当前位置:首页 > 考研资讯 > 正文内容

考研英语用书(考研英语一大纲)

2023-02-15 23:48:05考研资讯1

考研英语一大纲

如果是考研大纲pdf,可以搜索考研英语公众号获取。官方没有出pdf版的,都是有人买了纸质版的,再扫描保存为pdf。

教育部考试中心在2022年9月16日颁布了《2023年全国硕士研究生入学统一考试英语(一)考试大纲》。与2022年的英语一考纲相比,考试的性质,目标,形式和试卷结构都没有变化,但是考查内容层面变化较大,比如语言知识描述在原先的词汇和语法的基础上增加了语篇和语用。

2023考研英语一大纲

教育部考试中心在2022年9月16日颁布了《2023年全国硕士研究生入学统一考试英语(一)考试大纲》。与2022年的英语一考纲相比,考试的性质,目标,形式和试卷结构都没有变化,但是考查内容层面变化较大,比如语言知识描述在原先的词汇和语法的基础上增加了语篇和语用。

考研英语一

考研英语分两种。你说的201是第一种。也叫英语一。他一般是考学术型应该考得英语。一般卖的书上都会标明是英语一。英语一比英语二的资料要多,一般卖的真题都是英语一的,英语一比英语二要难点。我们老师当时让先背的单词,再就是买的真题。其他资料看你的情况吧。

英语一考研历年真题

从总体上来看,2014年考研英语一真题还是比较难的。这套试卷有几个显著的特点,一是词汇量比较大,不仅在前面的听力和语法选择题上,而且在后面的阅读理解题上都有较多的生词,二是阅读题篇幅较长且内容难以读懂。这样的话考生答题就感觉比较吃力。

2023年考研大纲汇总(完整版)

考研数学二科目要求:熟练掌握线性代数和高等数学的基本概念和主要定理,如行列式、矩阵、极限等等。

考试内容包括:概念、计算、证明等。

数学二只考高等数学和线性代数两门课程,其中高等数学的考试内容为:

1、函数、极限、连续;

2、一元函数微分学;

3、一元函数积分学;

4、多元函数微积分学;

5、常微分方程。

研招网官网考研大纲2023

1、842人工智能基础综合试题含信号与系统、算法设计与分析和机器学习三门课程的内容。所有课程均不指定参考书。

2、试题总分为150分,每门课试题满分50分,三门课程的试题均计入考试成绩。

《信号与系统》考试大纲(50分)

一、复习要点

(一)信号与系统绪论

(1)信号与系统的概念;

(2)信号的描述、分类及常用信号;

(3)信号的基本运算。

(二)正交函数集与正交分解

(1)信号分解的物理意义;

(2)正交函数集;

(3)信号在正交函数集上的分解。

(三)连续周期信号的傅里叶级数

(1)连续周期信号在三角函数集上展开;

(2)连续周期信号傅里叶级数;

(3)有限项傅里叶级数与均方误差。

(四)连续信号的傅里叶变换

(1)非周期连续信号的傅里叶变换;

(2)典型信号的傅里叶变换;

(3)傅里叶变换的基本性质;

(4)周期信号的傅里叶变换。

(五)拉氏变换

(1)拉氏变换的定义、物理意义;

(2)拉氏变换的基本性质;

(3)拉氏逆变换;

(4)双边拉氏变换。

(六)连续时间系统的时域分析

(1)系统的概念、表示与分类;

(2)LTI系统分析方法概述;

(3)连续系统的时域经典分析法;

(4)零输入响应与零状态响应;

(5)卷积的定义与性质;

(6)卷积法求解系统响应。

(七)连续时间系统的S域分析

(1)系统函数;

(2)由系统函数零、极点分布分析时域特性;

(3)线性系统的稳定性分析。

(八)离散时间系统的时域分析

(1)离散时间信号(序列)及其表示;

(2)典型离散时间信号;

(3)离散时间信号的基本运算;

(4)离散时间系统的基本概念描述与分类;

(5)系统冲激响应函数的求解。

(九)离散时间系统的Z域分析

(1)z变换及其收敛域;

(2)典型序列的z变换;

(3)逆z变换;

(4)z变换的基本性质;

(5)系统函数与z域分析。

(十)离散信号的傅里叶分析

(1)离散周期信号的傅里叶级数DFS;

(2)序列的傅里叶变换离散时间傅里叶变换DTFT;

(3)离散傅里叶变换DFT;

