[心得] 資工跨考補習心得
寄了幾封信，很怕找不到教授，
明天打算直接去學校QQ
等放榜期間心神不寧，乾脆先寫了一些，
今天台大放榜，想說直接寫完看可不可以幫助到人，
累積一點人品讓我找教授比較順利QQ
大綱：
一、成績
二、背景
三、各科目大致上的進度安排（斟酌參考）
四、各科目心得
五、其他碎碎唸
----------------------正文開始----------------------
一、成績:
數學 資演 計系
台大資工 80 92.5 54 正取3
台大電機丙 42 67 80 備取30
清大 58 X 84 備取44
交大 51 57 52 甲組備取17/網工正取(第二志願)
中央 68 70.5 50 正取10
//成大資工撞台大電機丙所以沒報名
二、背景:
化工學士，目前剛滿27歲沒多久，
以前有考化工所，但對化工沒什麼興趣，
準備得很散漫還一邊打工，
又只考台大，所以考了兩年都沒上，
索性頂著學士學歷出來混，
之後發現化工職缺幾乎都開給碩士，
學士沒什麼好工作，跑去某傳產待了一陣子，
但工作內容我不是很喜歡，
其他週邊條件也不是讓我很舒適，
綜合以上，再看了看薪資條上的數字，
「嗯，這種生活不是我要的。」
碰巧有LOL戰友前年以工管背景之姿跨考進台大資工所，
詢問他的準備歷程，並且向其他幾個資工背景的朋友詢問，
資工大概在學甚麼?就業狀況如何?
最後決定轉職，於去年4月中離職，短暫休息後在5月開始準備考試。
大學時代只有寫過MATLAB，趁離職前那一段時間抽空寫了一點C++，
對於資工的基礎趨近於0，為了打遊戲組電腦，
有大概知道電腦的CPU、GPU、RAM這些名詞。
三、各科目大致上的進度安排: (斟酌參考)
我並沒有很嚴格的時間與進度管理。
參考LOL戰友的經驗去報了大碩全科，
數學黃子嘉、計組張凡、資結OS洪逸、演算法林立宇，
(我只有張凡是報面授，其他都選數位)
我是5月中附近才報補習班，
5月初是先看完台大李宏毅的線代和交大易志偉的離散。
5~6月優先把黃子嘉的數學課上完，而題目是之後慢慢寫，
我讀書都會去我家附近的圖書館，除非雨太大才會待在家裡。
不過沒去上課的日子很容易睡到中午才出門= =
等到7月開始看資結和OS的數位課，一邊上計組的面授課，
也會找時間做線代、離散的數學習題(我線代只有寫T/F+Easy，離散只作單數題)。
大約到9月中的時候把資結和OS的課都看完，
資結和OS其實沒什麼題目可以寫，
藍書的題目有些也只給答案，
甚至會有誤植的狀況，所以我OS幾乎沒寫，
資結只挑台大交大的題目來寫，
後來覺得練熟筆記上的例子就差不多了，
之後等題庫班再練題目也不遲，
資結結束之後開始看演算法，
演算法整個難度攀升，
我一直到考前半個月才覺得自己算是掌握大部分的內容。
(Computational Geometry和Approximation algorithm我放棄。)
至於計組面授班大概上到10月中才結束。
個人覺得放鬆很重要，但因為我是全職考生，
時間會比較多，應屆考生還要上課寫作業應付考試之類的，
我這一塊的做法可能就不太值得參考，
題庫班開課前我是每個禮拜天都在家耍廢，
平日晚上回家也都是和朋友打電動，
LOL、MHW、among us之類的，
去年開始準備考試後，MHW更新的煌黑龍、黑龍我都沒有錯過。
接著到11月初附近就是題庫班開課，我也是報全科，
線代改成周易，離散改成林緯，其他都照舊，
至於洪逸和林立宇我都是報數位，
洪逸的部分一有更新我就會去看，
然後林立宇因為是2019題庫班，
報了就有影片可以看，我在12月花了一整天直接全部看完。
題庫班這段時間我就是邊複習之前正課的東西一邊做題目，
不過我在複習時會自己另外重新整理一份筆記，
大約在12月底前全科目的筆記都重新整理完，
這部分很花時間，時間不夠多的人請斟酌參考。
12月開始禮拜天停止耍廢，分配時間看恐龍本，
到1月中附近才把考試範圍大致看完，
大概考前一週有拿薛智文的作業系統來讀分散式系統的部分，
結果台大沒考，欲哭無淚。
1月的時候開始不帶手機出門(時間靠戴手錶)，
