经典答疑

我的目的和动机

• ❓ 你是谁？你为什么要做这个网站？你有什么目的？

你这个问题问得非常有水平，你在日常生活中能看到的绝大部分信息都是有其目的性的，我这个网站也不例外，在接收信息时首先推测别人的动机和目的，是一个非常好的习惯。

首先介绍一下我是谁，我现在已经工作了，在百度做一些大模型推理的工作，之前与各位一样，也是一位研友，由于大学时天天沉迷游戏和恋爱，挂科过多导致保研无望，且学的冷门专业致前途灰暗，所以走上了自学计算机和考研的道路。

在自学的过程中最让我苦恼的就是没有好的材料，各类考研 408 书籍都是没有重点且难以理解，网上的各种视频资源也是良莠不齐，无数人都想赚取你口袋里的钱，而不是真正传授给你知识，这些牛鬼蛇神、魑魅魍魉都是想尽方法向你推销他们的产品（例如 bilibili 上的各种学长）。

这些“学姐学长”最常见的套路就是做一些基本的视频和提供考研资源，然后让你加群、联系群主、交钱进小班授课，或者在知乎上发各种文章，文章中贴满各种喧嚣浮夸的 宣传图片。这些学长们的水平在如今的我看来也是次得不行，但是抵不住当时年少无知，作为一名彻底的小白也是被在考研路上被坑得够惨。

请原谅我在说出上述话时带有一些情绪，但这也引申出了我做这个网站的第一个目的，我希望为各位计算机研友提供一份有态度、有重点且免费的复习材料（虽然现在还不敢当 hhh），帮助大家最快速地从 0 分进阶到 120 分。有句很矫情的话怎么说来着，“因为淋过雨，所以想为你撑伞”，这确实是我发自内心的一个想法。

此外，在从零到一的学习过程中我也积累了一些自己独到的经验，虽然当时在考研的过程中磕磕绊绊，只是为了考试而考试。 但是考研后我又重新学习了这几门课的知识，阅读了很多原版的英文教材，在这个过程中我依照经验主义的视角审视了过去的学习过程和所有的材料，提炼出一些核心的要素，希望分享给大家。

当然了，这个网站还在优化中，我平时工作也比较忙，预计在 2025 年八月底之前将网站中的文字内容完善到我觉得还不错的程度。 如果你在之前看到，恭喜你是“内测用户”了，有任何意见都可以通过邮件与我联系，我会尽力改善。

技法精炼

• ❓ 专业课的内容太多，我学不懂也学不完怎么办？

一般而言，计算机的专业课都包含若干本书的内容，其中包含非常庞杂且错综复杂的知识体系，说实话，想在短时间内深入理解所有细节，是十分困难不切实际的。

但是大家复习的目的是什么？我相信绝大多数人复习的目的是通过考试而不是做一个计算机科学家，你不一定需要掌握所有细节才能在考试中考到高分。

复习的过程中最重要的事情就是是 舍本逐末、明确重点。 将课本中的每一个细节都掌握清楚是成本很高但效益很低的事情， 你应该将时间倾注到那些能给你带来最大边际效益的知识点， 而不是纠结于某些冷门知识点。

这种复习方式也十分符合演化的 廉价七成原则：演化让你得到的模式不是最正确的模式，而是用最低成本换取最大效用的模式。 很多“理聪”在复习时讲究一个面面俱到，这在时间完全充裕的情况下是可行的，但在时间受限的情况下却是束缚手脚的一件事，你牺牲了本来可以放在其他层面的复习时间。

你在复习 408 时投入的时间和你能考到的分数就像是一个对数函数，开始时，如果你明确了什么是核心知识点和掌握了正确的复习技巧，你只要投入很少的精力就能获得很多的分数提升，但是到达某个瓶颈后，你需要投入极大的精力才能获得很小的分数提升。这个阶段你要做的，是评估投入产出比，而不是盲目加大复习量。

