# 113資工所跨考心得
*因為當初拜拜說若是考上了會還願並寫心得分享，並且想紀錄下自己做過的努力跟時間都花在哪裡，所以才有此篇誕生，這篇獻給曾經努力過的我和你，希望我的經驗能夠幫助到大家。*

## 背景
中字輩數學系畢業，大學教授給分都很甜，導致大部分時間都在混，可以說是躺著畢業，系排落在中間偏後段。

## 成績
| 校所 | 軟體 | 硬體 | 數學 | 英文 | 加權總分 | 名次 | 最低正取 |
| :--------: | :--------: | :--------: | :--------: | :--------: | :--------: | :--------: | :-------: |
| 台大 | 25 | 39 | 50 | 48 | 118.8 | 落榜 | 159.60 |
| 清大 | 70 | 60.5 | 64 | | 194.5 | 備16 |199|
| 交大 | 36 | 46 | 58 | | 187 | 資甲正取 |168|
| 中央 | 40 | 61 | 69 | | 170 | 資工備67 |
| 台科 | 資訊工程概論 | 95 | 62 | | 81.8 | 第20名 |
| 中山 | 44 | 70 | 70 | | 184 | 備3 | 185 |

## 備考資源
### 大碩
- 線性代數 / 離散數學：林緯
- 資料結構 / 作業系統：洪毅
- 計算機組織：張凡
- 演算法：洪捷

最多人補的那間，因為課程過期了，幫補習班說好話也領不到錢，以下憑心而論。
當初是因為覺得交通很麻煩，不想一直跑補習班所以選擇了雲端跟數位的組合，但後來認為這個選擇比較適合自律的人，不然就只是花錢買心安。最好每個禮拜固定空出幾個時段去上數位學堂，不然就會像我一樣下場很慘，雲端唯一的好處就是在哪裡都可以上課，寫題目有不熟的章節也可以打開來馬上看。

數學建議選擇黃老師，永遠的神，就算沒實際上過，聽同學描述也感覺得到他講得很好，若真沒機會上他的課也可以看wjungle大的筆記，上面找得到黃老師的蹤跡。林緯有時候上課會恍神，常常想A寫B，寫一些蠻明顯的錯誤，再來是題目出錯的比率比較高，題庫勘誤落落長，動輒好幾頁。不過老師該教的都有教到，課本條列式證明每個定理，題庫的重點筆記整理的還不錯。

再來是洪毅，洪老師蠻幽默風趣的，感覺是很聰明的人，不過就是因為太聰明了，會沒辦法用像我這種平民的思維去把概念解釋清楚，建議上課可以開兩倍速看，自己回去念過一遍寫題目，再回去看一次課程，通常會有新發現。

張凡的計組也上的很好，老師很用心，感覺下課都在忙著回答學生的問題，老師上課講得很仔細也會常常recap，上課聽不懂就多聽幾次。

演算法的是選洪捷，當初試看林立宇的課，板書的字太潦草就被嚇到了，不過後來上第二次去借別人的課來上，發現林老師上課講解得很清楚，重視思考與邏輯推導，不會一昧的帶公式，聽懂的話演算法這門真的就夠了（只考中字輩的話）。

### 題庫
跟推甄的同學買了全套題庫，題本才是重點，課可以不用去，自己複習效率比上課高。

### OCW
- [作業系統/周志遠](https://ocw.nthu.edu.tw/ocw/index.php?page=course&cid=141)
- [計算機結構/黃婷婷](https://ocw.nthu.edu.tw/ocw/index.php?page=course&cid=76)
- [數位邏輯設計/王俊堯](https://ocw.nthu.edu.tw/ocw/index.php?page=course&cid=230)

大推周志遠的作業系統，老師本身也是這個領域的專家，後期考試的時候因為時數用完了，就聽周老師的課，老師解釋的很詳細，聽完大碩的課再來聽對整個系統的架構都會有更深的了解，不過就不是考試導向，可能某些章節會沒涵蓋到，拿來當複習或補充很好用，只聽這門課的話內容稍嫌不夠。

