能熟练应用到实际问题中。深度学习部分,理解神经网络的工作原理,包括前馈网络、卷积神经网络和循环神经网络,以及反向传播算法是基础,近几年的热门领域如生成对抗网络、Transformer模型也需关注。

编程能力是人工智能科目的必备技能。Python是最常用的语言,它的语法简洁明了,有许多用于AI的库,如TensorFlow和PyTorch,需你熟练运用。实践项目是提升编程能力的好方式,尝试自己动手实现一些经典模型或者参加Kaggle等数据竞赛会有很大帮助。

再者,理论与实践并重。理论知识的学习不能仅停留在课本上,要凭阅读论文,了解最新的研究成果和趋势。例如,强化学习、无监督学习等领域的新进展都是需关注的。进行实战项目,如图像分类、自然语言处理等,你更好地理解和应用所学知识。

持续学习和自我更新是关键。人工智能是一个快速发展的领域,新的技术和理念不断涌现,保持对新知识的热情和好奇心,定期阅读专业书籍和文章,参加线上讲座或研讨会,都能帮助你保持与时俱进。

在这个过程中,我会建议大家找到学习小组,一起讨论难题,共享资源,这样既能互相激励,也能提高学习效率。保持好的作息习惯,合理安排时间,保证身心健康,也是高效学习的重要保障。

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