選擇 TKB 的理由
我選擇TKB，最主要的原因就是它給了我一個彈性又有效率的學習環境，
讓我可以依照自己的步調來準備考試，不會被時間或地點限制住。
線上課程是我最喜歡的一點，因為有時候真的沒辦法每天到補習班上課，
但有了線上課程，我可以隨時隨地複習，遇到不懂的地方還能重播，不用擔心一堂課沒跟上就落後進度。
再來，的師資真的很強，網路上資工所都推薦TKB，老師們講解清楚，
不會只教死板的解法，而是讓我真的理解題目在考什麼，學起來比較輕鬆，也更容易記住重點。
而且老師們都很有耐心，遇到問題去問，他們都會詳細解釋，感覺真的很用心。
最後，TKB和數位學堂有多時段上課，這對於需要兼顧學校課業或工作的我來說，真的很重要。
不管是白天、晚上還是假日，都有課可以選，
讓我可以按照自己的時間安排，不用擔心錯過重要的進度。
資工所考試準備方法/時間安排
考科準備方法
線性代數的各個單元之間有很強的連貫性，
因此建議從基礎的向量空間、矩陣運算開始學習，
並且多次複習，確保理解每個概念之間的關聯。
熟讀講義與課本內容，並且搭配題目練習，會讓概念更加清晰。
尤其在解題時，嘗試從幾何的角度來理解矩陣變換與線性變換，
能夠加深記憶，也讓解題更具直覺性。
離散數學的考試範圍廣，但通常前幾章的內容比較常考，
因此可以先將心力放在邏輯、集合、遞迴、計數等基本概念上。
對於較後面的群論與代數部分，可以在時間充裕時補強。
鴿籠原理與遞迴關係的考題類型變化多端，建議多做題目，
熟悉各種變化形式，這樣在考試時遇到類似題型能更快反應。
演算法的學習可以跟著林立宇老師的講義，
內容已經非常充足，涵蓋了考試所需的重要概念。
如果覺得某些演算法比較抽象，例如動態規劃、分治法等，
可以上網找視覺化演練，透過動畫或互動式學習資源來輔助理解，
這對於掌握時間與空間複雜度分析也很有幫助。此外，
建議搭配 LeetCode、Codeforces 等刷題網站，實際寫幾題強化概念。
這是六科中內容最龐雜的科目之一，
許多概念在學習後可能很快就忘記，因此需要反覆複習。
建議一開始學習時，先把所有內容快速瀏覽一遍，對整體概念有個初步的理解，
之後再針對容易遺忘的部分深入複習。
像是管線化、快取記憶體、指令集架構等概念，都需要透過多次練習與回顧來鞏固記憶。
另外，學習這門科目時，可以試著在腦海中建立電腦運作的整體架構，
理解各個組件如何協作，這樣能讓學習變得更有系統性。
洪逸老師的課程內容與考試範圍高度契合，幾乎就是照著考試內容來教，
所以只要跟著老師的課程與講義學習，理解各種系統的交互關係，就能拿到高分。
學習時，除了背誦各種演算法與機制（如排程演算法、記憶體管理等），
更要試著理解它們在實際作業系統中的應用，這樣不管是選擇題還是申論題都能更快作答。
此外，可以在 Linux 環境中嘗試執行一些系統指令，如 ps, top, fork() 等，
來實際體驗作業系統的運作方式，這樣學習效果會更好。
這科的準備方式可以完全跟著洪逸老師的講義來學習，
內容已經涵蓋了考試重點，尤其是 高等樹（如 AVL 樹、紅黑樹、B 樹），
這部分在考試中通常占比較大的比重，所以務必要熟練。
建議將講義重複讀好幾遍，並且搭配手寫練習，
確保自己能夠靈活應用資料結構的各種操作，例如樹的插入、刪除與平衡調整等。
只要多做幾次題目，這部分其實相對容易拿分。
此外，熟悉堆疊、佇列、圖的基本操作與應用，確保考試時能夠快速解題。
時間安排
先以看完並粗略寫完講義的習題為主，建立基礎概念，確保對各科有初步的理解。
在這個階段，不需要鑽研太難的題目，而是以熟悉知識點為目標，建立整體學習框架。
開始深入學習 各科的原文書，加強理論基礎。
資料結構的部分可直接跳過原文書，演算法則挑選較具代表性的習題來練習，
其他科目則盡量完成原文書上的習題，以確保自己能夠掌握核心概念。
進入第二輪複習，這時候要開始 重寫講義上的習題，確保自己已經熟悉各章節內容，並針對薄弱環節加強理解。
進入 題庫班學習，並完整寫完題庫班提供的習題。這個階段的目標是強化解題速度與熟練度，提升應試能力。
剩 70 天時，開始寫考古題，每天至少寫一年的試題，並檢討到完全理解為止。
剩 20 天時，回顧之前錯過的題目，確保不再犯相同的錯誤，以最好的狀態迎接考試。
大碩資工所師資推薦：林緯/張凡
感謝老師這段時間的辛苦教導，讓我在學習的過程中受益匪淺。
老師的課程內容不僅深入淺出，還能夠結合實際應用，讓我們更容易理解和吸收。
您的講解方式總是條理清晰，遇到較為複雜的概念，
也能夠透過不同的例子幫助我們理解，讓學習變得更加有趣且充滿收穫。
特別感謝老師不僅在課堂上細心教導，還願意在課後繼續解答我們的疑問。
無論是課堂上的問題，還是課後自習時遇到的困難，
只要向老師請教，老師總是耐心地解釋，甚至在網路上也能夠私訊請教，
這讓我們在學習的過程中能夠獲得更多的幫助，不會因為一時的困難而停滯不前。
這種願意為學生付出的精神，讓我深感敬佩與感激。
此外，老師的教學不僅是傳授知識，更是一種啟發式的學習方式。
您總是鼓勵我們思考，而不是單純地記憶公式和解法，
這讓我們在面對不同題型時更能靈活應對，而不是只會機械式地套用公式。
這種學習方式，不僅幫助我們在考試中表現更好，也讓我們對學習產生更深層次的興趣。
衷心感謝老師的辛勤付出與耐心教導，您的幫助讓我能夠更加自信地面對學習上的挑戰。
我相信在您的指導下，我一定能夠不斷進步，朝著自己的目標邁進！
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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我們將會根據你的回饋，提供最適合你的課程資訊，或是為你安排試聽的機會。
請記住，我們的目標是協助你獲得最佳的學習體驗，因此，你的需求和意見對我們來說非常重要。
無論你的問題或需求為何，我們都會盡全力來協助你。
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