所以 我从来不推荐硬啃王道那几本贼厚的书，说实话，在我看来，用这种方式学习还不如直接看着考研大纲，然后对着 chatgpt 或 deepseek 问呢。

考场如战场，好的复习方法就像在战场上你使用好的战法。比如，你就要有 这种魄力 去做减法：CSMA/CA 里面的那几个帧、海明码的操作细节，我就是不复习，因为这些题基本不可能在大题考察，如果真的考的话我就认栽，如果在选择题考的话我就尽量排除错误选项然后蒙一个。

我曾经见到一位同学在时间比较紧迫的情况下花了一天时间去研究成组链接法的细节，这就是拣了芝麻丢了西瓜了。成组链接法的细节十分复杂，如果考的话只能在选择题中考察，而且考察的概率也极小，投入这么多的时间去研究这个十分不划算，我当年考研的时候直接跳过这个知识点了，看都没看，毫不心虚，因为我知道这是我自己的策略。

第二重要的点是在 实践中去学习。

如果你的目标是考试，不要总是盯着教科书看，想着“我先把知识点学扎实，再去做题”。其实，在学习到一定程度之后，就应该果断开始做题了。

很多同学喜欢一遍遍地复习材料，却一拖再拖地不去做真题，总想着“等我准备得更充分一些，再去尝试”。但说实话，这种行为背后的深层心理，其实是一种懦弱。因为你知道，一旦真正去做题，很可能会发现自己很多题不会做，很多知识点记不清楚，得分也不理想，而这些现实结果会对你的自尊心造成打击。于是，你选择“先不做”，用“还没准备好”这种借口来掩盖内心对失败的恐惧——我以前也是这样，所以我很理解。

但我们必须明白，大部分人类的知识，是没办法靠空想或单看书就掌握的。真正的理解和熟练，需要在实战中反复打磨。仅靠文字获得的知识，往往是“死知识”——也就是说，它们无法直接帮你快速应对考试或解决问题。就像游泳一样，你完全可以不看体育教科书，通过反复下水练习而学会游泳；但你绝不可能光靠看书、不下水，就把游泳学会。

当然，最理想的方式当然是“两手都抓”：一边学习理论知识，一边不断实践，这样往往进步最快。

另外，有些知识的掌握，是语言难以表达的。比如说你去挖坑种树，只有亲手去挖，才能让你的肌肉感知铁锹、泥土、重力之间的真实反馈。这些“感觉”传递的信息，是语言难以准确描述的，只有亲身实践，才能真正体会和掌握。所以一定要去做题实践，哪怕做得不好，也比什么仅仅依靠空想学习好得多。

最后，有一点特别重要，那就是：一定要主动，而不是被动。

那什么叫做“被动学习”呢？其实很简单——比如你一直在自己的舒适区里打转，不断重复那些你早就会的内容，不去挑战新问题，也不尝试深入思考，那就是一种典型的被动学习。你可能刷了很多视频、看了不少书，但你没有动脑去整理思路、没有试图把知识融会贯通、也提不出任何有价值的问题，这样的学习，只是在“看别人学”。

为什么我们那么容易陷入“被动学习”的误区？原因也很现实——被动很轻松，主动很累。 人的本能就是趋乐避苦。当我们在视频里看到有人把知识讲得头头是道，自己似乎也“懂了”，这种轻松的感觉会让人误以为自己真的学到了。但其实你只是获得了情绪上的满足，并没有真正内化那些知识。

而一旦你开始做题、总结、试图用自己的语言复述复杂概念，甚至逼自己去解决一个从未见过的难题——你会发现这非常耗费精力。很多人之所以逃避这个过程，不是因为懒，而是因为它真的需要付出认知资源，而我们的身体本能地不愿意去做这件事。

可问题就出在这儿：真正让你成长、提升的，恰恰就是那些让你“很累”的时刻。

如果你在复习时总感觉轻轻松松，那大概率说明你没有在真正地进步。人类的大脑并不是为了做重复的简单事而进化的——你看看我们的祖先：在非洲草原上，他们要全力奔跑追逐猎物，要警觉躲避危险，然后才能回到营地彻底放松。他们的节奏是高强度投入 + 彻底休息，而不是现在很多人陷入的那种——长时间、低强度、流水线般的状态。

