1、网上报名，可以选择报哪个区的，每个区都有相应的自考办。网址是：，北京教育考试院，自学考试，网上业务办理，就看到网上报名了。报名交费就可，得有网上银行。2、报名后，后给你时间，在规定时间内，到你所报的区的自考办，电子摄像。摄完像给你个条。3、根据条上的时间，在规定时间内，去自考办领取，准考证，考试通知单。4‘考试通知单上，有考试地点，时间，到时候去考试就行了，带身份证，准考证。
关于自考报名，可以去那局当地的教育考试院或者大学继续教育中心，或者在社会上找有资质的培训机构都可以，然后根据自身的条件是报考本科还是专科。专业根据自己的爱好和以后的就业来选择。还要注意有些专业是不能自考，
清北的自考通过率极低，含金量也是本科继续教育中最高，这个尺度比统招专升本和一些在职研究生还要高，因为概率只有不到6%，每年拿到毕业证和学位证的人太少了。不过很遗憾，2018年期已经停止注册招生了，未来其他985也可能停止招生，因为物以稀为贵，毕竟是985高校，当年985&211高校统招专升本也是这样停招的，凡事都是头部资源最稀缺。
这个网上很详细
你的名次除以参加考试的人数就是名次比，一般用百分数表示
连续进步名次是指在某项竞赛或比赛中，选手连续取得一定名次的情况。其计算方法如下：首先确定需要连续进步的名次，例如前三名、前五名等。然后从比赛开始时开始计算，记录选手每次比赛的名次。如果选手连续取得了需要连续进步的名次，则计算其连续进步的次数。如果选手在连续进步的过程中出现了一次名次下降，则连续进步次数将被重置为0，需要重新开始计算。例如，如果一个选手需要连续进步前五名，他的比赛成绩依次为第8名、第6名、第4名、第2名、第1名，那么他的连续进步次数为3次，因为他在第4、第2、第1次比赛中连续进步了。如果他在第5次比赛中取得了第6名，那么他的连续进步次数将被重置为0，需要重新开始计算。
每个省的规则和标准不一样，一般是入围参加全国比赛的同学要再省里获得前几名（肯定是省一等奖），然后参加全国比赛。参加全国比赛初赛过了至少是铜牌，如果只是参加省里组织的比赛，初赛过了不一定是全国三等奖。
还有闲心在这提问？快去准备吧。
由于每个人的数学基础和参赛目标都不尽相同，很难去找到一个适用于所有人的备赛复习方法。
针对不同水平的同学，分三个阶段介绍：
1、利剑阶段。
结合竞赛大纲，系统复习学过的所有高等数学的知识，全面掌握基本方法，深刻理解基本概念，目标是使自身水平达到期末考试的优秀水平，且能够做出预赛一半的题目。
达到该阶段的目标相对容易，水平相对较弱的同学可以在该阶段的复习备赛中较大地提升自身的高数水平。该阶段可以参考教科书、吉米多维奇或者CMC指南。如果参赛目标为在预赛中“保三争一”的话，做到阶段1问题就不大了。
2、重剑阶段。
如果参赛目标为“保一争决”，则需要在阶段1的基础上，进一步锻炼解题能力。CMC中的证明题（尤其是一元函数的证明题）是一个难点，有很多构造性的证明很难想到，这就需要进行大量的真题模拟题训练。
此阶段适合使用“红色试题集”，而且要练到手熟（即只要是知道如何求解或证明，就一定可以无误地写出来）。对于某些技巧性较强的题目，即使做过一遍且当时理解之后，过段时间还会遗忘，这就需要反复地进行复习，直到能够将某类题目的解题方法尽数列举出来为止。
经过阶段2的训练，最终应达到“预赛试题中不多于2道大题不能完全做出来”的水平。
由于每个人的数学基础和参赛目标都不尽相同，很难去找到一个适用于所有人的备赛复习方法，如下参考：
结合竞赛大纲，系统复习了所学的所有高等数学知识，全面掌握了基本方法，深刻理解了基本概念。我的目标是在期末考试中达到优秀的水平，在初试中能够回答一半的问题。
