计算机专业保研攻略（二）：研究方向与复习规划（必看干货）

目录

• 写在最前
• 读研的研究方向有哪些？
• • 人工智能（AI）
  • • 机器学习（Machine Learning）
    • 数据挖掘（Data Mining）
    • 计算机视觉（Computer Vision）
    • 自然语言处理（Natural language Processing）
    • 信息检索（The Web & information retrieval ）
  • 系统（System）
  • • 计算机体系结构（Computer architecture）
    • 计算机网络（Computer Network）
    • 网络安全（Cyber Security）
    • 数据库（Database）
    • 嵌入式系统（Embedded & real-time systems）
    • 高性能计算（High-performance computing）
    • 操作系统（Operating systems）
    • 软件工程（Software Engineering）
  • 理论（Theory）
  • • 计算复杂性（Algorithms & complexity）
    • 密码学（Cryptography）
  • 交叉学科（Interdisciplinary Areas）
  • • 计算生物学与生物信息学（Comp. bio & bioinformatics）
    • 计算机图形学（Computer graphics）
    • 人机交互（Human-computer interaction）
    • 机器人（Robotics）
    • 可视化（Visualization）
• 复习规划
• • 你的竞争力体现在哪些方面？
  • • 本科学校+专业排名
    • 英语能力
    • 科研经历
    • 导师的认可
    • 机试成绩
    • 获奖经历
  • 如何提高个人竞争力？
  • • 成绩排名
    • 机试能力
    • 项目经历
  • 如何复习专业课？
  • • 数据库系统
    • 高数
    • 操作系统
    • 数据结构
    • 计算机算法
  • 如何复习英语？

写在最前

计算机专业保研攻略（一）：个人定位与院校推荐（必看干货）

我在大三之前也和大多数同学一样，对自己保研应该选择什么研究方向、以及如何全方面复习而困惑不已。这一篇博客，我想就这两个方面做一些分享。

读研的研究方向有哪些？

人工智能（AI）

机器学习（Machine Learning）

专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

数据挖掘（Data Mining）

数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

计算机视觉（Computer Vision）

计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。

自然语言处理（Natural language Processing）

自然语言处理主要应用于机器翻译、舆情监测、自动摘要、观点提取、文本分类、问题回答、文本语义对比、语音识别、中文OCR等方面。

信息检索（The Web & information retrieval ）

信息检索有广义和狭义的之分。广义的信息检索全称为“信息存储与检索”，是指将信息按一定的方式组织和存储起来，并根据用户的需要找出有关信息的过程。狭义的信息检索为“信息存储与检索”的后半部分，通常称为“信息查找”或“信息搜索”，是指从信息集合中找出用户所需要的有关信息的过程。狭义的信息检索包括3个方面的含义：了解用户的信息需求、信息检索的技术或方法、满足信息用户的需求。

系统（System）

计算机体系结构（Computer architecture）

计算机体系结构是指根据属性和功能不同而划分的计算机理论组成部分及计算机基本工作原理、理论的总称。其中计算机理论组成部分并不单与某一个实际硬件相挂钩，如存储部分就包括寄存器、内存、硬盘等。

计算机网络（Computer Network）

计算机网络是指将地理位置不同的具有独立功能的多台计算机及其外部设备，通过通信线路连接起来，在网络操作系统，网络管理软件及网络通信协议的管理和协调下，实现资源共享和信息传递的计算机系统。

网络安全（Cyber Security）

网络安全是指网络系统的硬件、软件及其系统中的数据受到保护，不因偶然的或者恶意的原因而遭受到破坏、更改、泄露，系统连续可靠正常地运行，网络服务不中断。

数据库（Database）

数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。当前的研究热点多集中于新兴的分布式数据库。

嵌入式系统（Embedded & real-time systems）

嵌入式系统由硬件和软件组成．是能够独立进行运作的器件。其软件内容只包括软件运行环境及其操作系统。硬件内容包括信号处理器、存储器、通信模块等在内的多方面的内容。

高性能计算（High-performance computing）

高性能计算(HPC) 指通常使用很多处理器（作为单个机器的一部分）或者某一集群中组织的几台计算机（作为单个计算资源操作）的计算系统和环境。

操作系统（Operating systems）

操作系统（OS）是管理计算机硬件与软件资源的计算机程序。操作系统需要处理如管理与配置内存、决定系统资源供需的优先次序、控制输入设备与输出设备、操作网络与管理文件系统等基本事务。操作系统也提供一个让用户与系统交互的操作界面。