所以你需要摒弃那种“学习时间越长越好”“每天坚持坐8小时”的错觉，而是要追求高质量、以解决问题为导向的学习。

那么，怎么办呢？ 尽量把学习变成“寻找问题 → 查漏补缺 → 主动解决”的过程。主动学习比被动输入有效一百倍。问题驱动，是最好的专注力催化剂。

哪怕你一天只学习两三个小时，但如果你每一小时都全力投入、不断解决实际问题，效果远比你刷视频刷一整天来得强。

• ❓ 复习计组的知识时，如何避免进入“看了就会，做了就废”的状态？我感觉很多知识耦合性很强，无法将其分为一个个的小点，应该怎么做。

知识可以分为 理解性知识 和 记忆性知识。

对于理解性知识，你需要能够从晦涩的文本中提取出背后知识的本质。仅仅关注表面的文字，就像只看到冰山一角，忽略了水面下的庞大冰体，你就无法深入掌握和灵活运用这个知识。

举个例子来说，TLB 和 cache 的核心思路是一致的（三种映射方式 完全一致），不过使用的场景不一样，其中存储的字段也有差别。此外，cache/主存 和 物理内存/虚拟内存的核心思路也是一致的，不过 cache/主存 是将主存分块，然后将 cache 块 和 主存块建立映射关系，物理内存/虚拟内存 是将内存分页，然后将 物理页面和虚拟页面建立映射关系。

你需要能够从现象中抽象出结构，这需要你删除那些碎片化的细节，然后去寻找线索和脉络。这就像是玩拼图游戏，一开始拿到手的只是一堆毫无关联的碎片，但你要去寻找那些隐藏的线索和脉络。

和很多人理解的不一样，人脑的主要功能不是记忆、收集材料什么的，而是删除，在众多的信息中删除大部分，留下一部分，最后剩下来的东西形成自己的认知图景。 想象一下，你每天接收到的信息量有多大？视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉，再加上各种思考和感受，如果大脑不加筛选地全盘接收，我们早就被信息洪流淹没了。所以，大脑采取了一种看似极端却极其有效的策略：删除绝大部分信息，只保留关键的、能形成连贯认知图景的部分。

人的理性，不是记忆力的堆砌，而是对多余信息的精妙筛选和删除。只有删繁就简，我们才能在看似杂乱无章的世界中找出少数能够连接成一个整体的信息点，并据此进行预测、判断和行动。这就像一位雕塑家，在巨大的原石中，删除掉无数不需要的部分，最终才能雕刻出清晰、有意义的艺术品。

再回到刚刚提到的存储系统，其中 cache/物理内存/虚拟内存 的机制间存在内在关联性，只有掌握了潜藏在底层的知识脉络，你才能灵活高效地应对所有试题。再多提一嘴，在我现在从事的大模型推理中，Paged Attention 的底层思路也与主存/虚拟内存的“分页”概念异曲同工。它将注意力机制中的键（Key）和值（Value）缓存以页（Page）的形式进行管理，从而优化了显存的使用，避免了连续分配导致的空间浪费。

如果你对这些概念的理解仅仅浮于表面，停留在记住 “TLB 是干什么的，Cache 的读写策略各有哪几种” 这种碎片化的知识点上，那么当遇到像 Paged Attention 这种新场景时，你就会感到困惑。但是抓住其“分块/分页”和“映射”的底层思路，你就会发现，万变不离其宗。这种从现象中抽象结构的能力，才是真正掌握知识的关键。

另外一些知识就是记忆性知识了，这些知识比较独立，不太容易和其他知识穿在一起，所以比较容易遗忘，比如计算机网络中的很多知识，这个就是硬背了，当然可以采取一些策略来高效记忆，比如 使用 Anki 帮助你记忆这些知识。

• ❓ 为什么中国的教科书和复习材料这么难理解？

因为写教科书的人一般是大学里的讲师或教授，对于中国的大学教授来说，最佳的博弈策略并不是花很多时间去写一本由浅入深的、为初学者准备的教材，而是花尽量短的时间写出来一本“手册”式的书，然后作为自己晋升的材料。