这一阶段的目标比较容易达到，技能相对较弱的学生可以在这一阶段的复习准备比赛中大大提高自己的高数学水平。参考教科书，JimiDovic，或CMC指南这一阶段。如果你的目标是参加预赛，那么进入第一个阶段就不是问题。
注意事项：
如果比赛的目标是“确保进入决赛”，你需要在第一阶段的基础上进一步提高解决问题的能力。CMC证明（尤其是一元函数证明）是一个难点问题，很难想到许多构造性证明，需要大量的实际练习和仿真练习。
这个阶段适合使用“红色测试集”，并且要练习手（也就是说，只要你知道怎么解或者证明，你肯定可以写出来没有错误）。对于一些较强的题目的技巧，即使做了一次就懂了，一段时间后就会遗忘，这就需要反复复习，直到某一种题目的解题方法全部列出。
经过第二阶段的培训，达到“不超过2道初试大题不能完全解决”的最终水平。
准备嘛，恩~。钢笔，铅笔，尺子，准考证，接下来就是等着考试了。
可以选择先了解一下竞赛的难度是什么样子。你需要先准备一下前几年的竞赛卷子看一下。然后问一下化学老师。
首先要做的是确认知识点没有漏洞，逐一复习考试的知识点，保证知识的熟练度；通读《化学原理选讲》，帮助你重新审视化学基本原理的知识。《结构化学基础》这本书的题非常好，二轮复习的同学强烈建议把这本书刷完。无机元素部分除了看书，最有效的方法是大量刷题。祖德配套的题、胡波题、模拟题中的元素题或其他元素书中的题等等，都可以拿来刷一刷。有机部分复习首先要二刷巨本和巨本习题集，如果习题量感觉不够，可以再刷下胡宏波的《有机化学》配套习题。其次的重点是大量刷题了；近几年的真题都拿来做一遍，如果你现在只能做到40/50分，说明你的基本功还不够扎实，刷题的重点还是要放在大学教材题、考研题上。国初100分的卷子至少有70分都是大学化学基础的那些知识点，基础功的训练还是得靠刷大学教材题完成。
1、学习目标：系统、扎实地学习初学所需的知识点。 第一年是学习竞赛的“黄金年”。 此时，学生通常在课堂上的压力较小，有更多的时间投入到竞赛学习中。 学生在完成一年的学习并参加全国大专后，可以根据第一次全国大专考试的成绩，对自己的自然兴趣、能力和水平进行合理的评估。 高二在课堂压力大的时候，帮助自己调整学习目标，合理投入时间。 因此，建议大家在高中第一轮学习中花费一定的时间和精力，认真扎实的完成国初的基础知识。 2、知识构成：高中化学+化学基本原理（含分析）+有机化学+无机元素与结构化学。 3、学习时间：一年左右。 华经国考的考试时间是每年的九月。 通常，我们建议学生在初三和初一暑假完成高中化学学习。 大一、大二暑假完成了第一轮准备，可以顺利参加9月份的第一次国考。
想要更好入门对化学竞赛首先需要有好的定位和心态。这种仅仅接触高等知识所带来的惊奇和陶醉，远远不能证明我们在任何方面的优越性，其他人也可以学习。比赛和高考都有自己的难点和重点，需要不懈的努力和新兴人才的掌握。认清自己对华经内容的理解（由于时间分配，一般很浅），大方承认自己的饭菜，重视任何文化课，然后把华经作为另一个高考科目。
其次需要合理安排自己的时间。共同的经验往往有其内在的合理性，对于新来华景的人有很大的参考价值，特别是帮助华景资源不太丰富的地区的新人少走弯路。要知道条条大路通向罗马。毕竟每个人的天赋和技能点分布都不一样。遵循一般经验学习，只能保证学习的大方向不偏。然而，当遇到瓶颈时，非普遍的经验为个别问题提供了更多的解决方案可能的方法。
再者需要了解所在省份的选择方法。有的省份在初试时直接根据成绩选拔考生，如天津，有的省会重新考考决赛的理论和实验，如山东，有的省份只考实验，如北京等。只考理论省。理论题试图想办法得到历年省队选拔题。通过资深教练或其他方法，多做几次，找出知识点。省队选拔题将与初赛和决赛不同。一些靠近大学的考试要求考生注意。
