李超 · 云计算技术修读档案

课程内容： 云里雾里的计算知识，啥都掺一勺 上课自由度： 基本不点人头关心你死活的，屈着手指能数过来的少数几次课人会稀稀拉拉，这当儿顺势签到扎一刀 考核标准： 完全搞不懂分值是照哪个玄学公式刷出来的，评分给得离大谱，去问就是一句教务要求，扛包扔给你自己体会 授课质量： 我人平时也没在听频道，摆烂不表态不评判 反正不推荐也白搭，它的身份结构明摆着一副必修架势）

课程内容：能听到一些云计算的知识，走的是偏通识路子 上课自由度：相当高，一次名都没点过，不过最后得写一份自评让老师过目参与情况 考核标准：八周结课，没期末考，今年 Lab 缩到一个，最终比例为 给了详细材料的Lab+课后一次开卷练习+自评+期末综述=30+10+20+40，给分不赖，canvas上最后的评分理由也写得挺细致 授课质量：还行吧，就当通识课放耳朵听了

课程内容：跟之前那条点评一个味儿，复制粘贴级别的相似。 上课自由度：高，高到像自助餐，你爱怎么夹怎么夹。 考核标准：今年开始任务量瘦身了，必做两个实验（25%）+ 必做一篇小论文（25%）+ 第三个实验和一篇大论文之间二选一（15%）+ 看你自我总结的参与情况打出的平时分（25%）+ 一次相当于作业的非限时开卷小测（10%），一套组合拳打下来，逃得过实验逃不过论文。 授课质量：高，老师对云计算那是真有很高的造诣，批改作业、跟同学互动耐心细致，细到像给你作业做了个SPA。

课程内容：云计算 上课自由度：低，点人回答，跟开盲盒一样刺激 考核标准：平时10+期末自测10+lab30+论文50 授课质量：还可以，老师很好

考核标准：平时参与10%+课后作业20%+3个lab30%+论文40%，四个板块凑一桌麻将，谁也别想跑。<br>课程内容：01云的内涵特征 02云的模型场景 03云分布式计算 04仓库级计算机 05云中数据通信 06虚拟化和容器 07负载迁移调度 08软件定义一切 09云计算中间件 10数据中心节能 11资源利用优化 12可靠性可用性 13云中的大数据 14从云端到物端 15云原生的设计，一共15个知识点，排得比我军训的队列还齐（过于整齐了），整齐得让我怀疑人生是不是也该编号。<br>平时参与：①每次课请2位同学分别用1分钟简短回顾上次课前半部分和后半部分的内容，等于开课先来两个人肉U盘回放。②点人回答问题，随机刷新一个答不出题的幸运观众。③课间与老师讨论，你得主动凑上去刷存在感。④课后找老师答疑，得把老师当任务点去追。⑤老师不定期安排专家线上报告，自愿参加。这part评分标准：A参与≥4项且每项多次；B参与3项且每项多次；C参与2项且每项多次；D参与1项多次；E参与各项≤1次，一套ABCDE把你要么卷成KPI战神要么摆成隐身咸鱼。期末要提交一份简明的个人参与总结和自评（canvas提交pdf文档），你要把上面5项活动的自己参与情况翻出来复盘，时间地点细节全都安排上，然后自己给自己定级ABCDE，像自己给体温计打分一样，交完之后教师最终审核，你自评归自评，老师可以直接一键反手给你改。<br>作业：①canvas上完成有关课堂教学需要的任务（课前调研问卷、代金券信息采集、课程小组分组、中期反馈问卷、期末课程改进建议问卷），5pt。②canvas上完成一份知识点小测，单选+多选+判断+概念解释，11.10-12.27自己课下做，12.27之后的一节课讲，相当于前后拖了一个多月，5pt之后是15pt。<br>lab：每个lab从布置到提交给一周时间，而且都需要远程连接，这台电脑得像个远程打工人一样精神分裂。<br>lab1：spark和hadoop，跟前几届一样的实验。但那些软件都有新版本了，实验文档却没更新，而且文档本身就是链接组成的，点进去看网络上其他人写的文档。更要命的是，文档里没写明软件要安装的版本，所以出一堆问题。问助教，他可能觉得不该问他，他在canvas上发公告说应该自己解决问题，不能“将助教等同于廉价的回答问题机器过度使用”，还补了一句“未来的工作科研中，配置环境和安装是一项重要的内容，到时候是不会有‘助教’来为同学们解答问题的”。这个实验做了好几天。<br>lab2：在kubernetes集群上搭建博客系统。新实验，新文档，就没什么问题了，放了个原本，几小时能做完。<br>lab3：用华为云平台搭建博客系统。后半部分体验自动扩容是选做，做了也不算分，属于白忙活按钮。这（必做部分）更简单了，点鼠标就行，命令都不用敲，像在玩模拟经营游戏。<br>实验报告要求：把实验文档里要求截的图放进去，回答实验文档里的问题，有页数限制不能超过，但是又绝对不能太简略，太简略会被扣分；照搬网上内容或官方文档也会被扣分，还会被助教发公告不点名批评“态度不端正”“糊弄了事”——这是论坛式游街，且报告美观程度很影响得分，堪称看脸给分。<br>论文：3人一组，开团。<br>阶段一：选择一个云计算领域细分方向，展开专业的学术综述分析完成前4页的学术微综述（这个方向有哪些代表性论文，它们做了什么，归纳起来有什么特征），组长12.12前在canvas提交前4页报告，教师一周内反馈。本次提交不计分。<br>阶段二：在所调研方向基础上，围绕老师12.14给出的一个命题，完成后4页的研究报告（总结设计思考、凝练技术挑战、思考可能的改进方案），与前4页一起组成一篇学术微论文（最终提交版本要求含题目、摘要、关键字、参考文献），组长1.8前在canvas提交。前4页20pt，后4页20pt。<br>吐槽：老师在阶段一的时候说方向选择不限，我们组选了云安全，然后这次他阶段二给的命题是“双碳”。云的色号都还没对清楚呢，你给我发个环保考试是吧？云安全和“双碳”有啥关系啊？我们组后半截真的写得非常艰难，感觉是在硬往上扯，像是在拿鱼竿硬钓火锅里的毛肚。<br>上课自由度：可以干其他事，但他很喜欢点人提问，你自由你的，他问他的，刑不可知则威不可测。<br>授课质量：高。

