計算機專業保研攻略（二）：研究方向與複習規劃（必看幹貨）

目錄

• 寫在最前
• 讀研的研究方向有哪些？
• • 人工智能（AI）
  • • 機器學習（Machine Learning）
    • 資料挖掘（Data Mining）
    • 計算機視覺（Computer Vision）
    • 自然語言處理（Natural language Processing）
    • 資訊檢索（The Web & information retrieval ）
  • 系統（System）
  • • 計算機體系結構（Computer architecture）
    • 計算機網絡（Computer Network）
    • 網絡安全（Cyber Security）
    • 資料庫（Database）
    • 嵌入式系統（Embedded & real-time systems）
    • 高性能計算（High-performance computing）
    • 作業系統（Operating systems）
    • 軟體工程（Software Engineering）
  • 理論（Theory）
  • • 計算複雜性（Algorithms & complexity）
    • 密碼學（Cryptography）
  • 交叉學科（Interdisciplinary Areas）
  • • 計算生物學與生物資訊學（Comp. bio & bioinformatics）
    • 計算機圖形學（Computer graphics）
    • 人機互動（Human-computer interaction）
    • 機器人（Robotics）
    • 可視化（Visualization）
• 複習規劃
• • 你的競争力展現在哪些方面？
  • • 大學學校+專業排名
    • 英語能力
    • 科研經曆
    • 導師的認可
    • 機試成績
    • 獲獎經曆
  • 如何提高個人競争力？
  • • 成績排名
    • 機試能力
    • 項目經曆
  • 如何複習專業課？
  • • 資料庫系統
    • 高數
    • 作業系統
    • 資料結構
    • 計算機算法
  • 如何複習英語？

寫在最前

計算機專業保研攻略（一）：個人定位與院校推薦（必看幹貨）

我在大三之前也和大多數同學一樣，對自己保研應該選擇什麼研究方向、以及如何全方面複習而困惑不已。這一篇部落格，我想就這兩個方面做一些分享。

讀研的研究方向有哪些？

人工智能（AI）

機器學習（Machine Learning）

專門研究計算機怎樣模拟或實作人類的學習行為，以擷取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。

資料挖掘（Data Mining）

資料挖掘是指從大量的資料中通過算法搜尋隐藏于其中資訊的過程。資料挖掘通常與計算機科學有關，并通過統計、線上分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統（依靠過去的經驗法則）和模式識别等諸多方法來實作上述目标。

計算機視覺（Computer Vision）

計算機視覺是一門研究如何使機器“看”的科學，更進一步的說，就是是指用攝影機和電腦代替人眼對目标進行識别、跟蹤和測量等機器視覺，并進一步做圖形處理，使電腦處理成為更适合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像。

自然語言處理（Natural language Processing）

自然語言處理主要應用于機器翻譯、輿情監測、自動摘要、觀點提取、文本分類、問題回答、文本語義對比、語音識别、中文OCR等方面。

資訊檢索（The Web & information retrieval ）

資訊檢索有廣義和狹義的之分。廣義的資訊檢索全稱為“資訊存儲與檢索”，是指将資訊按一定的方式組織和存儲起來，并根據使用者的需要找出有關資訊的過程。狹義的資訊檢索為“資訊存儲與檢索”的後半部分，通常稱為“資訊查找”或“資訊搜尋”，是指從資訊集合中找出使用者所需要的有關資訊的過程。狹義的資訊檢索包括3個方面的含義：了解使用者的資訊需求、資訊檢索的技術或方法、滿足資訊使用者的需求。

系統（System）

計算機體系結構（Computer architecture）

計算機體系結構是指根據屬性和功能不同而劃分的計算機理論組成部分及計算機基本工作原理、理論的總稱。其中計算機理論組成部分并不單與某一個實際硬體相挂鈎，如存儲部分就包括寄存器、記憶體、硬碟等。

計算機網絡（Computer Network）

計算機網絡是指将地理位置不同的具有獨立功能的多台計算機及其外部裝置，通過通信線路連接配接起來，在網絡作業系統，網絡管理軟體及網絡通信協定的管理和協調下，實作資源共享和資訊傳遞的計算機系統。

網絡安全（Cyber Security）

網絡安全是指網絡系統的硬體、軟體及其系統中的資料受到保護，不因偶然的或者惡意的原因而遭受到破壞、更改、洩露，系統連續可靠正常地運作，網絡服務不中斷。

資料庫（Database）

資料庫是“按照資料結構來組織、存儲和管理資料的倉庫”。是一個長期存儲在計算機内的、有組織的、可共享的、統一管理的大量資料的集合。目前的研究熱點多集中于新興的分布式資料庫。