黃婷婷的課我只有聽前面幾堂的內容，是一位很有教學熱誠的好老師，會用淺顯易懂的方式教學，不過有些內容比較細，若只有要考中字輩可能會用不太到。

俊堯的數位邏輯會對於計組很有幫助，看一下一補數二補數的概念，在計算題會如魚得水。

### 網路資源
- [wjungle](https://www.ptt.cc/bbs/graduate/M.1476022765.A.174.html)
- [電資人](https://eecsmt.com/cs-resource/)

w大的筆記非常強，複習神器，是我看過最詳細的筆記，當初上完洪毅資結整理了140頁的筆記想說之後可以賣錢，看完w大寫的後馬上打消這個念頭，放在平板裡帶去考場基本上不需要其他書了，有些東西甚至我正課的內容老師講了什麼全忘光，單純看筆記就撿回不少東西，在備考後期幫了我很多忙，基本上吃飯的時候會拿出來看，公式或概念忘記的時候直接找也很好用。

電資人主要是看一些歷屆考古題，目前只有交大的有答案，其他學校的答案可以自行搜尋[PTT Grad-ProbAsk版](https://www.ptt.cc/bbs/Grad-ProbAsk/index.html)或是[資工Discord群](https://discord.gg/9bEg8ggsXq)。
### 原文書
- 楓葉本
- 恐龍本
- 白算盤

這幾本分別對應演算法(部分資結)、作業系統、計算機組織。

基於考試題目都是從原文書出，所以想考高考好，原文書一定要下功夫。
一些學校的題目會直接出課本上的考古或是把圖片挖空格考你，若考完發現某題就是課本考古，但自己不會別人都會，那一定後悔不已。
>交大會把浮點數流程圖、ALU的實作方式、加法器乘法器原封不動搬上考卷，或是挖空格。
>中央每年的作業系統必考考古題，題目選項不會換甚至跟去年考同一題。

楓葉本我看比較少，整本書很厚，演算法要自己摸索有難度，若啃得下去功力必定大增。
## 科目準備
這邊會分享基於考試的經驗，我覺得如何準備可以得到一個理想的成績。
網路上許多大神分析的很詳細，這邊只是基於自己的見解給出一點看法。

### 線性代數
這科每次讀都會有新發現，算是非常實用的科目，很多領域都有他的出現，後面的章節都會基於前面已知的知識去延伸，所以讀書過程有點像在蓋大樓，地基不穩頂樓就很難蓋得好，所以務必把基本盤都讀熟搞懂，過程大概是：
>矩陣基本運算 -> 向量空間 -> 生成與獨立 -> 四大子空間 -> 特殊矩陣 -> 各種分解

除了觀念搞懂計算也要熟練，像是反矩陣的計算(交大中央的最愛)，LU、QR怎麼分解要算的像是在呼吸一樣。
~~若是只懂觀念，到時候出考場哭喊著~矩陣那麼醜誰算得出來啊~的人，就是你。~~
### 離散數學
知識點就跟他的標題一樣，離離散散，每個章節關聯度低，可以看一下考古了解大概每個學校愛出的是哪些章節，針對那幾章去做準備。
>頂大愛考圖論，中央愛出關係、代數、群論，中山愛出樹、質數，自動機只有台科會考。

常出現的考題有函數的性質，集合論，排列組合。

再來有兩個算是離散雙雄，==生成函數==跟==遞迴關係式==，基本上除非教授搞人故意不出，不然就算是必考題，一題下來五分十分，投資報酬率很高，請務必搞懂。
~~我甚至覺得這兩個觀念不會可以不用來考試了吧XD~~

### 計算機組織
計組的東西就是很多很雜，基本上要全部很熟是不可能的，好在某些考的頻率也不高，只要考前再翻過一遍就好，第一次看都看不懂很正常，我當初看也是一臉矇，第二次第三次再看就有一種大徹大悟的感覺。

>必須要懂：各種名詞定義比較，像ISA、addressing mods、polling、RAID，計算題有：amdahl's，law，mips，IEEE 754，single cycle machin要會畫，基本上多讀幾次自動就記起來了，不用刻意去背，AMAT算法，cache的各種題目，visual memory、page fault、TLB，整個流程要熟。

這一科東西真的很多，就是比誰讀的多又讀的熟，也比細心程度，再更深入還有計算機結構，介紹邏輯閘怎麼接，非回復型除法，不過那部分就比較少考。

而且這次考題莫名變很活，台大出了chatgpt跟nv的全彩閱讀題、交大出x86，搞得我都不知道該如何準備，~~裸考搞不好還比較高。~~
### 作業系統
這科很吃觀念，題目有寫就好，寫多幫助不大，主要是把專有名詞的定義記熟，或某個功能的運作模式梳理清楚，例如interrupt的整個流程要可以完整寫出來，最好有辦法把某一章考的觀念透過心智圖或樹狀圖寫出來，這樣通常就很熟了，像是講CPU的排班演算法有FCFS、RR、SJF等等，也有分可以插隊或不可插隊，不可插隊的是STF，可以插隊的是SRTF，什麼是convoy effect，什麼是starvation和aging。

