计算机考研-计算机考研要考高数吗

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当前越来越多的大学开始考408（数据结构、操作系统、计算机网络、计算机组成原理），所以刚开始准备考研时，可以先按照408进行复*，这也可以在一定程度上拓展后续的选择空间。虽然一部分大学在初试时考的科目少一些，但是在复试的时候，通常也会扩大考察面，所以早期按照408复*是比较稳妥的方案。

由于408的内容比较多，而且也有较大的难度，所以在复*时，一个合理的学*计划还是非常重要的。从学*的顺序上来说，可以先复*数据结构，然后再复*其他几门课程，其中计算机网络和计算机组成原理还是有一定难度的，在复*的初期往往需要花费更多的时间。

数据结构的学*需要有一定的编程基础，所以如果编程基础比较薄弱，在学*数据结构之前可以重点提升一下，目前很多学校在考研的复试阶段也会安排上机考察环节，重点考察考生的编程能力。虽然当前由于等原因，上机考察环节往往就省略了，但是毕竟终会过去，考研的复试也会逐渐回归正常。

操作系统的内容虽然比较多，但是学*难度并不算高，更多的是对于各种概念的理解，比如资源管理、进程调度、权限控制等内容，所以在学*操作系统的时候，一定要重视知识结构的条理性，在第一轮复*的时候，就把该记住的内容记住，这会明显缓解后续的复*压力。

计算机网络和计算机组成原理这两门课程的难度相对比较高，不仅涉及到大量的抽象概念，还有很多需要计算的内容，所以在复*时要重视多刷刷题，尤其是历年的考题，这对于提升成绩的影响还是比较明显的。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

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计算机专业研究生都有哪些比较热门的主攻方向

首先，当前计算机专业的研究方向还是非常多的，不同高校会根据自身的资源整合情况，包括课题情况、导师情况、实验室情况等等，来设定相应的可选方向。从大的方向来看，当前大数据、云计算、区块链、物联网、人工智能、智能制造相关方向的热度比较高，而且在这些大的方向下，还有很多细分方向。

以大数据方向为例，大数据相关方向的研究基础涉及到数学、统计学知识，而且大数据方向的创新与行业场景也有非常紧密的联系，选择不同的行业场景也需要学*相应的内容。实际上，对于很多计算机专业的研究生来说，在研一期间通常导师都会为学生列一个书单，以弥补知识结构上的欠缺。

相对于大数据方向来说，目前人工智能领域的方向还更多一些，而且人工智能领域的很多方面目前依然处在研究的初期，创新的空间还是比较大的。当前计算机视觉、自然语言处理、机器学*这几个领域都有比较高的热度，而要想选择这些领域，除了要有扎实的计算机基础知识之外，对于数据处理能力和程序设计能力的要求也相对比较高。

在工业互联网的推动下，未来计算机专业的研究生会更加注重技术与行业的结合，在创新方向上也会向产业领域倾斜，尤其是专硕。从这角度来看，未来计算机专业硕士在创新的过程中，应该重视行业知识的学*。随着5G通信的落地应用，未来物联网将作为众多新技术的重要落地支撑环境，所以结合物联网也有很大的创新空间。

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计算机专业研究生该怎么读，以及要重视哪些内容

首先，对于很多计算机专业的研究生来说，在刚开始读研的时候往往都会经历一个迷茫期，尤其是对于在本科期间没有过科研经历的同学来说，这一点会表现得更明显一些，一方面由于自身的科研积累比较少，所以会迟迟找不到自己的科研着力点，另一方面在掌握科研方法的过程中也会遇到不少瓶颈。

虽然很多研究生在研一期间都会遇到各种问题，但是绝大部分同学都会逐渐走出困境，只是时间长短不同而已。要想走出研一的迷茫期，要重视以下三件事：

第一：完成大量的输入。研究生的人才培养目标是培养具有一定创新能力的高端人才，不论是学硕还是专硕，要想完成创新，首先要有大量的输入，这是一个必然需要经历的阶段，如果在本科期间没有阅读过更多的专业文章，那么在研一期间就需要抓紧时间阅读文章。

第二：重视与导师的交流。很多研一的同学会认为研一期间的任务比较明确，所以就忽略了与导师的交流，有的同学甚至很长时间不跟导师联系，也不汇报自己的学*进展，这种情况一定要避免，在研一期间与导师的交流是非常重要的，有时候导师的一句话就能让自己少走不少弯路。

第三：重视实践和总结。研一期间除了要做大量的输入之外，实践能力的提升同样非常重要，对于计算机专业的同学来说，应该重点提升一下自身的编程能力，不论是主攻哪个方向，编程能力对于后期的科研和就业都有非常直接的影响。

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