软件工程（Software Engineering）

软件工程是一门研究用工程化方法构建和维护有效的、实用的和高质量的软件的学科。它涉及程序设计语言、数据库、软件开发工具、系统平台、标准、设计模式等方面。

理论（Theory）

计算复杂性（Algorithms & complexity）

计算复杂性理论是理论计算机科学的分支学科，使用数学方法对计算中所需的各种资源的耗费作定量的分析，并研究各类问题之间在计算复杂程度上的相互关系和基本性质，是算法分析的理论基础。

密码学（Cryptography）

密码学是研究编制密码和破译密码的技术科学。研究密码变化的客观规律，应用于编制密码以保守通信秘密的，称为编码学；应用于破译密码以获取通信情报的，称为破译学，总称密码学。

交叉学科（Interdisciplinary Areas）

计算生物学与生物信息学（Comp. bio & bioinformatics）

计算生物学（Computational Biology）是生物学的一个分支，是指开发和应用数据分析及理论的方法、数学建模和计算机仿真技术等，用于生物学、行为学和社会群体系统的研究的一门学科。生物信息学(Bioinformatics)是研究生物信息的采集、处理、存储、传播，分析和解释等各方面的学科，也是随着生命科学和计算机科学的迅猛发展，生命科学和计算机科学相结合形成的一门新学科。

计算机图形学（Computer graphics）

计算机图形学(CG)是一种使用数学算法将二维或三维图形转化为计算机显示器的栅格形式的科学。简单地说，计算机图形学的主要研究内容就是研究如何在计算机中表示图形、以及利用计算机进行图形的计算、处理和显示的相关原理与算法。

人机交互（Human-computer interaction）

人机交互、人机互动（英文：Human–Computer Interaction或Human–Machine Interaction，简称HCI或HMI），是一门研究系统与用户之间的交互关系的学问。

机器人（Robotics）

机器人具有感知、决策、执行等基本特征，可以辅助甚至替代人类完成危险、繁重、复杂的工作，提高工作效率与质量，服务人类生活，扩大或延伸人的活动及能力范围。

可视化（Visualization）

可视化（Visualization）是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来，再进行交互处理的理论、方法和技术。

以上内容参考自知乎。

复习规划

首先，一个很重要的问题就是，保研er的竞争力体现在哪些方面？

了解了这个问题，我们才能明确要从哪些方面进行努力。

你的竞争力体现在哪些方面？

本科学校+专业排名

本科学校与专业排名往往是敲门砖

可能在真正的考核中，成绩排名并不见得很重要，因为大家成绩可能都很好，但成绩排名直接决定你是否能够过材料初审，能否过第一关。

英语能力

英语的听说与阅读能力毫无疑问是任何学校与院系都会考察的.

对于想前往顶尖学校的同学，大学英语六级是必须的。

科研经历

科研经历可以让其他老师知道你是否有科研的基本素养与能力。

科研经历不是必需品，但毫无疑问是一个巨大的加分项。

导师的认可

部分学校导师对录取的话语权极大。

老师的认可与许诺可能比面试时的表现情况更为重要。

机试成绩

机试成绩是考核过程中绕不过去的一道坎。

机试成绩往往在最终成绩占一定比例，而且因为机试成绩极容易拉开差距，因此对最终成绩的影响极大。面试过程中，很多老师会直接根据机试成绩直接打分，因此机试成绩也会无形中极大地影响你的面试成绩。

获奖经历

奖学金、个人表彰等证书可能只是锦上添花的作用。含金量高的竞赛奖项是很大的加分项。

如何提高个人竞争力？

成绩排名

• 对于绝大多数人来说，能否推免现在心中就已经有答案了。
• 通过各种渠道了解一下当前专业的成绩排名情况与分数差。
• 对于成绩排名比较稳定的人，大可不用太在意学业课程了，要将心思放在提升自己的其他方面。
• 对于排名不太稳定，例如在保研线的边缘，或者极有可能第1变第2甚至变第4，则自然要认真学好每一门课，稳住或提升自己的排名。
• 其他同学需要自行权衡排名的进步与项目、竞赛等其他方面哪个对自己整体的帮助更大。比如，对于排名20的同学，努努力能到17名，意义远不如发表一篇论文。