戒多人遊戲(我晚上回家還是會自己打隻狼當消遣)，
開始作考古題，我主要寫交大的題目，
能有答案核對的考古題才會寫，台大和中央我只有寫數學，
範圍大概都是近6年左右而已，
另外也大概寫了4年台大電機丙的離散(但我考試還是炸了)，
清大和成大有印出來還膠裝但都沒寫XD
四、各科目心得：
主觀的考題難度：演算法~離散數學 >> 計算機組織~作業系統 > 線性代數 > 資料結構
1.線性代數：(清大往年不考，今年也只出了一兩題，電機丙也只考離散)
有唸有分代表之一，大部分學校題目都不會出得太刁鑽，
在去補習之前我有先看完李宏毅的開放式課程，
雖然應付考試不夠用，不過基本觀念講得很清楚，
一樣考量自身的時間是否足夠，非必要。
這科重點主要是定理的簡單推導要熟練，
這樣在面對一些True/False的題目時才可以快速驗證敘述是否正確，
也就是核心觀念之間的連結。
以下參考黃子嘉課本的章節，
上冊主要就基本名詞、RREF和Column之間的關係、反矩陣、特殊矩陣、
行列式、Rank/Nullity、Subspace的判斷、座標轉換...等等；
下冊整個是上冊的延伸，
Ch.5
eigenvalue表現定理、gm和am、eigenvector、eigenspace，
根據前述條件去判斷可否對角化，以及和Rank、行列式值、反矩陣的關聯等等，
對角化應用，求A^100、f(A)...等等，
AB、BA會有相同非0的eigenvalue，
如果AB和BA的size不一樣，多出來的eigenvalue會是0，
AB=BA和同步對角化的關係與定義，
至於拿來解微分方程的部分，我覺得資工很少考倒是還好。
Ch.6
Jordan form少考，以防萬一我還是有唸，相對重要的是Cayley-Hamilton和極小多項式，
這一塊很常拿來考反矩陣表達式、f(x)=x^100問f(A)=?，
至於循環子空間那一塊我是覺得太難了啦，我無法掌握其精髓，還好也沒什麼在考。
Ch.7
Gram-Schmidt、QR分解、正交投影、最小平方解以及行滿秩與否對前述主題的影響，
Ker(A^H A)和Ker(A)的關係，以及行列空間的正交補空間關係，
其中爭點比較大的是QR分解，黃子嘉說不用行滿秩也可以QR分解，
實際上也真的可以這麼做。
根據周易的說法是多數原文書都在行滿秩的前提下才會去做QR分解，
只有在某一本原文書的習題才有提到不用行滿秩就可以作QR分解，
所以大多的出題者都是認定QR分解的前提是行滿秩，
(這點斟酌參考，考試要怎麼寫自己決定。)
中央考古很愛出QR分解、最小平方解、正交投影考一起的選擇題，
常覺得給的選項對不太起來，好像沒答案，
之前Telegram群組上的討論是他們的出題者似乎都會假設矩陣是行滿秩。
正交投影矩陣的公式很推薦台大李宏毅的畫丁丁記法，好笑又好記，我考場上會拿來用。
https://youtu.be/6WJikUaKKNo?t=4418
Ch.8
線性代數的究極進化，
如果前面有任何一個環節的觀念不夠清楚，
在這章很容易卡住，黃子嘉在這章一開始的筆記表格整理很重要，
接著是LL^T分解、B^HB與正定、正半定、對稱與否的關聯，
甚麼情況可以作正交對角化、么正對角化...等等，觀念很多很雜，要好好花時間釐清。
至於SVD分解，黃子嘉主要只有教怎麼做，
可能在當時並不是重要考點，觀念只有簡單帶過，
雖然書上有證明但我看不太懂，
最後是想到實矩陣A，作(A^T)(A)後必為對稱矩陣必可正交對角化，
才比較理解SVD在算什麼。
(不過周易說對稱矩陣未必可正交對角化，只是多數出題者都當作可以。)
虛反矩陣基本上會作SVD就沒問題。
題庫班的部分，因為中壢大碩沒有分班，
周易就是電機、資工、統計/數研三者的題目混著講，
遇到不想聽的題目我就自己算題目，
值得注意的是他的章節編排和黃子嘉有很大的差異，
作法以及用詞習慣也會有點落差，
我自己是覺得聽聽不同老師的觀念有助於釐清
但他的編排是有把上述三者的題目分開放的，
所以挑資工的題目來做不用特別花時間找。
線性代數的觀念考法很有趣，很像推理遊戲，
題目給你線索，根據這些線索是否可以得出他的結論?
