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计算机专业考研的总分是600分。具体分为计算机网络、数据结构、操作系统 计算机组成原理,以及政治,数学,英语这六科。其中计算机网络、数据结构、操作系统 计算机组成原理的分数是共300分,分为两张试卷,每张卷子为150分,政治,数学,英语三张试卷各为100分。 另外,每个学校在专业课考试设置是不同的,是学校自主命题的。
计算机专业研究生考试的科目:数学,英语、政治和计算机专业(包括:数据结构、计算机组成原理、操作系统和计算机网络四个部分)
推荐一些计算机考研的参考书
1数据结构可以选择清华大学出版社的《数据结构(第二版)》(严蔚敏主编)
2操作系统选择西安电子科技大学出版社的《计算机操作系统(第三版)》(汤小丹、汤子瀛等主编
3计算机组成原理的复习,建议选择高等教育出版社的《计算机组成原理(第2版)(唐朔飞主编)
4计算机网络方面,推荐使用电子工业出版社的《计算机网络(第5版)》(谢希仁主编)。
数学:高等数学《同济五版》,线性代数和概率与统计;数学考数一,
考高数,概率,线性代数 高数重点是积分,级数,极限,微分方程,
一重积分,二重积分,三重积分,第一类第二类曲线曲面积分,重点是第一类曲线曲面积分和第二类曲线积分,二重积分 级数是重点,几乎每年都考。
概率重点是几种重要分布的期望方差计算,几乎每年都考
还有计算概率
线性代数重点是方程组 相似 合同
政治是:《马克思主义基本原理概论》30%,《毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论》30%,《中国近现代史纲要》15%,《思想道德修养与法律基础》15%,还有《形势与政策》10%,满分是100分
比较好的考研公共课参考书有:
《写作160篇》第一本考研英语话题写作
《考研真相》考研英语历年真题解析+难句图解(注重基础)
词汇:星火的词根+联想+图解
《阅读基础90篇》考研英语阅读
《政治考试大纲解析》(教育司)
《任汝芬政治高分复习指导书》
计算机软件理论专业考研考试:
1、C语言程序设计
2、VB程序设计
3、Java面向对象程序设计
4、数据结构
5、计算机网络与通讯
6、网络操作系统
7、软件工程
8、多媒体技术与应用
9、大型数据库处理技术等。
初次考试科目有四门:政治,英语,数学一,计算机学科专业基础综合。
基础综合内容包括:数据结构,计算机组成原理,操作系统和计算机网络。
外语听力及口语测试在复试进行,成绩计入复试成绩。
考研,即参加硕士研究生入学考试。其英文表述是“Take part in the entrance exams for postgraduate schools”。考研首先要符合国家标准,其次按照程序:与学校联系、先期准备、报名、初试、调剂、复试、复试调剂、录取等方面依次进行。
硕士研究生入学考试的初试通常于上一年的12月底或者当年的1月份进行,复试通常于当年的3—5月份进行,具体日期各高等院校自行安排。
不是,计算机方面研究的大方向就三个,计算机体系结构,计算机软件与理论,计算机应用技术。不是专业,是计算机科学与技术专业下设研究方向。计算机科学与技术专业是一级学科,专业编码是081200;下设三个二级学科【也就是专业】,分别是081201计算机系统结构、081202计算机软件与理论 、081203计算机应用技术 。每个专业研究方向、考试科目、 参考书目不尽相同,考研前需要查询招生院系招生简章具体规定。专业:081200计算机科学与技术 专业方向一、081201计算机系统结构 研究方向01高性能计算及网格计算 02CPU设计 03计算机网络 04网络信息安全 考试科目① 101统考政治 ②201统考英语 ③301数学一 ④440数据结构及操作系统 或441 数据结构及计算机原理或 442 数据结构及数字逻辑 复试时专业综合考试内容:计算机系统结构及计算机网络 专业方向二、081202计算机软件与理论 01计算机系统软件 02数据工程及知识工程 03计算机与VLSI设计自动化 04计算机图形学、可视化及 CAD技术 05软件工程 06计算机科学理论 07生物计算及量子计算 ① 101统考政治 ② 201统考英语 ③301数学一 ④440数据结构及操作系统或441 数据结构及计算机原理或442 数据结构及数字逻辑 复试时专业综合考试内容:编译原理及数据库系统原理 专业方向三、081203计算机应用技术 01人工智能 02智能控制及机器人 03多模态人机交互与普适计算 ①101统考政治②201统考英语 ③301数学一④440数据结构及 操作系统或441 数据结构及计算机原理或442 数据结构及数字逻辑 复试时专业综合考试内容:人工智能、计算机控制、多媒体技术、信号处理(四任选二) 以上介绍的是南京大学计算机科学与技术专业相关二级学科,别的学校需要具体问题具体分析,可能专业研究方向是不同的。
计算机硕士需要学习公共基础课和专业课。计算机硕士学习的公共基础课主要有矩阵论、概率论与数理统计、概率论与随机过程、微分方程数值解法、应用泛函分析、数学物理方程、数学建模。
计算机硕士学习的专业课主要有高级软件工程、高级计算机网络、高级人工智能、算法设计与分析、高级计算机网络。
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