
選擇 TKB 的理由
TKB在全台都有據點可以上課,讓在外縣市就學的我平時能在學校附近學習考研科目,
而寒暑假回到家鄉時也能夠隨處學習。
TKB的另一個優點就是能夠自由的分配自己上課的時間,調節自己進度的快慢,
不會因為老師上課節奏太快就跟不上,也不會因為老師上課節奏太慢就拖累學習進度。
所以非常推薦選擇TKB。
成大資工研究所考試準備方法/時間安排
考科準備
時間不足的情況下建議先跳過Jordan form之後有時間再回來補,
但是Cayley-Hamilton要記得讀很簡單題目通常搭配高中餘式定理。
比較常考的線性映射、對角化、內積、內積算子與應用的定義定理一定要記熟,
最好能夠會自己證明。算反矩陣、矩陣分解、對角化和正交化,
這些有固定作法的題目一定要能夠快速且熟練流程。
這門科目的章節大部分都不連貫,需要常常練習保持熟悉度。
數論、排列組合、生成函數和圖論是最常考的單元。
特別是圖論,一定要把各個名詞的定義記熟,根據定義去理解定理,
遇到不直觀的定理可以去多畫圖幫助自己理解。
如果要考清大和成大要把有限狀態機看熟,至少知道看到狀態圖要知道下個狀態要怎麼跑。
最常考的章節就是Pipeline和Cache,如果時間不夠一定要把這邊看熟再去考試。
在準備計組時盡量跟著簡報的圖片去跑流程,能夠加深印象幫助理解。
特別是跑Single Cycle Machine要知道不同的暫存器往哪邊走,
Pipeline Machine的時候要知道指令在哪個clock會在哪個stage分清楚有無forwarding、
branch在哪決定跳不跳,才能知道發生hazard需要暫停幾個clock。
要分清楚不同的專有名詞代表的含意,不同問題的基本定義,程式碼追蹤都要熟悉。
把上課講義和筆記讀熟,多練習題目即可。
寫考古時如果遇到上課沒有教過的內容或是上課聽不太懂的地方,建議去翻恐龍本講的很詳細。
基本的時間複雜度不論是迭代法或是master theorem都要熟練。
BST和advanced tree的定理都要記熟,同時這些樹的插入刪除,也都要熟練。
Hash table也幾乎都是送分題只要掌握好題目給定的規則細心地做就能得分。
Sorting的部分通常會考Bucket sort操作,以及比較不同排序演算法的時間複雜度和是否stable要記熟。
圖論的部分,通常會考演算法,要知道怎麼跑MST、SP。
講義的內容基本上都是精華,能夠全部讀完和寫完是最好不過的。
重點在DP的遞迴定義,怎麼去跑演算法或是設計演算法得出答案。
圖論有特別轉換的題型要注意。
NPC的定義一定要記熟,考選擇判斷都是從定義和觀念出發就能得到答案。
清大要特別注意近似演算法,不一定要會證明,不過至少要把結論記熟。
心路歷程
準備考研的這段過程,就如同黃子嘉老師在第一堂課講的一樣,這是一場馬拉松。
我理解到的這句話是準備期間不要太受到身邊同學的影響,每個人都有自己的進度,
只要好好維持自己的步調,堅持不懈,最終也會跑到終點的。
準備的前期,我的進度普遍落後我身邊的同學,時常會為此感到焦慮。
但我仍然堅持自己的步調,即使進度慢也要確保自己讀熟每個內容,絕不囫圇吞棗。
事實上也證明,雖然我讀得很慢,但也能夠在考前讀完並獲得不錯的成績。
而準備考試的後期,也是最容易懷疑自己產生放棄念頭的階段,這時候一定要切記,
不要把自己逼得太過緊繃,要適時的給自己放鬆多找朋友聊聊天,重新回到較好的狀態,持續到考完試為止。
大碩資工所師資推薦:離散數學&線性代數-林緯
在準備考研的過程中,我最想感謝的就是張凡老師。
在資工所的考科中,我最沒有信心的科目就是計算機組織與結構這門科目。
張凡老師在教計組這門課時,非常的詳細由淺入深,完全是零基礎也能夠聽得懂的程度。
除此之外,張凡老師在補充課程中,也給予非常多的資源,份量完全不會亞於正課。
老師的上課簡報也做得非常詳細,自己閱讀時就好像老師在旁邊一樣,
能夠一步一步的推演過程,非常適合自己複習。
另外老師也在上課時,也會不時的灌輸心靈雞湯,讓備考壓力很大的我們能夠減少心中的不安。
只要跟著老師的腳步按部就班,就能夠學好計組,戰勝考研。
大碩資工所課程推薦
課名 | 師資 | 試聽 |
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資工所
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TKB師資
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線性代數
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黃子嘉老師
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離散數學
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黃子嘉老師
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計算機組織與結構
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張凡老師
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作業系統
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洪逸老師
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資料結構
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洪逸老師
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演算法
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林立宇老師
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