選擇 TKB 的理由
其實也算是巧合吧，當時在學校聽課時，剛好有TKB的校招人員進來做宣傳，
在宣傳會上，不但有好吃的披薩和可樂能享用外，校招人員也是熱心的幫我回答各種有關升學、考研的疑問。
加上聽朋友學長說自行準備常常會很沒有方向、無最新考古題解答支援後，
更加下定決心要透過老師們的幫助一鼓作氣考上，因緣際會下，便選擇了TKB。
陽明交大資工研究所考試準備方法/時間安排
考科準備
洪逸老師教學其實已經非常詳細了，且在課堂上常常會帶領大家實際畫出圖形(如二元數、堆疊等)
並依據題目要求一步步畫出來給大家看，主要還是對於各種結構之定義要熟悉(如紅黑樹之定義)，
最基本的插入/刪除一定要會，再來便是大量的題目練習，只要能做到看到題目，
手會自己動起來解答而不是經由大腦思考時，相信準備是足夠了。
相比於資料結構的課程量，演算法這塊真的非常少，且老師上課會以較快的速度帶過，
因此我會建議沒時間的人先讀以下重點:第一章的複雜度分析，務必訓練到看程式碼能分析出來，
再來就是遞迴方程式用master theorem解以及第四章的圖論，
舉凡找最短距離之演算法(dijkstra,bellman ford johnson)
都要了解過程以及minimal span tree的兩種方法(kruskal,prim)也要會，
其他則是還好，至於題目練習，練每章節後面前30-40題已足夠。
將老師的講義看完，而且不是說粗略讀過就好，是要將每個名詞的意思全部記熟，相較於其他科目，
我認為本科更偏向背科，跟英文一樣，你看得越多，對相關名詞或知識越了解，
那你解題目就越得心應手，畢竟考題常常將看起來相似度很高的名詞放一起給你選，
這時候懂得它們之間的差異顯得尤為重要。
非常種觀念的一個科目，務必務必照著老師的投影片從頭開始念一遍，
因為本科目的前後章節有一定的連貫性，一定要先了解基本知識，
(如記憶體位址、big/small endian、byte address以及byte addressing差別、二進制數字表示等)
才能繼續下去，還有老師投影片的題目上課帶完一遍回家或考前一定要在自己做一遍，務必弄懂。
名詞的定義議定要清楚，不然會不知道題目要你做什麼，再來就是大量的題目練習，
畢竟熟能生巧，結合這次考試的經驗，離散數學出題情境非常多元化，
寫考古也不一定能抓住完整的出題方向，但經過練習後，
相信你的反應速度(看到題目知道它在考哪個主題的速度)也會變快，
這在分秒必爭的數學考試中非常重要。
跟計算機組織一樣，一定要從頭開始唸起，至少也要從第三章開始看，
因為本科目的連貫性是六科中最重的。
後面五、六章甚至第八章要求讀完前七章才能看懂那麼一點，
因此我推薦這科要提早準備，因為東西真的蠻多的。
再來題目部分，其實考得不難，大部分只要有看過病知道解法，只要不算錯，都是輕鬆拿分的，
主要比的就是誰看的範圍廣以及誰算得快而已，因此準備方向一樣是大量練習提升速度，
還有若是使用子嘉老師的書，寫easy部分的題目就夠了，不會考那麼難。
心路歷程
其實一開始高中時我從沒有想過要讀資工系，畢竟高中時沒有接受過相關教育。
真正讓我萌起對城市的興趣是在大一時，當時我們化工系有必選計算機概論，
看著只要敲敲鍵盤，就能使電腦為我們服務，也讓我很有成就感，於是愈念愈有興趣，便興起了轉資工的念頭，
可惜天不遂人願，兩次大學期間申請轉系都因成績不夠高被擋下，秉持著大學讀不了資工那就研究所再念的想法，
我想著必須先強化自己的基礎才行，不然去唸研究所也是推人後腿，花了兩年半修了資工系大學部約莫50學分的課程，
期間邊學邊報名TKB補強自己，最終得以如願以償。
自己今年2月考試，去年6月底開始認真念書，每天隨機兩科輪流觀看，降低重複感，
一天念書約6-8小時對我而言其實已經很多，將現下線上課程上完約10月底，
再來就是每科的後面題目盡量刷過一遍，能寫多少是多少，有不懂的，再回去翻筆記或重聽線上課，
確保自己的觀念建立，最後12月底到考前刷考古題，將所希望的學校的題目前10年都寫一遍，
把它們出題方向抓個大概，並配合詳解反覆熟讀，錯的題目特別複習，最後就是保持平常心上考場去。
最後，我也想勉勵大家，不要放棄，像我這樣子背景不純正的人都有勇氣報名了，還有什麼好怕的呢？
如果別人不認可我們，那就繼續加強自己的實力，人生只有一次，沒有理由不照自己的心願前行，
你想要，你努力，你終將得到成果，此時那些質疑你的人，將再也沒有理由阻擋你的崛起了。
大碩資工所師資推薦：計算機組織&結構-張凡
老師教學脈絡清晰，投影片章節分門別類依據各章節整理而成，不會跳來跳去，
使得我們學到的是一整個由淺至深，系統性的學習。
老師上課風趣輕鬆，講解淺顯易懂，善於使用最簡單的語言帶你了解原文書中複雜的觀念，
以前書中讀不懂、不得要領的地方，聽完老師一席話，都會有一種茅塞頓開的感覺。
此外，老師的投影片也是很用心在整理，即便簡潔如原文書中的一張圖，
老師也會不厭其煩的分成多張流程圖步步分解原理、步驟讓同學完全了解，
這點也是張凡老師跟別人不一樣的地方。
老師人很親切，有不懂的地方歡迎隨時跟他請教，
其實老師是非常願意傾囊相授的，即便到了下課時間也是如此。
因此我在此大力推薦:但凡想升學、學好計算機架構的同學，那張凡老師絕對是不二人選!
大碩資工所課程推薦
| 課名 | 師資 | 試聽 |
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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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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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