包含数据结构、机器学习、信号与系统。

数据结构：基本概念、线性表、栈和队列、数组、串、树和二叉树、图、查找和排序。操作系统包括：操作系统发展与基本概念、进程管理、处理机调度与死锁、存储器管理、设备管理、文件管理、操作系统接口等。

机器学习：机器学习的相关基本概念；线性回归模型与求解；Logistic回归模型与求解；线性分类器、线性判别分析；支持向量机分类与回归，对偶问题，核函数；决策树；感知机、神经网络、BP算法、深度卷积神经网络模型；多分类学习；贝叶斯分类；集成学习；常用聚类模型与算法，聚类性能度量；降维、主成分分析、流形学习；特征选择、稀疏表示与字典学习；强化学习。

信号与系统：信号与系统的相关基本概念；信号与系统的分类和判别方法；信号分解与运算；连续时间系统微分方程的建立与求解；零输入响应和零状态响应的求解；系统单位冲激响应的作用和求解；卷积积分；傅里叶级数；傅里叶变换的性质及应用；傅里叶变换应用于信号和系统的分析；拉普拉斯变换及系统的拉普拉斯分析法；信号流图与状态变量分析法。

2025年