建議搭配恐龍本學習，因為題目都是英文，讀原文書可以幫助了解對應概念用英文是如何描述，一些名詞定義尤其重要，像是buddy system跟slab，有時候會出file system跟unix-like系統觀念的題，原文書就變得蠻重要的，如果還有時間可以看後面章節關於網路跟資安，這裡考的機率相對低一些。
### 資料結構

資結的東西非常多，跟演算法算是環環相扣，資料結構都是為了實現某種演算法所存在，所以有算法的複雜度跟用什麼結構高度相關，資結不熟演算法也不會多少，只能想辦法把每個結構性質跟實作方式讀熟。

洪逸有一句話說得很好，課本上出現過的演算法都要會背，確實如此，如果只是上課聽懂往往不是真的理解，真正在寫的時候常常會卡住寫不出來想翻課本，可以朝向這個方向去準備，同時考試很考驗解題速度，達到code寫得很熟的程度就算是準備好了。

>必須精熟：master theorem、infix & prefix、stack queue的各種implement、BT、BST、AVL tree、heap、紅黑樹、B tree、linked list、hashing、BFS & DFS、sorting、huffman code、MST算法、OBST、最短路徑演算法 跟 adjacency list & matrix。

>常考的有：disjoint set、array address計算、binomial heap、fibonacci heap。

考卷寫下來的感覺是頂大考卷基本的幾種結構出難一點就可以考倒一堆人了，所以比較不會出一些少見結構，反而是中字輩比較愛出，例如：min-max heap、deap、smmh、splay tree。

:::success
[Data Structure Visualizations](https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/Algorithms.html)
有趣的網站，裡面有各種資料結構可以實際操作，可以插入刪除各個節點看那個樹是怎麼運作的，不過我自己是沒在用。
:::
### 演算法
有些人說要考頂大，演算法是決勝關鍵，因為基本題型大家都會，剩下就是差在會不會演算法，不過我不這麼認為，其實基本分有拿到都會正取，再來是演算法難的內容太多了，讀到精熟勢必得花大量的時間，還不一定會考出來，我通常把演算法當成是加分題，不會寫沒關係，會寫就算賺到。

==強烈建議讀完資料結構再來看這科，有很多觀念都是重複的，但演算法針對某些部分更細更深入，沒看過資料結構看這門會很痛苦，資結搞懂後會輕鬆很多。==

不過基本的觀念還是要會，因為大家都會的不能不會，例如時間複雜度、貪婪演算法、dynamic programming、sorting、最短路徑演算法，最大流最小割演算法，P、NP跟NPC的定義為何。

>比較進階的題目有：SAT problems跟漢彌爾頓路徑的reduction、linear programming、用來找SCC的convex hull、Kosaraju's跟Tarjan's Algorithm，找articulation point的演算法、0/1背包問題的變種等等，就看有沒有興趣跟時間學習，自行斟酌。
:::success
這邊推薦一個好網站[Algorithm Notes](https://web.ntnu.edu.tw/~algo/)
裡面包羅萬象，演算法相關的詳細介紹幾乎都找得到。
:::
## 心法
準備考試是漫長且辛苦的，穩定心態很重要，請對自己信心喊話、加油打氣，釐清一件事很重要，那就是真正的對手不是那些純血功課又強的電神，~~那些人不是出國就是推甄就進去了~~，真正在比的是我們這些中字輩的學生跟大學比較混的純血，所以差距沒有想像中那麼大，拿出覺悟跟毅力，把時間花下去，結果一定是好的，在我看來這是一筆划算的交易。不要被考生的人數嚇到了，往往真正考上的就那幾個，~~大部分都是炮灰~~，也不用覺得一定要都寫對才能上，交大平均沒及格還是能正取，其實你只要比坐在旁邊的考的高就夠了，沒讀書去考試的結果就是只能當寫成考古或欣賞考卷，這是去年的我，今年不敢說有拿出百分百的努力，但至少有個七八成，結果就大不相同，所以要相信有付出一定會有回報，不要想太多，花時間下去讀就對了。知識不會背叛你，~~知識不會就是不會。~~
## 準備過程
### 2022 一月
故事要從2022說起，沒錯，我總共考了兩次，請聽我娓娓道來。