要知道电化学氧化态。氧化还原的基本概念以及反应方程式的编写和平衡。原电池。电极符号，电极反应，原电池符号，原电池反应。标准电极电位。用标准电极电位来判断反应的方向和氧化剂、还原剂的强弱。电解槽的电极符号与电极发生反应。电解和电镀。电化学腐蚀。常见的化学电源。描述pH、络合剂和沉淀剂对氧化还原反应的影响。
ACM可以参加，也不限制专业，但是最重要的是ACM是一个以团队为单位的竞赛项目，而且必须以学校名义，所以如果你们学校没有人组织的话是没办法参加的
算法，数据结构是关键，另外还有组合数学，特别是集合与图论，概率论也重要。推荐买一本《算法导论》，那本书行，看起来超爽！！！基本掌握语法还不行啊，语法的超熟练掌握，不然出了错误很难调试的！！！最重要的是超牛皮的头脑啦，分析能力，逻辑推理能力很重要。ACM很好玩啦，祝你成功！！！acm是3人一组的，以学校为单位报名的，也就是说要得到学校同意，还要有2个一起搞的。其实可能是你不知道你们学校搞acm的地方，建议你好好询问下你们学校管科技创新方面的人。建议你找几个兴趣相同的一起做，互相探讨效果好多了，团队合作也是acm要求的3大能力之一。 数据结构远远不够的，建议你看算法导论，黑书，oj的话个人觉得还是poj好，有水题有好题，而且做的人多，要解题报告什么的也好找。我们就是一些做acm的学生一起搞，也没老师，这样肯定能行的。 基础的话是语言，然后数据结构，然后算法。 ACM有三个方向：算法，数学，实现 要求三种能力：英文，自学，团队协作 简单的说，你要能读懂英文的题意描述，要有一门acm能使用的编程语言，要会数据结构，有一点数学基础，一点编程方面天赋，要有兴趣和毅力（最重要），就具有做ACM的基本条件了。 做acm我推荐c，c++也可以，java在某些情况下好用，但是大多数情况的效率和代码量都不大好，所以建议主用c++，有些题目用java 还有什么问题，可以问我啊。不好意思，没见过用java描述的acm书籍，大多数是用伪命令，其他有的用的c，c++，老一些的用pascal。java只是用来做高精度的一些题的，个人觉得不用专门看这方面的书，java的基本部分学好就够用了。所以我还是推荐主用c++，在高精度和个别题再用java。你可以找找java描述的算法设计与分析，这个好像有 数据结构：C语言版 清华大学出版社 严蔚敏 《数据结构》算法：清华大学出版社 王晓东 《算法设计与分析》 麻省理工大学 中译本：机械工业出版社 《算法导论》基本上这三本书就已经足够了，建议一般水平的人先不要看算法导论，待另外两本书看的差不多的时候，再看算法导论加深理解。另外还有很多针对性更强的书籍，不过针对性太强，这里就不多介绍了。以上一些都是些算法方面的书，最好的方式就是做题与看书相结合，很多在线做题的网站，PKU，ZOJ很多，推荐PKU，题目比较多，参与的人比较多。做一段时间的题，然后看书，研究算法，再做题，这样进步比较快。还有关于ACM竞赛，我有自己的一点话说。首先说下ACM/ICPC是个团队项目，最后的参赛名额是按照学校为单位的，所以找到志同道合的队友和学校的支持是很重要的。 刚刚接触信息学领域的同学往往存在很多困惑，不知道从何入手学习，在这篇文章里，我希望能将自己不多的经验与大家分享，希望对各位有所帮助。 一、语言是最重要的基本功 无论侧重于什么方面，只要是通过计算机程序去最终实现的竞赛，语言都是大家要过的第一道关。亚洲赛区的比赛支持的语言包括C/C++与JAVA。