北京工商大学计算机技术硕士考研辅导班介绍
北京工商大学计算机技术硕士考研辅导班为报考北工商数据科学与人工智能学部计算机技术硕士的学员提供针对性的考研培训课程，根据个人情况与报考院校专业定制指导方案，全程监督陪伴，布置随堂作业，结合命题规律进行模拟实战。根植于多年的积淀，为学员提供有用的北京工商大学计算机技术硕士考研讯息与资源！
北京工商大学计算机技术硕士考研辅导参考资料节选
《北京工商大学计算机技术硕士考研标准技巧分级记忆宝》
《北京工商大学计算机技术硕士考研试题分类全解与指导》
《北京工商大学计算机技术硕士考研绿宝书要点知识及专项特训》
《北工商数据科学与人工智能学部数据结构考研核心密题突破计划》
《北工商数据科学与人工智能学部数据结构综合全覆盖辅导讲义》
《北工商数据科学与人工智能学部数据结构考研重点精讲新说》
注：具体教辅材料以实际为准。
考研培训师资概况节选
侯老师 授课时间：每周二11:40-13:31
刁老师 授课时间：每周二10:26-13:31
颜老师 授课时间：每周四11:18-21:30
步老师 授课时间：每周三8:32-21:15
庚老师 授课时间：每周二8:43-20:19
台老师 授课时间：每周一8:10-20:13
注：具体时间以师生实际商议为准。
北工商数据科学与人工智能学部计算机技术硕士考研知识指导与经验
考研英语经验节选
寒假前一直在看何凯文1575，将单词下例句里的单词不会的都查出，摘录在笔记本上，寒假后到三月底刷朱伟的恋练有词。三月后开始早上背诵单词，白天全天到晚上都在看专业课。五月份开始早上背单词下午做真题，主要做阅读理解，说实话一开始做内心是崩溃的，因为阅读理解一般出错率保持在百分之80左右，就是一篇阅读理解五个题对四个，四个对三个左右，这时候我就不再单独拿单词书背单词了，主要是拿张剑的黄皮书刷真题刷单词。黄皮书的阅读理解分布是左边是英语全文，右边是中文译文，我就对着中文翻译将原文中的英语单词标出，还有重点记的是黄皮书每篇阅读后的注释。第一遍阅读做完是暑假开学前。没有认真分析阅读出错的原因，因为觉得主要原因在于不认识单词不懂单词在原文中的意思，长句读不下来，往往是读到后半段前半段的意思就忘了。所以这一遍做的目的主要是体验真题，积累单词、短语。第二遍刷真题是在暑假，有了前两个月的积累，这一遍效果有好很多，最起码每篇阅读错得没有那么多了，少的错两个，多的错三个。有进步总归是好的，我仍在坚持从真题里背单词、短语。第二遍结束是七月中旬，第三遍是从九月到十月，这一遍我开始认真总结出错原因，分析出题思路，但是还是没有动手整理错题和单词，还是重复记单词，读阅读理解原文。第四遍是十一月，这一遍每天下午按照考场的题量，做至少四篇阅读并完成改错，整理仍然不会的单词，第二天早上，首先复习昨天整理的内容，下午继续做题、整理。十二月，阅读仍坚持在做，作文加大力度，认真看了历年真题的作文，试着自己写，但发现语料很不足，于是买作文预测书，参照何凯文英语作文冲刺讲义，认真准备写了十篇左右，开始重点背诵。此时，单词、短语都在重点背诵自己整理到笔记上的内容。说实话，模拟题我并没有做很多。
考研数学经验节选
数学：定义的理解,扩展的思维，扎实的计算，这三样都不能缺少，缺少一样就不能够在保证质量的前提下快速解题。幸运的是身为理科生，这方面还是具有优势的，相信网上已经有很多有关《李永乐全书》的介绍和推荐了，我用的也基本是他的书，不过不同的是，我有自己专门的小册子，包含相似的知识点，容易错误的地方，平日里对一些相关知识的感悟等等。建议有时间的人这么去做，如果时间不够就没必要了——《全书》拿下4遍保证无压力。
考研政治经验节选
政治强化阶段我是又上了强化的课程，我个人是感觉上课的话记忆比较深刻，而且重点分明效率高。再看一遍精讲精练，主要是记忆选择题重点知识点。二刷1000题的话我个人感觉意义不是很大，当然有空的话可以这样准备选择题。我是直接背诵了徐涛小黄书配合做历年真题来记忆选择题知识点的。很多人推的疾风劲草，我也用了一下准备选择题，虽然我写在上面了，但是个人观感不是很好，东西比较乱还有很多非重点，如果要背知识点我推荐徐涛小黄书。时间多就配合做真题。马原这门课重在理解，毛中特和史纲推荐大家后期自己画时间轴和分类整理党会、毛泽东文章、不同会议提出的新说法、事件等便于记忆。这个很重要自己做的笔记印象深刻
考研专业课经验节选
1. 基础概念与基本数据结构
首先，要掌握数据结构的基础概念，如数据、数据元素、数据对象、数据结构、逻辑结构、物理结构等。然后，掌握常见的基本数据结构，包括数组、链表、栈、队列、树等。要理解它们的定义、特点、操作以及应用场景。
2. 线性表和链表
线性表是数据元素之间一对一线性关系的数据结构，链表是一种动态数据结构。要掌握线性表和链表的实现方式，包括顺序存储和链式存储。了解线性表和链表的插入、删除、查找等基本操作，并应用到实际问题中。
3. 树和二叉树
树是由n（n>=1）个节点组成的有限集合，要了解树的定义、结构和基本操作。二叉树是特殊的树结构，每个节点最多有两个子节点。要掌握二叉树的各种遍历方式，如前序遍历、中序遍历、后序遍历等，并了解它们的应用场景。
4. 图
图是由顶点的有穷非空集合和边的集合组成，要了解图的基本概念和表示方法，如邻接矩阵、邻接表等。掌握图的遍历算法，如深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），并了解最短路径算法和最小生成树算法。
5. 排序和查找算法
排序算法是对一组数据元素按照特定的规则重新排列的算法，要掌握常见的排序算法，如冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等。查找算法是在给定的数据集中查找某个特定元素的算法，要了解顺序查找、二分查找、哈希查找等基本算法。
6. 算法复杂度分析
算法复杂度分析是评价算法性能的一种方法，要了解时间复杂度和空间复杂度的概念，并能够计算算法的复杂度。掌握常见算法的复杂度，并将其运用到实际问题中。
在复习数据结构课程时，建议做到以下几点：
1. 系统性学习，按照课程的教学大纲进行有计划、有目标地学习。
2. 理论与实践相结合，不仅要理解概念和算法，还要进行大量的编程练习，加深对数据结构的理解和应用能力。
3. 多做习题和实验，多看书和相关论文，拓宽知识面，增强分析和解决问题的能力。
4. 参加讨论和交流，与同学和老师多进行交流和讨论，学习其他人的经验和观点。
5. 注重总结和归纳，将复习过程中的重点、难点和疑点进行总结和归纳，形成自己的学习笔记。