陕西师范大学计算机科学与技术考博考试体系以扎实的理论基础与科研创新能力为核心，其参考书目和考核重点具有鲜明的学科特色。考生需系统掌握计算机学科四大基础理论板块：计算机组成原理（参考《计算机组成与设计：硬件/软件接口》David Patterson & John Hennessy著）、操作系统（推荐《现代操作系统》Andrew S. Tanenbaum著）、计算机网络（依据《计算机网络：自顶向下方法》James F. Kurose & K. W. Ross著）及数据库系统（参考《数据库系统概论》王珊等著），四门核心课程需达到熟练运用底层原理解决复杂工程问题的能力。

在专业核心课程方面，人工智能方向重点考察《机器学习》（周志华著）与《深度学习》（Ian Goodfellow等著），要求考生能够复现经典算法并设计改进方案；大数据方向则需深入《大数据技术体系与架构》（孟小峰等著）及《分布式系统：概念与设计》（Andrew Tanenbaum著），重点掌握Hadoop、Spark等框架的原理及性能优化策略。考生需建立知识图谱，将《算法导论》（Thomas H. Cormen等著）中的复杂度分析理论与实际工程案例相结合，例如在分布式计算任务中设计时间复杂度为O(n log n)的调度算法。

前沿技术模块要求考生关注近三年顶会论文（如CVPR、NeurIPS、SIGCOMM等），重点研读陕西师范大学计算机学院在边缘计算（参考《边缘计算：架构、关键技术与应用》）、智能推荐系统（依据《推荐系统实践》李沐著）等领域的代表性成果。建议考生建立技术追踪矩阵，按季度更新技术趋势分析报告，特别关注国家"东数西算"工程与"AI+教育"政策对学科发展的影响。

科研能力考核注重理论与实践的深度融合，考生需完整复现至少两项本领域经典算法（如ResNet、联邦学习框架），并基于《软件工程：实践者的研究方法》（Barry Boehm著）完成技术验证报告。在学术写作方面，推荐参考《计算机科学论文写作指南》（CSCW系列论文规范），重点训练文献综述的批判性分析能力，例如在对比Transformer与CNN模型时，需从参数效率、可解释性等维度构建评估体系。

备考策略建议采用"三阶递进法"：第一阶段（3-6个月）完成核心教材精读与算法题库训练（推荐《剑指Offer》第5版），第二阶段（2-3个月）开展技术项目实践（如基于Kubernetes的微服务架构部署），第三阶段（1个月）进行学术研究模拟（撰写5000字以上技术论文初稿）。特别提醒考生关注陕西师范大学计算机学院官网发布的历年真题解析，其近五年考题中约37%涉及分布式系统容错机制、联邦学习隐私保护等交叉领域问题。