笔者首先说说JAVA，众所周知，作为面向对象的王牌语言，JAVA在大型工程的组织与安全性方面有着自己独特的优势，但是对于信息学比赛的具体场合，JAVA则显得不那么合适，它对于输入输出流的操作相比于C++要繁杂很多，更为重要的是JAVA程序的运行速度要比C++慢10倍以上，而竞赛中对于JAVA程序的运行时限却往往得不到同等比例的放宽，这无疑对算法设计提出了更高的要求，是相当不利的。其实，笔者并不主张大家在这种场合过多地运用面向对象的程序设计思维，因为对于小程序来说这不旦需要花费更多的时间去编写代码，也会降低程序的执行效率。 接着说C和C++。许多现在参加讲座的同学还在上大一，C的基础知识刚刚学完，还没有接触过C++，其实在赛场上使用纯C的选手还是大有人在的，它们主要是看重了纯C在效率上的优势，所以这部分同学如果时间有限，并不需要急着去学习新的语言，只要提高了自己在算法设计上的造诣，纯C一样能发挥巨大的威力。 而C++相对于C，在输入输出流上的封装大大方便了我们的操作，同时降低了出错的可能性，并且能够很好地实现标准流与文件流的切换，方便了调试的工作。如果有些同学比较在意这点，可以尝试C和C++的混编，毕竟仅仅学习C++的流操作还是不花什么时间的。 C++的另一个支持来源于标准模版库（STL），库中提供的对于基本数据结构的统一接口操作和基本算法的实现可以缩减我们编写代码的长度，这可以节省一些时间。但是，与此相对的，使用STL要在效率上做出一些牺牲，对于输入规模很大的题目，有时候必须放弃STL，这意味着我们不能存在“有了STL就可以不去管基本算法的实现”的想法；另外，熟练和恰当地使用STL必须经过一定时间的积累，准确地了解各种操作的时间复杂度，切忌对STL中不熟悉的部分滥用，因为这其中蕴涵着许多初学者不易发现的陷阱。 通过以上的分析，我们可以看出仅就信息学竞赛而言，对语言的掌握并不要求十分全面，但是对于经常用到的部分，必须十分熟练，不允许有半点不清楚的地方，下面我举个真实的例子来说明这个道理——即使是一点很细微的语言障碍，都有可能酿成错误： 在去年清华的赛区上，有一个队在做F题的时候使用了cout和printf的混合输出，由于一个带缓冲一个不带，所以输出一长就混乱了。只是因为当时judge team中负责F题的人眼睛尖，看出答案没错只是顺序不对（答案有一页多，是所有题目中最长的一个输出），又看了看程序发现只是输出问题就给了个Presentation error（格式错）。如果审题的人不是这样而是直接给一个 Wrong Answer，相信这个队是很难查到自己错在什么地方的。 现在我们转入第二个方面的讨论，基础学科知识的积累。二、以数学为主的基础知识十分重要 虽然被定性为程序设计竞赛，但是参赛选手所遇到的问题更多的是没有解决问题的思路，而不是有了思路却死活不能实现，这就是平时积累的基础知识不够。今年World Final的总冠军是波兰华沙大学，其成员出自于数学系而非计算机系，这就是一个鲜活的例子。竞赛中对于基础学科的涉及主要集中于数学，此外对于物理、电路等等也可能有一定应用，但是不多。因此，大一的同学也不必为自己还没学数据结构而感到不知从何入手提高，把数学捡起来吧！下面我来谈谈在竞赛中应用的数学的主要分支。 1、离散数学——作为计算机学科的基础，离散数学是竞赛中涉及最多的数学分支，其重中之重又在于图论和组合数学，尤其是图论。 图论之所以运用最多是因为它的变化最多，而且可以轻易地结合基本数据结构和许多算法的基本思想，较多用到的知识包括连通性判断、DFS和BFS，关节点和关键路径、欧拉回路、最小生成树、最短路径、二部图匹配和网络流等等。虽然这部分的比重很大，但是往往也是竞赛中的难题所在，如果有初学者对于这部分的某些具体内容暂时感到力不从心，也不必着急，可以慢慢积累。 