通常沒有複雜的計算，應用一些定理就可以去做驗證。
值得注意的是要搞清楚必要條件和充分條件的差別，
蠻多人的問題都是在這一塊，把必要和充份兩者搞混是最常見的錯誤，
例如n*n矩陣如果有n個相異eigenvalues則必可對角化，
n個相異eigenvalues是對角化的充分條件，
有些人可能就會因此誤解成有重複的eigenvalues就不能對角化，
題目如果反過來問，
已知n*n矩陣可以對角化，是否必有n個相異eigenvalues?
很容易因為誤解就掉進陷阱裡。
這些充分/必要條件的觀念放在其他科目也很重要，複習時記得經常詢問自己。
2.離散數學：
範圍大，廣到不行，抓不太到出題者會怎麼出招，
而且不像線代是從頭到尾的連貫觀念，
只有三、四、五章之間和六、七章之間關聯性稍微大一點，
大概只能靠多做題目來增廣見聞，永遠沒有準備完的一天。
一樣參考黃子嘉課本的編排，
上冊比較重要，下冊內容相對少考：
上冊
Ch.1
數論就是沒有極限的章節，
電機丙出的那些同餘題目我特別頭痛，
只能說是我的罩門，可是相關的特殊題也很難寫到，
其他資工類的話都不會出太難，大多到中國餘式定理和輾轉相除法而已。
數學歸納法我是覺得有點trivial，大部分題目高中生應該就可以寫。
Ch.2
關係、函數定義的部分相對容易，不要搞混大多題目都可以回答，
難是難在鴿籠，這一塊只能靠多作題目補足。
Ch.3
排列組合的部分，基本題可能比高中還簡單，
但幾個新觀念和舊觀念的關聯要去釐清，
重點大概是
「相異球放入相異箱的方法數」
「相異球放入相同箱的方法數」
「相同球放入相異箱的方法數」
「相同球放入相同箱的方法數」
和onto(m,n)、S(m,n)、非負整數解個數、正整數解個數的對應關係；
台大資工特愛考奇怪的二項式定理推導，這一塊也要稍微練一下；
最後是亂序和城堡多項式也是比較新的觀念。
交大易志偉在這一塊給的一些觀念很清楚，時間有餘裕的話可以稍微看一下。
Ch.4
生成函數，作法相對死板，但注意是會用到一些簡單的微分，
可以拿去第三章和第五章的問題，雖然近年考題不多但還是有可能會出。
Ch.5
遞迴，最難的是應用題的列式，
因為如果數字大或遞迴項很多，有時候很難直接驗證，
這一塊只能靠多做題目去熟練。
直接給你遞迴式的部分相對簡單，
作過幾題之後大部分的資工題目應該都可以應付，
台大電機丙今年考虛根，但因為作題目很少算到，超不熟，我應該寫錯了XD
中央選擇題近幾年很常出遞迴式問你一般式和生成函數，
今年題目好像有錯因為沒有選項是對，但也不知道老師答案給甚麼就是了。
對付這種選擇題有個小技巧是先用特徵方程式解出一般式，
再把一般式轉成生成函數之後化簡，
在處理這種題目的時候這樣會快很多，但一樣要小心計算錯誤。
這一章有時會和線性代數的行列式Dn考在一起，所以真的很重要。
Ch.6
圖論，名詞超多，數量和整個線性代數可能差不多，
應付資工的考試，看到名詞能知道定義大概就可以處理一半以上的題目了，
延伸的觀念是那些名詞的性質，再弄懂就可以應付8成左右的題目。
剩下的大概EC/ET/HC/HP和平面圖和著色問題那邊，
這章幾乎都會出題，但考的觀念並沒有甚麼特別重複。
值得注意的是一些圖論的性質會和演算法的圖形搜尋作結合，
所以這章雖然數學部分沒考很重，但絕對不能放生，
不過交大前兩年的資演考的HP問題都超像在考離散而不是資演，
雖然今年應該已經不是前兩年的那個出題老師了，
但之後那個老師會不會再回來出題也不曉得，小心。
台大電機丙會考證明，不過也很難準備，
只能寫寫考古，到考場看看有沒有靈感了。
下冊我比較生疏，
Ch.7
上完資結再來看可能會比較有幫助，
Ch.8
可以跳過，資結和演算法都會教到相關的，
尤其是maximum flow那邊，黃子嘉的作法太過正規而複雜，
雖然基本概念其實很簡單，但第一次聽真的是會霧煞煞，
我後來都是用林立宇在演算法的作法來應付，
而且這一塊其實也比較少考在離散。
Ch.9
複習時我決定放生ch.9代數結構和ch.11坡里雅計數，
因為真的很少考，但中山好像特愛考代數結構，我沒考這間但題庫班有聽說，
結果今年台大資工考了代數結構10分，我直接送他QQ
Ch.10
(黃子嘉把基本邏輯也放在這裡)
絡的定義和基本邏輯看一看就差不多了，
布林代數少考，我自己是隨便看過去。
基本邏輯的部分黃子嘉講得很少，
可以考慮看交大易志偉來補足，
