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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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厦门大学电子信息考研经验与备考诀窍

考研政治方面:

我的政治水平只能说一般。我从九月初开始复习政治,主要依据的是教育部的大纲解析,但这本书通常要在九月下旬才出版。在此之前,你可以考虑先入手任汝芬或肖秀荣的教材来预习。初期阶段主要是掌握基础知识,大纲解析中的每一个点都不能忽视,因为任何一点都可能成为考点,所以尽量多看几遍。为了加深理解,可以配合做1000题练习。到了后期,我会做一次历年真题,尽管已考过的内容不会重复出现,但这样做有助于理解出题者的思路以及掌握解答主观题的策略和技巧。最后冲刺时,背诵肖和任的最后四套预测题就足够了。

考研数学方面:

李永乐复习全书:这本书我在4月初正式开始做了,一共做了5,6遍,这本书很经典,很基础,书中的证明题部分一定要耐下性子看,刚开始一道题就让你焦头烂额,烦躁的不行,但其实耐下来做几遍之后,你就会发现证明题内在的思路,所以证明题一定要耐心做出来,我会有一个错题本,是和全书配套的,里面有我觉得很好的题目,举一反三,还有我的错题,做了几遍还是错的题,这是我都抄了下来,隔断时间做一遍,今年就有填空题的最后一道就是自己以前做错题的类似原型,感觉很亲切,也耐着性子做了下来,选择错了一个,真的不会,填空全对了,我想这跟我平时耐心做全书的努力分不开,对了,做题的时候不管第几遍,都不要看答案,尽管很想看,一定等做完之后再看答案,否则就白做了。

考研英语方面:

阅读材料包括:考研必备的红宝书词汇,何凯文的长难句解析,张剑的黄皮书,以及王江涛的高分作文指南,此外,你可能还需要额外的专项训练书籍。实际上,我每天投入英语学习的时间相当有限,早晨主要用于记忆单词和研读英语复杂句子(大约四十分左右)。自暑期起,我就开始着手做真题练习,这些题目无比珍贵,务必充分利用。英语真题需要反复操练。由于我个人分配给英语的学习时间不多,所以我总共只做了两遍。对于写作部分,切勿过分依赖背诵模板,我发现考试时往往记不住那些复杂的表达,最后只能用基础词汇和句子。即使你能倒背如流,这些也未必能转化为你的个人语言风格。建议定期挑选一个主题,尝试亲自撰写并口头表述,这样既能锻炼写作技巧,也有助于提升口语能力。寻找英语专业的朋友或教师来校正你的作品是个好主意,毕竟,考研之路全靠自我驱动,没人会主动为你承担这一切。

考研专业课方面:

数据结构是计算机科学的基础,它关乎到如何有效地组织和管理数据,以便高效地进行各种操作。重点在于理解并熟练掌握线性表、栈、队列、树、图以及排序和查找算法等基本概念。例如,链表和数组的区别,二叉树的各种遍历方式,图的深度优先搜索和广度优先搜索,以及快速排序、归并排序等常见排序算法的工作原理和时间复杂度分析。这些都需凭大量的编程实践来加深理解,建议使用Python或C++等语言进行实现。

机器学习是热门的研究领域,它是计算机从数据中学习规律并做出预测的过程。基础的机器学习模型包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等,理解它们的基本工作原理和优缺点至关重要。还需了解交叉验证、过拟合与欠拟合、特征选等重要概念,以及调参技巧如网格搜索和随机搜索。对深度学习部分,理解反向传播和梯度下降是关键,熟悉TensorFlow或PyTorch等框架的应用也是必要的。

在学习过程中,我会推荐以下方法:一是多做题,无论是LeetCode上的数据结构题目还是Kaggle上的机器学习实战,都能帮助你深化理论知识;二是阅读论文,比如经典的机器学习论文,能你了解最前沿的研究动态;三是参与开源项目,这将帮助你将理论应用于实际问题,提升解决问题的能力。

我认为,理解比记忆更重要。不要只追求所有的公式和算法,要理解它们背后的逻辑和思想。保持对新知识的好奇心和热情,持续学习,是面对这个快速发展领域的关键。

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