竞赛中设计的组合计数问题大都需要用组合数学来解决，组合数学中的知识相比于图论要简单一些，很多知识对于小学上过奥校的同学来说已经十分熟悉，但是也有一些部分需要先对代数结构中的群论有初步了解才能进行学习。组合数学在竞赛中很少以难题的形式出现，但是如果积累不够，任何一道这方面的题目却都有可能成为难题。 2、数论——以素数判断和同余为模型构造出来的题目往往需要较多的数论知识来解决，这部分在竞赛中的比重并不大，但只要来上一道，也足以使知识不足的人冥思苦想上一阵时间。素数判断和同余最常见的是在以密码学为背景的题目中出现，在运用密码学常识确定大概的过程之后，核心算法往往要涉及数论的内容。 3、计算几何——计算几何相比于其它部分来说是比较独立的，就是说它和其它的知识点很少有过多的结合，较常用到的部分包括——线段相交的判断、多边形面积的计算、内点外点的判断、凸包等等。计算几何的题目难度不会很大，但也永远不会成为最弱的题。 4、线性代数——对线性代数的应用都是围绕矩阵展开的，一些表面上是模拟的题目往往可以借助于矩阵来找到更好的算法。 5、概率论——竞赛是以黑箱来判卷的，这就是说你几乎不能动使用概率算法的念头，但这也并不是说概率就没有用。关于这一点，只有通过一定的练习才能体会。 6、初等数学与解析几何——这主要就是中学的知识了，用的不多，但是至少比高等数学多，我觉得熟悉一下数学手册上的相关内容，至少要知道在哪儿能查到，还是必要的。 7、高等数学——纯粹运用高等数学来解决的题目我接触的只有一道，但是一些题目的叙述背景往往需要和这部分有一定联系，掌握得牢固一些总归没有坏处。 以上就是竞赛所涉及的数学领域，可以说范围是相当广的。我认识的许多人去搞信息学的竞赛就是为了逼着自己多学一点数学，因为数学是一切一切的基础。三、数据结构与算法是真正的核心 虽然数学十分十分重要，但是如果让三个只会数学的人参加比赛，我相信多数情况下会比三个只会数据结构与算法的人得到更为悲惨的结局。 先说说数据结构。掌握队列、堆栈和图的基本表达与操作是必需的，至于树，我个人觉得需要建树的问题有但是并不多。（但是树往往是很重要的分析工具）除此之外，排序和查找并不需要对所有方式都能很熟练的掌握，但你必须保证自己对于各种情况都有一个在时间复杂度上满足最低要求的解决方案。说到时间复杂度，就又该说说哈希表了，竞赛时对时间的限制远远多于对空间的限制，这要求大家尽快掌握“以空间换时间”的原则策略，能用哈希表来存储的数据一定不要到时候再去查找，如果实在不能建哈希表，再看看能否建二叉查找树等等——这都是争取时间的策略，掌握这些技巧需要大家对数据结构尤其是算法复杂度有比较全面的理性和感性认识。 接着说说算法。算法中最基本和常用的是搜索，主要是回溯和分支限界法的使用。这里要说的是，有些初学者在学习这些搜索基本算法是不太注意剪枝，这是十分不可取的，因为所有搜索的题目给你的测试用例都不会有很大的规模，你往往察觉不出程序运行的时间问题，但是真正的测试数据一定能过滤出那些没有剪枝的算法。实际上参赛选手基本上都会使用常用的搜索算法，题目的区分度往往就是建立在诸如剪枝之类的优化上了。 常用算法中的另一类是以“相似或相同子问题”为核心的，包括递推、递归、贪心法和动态规划。这其中比较难于掌握的就是动态规划，如何抽象出重复的子问题是很多题目的难点所在，笔者建议初学者仔细理解图论中一些以动态规划为基本思想所建立起来的基本算法（比如Floyd-Warshall算法），并且多阅读一些定理的证明，这虽然不能有什么直接的帮助，但是长期坚持就会对思维很有帮助。四、团队配合 通过以上的介绍大家也可以看出，信息学竞赛对于知识面覆盖的非常广，想凭一己之力全部消化这些东西实在是相当困难的，这就要求我们尽可能地发挥团队协作的精神。