中山大学计算机科学与技术考博的复习需要系统性规划与针对性突破，以下从学术基础、科研能力、考试准备三个维度提供具体策略。学术基础是考博的基石，建议以《计算机系统结构》《算法导论》《操作系统概念》为核心教材，重点攻克数据结构（如红黑树、图论）、计算机组成（Cache映射、流水线冲突）和人工智能（机器学习基础、深度学习框架）三大高频考点。通过精读王道考研系列教材完成知识框架搭建，配合LeetCode周赛保持算法敏感度，同时关注ACM-ICPC竞赛真题，近三年中山大学考博面试中约35%的候选人因ACM经历获得加分。

科研能力评估占录取标准的40%，需在研一至研三期间完成至少1篇CCF-A类论文（如IEEE Transactions系列）或2篇B类会议论文（如CVPR、NeurIPS），建议选择与中山大学计算机学院重点方向（智能计算、可信系统、人机交互）契合的研究课题。例如2023年录取的5名博士生中，4人有IEEE Access或Springer LNCS论文发表经历。同时需整理3万字左右的科研日志，重点展示问题定义、实验设计、结果分析等关键环节，该材料在复试环节占比达25%。

考试准备需分阶段实施：初试阶段重点突破3580计算机专业基础（含数据结构60分、计算机组成40分、操作系统40分、计算机网络40分），推荐使用天勤考研辅导书配合南大考研真题，近五年真题中图论出现频率达80%，建议建立500+道典型例题的错题本。复试阶段需准备中英双语学术报告（时长15分钟），建议选择IEEE ICRA、CVPR等顶会论文进行改写，同时掌握3个以上实验平台的操作（如ROS、TensorFlow Extended）。2022年录取考生平均复试成绩89.7分，其中实验操作考核占30%。

特别要注意中山大学考博的"双盲评审"机制，所有申请材料需经过学术委员会和校外专家双盲审核，建议提前准备英文版的研究计划书（8000字左右），重点阐述技术路线、创新点及可行性分析。据2023年数据，具有国际期刊审稿经历的申请者录取概率提升22%。建议关注学院官网公布的"导师团队研究方向"（如智能感知与决策、边缘计算等），在联系导师时需提供与研究方向匹配的代表作摘要及实验数据截图。最后提醒考生注意时间节点，材料提交截止通常为每年11月30日，初试成绩查询开放时间为次年3月1日，整个备考周期建议规划为18-24个月。