课程内容：（我不知道，我没听过课）云计算是啥、数据中心的层次和组成，还有云计算的存储、运算、迁移、供电这些。 上课自由度：高，不点名，好像点过一次，其实很轻松的。 考核标准：一个小作业、一个期末论文、一个lab。小作业考的就是课上讲的云计算概念，选择题判断题简答题扎堆，第一节课发下来，最后一节课之前交，最后一节课讲解。难度不大，而且答案只要写得跟标准答案不一样但很多人写得一样、还言之有理，也算对。期末论文是自己读十篇SOCC这类会议的论文，整一篇综述（不超过四页Word）外加一页Word的小论文（主要扒某一篇的创新点和不足）。lab也不难，主打hoop集群计算，前三个小任务装装环境或者跑跑给定测试用例就完事，最后一个是个小算法，很简单。 讲课质量：高，讲得非常好。 其他：盯好三份作业的ddl，期末论文和lab都是18周最后一天晚上12点交，lab预计用时4-6小时，期末论文预计用时15-20小时。

课程内容：云计算基础概念、数据中心结构、数据中心优化技术，云里雾里三件套课本配套 上课自由度：这学期没有点到，但是成绩中有出勤占比，阴魂不散地躺着呢 考核标准：出勤+概念测试+实践+综述论文，就这四个篮子里装分 讲课质量：从授课中可以看出李老师课程相关领域的研究非常深入，授课带有自己的理解，只是可惜这门课没有期末考试，大家没什么动力听课。不过这门课基本没有理解难度，想听的时候随时可以跟上，所以上课摸鱼也没太大影响。 概念测试会在学期开始就发给学生，查一下ppt或者google可以得90+分，也可以和同学对一对选择判断答案，最后一周老师会讲解答案，也可以和老师辩论，老师会认真思考其他答案的合理性，我们靠辩论拿回了接近10分，嘴炮换分，性价比爆表。 实践有比较详细的指南，但是我还是折腾很久才配好环境，实践给分标准比较松，报告也不需要写特别认真，感觉我不应该浪费那么多时间在报告上，血亏在报告里。 期末论文是一篇综述，选择云计算一个方向读10篇论文，总结并提出自己的想法，读到以为自己是科研民工。 老师发的公告里说这学期的平均分是89，平均分挺高，但是因为有论文，总会被扣一些分，所以满绩也不是特别容易，卡你一道。