写一本为初学者准备的书并不容易，这需要你站在学习者的视角出发去组织内容，这些都是无法量化的工作，需要花费很多经历，很多国内的教授不愿意去做也正常，完全可以理解。这也延申出了很多梗，比如 “C 语言之父” 谭浩强，《计算机组成原理》难如天书，成为计算机学习者口中的谈资。

但是时代在进步，现在网络上有多元的学习资源，你能在网上看到国外一流的课程，也可以通过大模型获得关于各种问题的个性化解答。所以知识的流通是大大加速了，相比六七年前我刚开始学习计算机那个时代，现在可以说是对自主学习者更加友好的一个时代。所以不要为自己找各种借口，不要说我不是出生科班，也不要说我的底子不是很好，也不要说这些知识太难了，只要你真心想要并且愿意为之付出行动，你都可以达到自己理想的水平。

网站不如 AI？

• ❓ 你这个网站比 AI 强在哪？

说实话，不光我这个网站，就连现在绝大多数的教科书、辅导书和老师，都比不上 AI 了。你给大模型一个考研大纲和一个合理的 prompt，它能够生成出来非常高质量的内容，从文字层面来说，完全不逊色于任何一本书。

此外，你可以试试从本站中复制考研真题，让大模型去解答，你会发现 AI 的回答质量非常高，这一点已经强于当前很多的辅导老师了。所以我觉得如果你是一个擅长学习的人，完全没必要去找各种学长辅导了，让 AI 做你的老师，会更加的免费高效。

我对于这个网站的定位不是希望它成为一本事无巨细的教科书和手册，而是希望它成为一个 地图。一张地图要画得清晰，不是细节越多、画面越挤越好，而是格局越正确越好，这能够帮助读者在小径分岔的花园中辨别关键节点。

同样一个地形，你可以根据自己的目的画出不同的地图。比如你要画旅游地图的话，那么你就要画上黄山、华山这些地方，你并不需要将中国每一个县市都标注上去。所以目的清楚，画地图是不难的；需要的线索，给它画上去；不相干的线索，暂时留白就可以了。如果你换了一个目的，过去的不相干线索就可能变成了核心线索，过去的相干线索又变成了不相干线索了。

所谓冗余信息很多，本质上就是当事人不清楚自己想要获得什么，或者不清楚如何一步一步获得自己想要的东西，于是只能盲人摸象，白白耗费很多宝贵的精力。你备考时之所以经常“越学越乱”，很大程度上不是因为资料太少，而是资料太多、方向不明。你面对的是一个知识交错的小径分岔花园，如果没有地图，时间精力很容易浪费在“试错”上。

我的目的是将这个网站和后续课程打造为一个计算机考研的地图，帮助读者最快地从零到一地提高到 110~120 分，辨识到自己的知识框架的不足之处，并快速补齐致命的短板。 这就是我的目的，我只打算充当一个引路人的角色，给你一份地图。至于进一步的提升到更高的分数，则需要依靠你个人的努力了，这一点我觉得谁也替代不了。

为什么推荐 408

• ❓ 你为什么推荐 408 呢？408 这么难？我是否应该选择更加简单的？

从演化的角度看，自然选择永远青睐那些灵活的、适应力强的生物。因为在充满不确定性的环境中，只有足够灵活，才能争取更多生存与发展的可能性。

选择 408 最大的好处就是可以为你 提供灵活性。采用 408 的学校非常多，这就意味着什么？意味着你可以在考研的中后期，根据自己的复习情况、模拟成绩甚至临场发挥，灵活调整目标院校。 你不需要从一开始就 “all in” 某所学校，而是在确保自身努力到位的前提下，做出最稳妥、最可能上岸的选择。

当然，也有人从第一天起就坚定不移地盯着某一所目标院校，他们愿意为之拼尽全力、倾注所有热情。我非常敬佩这种 “孤注一掷” 的信念感。如果你也如此，那请继续坚定地走下去，你已经比很多人强大了。

