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保研经验分享
写在前面
在保研的道路上，他的经历看似平凡，却代表了许多同学的真实写照。无论是成绩、科研经历，还是项目竞赛，他并没有耀眼的亮点。然而，凭借985高校的背景和相对较好的排名，他走出了自己独特的保研之路。这篇文章将详细介绍他的保研经历，从个人情况到夏令营和预推免的各个环节，以及最终的录取结果，希望能为大家提供一些有价值的参考。
01
我的保研奋斗历程
01
个人情况
成绩：无争议的末九，计算机科学专业，排名7.2%
科研：无科研经历，无论文
竞赛：参与了两三个水赛
项目：一项国家级大创项目负责人（水），几个课设项目（水）
其他：两次校级奖学金
02
个人定位
中九计算机学硕/专硕，运气好捡漏华五。不接受直博，不接受坑dao，尽量不做AI方向，不卡实习。
02
保研经历
01
电子科技大学CS
时间地点：7月4日-7月5日，线下
考核形式：20分钟面试，总分300，英语口语100+专业题60+综合考察140
英语口语：被问及人工智能最深刻的影响，回答支支吾吾
专业题：抽到一道算法题，在黑板上写伪代码
综合考察：简单问了些项目
结果：100/230左右优营，不发候补，差5分。优营后需要套磁，有老师接收才算offer
感受：出师不利，打击不小。总结经验后，面试遇到不熟的问题是正常的，一定要冷静下来，花点时间思考，不要匆忙回答（尤其是英语问题）。
02
中国人民大学信息学院专硕
时间地点：7月8日-7月11日，线下
考核形式：笔试+机试+中文群面+单独面试
笔试和机试：主要考察语法和算法，难度不大，可用csp成绩抵（>300分）
中文群面：开放性问题，每个考生都有表达机会
单独面试：成绩取决于英语口试和专业课问答
签保密协议：不过多透露
结果：17/60+优营率，其余候补，我在wl的前1/3，候补几率大，但未成真
感受：能参加人大夏令营是一种幸事，保研面试也看运气。
03
厦门大学信息学院CS
时间地点：7月12日-7月14日，线下
考核形式：入营推荐+机试+面试
入营：需厦大老师推荐，否则无法入营
机试：仅能用C语言，5道题，io赛制，难度小，不及格直接淘汰
面试：英语自我介绍+英语翻译+专业题回答+ppt中文自我介绍+考官提问，流程规范
结果：优营+专硕（机试太低），厦大成绩由推荐导师及其实验室打分
感受：有机试的学校，机试成绩基本决定考核成绩。思明这边寝室和食堂条件一般。
04
西安交通大学CS
时间地点：7月-8月，线上
考核形式：实验室考核+实验室面试+预推免面试
入营：需双一流或B+学科背景
实验室考核：研究方向入门级问题
实验室面试：ppt中文自我介绍+老师提问，基本问项目
预推免面试：获得实验室优营后需参加学院面试
结果：优营（不等于offer），招生变化大，后文再叙
感受：西交只看背景，985有优势。
05
国防科技大学CS
时间地点：8月14日-8月16日，线上
考核形式：2分钟思政考察+10分钟面试
思政考核：基础问题，不用担心
面试：英文自我介绍+英文问答+中文自我介绍+考官提问，主要问项目，对系统、体系结构方向项目感兴趣
结果：排名靠前，需前排选专业和直博、学专硕
感受：认为自己稳拿计科学硕，面试后有老师反向套磁，但了解到校内情况后犹豫。确定意向前，多了解学校、实验室和导师情况。
03
预推免情况
01
国防科技大学CS
考虑到线下成本高+时间冲突+稳nudt和xmu，预推免没有继续海投。情况如下：
华五
结果：全寄，意料之外，情理之中。
哈深
结果：未入营，华五bar离谱。
02
中山大学CS
预推免排在夏令营之后，且只有专硕。考虑到不会为了等中山专硕候补而放弃nudt，再加上线下成本高，放弃参加。中山今年预推免基本都录上了，入营即胜利。
