我本科就读于一所普通一本院校的信息管理与信息系统专业，大学期间成绩中等，曾参与过校级人工智能算法设计竞赛并获优秀奖，但无奖学金及学生干部经历。2026年考研初试成绩为375分，其中政治74分，英语一76分，数学二118分，计算机学科专业基础107分，最终以初试第6名、综合排名第5的成绩被对外经济贸易大学智能科学与技术专业录取。

决定考研是在大三上学期，当时在参加人工智能算法竞赛时，接触到对外经济贸易大学智能科学与技术专业“人工智能+经管交叉”的培养特色，了解到其依托信息学院学科优势，开设《智能科学与技术导论》《机器学习》《数据挖掘》等特色课程，注重培养兼具扎实智能技术基础与经管领域应用能力的复合型人才，这让我对智能决策与计算经济学领域产生了浓厚兴趣。备考过程充满挑战，每天清晨六点起床背诵算法核心概念，晚上十一点才离开自习室，日复一日的理论推导、代码调试和真题练习让我时常感到疲惫。尤其是去年十月，模拟考试成绩不理想，计算机学科专业基础的神经网络反向传播算法推导题出现公式错误，一度怀疑自己是否适合考研。但每当这时，我就会翻看学校发布的智能技术经管应用案例集，想象自己未来参与智能金融分析或数字经济研究的场景，重新找回动力。

政治复习我主要采用“框架+刷题”的方法。从七月中旬开始，每天保证两小时学习时间，先跟着徐涛老师的视频课程梳理知识框架，再配合肖秀荣1000题进行巩固。后期重点背诵了肖四肖八的主观题，并整理了答题模板，特别关注了与人工智能治理、数字经济发展相关的时政热点，比如人工智能伦理规范、数据要素市场化配置等话题。英语一复习则注重“学术文献阅读+专业词汇积累”，每天坚持阅读两篇与智能科学、机器学习相关的英文文章，如《计算机学报》的学术论文、国际电气与电子工程师协会的智能系统报告等，积累“machine learning”“neural network”“intelligent decision”等专业词汇；每周完成一套英语一真题，重点分析学术类阅读理解的长难句，提升翻译能力。

数学二复习，我主要围绕高等数学和线性代数两部分展开。高等数学部分，我参考了张宇的《高等数学18讲》，按函数极限、一元函数微分、多元函数积分等模块梳理核心考点，重点记忆泰勒公式、格林公式等高频公式，通过每日30道专项练习巩固计算能力，错题整理成册反复复习。线性代数部分，我参考了李永乐的《线性代数辅导讲义》，学习矩阵运算、向量组线性相关性、特征值与特征向量等核心方法，结合历年真题训练解题技巧，比如用“矩阵对角化”分析线性变换的几何意义，每日完成20道专项题并限时训练，强化对“向量空间”“二次型”等概念的理解。

计算机学科专业基础复习，我主要围绕数据结构、计算机组成原理、操作系统、计算机网络四门核心课程展开。数据结构部分，我参考了严蔚敏的《数据结构》，按线性表、树、图等模块梳理核心考点，重点记忆栈与队列的操作特性、二叉树的遍历算法、图的最短路径算法等，通过手写代码和上机调试结合的方式巩固，比如用“深度优先搜索”实现图的连通性判断。计算机组成原理部分，我参考了唐朔飞的《计算机组成原理》，学习指令系统、中央处理器、存储器等核心知识，结合真题训练掌握数据通路分析方法，比如用“流水线技术”分析指令执行效率。操作系统部分，我参考了汤小丹的《计算机操作系统》，重点学习进程管理、内存管理、文件管理等核心内容，通过案例分析训练提升理论应用能力，比如用“银行家算法”分析死锁避免策略。计算机网络部分，我参考了谢希仁的《计算机网络》，结合网络协议、网络层、传输层等核心章节，学习TCP/IP协议栈、路由算法、流量控制等关键知识，通过真题训练掌握协议分析技巧，比如用“TCP三次握手”分析网络连接建立过程。此外，我还特别关注了当年的智能科学热点，比如大模型技术在经管领域的应用、智能算法的伦理规制等，将其融入到复试的专业问答中，以增加回答的深度和广度。

对于2027年备考的学弟学妹，我有几点建议：一是尽早确定目标院校和专业方向，避免盲目复习；二是制定科学的复习计划，合理分配各科时间；三是重视真题训练，把握命题规律；四是保持良好心态，坚持到底。如果条件允许，可以考虑参加专业的考研辅导课程。我当时选择了新祥旭考研的全科定制辅导课程，他们的公共课和专业课一对一辅导非常有针对性，特别是专业课老师对对外经济贸易大学智能科学与技术专业的命题特点和复试要求非常了解，还提供了针对性的算法代码调试指导与智能技术经管应用热点专题梳理，帮助我快速提升实战能力。他们的咨询电话是400-000-3363，有需要的同学可以联系咨询。

最后，我想说，考研不仅是一场知识的较量，更是一次意志的磨砺。只要坚定信念，科学备考，相信每位追梦人都能抵达心中的彼岸。