同组成员之间的熟练配合和默契的形成需要时间，具体的情况因成员的组成不同而不同，这里我就不再多说了。五、练习、练习、再练习 知识的积累固然重要，但是信息学终究不是看出来的，而是练出来的，这是多少前人最深的一点体会，只有通过具体题目的分析和实践，才能真正掌握数学的使用和算法的应用，并在不断的练习中增加编程经验和技巧，提高对时间复杂度的感性认识，优化时间的分配，加强团队的配合。总之，在这里光有纸上谈兵是绝对不行的，必须要通过实战来锻炼自己。 大家一定要问，我们去哪里找题做，又如何检验程序是否正确呢？这大可不必担心，现在已经有了很多网上做题的站点，这些站点提供了大量的题库并支持在线判卷，你只需要把程序源码提交上去，马上就可以知道自己的程序是否正确，运行所使用的时间以及消耗的内存等等状况。下面我给大家推荐几个站点，笔者不建议大家在所有这些站点上做题，选择一个就可以了，因为每个站点的题都有一定的难易比例，系统地做一套题库可以使你对各种难度、各种类型的题都有所认识。 1、Ural： Ural是中国学生对俄罗斯的Ural州立大学的简称 ，那里设立了一个Ural Online Problem Set，并且支持Online Judge。Ural的不少题目算法性和趣闻性都很强，得到了国内广大学生的厚爱。根据“信息学初学者之家”网站的统计，Ural的题目类型大概呈如下的分布：题型搜索动态规划贪心构造图论计算几何纯数学问题数据结构其它所占比例约10%约15%约5%约5%约10%约5%约20%约5%约25%这和实际比赛中的题型分布也是大体相当的。有兴趣的朋友可以去看看。 2、UVA： UVA代表西班牙Valladolid大学(University de Valladolid)。该大学有一个那里设立了一个PROBLEM SET ARCHIVE with ONLINE JUDGE ，并且支持ONLINE JUDGE，形式和Ural大学的题库类似。不过和Ural不同的是，UVA题目多的多，而且比较杂，而且有些题目的测试数据比较刁钻。这使得刚到那里做题的朋友往往感觉到无所适从，要么难以找到合适的题目，要么Wrong Answer了很多次以后仍然不知道错在那里。 如果说做Ural题目主要是为了训练算法，那么UVA题目可以训练全方位的基本功和一些必要的编程素质。UVA和许多世界知名大学联合办有同步网上比赛，因此那里强人无数，不过你先要使自己具有听懂他们在说什么的素质：） 3、ZOJ： ZOJ是浙江大学建立的ONLINE JUDGE，是中国大学建立的第一个同类站点，也是最好和人气最高的一个，笔者和许多班里的同学就是在这里练习。ZOJ虽然也定位为一个英文网站，但是这里的中国学生比较多，因此让人觉得很亲切。这里目前有500多道题目，难易分配适中，且涵盖了各大洲的题目类型并配有索引，除此之外，ZOJ的JUDGE系统是几个网站中表现得比较好的一个，很少出现Wrong Answer和Presentation error混淆的情况。这里每月也办有一次网上比赛，只要是注册的用户都可以参加。 说起中国的ONLINE JUDGE，去年才开始参加ACM竞赛的北京大学现在也建立了自己的提交系统；而我们学校也是去年开始参加比赛，现在也有可能推出自己的提交系统，如果能够做成，到时候大家就可以去上面做题了。同类网站的飞速发展标志着有越来越多的同学有兴趣进入信息学的领域探索，这是一件好事，同时也意味着更激烈的竞争。
这个问题很难说了，毕竟计算机系也分了很多专业，你学软件就参加软件方面的，多媒体就参加多美体的，硬件参加硬件的，你先说好你专攻什么的最好，还有在哪个省份，我只知道我们山东的大小计算机比赛
很多编程大赛的，国外还有黑客大赛。前不久google的igoogle活动就不错。