但如果你像我当初一样，没有对某所学校有特别的情感投射，只是希望借考研补强专业知识、优化学历背景、提升就业竞争力——那么，选择 408 无疑是更现实、性价比更高的策略。

要知道，灵活，有时候不是妥协，而是一种高级的理性。它能帮你避开风险，规避孤注一掷失败后的代价，甚至帮你节省掉整整一年的时间。

我其实不太鼓励“二战”，不是说不能，而是觉得年轻时候的时间更加宝贵。你花一年再准备一次，不光是机会成本的问题，更是心理消耗的问题。而 408 的灵活性，正是你规避二战风险的强力保障。

关于 408 的难度问题。我想说的是，408 虽然知识体系庞杂，看似复习难度大，但从另一个角度来看，这也是它的优势。因为如果你选择了一条有难度的道路，并且愿意为之付出努力的话，有一个很大的好处就是高门槛会帮你减少很大一部分潜在的竞争者，因为大多数人总是愿意去选择那些轻松的道路。这些选择看似更加轻松，其实会面临着更加激烈的竞争。但是如果你选择一条更加困难的道路，最终，人迹罕至的小路最后总会变为康庄大道，你翻车的风险也会大大减小。

最后，我想说的是，我这个网站虽然很大程度上是面向 408 的，但这并不意味着在进行面向其他学校的复习时就没有用了，因为 408 其实是一门质量非常高的考试，在我看来，它的含金量仅次于印度的计算机研究生考试 GATE。408 考查的时候绝大多数时候都可以涵盖其他学校自主命题的考试，以这门课为切入点，也不乏为一个行之有效的策略。

• ❓ 408 的这么多知识是否在毕业之后就没有用了？

说实话，我不大认同这种观念。有人说：“这些知识只适合考试，工作用不到”。虽然你未来在工作中可能不会直接写操作系统、编译器、或者实现 BFS、DFS，但你解决问题的方式，是基于你对这些底层机制的理解而建立的。

我现在做的大模型推理优化相关工作，说白了很多创新也是构建在计算机体系结构基础上的延伸：

• 比如 Paged Attention 的机制，其实和操作系统的虚拟内存管理如出一辙；
• 再比如 DualPipe 的执行流程，也部分借鉴了处理器流水线的思想；
• 你在研究量化、低精度推理，搞什么 INT4、FP8 和 BF16，那你就必须理解背后的基础： 补码表示 以及 IEEE 754 浮点数标准，否则连数据是如何表示的都理解不了。
• 推理框架中的多进程架构，scheduler、detokenizer、tokenizer 这些进程是如何高效进行 IPC 的，也需要你的操作系统基础知识。

这些思维的骨架、理解的深度，和计算机的基础可是息息相关。很多同学复习 408 的时候，总是抱着“死记硬背”那套老路子。但真正的收获，其实是在你构建起一整套“计算机思维模型”的时候，这才是真正有价值的东西。当你掌握了这些之后，你会逐渐看见：从递归函数到进程的内存结构、从页面置换算法到磁盘调度算法，这些知识原来都是相互牵连的，它们共同构成了我们每天使用的技术世界的“地基”。

另外，现在是一个终生学习的时代了，你不妨把学习 408 的过程也 看做优化自己学习体系的一个过程。什么意思呢？在备考的过程中，你其实不只是掌握了一堆知识点，更重要的是：你开始思考 “如何快速掌握一个陌生领域”、“如何拆解庞杂的知识体系” 以及 “如何高效输入和反馈”，这些都是学习能力本身的锤炼。一旦你建立起了属于自己的那一套学习方法论，无论是将来入职一家大厂、转向新的技术领域，还是自学一门新的技能，你都会更有底气。

所以，不要再抱着“范进中举”式的心态去学习了。这样的学习方式，也许在放在十年前前还能奏效，但是现在是一个 AI 飞速发展的时代，采用这种方式只会让你更加焦虑和无所适从，因为你的记忆力是比不上 AI 的。上了研究生又怎样？如果方法有问题，三年后你依然会陷入找不到方向的迷茫。