那時候跟大部分的人一樣，寒假報名了大碩，不過我很懶，不想那麼早開始準備，所以只有數位學堂看感覺是最輕鬆的作業系統，一月中開始看，看得速度很慢，就這樣慢慢看直到五月底才看完，然後之後就放暑假了。

<img src="https://hackmd.io/_uploads/SJwxTAi0p.jpg" alt="進度" width="400">

>那時候紀錄的關於作業系統上課的進度

### 暑假
到了暑假，由於去母親公司實習，照搬上班族的作息，回家後根本沒有心思讀書，所以整個暑假幾乎沒有進度，這個時候的進度只有作業系統看完，資結上了3堂，計組在暑假前看完4堂，線代跟離散都只有個位數堂數，到這個時候依舊沒有感覺到大難臨頭。
### 大四上
開學之後就是正常上課，強迫自己假日要去數位學堂上幾個時段，不過有時候會偷懶。就這樣到了到十一月中，終於發現事情不對勁了，算了算時數，假設每天都上一堂課，等到全部上完也離考試不到幾周了，所以這個時候就加緊腳步，把有空閒的時間都排給了數位學堂。(只能說我在幸福城市過的太開心了，那裡步調比較慢，加上我自己一個人備考，居然天真到以為三個月可以把這些事搞定)

這幾個月(十一月到一月)真的可以用地獄般來形容，除了期末考周有些事情沒辦法去補習班，其餘時間都在跟進度賽跑，每天的行程大概是這樣：早上九點騎車去數位學堂上課，早上的時段共200分鐘，一路看到中午，中間有十分鐘的可以休息上廁所，之後繼續上下午的兩個時段，總共300分鐘，然後下課去買旁邊的正忠排骨飯(重複吃同一間吃到發票中了八百元)，之後騎車回家吃飯配著雲端課程，一路看到十二點洗澡睡覺，隔天起床再重複一樣的作息。(那時候跟同系資工所考生聊天，他們在討論資節題庫班老師上課講了甚麼內容，但我其實聽不太懂，進度落差太嚴重，他們已經快上完題庫班，但我還停留在正課進度的一半)

<img src="https://hackmd.io/_uploads/H1jlTRsC6.jpg" alt="飯" width="300">

>一天一餐，換不同口味

### 寒假(第一次考試)
就這樣時間到了寒假，回到老家準備迎接考試。今年考試排在春節之後，過年勢必還要讀書。令我印象深刻的是春節前一天，我還在數位學堂奮戰到最後一刻，晚上九點多，整間教室只有我一個人在看，因為我的原因，管理員也沒辦法放假回家，強迫陪我到最後一刻，真的對不起她，因為如過春節前沒看完，之後過完年隔兩天考試了也不會有時間看，(數位學堂幾乎全年無休，除了春節)，我那時候跟推甄上岸的同學買了題本，他跟我說他還有題庫班的數位課程沒看，基於客家精神我就去把作業系統跟演算法的題庫班都看完了。(真的是剛好壓線，考中山前一天還在看SVD分解)
<img src="https://hackmd.io/_uploads/Syfh712Cp.jpg" alt="考程" width="500">

> 上圖是考程，總共考了七間，下面是112的考試成績，實在考太爛所以沒留紀錄，只有找到幾間的成績。

| 校所 | 軟體 | 硬體 | 數學 | 英文 | 加權總分 | 名次 | 最低正取 |
| :--------: | :--------: | :--------: | :--------: | :--------: | :--------: | :--------: | :-------: |
| 台大 | 54.5 | 49 | 60 | 64 | 169.9 | 落榜 | 228.1 |
| 交大 | 28 | 49 | 15 | | 130.5 | 落榜 |222.5|
| 台科 | 資訊工程概論 | 42 | 56 | | 47.6 | 505 |
| 中山 | 49 | 30 | 25 | | 104 | 落榜 |150|
| 中正 | 64 | 25 | 77 | | 55.33 | 備81 | 62.67 |

可以想像如此粗糙的準備方式必定不會有好的結果，上課都是開高倍率在看，只是對名詞有個印象，而實際怎麼做完全沒有概念，加上我只有看課程沒有練習過題目，導致光是看題目就有滿滿的閱讀障礙，例如中山考的co-prime我也不懂是甚麼意思，清大交大也只是在欣賞考卷，不停做假設，思考出題老師的想法，純粹憑感覺作答，考完就覺得自己完蛋了，只有中正跟台科比較知道自己在寫甚麼。

