[心得] 數學系跨考資工所心得

看板graduate作者 (pokemonmen)時間5年前 (2019/04/02 16:07), 編輯推噓5(501)
留言6則, 6人參與, 5年前最新討論串1/1
[背景] 120應屆應數系學生,系排大約50%左右。因為非本科系,完全沒有考慮推甄,加上大一大二被統計虐爆並在程設課程中得到成就感以後,大二就早早報了資工所有名的大碩,決定好未來的路要往資訊領域發展。個人屬於七月以後才開始全心全力拼研究所考試的,但在這之前線代與離散都有一定的基礎,其他科也有稍微了解,七月時,完全沒碰過從0開始的只有計系跟演算法。 [戰績] 台、清、交 不錄取 成大 數學79 資演76 計系37 資工所備x (確定會讀) [各科心得] 1.離散 可能因為我是數學系的學生,在系上修完了六學分的離散課程,所以大二上面授班時都沒有很認真,主要林緯老師在上課,我在台下寫後面的題目這樣,到考前務必確定自己各個章節的基本題都已經滾瓜爛熟,包含排組、深成函數、遞迴,題目都很固定,不一定要把黃子嘉老師後面的題目都寫完,但每個題型都要寫過,像今年考的清大第一題用深成函數解遞迴關係式,數字很醜,但至少要能解出A(x)拿到一定的分數。離散這科是最容易拿分的,基本上各個學校都可以拿到將近滿分,要好好把握。 2.線代 對數學系比較友善,但也很麻煩的一科,基本題都很簡單,但變化題往往難到你解不出來,這科讀懂觀念比多做題重要,我在考前還把黃子嘉老師上下兩本ㄧ頁一頁翻完把一些需要長記易忘的觀念寫下來,考試前或寫考古題時拿出來翻,覺得很有用。前四張多為觀念,先把前四張讀到很熟,再開始往後面的章節前進,整本黃子嘉老師的書大概整本翻研究了三次,才真的有感覺到融會貫通,一束光照在頭頂,多選觀念題都會寫了的感覺(? 可以看台大線代的開放課程補足一些觀念,蘇柏青老師的講解也很清楚。 3.資料結構 我覺得最不難的一科,考的東西全部都可以在劉逸老師的手抄筆記中找到,建議自己抄完以後可以上網找前人的講義,會發現自己有遺漏的部分,剩下的就是把筆記上的內容讀到滾瓜爛熟,也是有機會拿到滿分的一科,尤其是時間複雜度真的要背,我考前都覺得學長姊老師說要背是騙人的,後來考試出了才發現是真的,但不是真的背,是理解整個演算法的構造後,就可以推理出來了! 4.演算法 這科林立宇老師的講義100%一定要做,沒做就像我一樣2/1考中央被電爆,過年躲在老家每天早上七點起來慢慢做,還是得做,老師講義也要整本翻到爛掉,常考的幾個演算法先理解再背起來,我九月開始上數位課,最後一堂np的課在一月才上完,個人覺得cp值很高,理解整個演算法或研究他們的感覺也很爽,考試真的會要你手寫程式碼,而且佔分通常不低,有些人會放掉,個人是覺得不用放。 5. 作業系統 內容跟山一樣多的一科,什麼都考,什麼都要背,我承認我這科沒有很好,但基本題都要理解,包括所有排班演算法、死結、記憶體管理等等,寫考古題會發現很多自己好像沒讀到的東西,仔細一找才發現原來洪逸老師的筆記裡都有,我的讀法是當成故事書讀,數學算累了就開始打開os看,考前利用考古題幫自己抓漏洞,補足觀念。 6.計組 對我而言大魔王中的大魔王,本來是聽張凡老師的面授,後來覺得太慢改成數位1.5倍速,但其實都沒什麼認真聽,多半是靠自己後來努力去弄懂的,pipeline、記憶體管理的部分我真的沒有到融會貫通的理解,但我到考前其實感覺已經只差臨門一腳,可惜時間不夠,我的讀法是先讀完讀懂張凡老師的講義,然後做一些後面的題目,十二月就開始寫考古題用考古題累積經驗。 [心得] 整個準備考試的過程,基本上就是把重心放在數學上,但對我而言資演才是相對好拿分的一科,計系則是我的大弱點,幾乎所有學校都輸在計系這科,包括上了的成大也可以從成績看出來我計系慘不忍睹QQ 但是千萬別放棄!可能只是我悟性比較低而已,還有我的方法往往都是用考古題找不會的,每次讀完講義都會覺得自己無所不能,然後就被考古題電爆。 如果是像我一樣數學比較強,硬體比較弱的學弟妹,建議也不要把時間都放在數學上,因為100分很難,但拿到80、90跟別人60、70相對於其他科只拿到20、30別人都有60、70來講cp值沒有很高,如果覺得程度已經到了一定的水準,我建議是把時間放到偏弱的科目,把弱的補起來,我有個朋友成大正取就是三科都拿6x,數學跟軟體雖然都比我差,但成績最後還是比我好。 最後的最後,如果跨考生真的有看到這段,真心建議,不要想著備取成績有到就好,要努力拼正取,不然考完找教授你會跟我一樣生不如死QQ跨考生真的比較難找教授... ----- Sent from JPTT on my iPhone -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 39.10.170.48 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/graduate/M.1554192420.A.968.html

04/02 16:35, 5年前 , 1F
推數學系 近來搞ML/DL BigData剛剛好
04/02 16:35, 1F

04/02 17:10, 5年前 , 2F
同為數學系跨考資工推個!
04/02 17:10, 2F

04/02 17:17, 5年前 , 3F
推120
04/02 17:17, 3F

04/02 18:01, 5年前 , 4F
同應數 推推
04/02 18:01, 4F

04/03 00:00, 5年前 , 5F
120am推推
04/03 00:00, 5F

04/03 00:42, 5年前 , 6F
120哪間
04/03 00:42, 6F
文章代碼(AID): #1SenWabe (graduate)