北京交通大学物流管理与工程考研辅导班介绍
北京交通大学物流管理与工程考研辅导班为报考北交大经济管理学院物流管理与工程的学员提供针对性的考研培训课程，根据个人情况与报考院校专业定制指导方案，全程监督陪伴，布置随堂作业，结合命题规律进行模拟实战。根植于多年的积淀，为学员提供有用的北京交通大学物流管理与工程考研讯息与资源！
北京交通大学物流管理与工程考研辅导参考资料节选
《北京交通大学物流管理与工程考研热点精解幻彩白金版》
《北京交通大学物流管理与工程考研习题精练精编》
《北京交通大学物流管理与工程考研常考知识演练精粹》
《北交大经济管理学院数据模型与决策考研经典核心知识必背500例》
《北交大经济管理学院数据模型与决策考研思想深度剖析》
《北交大经济管理学院数据模型与决策考研真题精析与强化训练》
注：具体教辅材料以实际为准。
考研培训师资概况节选
吴老师 授课时间：每周五9:11-17:26
左老师 授课时间：每周五8:24-16:28
咎老师 授课时间：每周四7:24-14:47
东老师 授课时间：每周一7:22-16:48
董老师 授课时间：每周四8:28-14:54
堵老师 授课时间：每周六7:35-14:50
注：具体时间以师生实际商议为准。
北交大经济管理学院物流管理与工程考研复习方法与经验
考研英语经验节选
关于真题，97-04年的两遍，05-19年五遍，用的是张剑的黄皮书。第一遍主要是翻译，把阅读逐字翻译，比较与标准答案的区别，文章搞懂，题自然会做了。第二遍依然是翻译，但是会把每一道题按自己的思路找答案，不怎么看解析。第三遍05之前就没有在做，05-19年每天两篇做阅读，看解析，分析每篇文章的解题思路，出题点，这一遍才开始加上完形和新题型。第四遍是把每年题的陷阱找出来，怎么出题的，总结各类题的做题技巧。最后一遍就是整套的做了。最后留了一套19年的真题模拟，事实上错的很惨，挺受打击的~现在回过头看，不要去在意复习时候做题的对错，你要相信，只要不停下脚步，每天都会有进步的。翻译是从开始到考研前一天每天一句的，一开始是何凯文的每日一句后，后来做真题的翻译，翻了大概有三遍。作文的话，过了暑假开始看的王江涛的作文《考研英语高分写作》，分话题和题型背，两天一篇，第三天默写下来（默写这个过程很重要）。背完一个话题，写一篇相关话题的作文。
考研数学经验节选
9月份，我开始从基础复习，把复习全书和课本都过了一遍。十月我把660题做完了，然后再回过来把暑假练习过的题目里的难题、错题和660题里的错题难题重新做了一遍。10月份一开始就开始做历年真题，真题我没有做太前面的，就开始从05年做到了16年的，前期基本保持一天一套的状态，后来稍微缓了下，两三天一套，花了一个月不到的时间做完了这些真题。这里我想说每个人的程度不同，做试卷的频率可以不同，但是每套试卷必须严格控制时间，拿出考场的状态来做，然后考完严格批卷，搞懂错题难题。真题做完之后，我就开始做李永乐的冲刺六套卷和张宇八套卷，这些冲刺卷的难度是相对较大的，因此不用太在意分数，它们就是用来巩固知识点和保持状态的，没有规定必须做，重点还是在真题。总之在剩余的时间，我就做冲刺卷，然后边做边看之前的错题，把平时练习题、660题、真题、模拟卷错题反复看。11月以后每天花在数学上的时间四个小时左右了。但是8套卷能让你清醒，自己还有很多不足，认清现实才能百战不怠。
考研政治经验节选
政治的主观大题的复习分为两部分，马哲和其他部分马哲需要在练习做1000题时就同时加强练习，练习的题目主要是每一单元后面的习题，练习的方向主要是思考材料，训练自己寻找对应的知识点，此外的其他部分只需要跟着肖大大的肖八、肖四走就完全够了~11月开始，没看精讲精练或者全书之类的，据身边看的早的同学说看了也基本没看进去，政治觉悟高有追求还是可以看。我是直接快速刷了两遍1000题，一开始惨不忍睹后面还好。后来做了肖八米六等资料的选择题，把频率高的在风中劲草标注，真题只做了近5年的。最后冲刺阶段，肖四米三蒋五任四几乎市面上能买到的资料都做了。至于主观题，肖秀荣肖秀荣肖秀荣！除了肖四，我还补充看了徐涛的小黄书，感觉也不错，但是没有去背。
考研专业课经验节选
1. 数据GPT-3.5-Turbo-16K的复习要点：
- 理解GPT-3.5-Turbo-16K模型的基本原理和主要功能；
- 学习GPT-3.5-Turbo-16K的模型架构及其各个组成部分的作用；
- 研究GPT-3.5-Turbo-16K的训练数据集和训练方法，了解其对模型性能的影响；
- 掌握GPT-3.5-Turbo-16K在自然语言处理、文本生成等领域的应用场景和算法细节；
- 熟悉GPT-3.5-Turbo-16K的优缺点，以及与其他模型的比较。
2. 决策的复习要点：
- 了解决策的基本概念和决策理论的发展历程；
- 掌握决策模型的构建方法和常用的决策方法，如期望效用理论、风险决策、多属性决策等；
- 学习决策分析的工具和技术，例如决策树、模糊决策等；
- 研究决策过程中的信息获取和信息处理方法，包括主观概率分配、Bayes决策等；
- 熟悉决策的应用领域，如供应链管理、物流管理等，了解决策在实际问题中的应用方法和效果评价。
3. 数据GPT-3.5-Turbo-16K复习的方法：
- 阅读相关论文和教材，建立对GPT-3.5-Turbo-16K模型的全面理解；
- 参加相关的学术研讨会和讲座，了解最新的研究进展和应用案例；
- 进行实践项目，利用GPT-3.5-Turbo-16K模型解决实际问题，加深对模型的理解和应用能力；
- 制定复习计划，合理安排时间，将复习内容分解为小任务，逐步完成；
- 多使用在线学习资源，如开放课程网站、学术博客等，扩展自己的知识广度和深度；
- 练习习题和做模拟试题，培养解决问题的能力，提高应对考试的信心。