我还是更希望你把“考研”这件事看得长远一点，看成是一次锻炼自己系统学习能力的机会。不是为了考个学校而考，而是借着这个机会，训练你的思维、优化你的方法，真正让自己 成为一个能够持续成长的人。

心态建设

• ❓ 复习时意志力和专注力不够，总是分神怎么办？

首先我想说靠自己的意志力基本上就是扯淡，很多人喜欢那种毒鸡汤，b 站上盛行的汤家凤劝学，“你这个年纪还睡得着觉”，我之前也喜欢也这些提供动力的视频来打鸡血。但是我后来发现，这种方式带来的短期动力反而造成了长期倦怠，长线实际收益为负，仅仅满足了自己一时的情绪价值。

你无法通过苦熬来替代体系的错误。看看海豹突击队是如何通过地狱周的，他们仅仅依靠自己的意志力么？当然不是。重要的是平时科学的训练方法以及团队协作的机制，仅仅依靠努力是没用的。

至于你说专注力不够，大概率是眼前的任务不够吸引你，你也许陷入了我在其他回答中提到的被动学习的误区，就是一直在自己的舒适区内被动地尝试从视频和书本中获取知识输入，看起来是在学，其实自己并没有真正地参与进去，只是在 “观看别人讲解”，这是一种很容易让人昏昏欲睡的状态。如果你的任务足够紧急的话，或者你遇到了一个难题，你急切地想解决它，那么在这种情况下你是不可能不专注的。

• ❓ 如何在考场上超常发挥？

一件事情你没有亲身经历过，是很难有绝对把握的。就如博尔赫斯所说：一个男人在两件事情上面是极为不确定的，一件事是自己在战场上会不会成为逃兵，另一件事是自己第一次在和女人上床时会不会阳痿。

我的建议是在考研前几个星期，买好答题纸，按照固定的时间来到考场（如果有条件的话，尽量去考场实地）。实际地去演练，在固定的时间，按照考试的流程，模拟实际考试时的场景。比如你需要使用答题纸去答题，需要根据自己答题的进度去合理规划时间，做这些事情有一个很大的好处是可以为你提供一个稳定的心理预期，而这一点在实际考试中是为你提供重大价值的。

• ❓ 考研期间心态失衡如何调节？

首先，最重要的一点是：你必须重塑自己日常的语言体系。 很多人习惯于说 “这件事太难了”、“我好累”、“我根本学不会”，听上去只是自言自语而已，但这其实是一种在潜意识层面对自己的“编程”。你每说一次，潜意识就会接受一次暗示，久而久之，你真的就会开始逃避挑战、降低期待，甚至怀疑自己。

所以你需要刻意练习，用一种更加积极、建设性的语言模式来对自己说话。比如说：

• 把 “我太菜了” 换成 “我还不熟练，但正在变强”；
• 把 “我做不到” 换成 “我还没掌握这个技能，但我可以学”；
• 把 “太难了” 换成 “这是一个让我成长的机会”。

很多人觉得这不过是鸡汤而已，但其实并不是这样，这是实打实的神经语言编程（NLP，Neural Linguistic Programming）的核心：语言会反过来影响大脑认知，你怎么说，最终就会变成你怎么想、怎么感受、怎么行动。

其次，还有一个非常关键的能力：让你的行为与情绪“解耦”。 什么意思？简单说就是：不要让今天的情绪决定你要不要去完成今天的任务。 如果你总是“心情好就学习、心情差就摸鱼”，那你就像是一片在风中飘来飘去的树叶，完全被动，完全无法掌控自己的节奏。你需要做到的是能在“不想做”的时候依然动手做的人。你的行为是由 价值观和计划 驱动，而不是由一时的感受牵着鼻子走。

