每位老师都有其独特的教学风格和优势，选择哪位老师进行概率论的强化学习，取决于个人学习习惯、知识基础和偏好。接下来就来说说几位老师的特点。
王式安老师以其深厚的数学功底和严谨的教学态度著称。他的课程通常结构清晰，逻辑性强，适合那些喜欢系统学习、追求深度理解的学生。
王老师在讲解概率论时，会从基础概念出发，逐步深入到复杂的理论，帮助学生构建起扎实的数学基础。此外，王老师在解题技巧上也有独到之处，能够引导学生快速找到解题的关键点。
郝崇宇老师的教学风格偏向于实用主义，他的课程注重理论与实际应用的结合。郝老师善于将抽象的数学概念与具体的考研题目相结合，帮助学生在理解理论的同时，也能够掌握解题技巧。
对于那些希望在考试中迅速提高分数的学生来说，郝老师的课程可能会更加适合。同时，郝老师在课堂上的互动性较强，能够激发学生的学习兴趣。
高昆轮老师以其幽默风趣的教学风格和深入浅出的讲解方式受到许多学生的喜爱。高老师的课程通常生动有趣，能够吸引学生的注意力，使得学习过程变得更加轻松愉快。
他擅长将复杂的数学问题简化，用易于理解的方式传达给学生，这对于基础较弱或者对数学有畏惧感的学生来说，是非常有帮助的。
王式安、郝崇宇和高昆轮三位老师各有千秋，选择哪位老师并没有绝对的好与坏，关键在于哪位老师的教学风格和课程内容更符合您的需求。
建议可以先试听几位老师的课程，了解他们的教学特点，再结合自己的实际情况做出选择。记住，选择适合自己的老师，才能在考研的道路上事半功倍。
二战人来了！我将详细描述我在一战和二战中的经历以及一些经验，特别是我所遇到的问题和踩过的坑。希望这些经验能对大家有所帮助。
二战回顾考研在考数学的专业里，得数学则上岸！！！
考研是个漫长的过程，在这个过程中，除了有坚定的毅力以外，最重要的就是不要走太多弯路浪费时间。
在我第一次考研时，就是因为浪费了太多时间，虽然很累，但是自己的知识缺口仍然很大，才导致了最后的失败。
一战时我一直在找寻适合自己的学习方式，特别是数学这只拦路虎。
我看课一直在试不同的老师，拿起习题却发现自己无从下手便又开始无尽地看课，等我意识到必须要开始做题了的时候，已经完全来不及了。
我觉得我自己就是考研数学复习的大多数，一战结束时不得不接受考试现实真实而残酷。
我的问题主要在于我自己就是没有努力到点子上去，一战时虽然总结也写了，视频课也看了，题也刷了，但没有把努力转换成分数。
一战的教训一战失败后的反思中，我发现最大的问题在于自己动手解题能力不够强。
有句话说得好，你看到的不一定是你真正看到的。对于习题而言，就是这样的情况。你看到一道习题，如果你不会做，你可能会去查看答案，然后以为自己掌握了，但事实上你只是记住了答案而已，并没有真正掌握。
正是因为这一点，我要给所有同学的建议是一定要注重 "做题+练习计算能力" 这个重点。
然而，简单粗暴的题海战术不是提高数学成绩最有效的方法，应该有针对性地做题才能提高对知识点的掌握能力。
对于我的二战来说，我选择从题目入手重新学习和消化知识点。当时我使用了一个刷题平台，名叫「知能行考研数学」
知能行考研数学知能行考研数学通过大数据分析历年真题的考点难点，为每位考生选择快速提高的突破口。知能行基于机器学习追踪考生知识点的掌握情况，测练合一从而达到高效备考
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我二战全程使用了这个平台，因为知能行能够让我有针对性地做题，一层层的夯实基础，简单来说就是能够把知识点分解成小模块来消化，从而建立一个完整无死角的知识框架。
在进行数学学习和复习的过程中，平衡观看课程和做题练习是至关重要的。
我一战就是一味看视频，不进行做题输出，到了后期才去做题，才发现会出大问题 …
我发现光是看视频进行学习经常会发生一种情况，就是看完了整个视频，甚至也做了笔记，但是看完之后却说不出到底从中获得了什么知识。
但如果直接做题又会有一种两眼一抹黑的情况发生，这样非常不利于我们对于自己做题的主动性。
在使用知能行进行学习时，每一章开始前都会有一个「复习要点」，包括了核心的知识框架。
在听课时，经常会发生听完一节课，但“脑袋空空”的情况，这种情况下我们就可以在看视频前通过这个知识点列表来明确目标，从而更高效地看课。
特别应该利用好知能行的查拆分知识点的功能。先了解本章有哪些知识点，再带着对这些知识点的疑惑去看视频中老师是如何讲解，怎么样推出这样的结论的。
这样能让我们避免看完视频仍然脑袋空空的情况。
看完课就可以用知能行对这一章进行练习，做题练习是巩固知识、检验理解程度的有效方式。这在对之前看过的知识点起到加强作用的同时，也能查漏补缺。
像这样采取看视频和做题交替进行的方式。可以确保你在学习过程中既能够获取新知识，又能够及时巩固和应用所学内容。
缺乏目标的规划一开始每当我遇到不会的题，就去翻答案，去背答案。最后发现这只是“虚假”地学会了某道题，而不是学会了一类题，甚至这一题都不一定保证下次能做对。
而把一道题彻底弄明白底层逻辑，看似用了