嵌入式系統（Embedded & real-time systems）

嵌入式系統由硬體和軟體組成．是能夠獨立進行運作的器件。其軟體内容隻包括軟體運作環境及其作業系統。硬體内容包括信号處理器、存儲器、通信子產品等在内的多方面的内容。

高性能計算（High-performance computing）

高性能計算(HPC) 指通常使用很多處理器（作為單個機器的一部分）或者某一叢集中組織的幾台計算機（作為單個計算資源操作）的計算系統和環境。

作業系統（Operating systems）

作業系統（OS）是管理計算機硬體與軟體資源的計算機程式。作業系統需要處理如管理與配置記憶體、決定系統資源供需的優先次序、控制輸入裝置與輸出裝置、操作網絡與管理檔案系統等基本事務。作業系統也提供一個讓使用者與系統互動的操作界面。

軟體工程（Software Engineering）

軟體工程是一門研究用工程化方法建構和維護有效的、實用的和高品質的軟體的學科。它涉及程式設計語言、資料庫、軟體開發工具、系統平台、标準、設計模式等方面。

理論（Theory）

計算複雜性（Algorithms & complexity）

計算複雜性理論是理論計算機科學的分支學科，使用數學方法對計算中所需的各種資源的耗費作定量的分析，并研究各類問題之間在計算複雜程度上的互相關系和基本性質，是算法分析的理論基礎。

密碼學（Cryptography）

密碼學是研究編制密碼和破譯密碼的技術科學。研究密碼變化的客觀規律，應用于編制密碼以保守通信秘密的，稱為編碼學；應用于破譯密碼以擷取通信情報的，稱為破譯學，總稱密碼學。

交叉學科（Interdisciplinary Areas）

計算生物學與生物資訊學（Comp. bio & bioinformatics）

計算生物學（Computational Biology）是生物學的一個分支，是指開發和應用資料分析及理論的方法、數學模組化和計算機仿真技術等，用于生物學、行為學和社會群體系統的研究的一門學科。生物資訊學(Bioinformatics)是研究所學生物資訊的采集、處理、存儲、傳播，分析和解釋等各方面的學科，也是随着生命科學和計算機科學的迅猛發展，生命科學和計算機科學相結合形成的一門新學科。

計算機圖形學（Computer graphics）

計算機圖形學(CG)是一種使用數學算法将二維或三維圖形轉化為計算機顯示器的栅格形式的科學。簡單地說，計算機圖形學的主要研究内容就是研究如何在計算機中表示圖形、以及利用計算機進行圖形的計算、處理和顯示的相關原理與算法。

人機互動（Human-computer interaction）

人機互動、人機互動（英文：Human–Computer Interaction或Human–Machine Interaction，簡稱HCI或HMI），是一門研究系統與使用者之間的互動關系的學問。

機器人（Robotics）

機器人具有感覺、決策、執行等基本特征，可以輔助甚至替代人類完成危險、繁重、複雜的工作，提高工作效率與品質，服務人類生活，擴大或延伸人的活動及能力範圍。

可視化（Visualization）

可視化（Visualization）是利用計算機圖形學和圖像處理技術，将資料轉換成圖形或圖像在螢幕上顯示出來，再進行互動處理的理論、方法和技術。

以上内容參考自知乎。

複習規劃

首先，一個很重要的問題就是，保研er的競争力展現在哪些方面？

了解了這個問題，我們才能明确要從哪些方面進行努力。

你的競争力展現在哪些方面？

大學學校+專業排名

大學學校與專業排名往往是敲門磚

可能在真正的考核中，成績排名并不見得很重要，因為大家成績可能都很好，但成績排名直接決定你是否能夠過材料初審，能否過第一關。

英語能力

英語的聽說與閱讀能力毫無疑問是任何學校與院系都會考察的.

對于想前往頂尖學校的同學，大學英語六級是必須的。

科研經曆

科研經曆可以讓其他老師知道你是否有科研的基本素養與能力。

科研經曆不是必需品，但毫無疑問是一個巨大的加分項。

導師的認可

部分學校導師對錄取的話語權極大。

老師的認可與許諾可能比面試時的表現情況更為重要。

機試成績

機試成績是考核過程中繞不過去的一道坎。

機試成績往往在最終成績占一定比例，而且因為機試成績極容易拉開差距，是以對最終成績的影響極大。面試過程中，很多老師會直接根據機試成績直接打分，是以機試成績也會無形中極大地影響你的面試成績。