我是還有讀程雋的離散數學概論這一章來補強，
考題中比較多人會有疑問的應該是functional complete，
定義很容易理解，但並沒有甚麼定理可以輔佐驗證，
我的理解是某個集合的符號，
如果可以表達某個已知的functional complete，
我是習慣拿{﹁,Ｖ}or{﹁,Λ}來作驗證。
Ch.12 黃子嘉直接跳過
Ch.13
有限狀態機我有乖乖讀和作一些題目，
整章內容不多但概念很特別，
這章雖然很少考但我自己覺得蠻有趣的，
結果是在台大資工的資演考出來。
題庫班我是上林緯，
目的是看一下近年的題目和他對各校考題分布作的分析，
準備考試會比較有方向，講課我是認為中規中矩，
重點都有帶到，不過如果可以重新選擇我應該會改報數位，
隔周日上課，但上一整天真的很容易恍神XD
3.計算機組織與結構
大致上有5個重點
(1)組合語言、機器語言與各種周邊的知識(bit、byte、big/little endian...等等)
(2)數字的表達與運算(包含加、乘、除法器的架構)
(3)效能評估與Datapath設計 (單時脈、多時脈、管線化)
(4)Memory (Cache設計原理與Main memory的互動/加入TLB後的運作流程)
(5)多處理器/平行運算的概念與同步機制
(1)其實很像寫程式，只是表達方式不同，
但重點在於register有限的前提下，
如何有效運用register和memory並達成目的，
另外還要考量作程序呼叫時該存那些變數到memory，
return之後還要從memory放回去。
變化球題型：迴圈/遞迴
這些內容會影響到之後Datapath設計的理解，
務必讀通。
(2)大概就是10進位與2進位的表達，
有時候會摻雜16進位或8進位，
只要能弄懂2進位，後面兩種大概都難不倒你，
要注意的是有號數/無號數的差別和浮點數的bias notation定義，
以及浮點數格式的定義。
(3)首先是釐清Clock cycle、Clock rate、Instuction count...等等
這些名詞的定義和數學關係是甚麼，
我是認為其實和國中理化算波動的頻率、幾個波長很類似，
只要把單位寫成SI制就大概知道算出來會得到甚麼。
再來就是Datapath的部分，
雖然考試不太會考畫圖，
但我覺得還是自己畫個幾遍，
大概畫不到5次就可以有印象了，
(Forwarding unit倒是可以不用，題目很常改MUX那邊的設計，會判斷就好)
在處理Single cycle的crtical path的議題時，
張凡可能會說就記lw最長，然後路徑是哪些Unit，
但我因為記憶力不好，選擇的方式是跟著rs或rt跑，
因為這兩個運算元一定要讀取，很常進ALU，
通常最花時間的會是這兩者之一，後面再接要不要進Memory或存回Register...等等
就可以找到答案。
至於Pipeline那邊就要先理解stage怎麼切，
cycle怎麼決定? hazard、load use怎麼處理?
這邊的解法有分hardware/software，
各自的成本與可以處理的狀況是哪些?
如果把某些stage再切更細會有甚麼影響? 議題非常多。
總結一句話就是：牽一髮動全身。
(4)學這邊的時候剛好跟OS的分頁一起學，
因為概念十分類似，一開始非常的混亂，
沒有甚麼訣竅，只能理解定義，想通各種bit代表的意義是甚麼，
有點難簡潔說明，總之我最後的理解大概等於以下兩頁筆記，
我自己是背東西很容易錯亂的人，
所以會盡可能去了解各個名詞的基本定義再去做推演。
https://imgur.com/TjVOVv8
(/代表取商、%代表取餘數，
寫得非常之簡略，可能會讓人看不懂我在寫什麼就是了)
另一部份就是write相關的機制，write back/through、write allocate/around，
要分清楚哪些是一般的寫入policy或者write miss policy
(5)這一塊張凡講得比較少，
我自己是還有拿白算盤來看但也沒讀通，
新名詞的定義和那些應用的情境要有概念，
優缺點的分析也許還無法理解，但可以試著去想像或問人。
4.作業系統
計算量不多但知識量最大的一科，很難扼要說明，
只能說補習班/OCW有教的一定要會，
關鍵大概如下:
(1)基本名詞定義
(2)這些機制的存在是為了應付甚麼狀況?優缺點是什麼?