### 四下
放榜後唯一有上的只有中正，這時候有兩個想法天人交戰，究竟是要再考一次還是留在中正。等到七月中的時候總算是備到我了，想說就算沒有要去中正還是可以看看環境，順便了解一下研究方向跟找教授的需要注意的事情，於是寄信給了幾個教授約了面談，去學校談完之後就下定決心要重考了。一方面覺得沒做好萬全準備就考試沒有測試到自己的實力，一方面也認為人生沒有義無反顧拚一次會留下遺憾。

六月的時候我準時畢了業，畢業到七月底這段時間因為還沒真正下定決心要重考，所以看了一些偏範圍外的內容：張凡數位邏輯的第一章，王俊堯的數位邏輯前幾部影片(主要是看一補數二補數系統)跟黃婷婷的計算機結構前幾堂。

### 2023 七月
到七月底確定不去中正之後，開始規劃這年的讀書計畫，那時候打算一個月讀完兩科，但其實時間還是算得太短了，雖然沒有真正讀完兩科的正課，不過有了一定的進度，也培養了每天讀書的心態，這個時候比較定的下心來好好把觀念讀進去。

這個時候開始每天尋找可以讀書的地點，在租屋處這種熟悉的環境讀不下去，所以去了好幾家星巴克、咖啡廳跟圖書館，我發現在新環境我更能專注，所以每隔幾天我就會換一個環境，七月到八月主要是配合雲端課程讀了線代跟離散各一半的內容。

### 八月

八月租屋處合約到期，回到新竹了的老家，這時候會每天強迫自己去清大圖書館讀書，讀累了就轉移陣地到對面摩斯、金山街露易莎、星巴克或是青年館繼續讀。習慣每天讀書的感覺蠻不錯的，每次讀完心裡都有踏實感，想著今天又學會了不少東西，覺得自己很棒，離夢想又更近了一步，也因為不是第一次讀，很多以前看不懂的東西突然變得簡單了(~~不排除死去的記憶突然開始攻擊我~~)，心裡會想，阿不就是這樣嗎?一種突然開竅的感覺。這個月讀完了數學的部分，打算下個月開始讀作業系統跟計算機組織。

### 九月 ~ 十一月

這個時候剩下四科正課要看，還有數學的題庫要練習，每天照常讀書，一天上午下午各讀一科，避免精神疲乏，在圖書館讀累了就去數位學堂聽資料結構，慢慢的把資節正課上完，作業系統只有聽周志遠的OCW，其實這科算是只聽了1.5遍，第一遍還是去年的記憶，我都是寫題目有不熟才會去看課本跟wiungle筆記，不過也很夠用，因為篇觀念很多資料網路上都查的到，看完就寫相關題目強化學習。這三個月把除了演算法跟計組後半段的正課都上完，題庫寫了線性代數幾乎整本跟離散常考的部分(離散不常考的我都沒寫，像是自動機跟樹，只有用看的看過去)，計組題庫有123冊我只寫了第一冊我覺得比較常出現的部分(高階語言轉組合語言沒有刻意去背，只有看懂幾個考古)，作業系統跟資結的題目我完全沒碰，因為題庫很厚重複的很多，相對其他科我覺得這兩科我去年有練習比較不怕，想說靠之後寫考古練習就好。題庫對於之後寫考古的幫助蠻大的，寫題目有感，計算會更流暢更快，看到題目反應也比較快知道如何下筆。

### 十二月 ~ 一月
十二月跟考研戰友講好了要一起寫考古，因為只有交大有標準答案所以只寫交大，一路從102年寫到112年，禮拜一先寫一年份，比照當天考試的時間計時考試，寫完之後會一起對答案討論不會的題目，之後休息兩天把不熟的地方重新看過，禮拜四再寫下一年，如此這般，到一月的時候剛好寫完，也慢慢把計組後段、演算法正課上完(總共八堂課，不多)，到了這個時間點會考的如何已經大致確定了，剩下的時間再怎麼努力也無法改變太多。戰友跟我抱怨說他寧願現在直接進考場，這個時間點書也讀不進去，真讀下去也不會進步很多。我深有同感，感覺到之前讀的東西正在慢慢地淡忘，就像一個破了洞的水桶，大家在比賽用毛巾沾水誰裝的多誰就贏，時間下來就是比誰的水裝的快又可以漏的少。