机试能力

• 保持刷题的习惯，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，需要重视。
• 短期内不大可能迅速取得ACM奖项，但可以多去尝试CCF CSP、PAT等成绩认证。取得一个满意的认证成绩，对保研的帮助极大。比如CSP在北航的复试中很有帮助。
• 推荐参考书：《算法笔记》、《算法竞赛入门经典》。
• 常考模板题：最短路径，DFS，BFS，MST，分治，KMP，快速幂，二分，并查集等全会。
• 熟练掌握C++中的STL。

项目经历

• 对于想去较好学校的人，如果到现在科研经历或者项目经历还是一片空白，请马上去联系本院的在学术上有所成果老师，让本院的老师指导你去做一些简单的科研或者项目。
• 多去实验室，多请教实验室的研究生学长学姐，看能不能帮忙做一些简单的工作。不要怕不好意思，不要嫌麻烦。
• 论文不是必需品，但最好还是能有一两段像样一点的科研经历，能够说出科研项目的原理，并且能够清楚地说明自己在从中做了什么。
• 多了解一下现在学术前沿的情况，不一定要去读多少篇论文，至少要知道大伙儿在干啥。比如如果报名了计算机视觉方向，至少需要知道计算机视觉是要解决什么问题、国内外都在研究什么热点、有哪些经典的方法。

如何复习专业课？

这里我列举一些保研面试中的常考知识点。如果时间充足，当然最好是系统复习。如果时间不够，可以优先复习如下知识点。

在这里我只是根据我的经验列举了部分考点，欢迎大家在评论区补充。

数据库系统

• 正确性：关系数据模式、三级模式二级映像
• 完整性：完整性约束（实体、参照、用户定义的完整性）、数据库范式
• 简单性：结构化查询语言SQL
• 性能：索引

• 安全性：故障处理

  抓住以上五个基本问题，就理解了数据库系统的大部分知识点。

高数

• 积分
• 梯度
• 微分中值定理
• 矩阵、矩阵运算
• 大数定律
• 中心极限定理
• 条件概率与贝叶斯公式
• 协方差与相关系数

操作系统

• 进程与线程
• 同步与异步
• 阻塞与非阻塞

• 缓冲区溢出

  缓冲区溢出是指当前计算机向缓冲区填充数据时超出了缓冲区本身的容量，溢出的数据覆盖在合法数据上。可能造成程序崩溃，导致拒绝服务，或跳转并执行一段恶意代码（缓冲区溢出攻击）。造成缓冲区溢出的主要原因是程序中没有仔细检查用户输入。

• 死锁

  在两个或多个并发进程中，如果每个进程持有某种资源而又等待其他进程释放它或它们现在保持着的资源，在未改变这种状态之前都不能向前推进，称这一组进程产生了死锁。

• 死锁产生的条件

  互斥、占有并等待、非抢占、循环等待

• 分页与分段

• 进程调度策略

  FCFS、SJF、优先级算法、时间片轮转、彩票调度

• 页面置换算法

  最佳置换、先进先出、最近最久未使用、时钟

• 磁盘调度

  先来先服务、最短寻道时间优先、SCAN、LOOK

• 进程通信方式

数据结构

• 线性表
• 栈
• 队列
• 字符串
• 链表
• 顺序表
• 多维数组
• 树
• 堆
• 图

计算机算法

• 排序算法
• 最短路径算法
• 贪心算法
• 动态规划算法
• 递归
• 搜索算法
• P问题、NP问题

如何复习英语？

保持背单词、练习口语的习惯。除此之外，需要准备好如下问题的英文回答：

• 自我介绍
• 简历中的所有项目介绍
• 简历中项目所使用的所有方法
• 本科学校介绍
• 本科学校所在城市介绍
• 家乡介绍
• 为什么想要报考我们学校？
• 常见算法介绍：排序算法、贪心算法、动态规划算法

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