此外，你的不良情绪，可能不是“你太脆弱了”，而是你的基因在提醒你：你已经太久没有突破、没有正向反馈了。当你总是处于输入多、产出少的状态，或者日复一日重复没有挑战性的任务，大脑自然会开始“报警”——焦虑、倦怠、怀疑人生。这是你的基因在呼唤改变。如果你此刻感到心态失衡，其实一点都不奇怪，因为如果把我放在你那个位置，我大概率也心态失衡了。你要明白——情绪其实不重要，因为没有真正的付出，就不可能收获那种深层次的满足感。那些真正让人振奋的瞬间，一定来自山地，而不是平原。如果你只是想“轻松一点”、“不费劲地获得好心情”，那么你得到的，也只能是短暂的安慰，而不是让你自我升级的机会。

最后，还要记住：良好的状态是靠节律和平衡养出来的。人毕竟不是机器，不可能 24 小时高效。如果你已经连续多日按计划行动了，完全可以给自己安排一个“奖励式的休息”，去放松身心。要记住，高效和高压不是一回事。你需要追求的，是长期主义下的稳定进步，而不是靠焦虑驱动的一次性爆发。就像锻炼肌肉一样，恢复也是成长的一部分。

制定复习计划

• ❓ 你能否介绍一下是如何构建自己的知识体系的？比如你的具体复习计划和时间表？

其实我是不喜欢按照很细节的时间表复习的，比如今天上午七点到八点复习这个，九点到十点复习这个，这会让我感到很无趣且效率很低。

很多同学问我已经过了大学阶段这么久了，为什么对于 408 这几门课还是驾轻就熟？我想着大概也与我当时走的弯路多有着很大关系。初学计算机时我接触了太多信息，这其中很多都是无效信息，但也培养了我区分噪音和信息的能力。

你需要能够在学习时问出关键问题，比如这个知识点上自己究竟是卡在哪里了？只是 被动地读书或看视频 不会加深你对于知识的理解，不是你自己学会的，你也会遗忘得很快。 很多同学在复习时自己都不知道自己哪里不懂，这其实是很要命的。

我的复习策略只有一个大方向，比如在这个月或这两个星期内，我要在哪些层面提升多少。但是对于每一天、每一个小时，我是随心所欲地复习的。

举个具体的例子把，我今天被一道题卡住了，这道题考查的是 CPU 执行指令时各个阶段的控制信号，然后我会沿着这一个点深挖，把相关的指令系统、CPU 架构的知识点都再熟悉一遍，可能我今天绝大多数时间都是再复习跟这道题相关的知识，但是我挖得很深，只要我理解深入了，我的记忆可以维持很长一段时间。

但是在另一个平行宇宙的我，严格遵照复习时间表，这两个小时复习数学，势能（momentum）刚刚建立，大脑刚刚预热不久，马上就去复习 408。不停地在不同科目之间反复横跳，光光是上下文切换就要耗费自己很大的认知资源了，更别提去深入复习了。

我还授课么

• ❓ 如何联系你？你现在还授课么？

如果想要联系我的话，请通过邮件吧，我目前只打算通过这个网站与读者交互，我喜欢邮件、网站这种异步的、老派的信息交换和呈现方式。 因为我觉得这才是真正能够实现价值沉淀的媒介，我也希望这个网站可以随着时间不断变好，为将来的研友提供更大的帮助。

微信和 QQ 群组、公众号、知识星球这种在我看来割韭菜的味道更重一些（过来人的经验之谈），从学习者的视角来说，这些平台提供的更多是噪音而不是信息，而考研的过程是一个需要专注和沉浸的过程。我觉得很多同学参加这些群组主要是因为孤独，而不是真正想要获取有价值的信息，这也是人之常情，完全可以理解。

关于授课的问题：我现在已经不授课了，先前授课是因为穷学生想赚一些外快，现在有主业了，当然要投入更多精力在主业上了。 当然等我后面空了也打算出一门课，详细阐述我对于计算机考研和当中重点知识点的理解，价格很低，不会超过你找人一对一咨询一小时的价格。 但是宁缺毋滥，我还是会将这门课优化到极致再放出来。

最后，上述关于各种来信者的问题回答中也许有冒犯之处，因为很多都是我自己的肺腑之言，很多话语是对自己过去的讥讽和鞭策，如果对你有所帮助的话，我也不胜感激。