我自己是有乖乖看恐龍本，
例如交大今年就有考一題slab和buddy system，
補習班正課沒講，題庫班才有補充，但我當時也沒聽懂，
還好我有看恐龍就寫對了，
大概3~5年前還會考加密，
我也找了一個作後端的朋友問了一下，
在他的細心講解下我也弄懂了，不過近三年似乎都沒考。
另外大家都說台大必考分散式系統，我也入坑了但今年沒考 QQ
值得注意的是有些名詞和計組一樣但定義不同，或是長得很像但不一樣，
例如:反轉分頁表、AMAT/EMAT、SMP(白算盤有寫SMP原始定義)
如果有要去上洪逸可以考慮印mage大的筆記去，可以少畫很多圖。
5.資料結構
六科中最親民沒有之一，有唸有分代表之二，
補習班一開始不會講甚麼是array和link list，
可是卻會一直用到，如果沒寫過程式可能會滿頭問號，
我是看一些課外書/google/之前寫過C++先去了解，
跨考的話建議先去作些功課，
電機丙很愛考紅黑樹刪除，或者是AA tree的定義，
我自己是無暇顧及。
樹和排序那邊定義和操作比較繁雜，
容易搞混，是最需要下功夫的章節，
其他部分相對單純。
建立/插入/刪除操作、時間複雜度、適合應用的狀況，
如果看到名詞就能列出上述這些資訊，大概就沒問題了。
值得注意的是因為用書不同，
有些定義會有些許出入，除了最常見的root level以外(通常考卷上會寫)，
例如B-tree的定義，
Horowitz那邊習慣用max degree = m，
下限是 m/2 取 ceiling；
CLRS則是用min degree = t，
上限是 2t，並規定t>=2。
後者的定義會沒有2-3 tree，
而且一個min degree會唯一對應到一種max degree，
交大今年有一題原本預設的答案就是依據後者，
後來有人寫疑義去更正，才開放答案。
6.演算法
(1)時間複雜度
(2)Divide & Conquer
(3)Dynamic Programming
(4)Graph
(5)NP-Complete
可能是跨考的關係，林立宇的講解我其實聽得霧煞煞，
但講義寫得很讚，一邊讀一邊思考之後收穫很多，
再去上題庫班的時候就比較清楚他在講甚麼了。
(1)資結也會教，master theory的部分在中央離散偶爾也會用到，
一些考古考過的特殊題型也都會算就沒什麼問題了，
要注意的是f(n)=O(g(n))這種，
兩邊取log或者擺到指數會有甚麼影響要會分析，蠻常有人卡在這邊的，
另外，離散的遞迴有時候也可以拿來解這些題目。
(2)基本概念很容易懂，但最難的是難在設計merge步驟。
(3)跟(2)很類似，主要是演算法的設計比較需要動腦，
隨著問題的複雜度增加，DP的作法也會複雜很多，
例如交大去年考的DP我就看不是很懂。
另外要注意OBST的定義，Horowitz和CLRS定義有些許出入。
(4)基本演算法一定要會，再來就是一些變形，
例如無環、有權重的有向圖最短路徑可以怎麼做比較快?
Johnson的reweight怎麼作? (這個跟高中物理的位能概念其實很相似)
(5)何謂P? 何謂NP? 何謂NPC? 何謂NP-Hard?
證明某問題是NPC的基本步驟：
說明該問題屬於NP&找一個NP-Hard問題polynomially reduced至此問題。
polynomially reduce的意涵是表達哪一個問題相對簡單/複雜?