獲獎經曆

獎學金、個人表彰等證書可能隻是錦上添花的作用。含金量高的競賽獎項是很大的加分項。

如何提高個人競争力？

成績排名

• 對于絕大多數人來說，能否推免現在心中就已經有答案了。
• 通過各種管道了解一下目前專業的成績排名情況與分數差。
• 對于成績排名比較穩定的人，大可不用太在意學業課程了，要将心思放在提升自己的其他方面。
• 對于排名不太穩定，例如在保研線的邊緣，或者極有可能第1變第2甚至變第4，則自然要認真學好每一門課，穩住或提升自己的排名。
• 其他同學需要自行權衡排名的進步與項目、競賽等其他方面哪個對自己整體的幫助更大。比如，對于排名20的同學，努努力能到17名，意義遠不如發表一篇論文。

機試能力

• 保持刷題的習慣，比如LeetCode，北大OJ等平台。
• 如果是ACMer，可以不用再看下面的内容了。如果不是，需要重視。
• 短期内不大可能迅速取得ACM獎項，但可以多去嘗試CCF CSP、PAT等成績認證。取得一個滿意的認證成績，對保研的幫助極大。比如CSP在北航的複試中很有幫助。
• 推薦參考書：《算法筆記》、《算法競賽入門經典》。
• 常考模闆題：最短路徑，DFS，BFS，MST，分治，KMP，快速幂，二分，并查集等全會。
• 熟練掌握C++中的STL。

項目經曆

• 對于想去較好學校的人，如果到現在科研經曆或者項目經曆還是一片空白，請馬上去聯系本院的在學術上有所成果老師，讓本院的老師指導你去做一些簡單的科研或者項目。
• 多去實驗室，多請教實驗室的研究所學生學長學姐，看能不能幫忙做一些簡單的工作。不要怕不好意思，不要嫌麻煩。
• 論文不是必需品，但最好還是能有一兩段像樣一點的科研經曆，能夠說出科研項目的原理，并且能夠清楚地說明自己在從中做了什麼。
• 多了解一下現在學術前沿的情況，不一定要去讀多少篇論文，至少要知道大夥兒在幹啥。比如如果報名了計算機視覺方向，至少需要知道計算機視覺是要解決什麼問題、國内外都在研究什麼熱點、有哪些經典的方法。

如何複習專業課？

這裡我列舉一些保研面試中的常考知識點。如果時間充足，當然最好是系統複習。如果時間不夠，可以優先複習如下知識點。

在這裡我隻是根據我的經驗列舉了部分考點，歡迎大家在評論區補充。

資料庫系統

• 正确性：關系資料模式、三級模式二級映像
• 完整性：完整性限制（實體、參照、使用者定義的完整性）、資料庫範式
• 簡單性：結構化查詢語言SQL
• 性能：索引

• 安全性：故障處理

  抓住以上五個基本問題，就了解了資料庫系統的大部分知識點。

高數

• 積分
• 梯度
• 微分中值定理
• 矩陣、矩陣運算
• 大數定律
• 中心極限定理
• 條件機率與貝葉斯公式
• 協方差與相關系數

作業系統

• 程序與線程
• 同步與異步
• 阻塞與非阻塞

• 緩沖區溢出

  緩沖區溢出是指目前計算機向緩沖區填充資料時超出了緩沖區本身的容量，溢出的資料覆寫在合法資料上。可能造成程式崩潰，導緻拒絕服務，或跳轉并執行一段惡意代碼（緩沖區溢出攻擊）。造成緩沖區溢出的主要原因是程式中沒有仔細檢查使用者輸入。

• 死鎖

  在兩個或多個并發程序中，如果每個程序持有某種資源而又等待其他程序釋放它或它們現在保持着的資源，在未改變這種狀态之前都不能向前推進，稱這一組程序産生了死鎖。

• 死鎖産生的條件

  互斥、占有并等待、非搶占、循環等待

• 分頁與分段

• 程序排程政策

  FCFS、SJF、優先級算法、時間片輪轉、彩票排程

• 頁面置換算法

  最佳置換、先進先出、最近最久未使用、時鐘

• 磁盤排程

  先來先服務、最短尋道時間優先、SCAN、LOOK

• 程序通信方式

資料結構

• 線性表
• 棧
• 隊列
• 字元串
• 連結清單
• 順序表
• 多元數組
• 樹
• 堆
• 圖

計算機算法

• 排序算法
• 最短路徑算法
• 貪心算法
• 動态規劃算法
• 遞歸
• 搜尋算法
• P問題、NP問題

如何複習英語？

保持背單詞、練習口語的習慣。除此之外，需要準備好如下問題的英文回答：

• 自我介紹
• 履歷中的所有項目介紹
• 履歷中項目所使用的所有方法
• 大學學校介紹
• 大學學校所在城市介紹
• 家鄉介紹
• 為什麼想要報考我們學校？
• 常見算法介紹：排序算法、貪心算法、動态規劃算法

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