03
西安交通大学CS
时间地点：9月20日，线上
考核形式：5分钟面试，3分钟自我介绍ppt+2分钟老师提问，实际上是3分钟自我介绍ppt+10分钟老师提问
面试前：导师问本科学科评估是否为A-及以上
面试前一小时：导师打电话说今年西交CS名额紧张，要报工程硕博专项计划
面试：被拷打数模、线代和项目上的漏洞
结果：无音讯
感受：以为是到手的offer飞了，但也不用再纠结nudt和西交了，毕竟西交导师不放实习。
04
武汉大学CS
时间地点：9月24日，线上
考核形式：面试，中文自我介绍+英语问答+考官提问
过程：我是我们那组最后一个，老师不让我中文介绍，上来就是一连串英语问题。没问项目，更像聊天：对什么方向感兴趣？怎么搜索文献？算法课学过什么内容？创新性研究？
提问：你觉得大学阶段做过的最成功的事是什么？我回答成功参加武大预推免（老师们都乐了）
结果：40+/100，预推免排在夏令营优营之后，夏令营优营140，硕士名额100，我的排名等于wl80+
感受：排名太低不抱希望，但武大又被鸽穿了。对于强com高bar的中九，wl靠后也有希望。
05
西安交通大学CS工程硕
时间地点：9月25日，线上
考核形式：面试，10分钟自我介绍ppt+10分钟专家提问
专家提问：主要是联培企业专家，问工程性问题，如xxx源码，项目是否落地
结果：工程硕士拟录取，但因培养方案和政策文件不确定，遂放弃。
感受：考虑试错成本，不愿成为第一个吃螃蟹的人。
04
计算机常见面试真题整理
01
计算机视觉
Q
如何理解卷积神经网络中的池化层作用？
A
池化层用于下采样，通过取局部区域内的最大值或平均值来减少特征图的尺寸，同时保留重要信息，降低计算量和防止过拟合。
Q
什么是数据增强，如何在图像处理中应用？
A
数据增强是一种通过随机改变图像的亮度、对比度、旋转、裁剪等方式，生成新的训练样本的方法，有助于提高模型的泛化能力。
Q
ResNet网络中的跳跃连接如何解决梯度消失问题？
A
跳跃连接通过直接将输入传递到后面的层，允许梯度直接通过这些连接反向传播，有效缓解梯度消失问题，帮助训练更深的网络。
02
机器学习
Q
KNN算法原理
A
KNN通过计算样本与已知样本的距离，选择最近的K个样本的类别进行分类。常用的距离度量方法有欧氏距离和曼哈顿距离。
Q
随机森林与决策树的区别？
A
随机森林由多棵决策树组成，通过对每棵树进行训练并结合它们的预测结果提高模型的稳定性和准确性，减少过拟合风险。
Q
如何选择模型的正则化参数？
A
通过交叉验证的方法选择正则化参数，在训练集和验证集上进行多次实验，选择使模型在验证集上表现最好的参数。
03
自然语言处理
Q
什么是词向量，如何生成？
A
词向量是将单词表示为实数向量的方法，常用的生成方法包括Word2Vec、GloVe等，通过在大规模文本语料上训练获得词的向量表示。
Q
LSTM与GRU的区别？
A
LSTM有三个门（输入门、遗忘门、输出门），而GRU只有两个门（更新门、重置门），GRU结构相对简单，计算量更小，但在某些任务上性能略逊于LSTM。
Q
Transformer架构的优势是什么？
A
Transformer利用自注意力机制建模全局依赖关系，具备并行计算能力，相比传统的RNN和LSTM，训练效率更高，适用于大规模数据和复杂任务。
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05
总结
保研是一场持久战，靠的不是一时的运气，而是长期的积累和准备。希望这篇文章能为大家提供一些参考和帮助。无论最终结果如何，只要尽力了，就没有遗憾。预祝大家保研顺利！
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