(4)快速傅里叶变换FFT。

(十一)傅里叶变换及其图像处理应用

(1)数字图像简介;

(2)二维离散傅里叶变换2D DFT及其性质;

(3)2D DFT在图像处理中的应用。

《算法设计与分析》考试大纲(50分)

一、整体要求

(一)掌握算法的定义、性质和表示方法,并能够使用伪代码对算法进行描述;

(二)能够熟练采用渐近上界、渐近下界与渐近紧确界分析算法的运行时间;

(三)掌握算法设计的常用方法,包括分而治之、动态规划、贪心、近似算法;掌握图的基本概念和重要的基础图算法;

(四)掌握计算复杂性的基本概念和证明P类、NP类问题的方法;

(五)具有对简单计算问题的建模、分析、算法设计、算法优化和编程求解能力。

二、复习要点

(一)渐近复杂性分析

(1)O、Ω、Θ符号定义;

(2)分析给定算法的渐近复杂性;

(3)比较具有不同渐近上界的算法的效率;

(4)递归函数的运行时间分析。

(二)常用算法设计方法的基本思想和特点,以及针对具体问题设计相应的算法并分析其效率

(1)分治算法

(2)动态规划算法

(3)贪心算法

(4)近似算法

(三)图算法

(1)图的基本概念和基本性质;

(2)图的表示方法;

(3)图的遍历与搜索方法;

(4)最小生成树和最短路径等图具体问题算法。

(四)计算复杂性

(1)计算复杂性的基本概念,如判定问题、优化问题等;

(2)P类和NP类问题的定义和证明。

《机器学习》考试大纲(50分)

一、复习要点

(一)机器学习基础算法:(1)Bayesian学习以及相关算法;(2)Q学习基本概念;(3)归纳学习-决策树构建算法。

掌握机器学习发展历史、AlphaGO技术的发展历史以及核心技术,掌握Q学习的基本方法;掌握VC维的定义,以及统计学习理论的基本结论,深入理解经验风险和真实风险概念区别与联系;理解Bayesian的基本原理,贝叶斯学习、朴素贝叶斯算法在相关实际问题中应用;掌握HMM算法的基本原理;掌握信息熵概念的内涵、ID3算法构建过程、根据具体的实例,构建决策树。掌握信息增益的概念,以及在构建决策树时的物理含义。

(二)神经网络与深度学习:(1)线性分类器-感知机等;(2)传统神经网络-BP算法等;(3)深度学习-卷积神经网络等。

掌握线性分类器的构建方法,包括线性分类器的基本形式、构建方法;掌握感知机的构建方法、Fisher准则、最小均方误差准则。掌握机器学习里优化概念如何应用于线性分类器的设计。理解神经网络的反传算法基本原理、能够根据具体简单的网络实例写出反传公式的基本形式。了解经典深度神经网络模型、以及前沿技术,主要掌握卷积神经网络;理解卷积神经网络的构建过程、包括卷积操作的定义、Pooling操作的定义等。

(三)统计学习分类器:(1)支持向量机;(2)Adaboost算法;(3)子空间学习与稀疏表示。

理解统计学习理论的基本原理、支持向量机的基本原理与线性分类器的联系。掌握支持向量机的优化目标构造方法、优化算法以及应用。掌握Adaboost的基本原理,弱分类器的基本概念以及分类器融合算法。掌握子空间学习与稀疏表示的基本概念与思想,掌握主成分分析方法的具体过程、优化目标以及应用。基本了解Fisher判别分析、核判别分析等等;了解稀疏表示方法与子空间学习的联系与区别。

2024年考研英语一大纲

 人教版

 “人教版”指的是由人民教育出版社出版的教科书版本。比如我国中小学教育辅导报刊中,《语文报》、《中学生学习报》、《学苑新报》等均有着不同版本的教辅报纸,诸如人教大纲版、人教新课标版等。这两个版本名称均是配合由人民教育出版社出版的教科书的报纸,是新课改前后的版本名称。

随着新课改的深入,前者逐渐退出历史舞台,后者便统一称为人教版。本套教科书是由课程教材研究所与xx(科目)课程教材研究开发中心编著,由新华书店集团发行。

本网站文章仅供交流学习 ,不作为商用, 版权归属原作者,部分文章推送时未能及时与原作者取得联系,若来源标注错误或侵犯到您的权益烦请告知,我们将立即删除.

本文链接://www.kaoyantv.com/kaoyannews/1232189227.html