Advertisement

考研数学二真题错题,以思维导图形式呈现,并按题目类型进行分类。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
这份文件收录了我备考数学二的复习过程中积累下来的错题整理,这些错题按照不同的题目类型进行了分类,并利用了多种字体颜色对重点内容进行了突出标注,同时对相关的知识点也进行了精心的梳理和总结,旨在清晰地呈现出考试中的难点、重点以及经常出现的考点。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 整理
    优质
    本资料为考研数学二真题错题集,按照不同题目类型精心整理并绘制思维导图,帮助考生系统复习和查漏补缺。 这份文件包含了我在准备数学二考研过程中遇到的错题整理,按照题目类型进行了分类,并通过不同字体颜色进行重点标注,同时还有知识点的总结,突出了重难点和常考点。
  • (xmind版)
    优质
    本资源提供一份全面的考研数学二题型思维导图(Xmind版),涵盖考点分布、解题技巧及知识点关联,助力高效备考与复习。 考研数学二的大纲思维导图涵盖了线性代数和高等数学的内容,题型分布清晰易懂,便于复习时抓住重点。这些内容均为手打制作的纯文字版资料。
  • CTF大赛
    优质
    本CTF竞赛采用独特的挑战模式,参赛者需破解以图片形式展现的安全谜题,涵盖隐写术、密码学及逆向工程等领域,考验选手的技术洞察力与创新思维。 CTF比赛的部分题目以图片格式呈现,并且是英文的,可以用来练习。
  • 试重要
    优质
    本资料提供了科目一考试中的核心知识点和常见题型的思维导图,帮助学员高效记忆交通规则与驾驶理论知识。 科目一关键题目脑图:包含易错题;一眼就能判断正确或错误的题目;还有一些口诀、扣分相关的总结,以及灯光问题和标志问题等内容。考试前看看这个脑图会很有帮助,有助于顺利通过考试。
  • Python.xmind
    优质
    本思维导图全面梳理了Python语言中的基本数据类型及其特性,包括数字、字符串、列表、元组、集合和字典等,适用于编程初学者的学习与复习。 Python的特点与规范及数据类型的总结如下: 1. **Python特点**:在Python编程语言中,无需事先声明变量的数据类型,可以直接赋值给变量。这与其他静态语言如Java不同,因为它是动态的、解释型的语言,并且具有弱类型特性(即不需要显式声明)。尽管不需提前指定数据类型,但它依然存在多种数据类型。 2. **Python中的赋值**: - 简单赋值:例如 `age = 18` - 序列赋值:如 `a, b = 1, 2` - 多目标赋值:`a = b = c = 10` - 强制性增加或更新变量的值,例如 `a += 4` 3. **Python注释**: - 单行注释使用符号 `#` 开头。 - 多行注释使用三个单引号或者双引号成对。 4. 缩进规则:缩进是Python中唯一的层次约束,通常建议在同一代码层级上保持一致的缩进量。推荐使用四个空格来表示一个制表符(tab)进行缩进。 编程规范: - **缩进**:确保同一级别的所有代码具有相同的缩进量,最好是使用4个空格作为标准。 - **注释**:增加程序的可读性和维护性是编写良好文档的重要方面。 - **清晰编码风格**:在运算符和等号前后添加适当的空白以提高代码的易读性。 - **命名规则**:变量名称应当遵循语法规定,且应该能够从名字中推断出其用途。可以使用小驼峰式或大驼峰式的命名方式(例如 `age` 或者 `mingAge`)。如果多个单词组成,则推荐全部采用小写字母,并通过下划线分隔各词如:年龄 age = 23,小明的年龄 ming_age = 22。
  • D3树
    优质
    D3树形图是一种基于D3.js库创建的数据可视化工具,能够展示层级结构数据,类似于思维导图的表现形式。 用D3制作了一个类似思维导图的树形图,可以在IE浏览器上打开。支持展开和折叠树节点的功能。
  • 2020年.pdf
    优质
    此PDF文档为2020年全国硕士研究生招生考试数学二科目的真实试题,涵盖高等数学和线性代数部分,是备考研究生入学考试的重要参考资料。 2020考研数学真题:数二.pdf 由于文档名称被重复了五次,为了简洁明了起见,可以简化为: 需要的文件是2020年考研数学(数二)的真题试卷。
  • 机器习期末复习——
    优质
    本资源为机器学习课程期末复习资料,涵盖各类常见题型及解析,按题型系统分类整理,帮助学生高效备考与查漏补缺。 **标题:机器学习期末全攻略 - 题型精讲与答题策略-PDF+Notability** **内容概要:** 本复习资料精心编纂,旨在为参加机器学习科目期末考试的学生提供全面的题型解析及应试技巧指导。涵盖监督学习、非监督学习和强化学习等领域的核心概念与算法,并深入讲解模型评估、特征选择和超参数调整等方面的实践技能。资源中包含对各种常见题型(包括选择题、简答题、计算题以及案例分析)的策略性解答方法,旨在帮助学生掌握有效的应试技巧。 **适用人群:** 本资料专为即将参加机器学习期末考试的学生设计,特别适合希望通过短期高效复习提升自身应试能力的本科生和研究生。同时对于系统巩固知识体系并提高解决实际问题技能的需求者也有极大助益。 **使用场景及目标:** - 场景:期末复习、考前冲刺、面试准备以及技术升级。 - 目标:帮助学习者深入理解机器学习的核心知识点,全面掌握各类题型的解题方法,并有效提升考试成绩和实际应用能力。 **其他说明:** 为了最大化提高学习效率,本资料集成了图片版、详细PDF讲义及便于复习的Notability笔记。提供了课本原文分析与模拟试题,以实战为导向帮助学生在理解和记忆上达到最佳效果。
  • 【产销平衡运输问
    优质
    本作品构建了产销平衡下的运输问题数学模型,通过可视化思维导图清晰呈现模型假设、目标函数及约束条件等关键要素。 运筹学课程总结之后绘制的思维导图。
  • 优质
    《考研高数思维导图》是一份全面总结高等数学核心知识点的学习资料,通过构建清晰的逻辑框架帮助学生高效复习与记忆,适用于备战研究生入学考试的学子们。 对高数进行整理并制作思维导图。