證明的部分行有餘力再看，難都是難在reduce，
臺大今年有考一題subset sum和vertex cover的問題，
有看過類似的證明就會知道怎麼算。
五、其他碎碎念
1.一開始想考是因為就業取向沒錯，
但在寫C++那段時間，認識的學長遠端(他在美國)稍微教了我演算法的概念，
讓我開始覺得資工很有趣，實際開始準備考試之後，
也覺得這些存在各種用邏輯解決問題的學科很棒。
例如以前唸化工，有些萃取/蒸餾要多加入甚麼試劑才會讓效果最好都是研究結果，
書上也不會寫為甚麼，因為這不是基於某種定義或者設計所衍生的性質，
當然也不是說化工沒有邏輯，只是有太多自然科學知識的要素了，
沒辦法在白紙上做簡單推演就能得到結論。
而計算機科學在這一塊就非常明確，圖畫一畫，舉一些例子就可以做思考，
定義這一種資料結構要怎麼操作，這種資料結構就會有甚麼性質；
有負邊長通常不採用Dijkstra，因為得出來的結果無法保證正確...等等。
2.斷捨離，我自己除了放鬆用的休閒電動以外，
吉他不彈了、社交減量、LOL積分不打了、餓了就吃東西(超肥)、
原本記帳的習慣放掉，因為準備考試的壓力和心智消耗很高，
能避免耗費精神在其他事情上就避免。
至於去年六月初被分手，廢了一個多禮拜甚麼都不想做，這倒是個意外，
總之如果原本沒有交往對象，建議就是保持這樣直到考完。
3.加入讀書會，雖然我平常唸書都是自己去圖書館，
但在mage大建立的telegram群組裡面和大家討論問題，
收穫蠻多的，別人的問題也有可能是你的問題。
就算是回答別人的問題，也可以從中審視自己的觀念是否正確?
同時，也能結識一些朋友在考場互相照應。
4.研究所考試遠比大學學測/指考累超多，考一所就是一天，
2/1開始就是台大兩天，接著考交大清大，
2/4考完清大之後我就能量耗盡，直接開始打電動，
打到2/9去考中央(這中間只寫了一回去年的中央數學考古題)，
接著就是打電動打過年等放榜。
5.有些人可能會覺得自己資質駑鈍之類的考不上，我是覺得還好，
因為我也蠻駑鈍的，例如以前高中很喜歡物理，
算了很多題目，但連物奧初選都考不過；
國中高中都有去考資優班，結果通通落榜XD
高一剛開始數學被電到流湯，於是決定靠寒假努力，
直接拿下學期的課本來啃，買參考書練習題目，
不會就去問老師(剛好他是行政人員寒假有上班)，
才開始過得比較順利，後來指考數甲99.5；
大學時代，微積分拼命唸，結果期中考考出來，
被一個幾乎都沒來上課，都跑去佔球場的同學海放，
在考前，印象中只有看到他坐著拿平板在看微積分課本。
6.身為跨考仔，我當初看板上心得文也是看得霧煞煞，
這些學科裡的名詞到底是什麼?
如果有心想要準備的話，不要因為這樣就卻步。
7.比起時間分配，進度的規劃更重要。
8.聽得懂、理解概念只是第一步，真的開始做題目才會有更深刻的體會。
9.想到再說(希望錯字沒有太多，晚點再檢查一次)
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 61.63.109.219 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/graduate/M.1615204762.A.B49.html
※ 編輯: ssssandrew (27.242.97.53 臺灣), 03/08/2021 20:03:49
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我那年前面的志願序依序就是物理電機材料資工化工(前三個順序有點忘記)，
我記得我大概多對個一題就變成資工系這樣，英文太爛只有70左右吧，
出來工作後是有點後悔當初沒有填清交資工之類的，繞了一大圈，
但畢竟後悔不能改變甚麼，考研究所還比較實在。
※ 編輯: ssssandrew (61.63.109.219 臺灣), 03/09/2021 20:05:37
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是台大 我們系上蠻多人都逃離化工的
以我這屆來說很多人畢業就應屆或隔年考去醫牙了
就我所知幾年前也有兩位考進資工所 現在可能都要畢業了
※ 編輯: ssssandrew (61.63.109.219 臺灣), 03/10/2021 00:59:12
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我沒有個別問過 但聽說過幾個理由
1.沒興趣 2.認為其他行業的工作型態or待遇比較符合自己的期待
我自己的狀況就如這篇文所說的，
好的工作機會通常都是給碩士，
但我對於唸化工所是興趣缺缺，
又不想就這樣頂著化工學士學歷，接受不喜歡的工作和待遇一輩子。
我還是有很多化工本行的同學看起來過得蠻舒適的啦，所以這完全就是看個人。
※ 編輯: ssssandrew (61.63.109.219 臺灣), 03/10/2021 01:18:56
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