最後一個月花在把太久沒看生疏的線代部分重看一次，尤其是後面的特殊矩陣，離散圖論的地方把公式背熟，作業系統號誌的地方有點不確定看了w大的筆記複習，最後一個月最重要的反而是把作息養好，規律作息，平常心面對要到來的考試。
## 考試
考試前一個禮拜要盡量早睡，調整作息，尤其第一間考試的前一天一定會緊張到睡不著，如果剛好隔天第一門八點就要，會大大影響表現，除此之外就是東西都吃清淡，把可能會影響考試的因素降到最低，很多人一大早到考場肚子都會不太舒服，想去廁所，我也不例外。帶的東西精簡就好，學生證2B鉛筆跟橡皮擦就夠(耳塞不錯可以帶，今年中央考場在復旦，旁邊就是醫院，救護車很大聲很吵)，有些學校會要求帶准考證要注意一下，大部分學校不用。也不用帶書去看，基本上考場擠滿了人，這樣的環境下氣氛緊張書是讀不進去的，就算看了也不會考出來，我台大正取的朋友當天只帶了一顆腰包，真要讀的話，軟體部分可以臨時背幾個演算法看能不能幸運矇到分數get。也不用考慮多印幾張准考證當計算紙，基本上題目卷除了中央字跟空白都小還雙面印刷之外，其他幾間的計算空間都算夠用，交大的題本封面就被我拿來算反矩陣，如果會寫到空間用完，不是字寫太大就是題目練習不夠計算不熟。
## 考後檢討
考完當下覺得自己最有可能上的是中央跟台科，一來中央的出題方式跟去年大差不差，考古題也有掌握，二來台科的題目有點太簡單(不過還是有粗心寫錯)，中山的數學寫的可以用享受來形容，當下覺得有機會拿滿分。清交都不太確定會不會上，清大沒寫考古，出來跟朋友討論的時候已經知道自己粗心錯了哪幾題，再來是交大今年考的很難，軟體給分標準變嚴苛，一大早我狀態也不好眼殘，MST那題有兩個weight為5的e邊，我一開始寫對的後來又改成錯的，digit sum明明很簡單，我卻一直看錯符號導致答案算不出來，這兩題就15分了。加上硬體出了神一般x86，但我不要命的全猜，當下真的覺得涼了，結果成績出來全都跌破我的眼鏡。中央反而被倒扣備到中段，交大清大名次都比我想像的要再前面的多(假如對照去年成績絕對不可能上，若不是今年比較難就是考生程度較差)。

再來就是台大，差最多的是軟體，這科在寫的時候沒有猜題，稍微不確定的就空白，後來發現倒扣不重，應該猜一下的。我的結論是有寫考古真的有差，台大題目風格靈活更考驗軟實力跟閱讀理解，感覺數學部分的題目像學測一樣，核心概念不難但是轉了很多個彎，只準備交大這種把學生當計算機的考法面對台大解題思路會轉不過來，我今年英文也退步許多，資結題庫沒有寫變得生疏，同時也不要預設立場覺得題目太難太怪了不如直接放棄，直接把上榜的可能扼殺在搖籃裡。

## 後記
考上理想學校固然很開心，不過可能要對正在準備考研所以讀這篇文章的你潑一盆冷水，獲得錄取資格只是個開始，只能算是拿到參加遊戲入場券，學習從未停止，人生就是在不停的比較跟戰鬥，找教授會是第一個要面對的難關，尤其對大學沒有修過相關課程專題也無經驗的跨考生來說。考試完可以趕快培養程式設計的技巧，最好是報考CPE能達對三題以上，去了解自己對什麼領域感興趣，然後對研究所課程會需要甚麼先備知識提前做準備(甚麼做法最恰當我也還不能給出確定的答案，只能等到碩士畢業再來驗證我說的是對是錯)
>想想那些大學四年就完成紮實訓練的四大純血，專題累績了相關領域的經驗，度過了試錯階段，碩零進去又先修了幾堂研究所課程，有更多時間做研究，我是教授我也不想收我這顆燙手山芋阿!

## 鳴謝
最大的感謝要給予我的父母，他們願意給我機會，提供一切我需要的資源，無條件的支持我。

再來要感謝找我一起讀書的好戰友柏論跟硯博，他們為我樹立了一個好的榜樣，如果只有我一個人準備我大概也懶得寫考古，沒有你們我絕對考不到這樣的成績。

最後謝謝看到這裡的你，祝福每個人都能去到理想的校系，築夢踏實，義無反顧，不留遺憾。