本篇為代po
（一）考試動機:
其實我自身並非資工系本科，反而是機械系畢業。在大學時期我就讀於北科大，接觸到了程式、人工智慧等領域，逐漸喜歡上這些領域。反觀越來越討厭機械系的科目。所以當時自己開始慢慢看一些有關deep learning的書籍、論文等等。但是月看到後面，反而越來越發現自己的不足，跟正統的資工系訓練，自己確實差了一大截。為了彌補這份不足，所以決定想要考研究所。但我自己其實並不喜歡做半吊子，要做就要做好，所以我選擇了補習，讓我自己更快進入狀況。
（二）準備方式:
a. 補習:
一開始我的確不知道應該選擇哪個補習班，偉文和大碩都有去詢問(忘了有高點)，不過偉文一問到沒開演算法，就立刻謝謝再聯絡了。最後選擇的是大碩補習班，只能說他貴，但是資源的確非常充足，要懂得爭取(有秘辛)。
b. 教材: (以下的教材提到的老師均為大碩的老師)
i. 線性代數:
黃子嘉老師的課本上下冊，外加一點點上課筆記。私心推薦黃老師的書，甚至覺得編寫得比原文書還好。
ii. 離散數學:
黃子加老師的課本上下冊，外加一點點筆記。林緯老師的題庫。
iii. 資料結構:
洪逸老師上課的筆記，和一定要在正課班時想辦法弄到題庫班的題目，這樣才有題目練習。
iv. 演算法:
林立宇老師的課本，編輯很棒，重點都有帶到，且練習的題目也不少。Corman的紅楓葉。
v. 計算機組織:
張凡老師的上課課本、題庫班的書(簡直神書)也是推薦在上正課的時候就先買題庫班的書跟練。
vi. 作業系統:
洪逸老師的上課筆記，恐龍聖經本。不過還是先把筆記背熟在去看恐龍，熟的層級最好是向洪逸一樣，可以憑空把筆記從頭到尾寫一次。
c. 時間規劃:
我自己是從4月中旬開始準備，準備到隔年的二月，所以將近10個月準備期間，因為我本身是非本科，但是為了要紮實的讀完，這段時間內都是早上八點半到北科大圖書館讀，晚上11點閉館回家，持續到考試結束。
（三）成果:
台大資工: 備取39 數學:55 計系:59 資演:53
台大電機丙: 備取12 離散:74 計系:28 資結:50
交大資工: 正取 資演:47 數學:82 計系:63
清大資工: 備取1 數學:70 計系:49
（四）態度:
其實我自己知道我自己讀書的時候如果沒有弄懂的一個理論的話，一定會很快地將其忘卻，所以我在新接觸某個理論時，一定會想盡辦法把他弄懂，不然過不久我可能就跟他說掰掰了，這樣搞得很像浪費時間。所以我覺得”找到一個能說服自己這個理論的方法”是最重要的，不然可能真的會讀得很痛苦。
（五）心得:
在考試這年，原本只是一個人讀書，但是在不知不覺中，大碩補習班裡面逐漸認識願意一起讀書的人們，大多數都是原本北科大的人，而如今他們也全都是台清交正取了。一路上也很感謝大碩老師和他們的陪伴，一起讀書、煩老師問問題真的會有壓力，但是都是一起進步的壓力。如果只是我一個人的話，想必是無法到這個地步的。聽說我們有被說成北科幫哈哈哈哈，可能是因為每次下課時我們都會一群人擠到老師的面前問問題，誘惑是每次我們見面都是在討論功課吧，無形之間給了其他人壓力深感抱歉。但是我們其實都只是想要更全面的了解一個定理、發想。因為我們都是
屬於如果不懂這個定理，就不敢亂用的心態在讀書的。到最後還是很感激一路上幫我的北科幫們，讓我一步步澄清我的觀念，感謝大碩的老師願意讓我們煩，之前好像有一次煩到洪逸都快生氣了但我們還是一直問，老師還是幫我們解惑。以上，祝各位前程似錦。