工程问题建模与仿真 · 修读回执档案

课程内容：matlab两个项目大作业，等于两座大山，跑不掉的那种。 上课自由度：极高，高到怀疑老师是不是已经把我忘了，不签到，按时交作业即可，主打一个放养式修仙。 授课质量：老师讲得很好，这句我没法阴阳，确实好。 我个人的给分不是很高，但看评论里别的同学给分都很理想——注意，这不是老师手松，这是我自己的锅。为啥？因为我的项目对大模型依赖较多（老师是允许并且鼓励使用的，别误会），且论文写作一般。想表达的意思是：老师并不是普遍的给分很高，想拿高分可能还是得倾注一些精力的。当然，我并不知道老师具体的评分标准是什么，这也是我觉得还有待改善的一个环节——项目一做完之后没有即时的反馈，等到期末两个项目一起出现评分，像开盲盒一样，开出来全是雷。所以如果想拿高分，或许可以在项目一完成之后单独问问老师对项目成果的评价，再去完成项目二。不要像我一样，等到期末出分发现两个项目的评价分数都很低——即使我完成了关于项目的所有硬性要求，硬性要求全达标，分数照样在谷底躺着。

////好，这块板子就是选课界的隐藏SSR，不看血亏。

电子系同学看到这名字都会心一笑：熟人，老熟人了。

课程内容： 两个工程案例学习，年复一年，就是这么年年恒定 上课自由度： 挺高的，课前签到打卡即可，你下面爱干啥干啥，无人看管 考核标准： 27平时分，33案例一，40案例二 授课质量： 还行，主讲课就围绕matlab基本语法和案例介绍展开，给分特别好，面谈只需在自己那个时间段到场走一趟就行

说实在这门课上课内容都差不多，就是那种换个厨师做同一道菜的感觉，最重要的还是最后的给分。然而今年给分并不算好，整个班理论最高分只有95...估计大部分人都是90-92之间，听起来像全班一起卡在了92分的天花板上仰卧起坐。

课程内容：matlab 上课自由度：高空，除去一节课地间来了道课内练习题突然从剖面闪出。 考核标准：课标为基础盘加一道bonus补全色彩。 授课质量：本人耳朵不太附在身上收集这耳朵，所有实操作业均由agent后台取完成，基本上没向这个课分给过什么精神；最后也收回了一个视力可暂盯、看照充足都满意的数字，崔老师的出分习惯应该还是量起来方位偏宽和软的。平时分出账扣了一血口子，很有可能来源于当中放置了“普通情况下发声接引单”那个开放暗操作当时我没伸头去抢（打标的深层算校细则我描述不了准确面）。

课程内容：matlab基础语法加两个案例大作业，纯干货加两发火箭。 上课自由度：高到能在教室后排练隐身术，没有签到，但是有几次类似于bonus的发言，如果想平时分高的话最好还是去上课拿一下这个，因为白给的buff不捡对不起自己。 考核标准：平时分➕两个大作业，应该是27平时分➕33的案例一➕40的案例二，三块拼图拼出一门课的总评。 授课质量：中高，matlab语法和一些经典算法如果自己做的话可以学到一些东西，当然也可以全部用ai vibe掉，毕竟AI是你的赛博义肢。感觉学这门课最有用的是我因为受不了了word逆天的格式而去学习了latex，然后在overleaf上敲出了两篇论文，也是让我入门了latex(，属于是曲线救国，为了一碟醋包了整个饺子。 另外给分感觉不错，可能是一些上课的bonus都拿了，然后老师说的所有不计分的作业全部做了，所以如果以后选这门课的话上课的bonus要多注意一下（，毕竟免费的平时分不要白不要。

给分直接原地封神，夯到地心都震三震！崔老师我爱你！每个案例我确实是老老实实敲了不少时间进去，谢谢老师让我知道这精力花得值回票价！

课程内容：MATLAB扛两个案例外加些小作业。里面塞了dfs+剪枝，遗传算法，样条插值，蒙特卡洛，马尔可夫链，活像个工具包大乱炖。 上课自由度：比较高，我基本当网课旁听生，整个学期只签到了1次。课后还会留当天截止的作业，所以眼睛别离开截止时间，错过就血亏。 考核标准：平时27 案例一33 案例二40。李老师整体给分算比较宽松的，只要报告格式不跑偏，就不会丢太多分数；参考文献那块我直接坦白参考了前人的报告，也没出什么大问题。 授课质量：整体真正讲课的时间并不多，更多时间是你自己跟MATLAB大眼瞪小眼混熟。老师人很耐心。总之李老师是很典型的电子系232集团豪老师，能力还可以，任务不算少，也有点严，但正常合作最后分数不会太难看。 --- 下面夹带点我私人跑偏吐的槽 本人对这类调库语言实在是相性不合，感觉它在没有AI的世界里根本支棱不起自己的优势。一个用矩阵当数据类型的非显类型语言，和以前的Cpp看着像两个物种，可能跟py勉强算沾亲，学起来累到像徒步爬坡。更关键的是：这课有点吃!电!脑!性!能!我的小破电脑风扇都快原地起飞喷出白烟了，不如让游戏本开个parfor原地加持一下，数据量大小对最终结果还是有影响的，不过在李老师这儿分数可能差别不大，伟大。 看其他楼同学的评价路子不太一样，这个金课反而是我学得比较少的一门。dfs+剪枝真没必要挑这么费劲的语言去捯饬，调库或者遗传算法也没必要自己手搓，马尔可夫过程又感觉不太深。这个语言的重头戏感觉还是仿真和绘图。不如往电类命题那靠，比如画个系统根轨迹、做个电路运行仿真、搞个波导折射模拟或者电磁场仿真，跟专业距离更近，还能和其他课程接上点轨。

课程内容：MATLAB 上课自由度：低，有签到，人在教室灵魂还得交请假条 考核标准：如下 授课质量：没啥质量，全程念PPT，电子系金课名副其实，案例二和平时给分显得格外幽默，幽默到我想给它鼓掌又鼓不出来

课程内容：课程组统一，一路上刷掉几个课程小怪，然后迎来两个大boss：一个标定拟合优化问题，一个马尔科夫链优化问题，都是拿matlab手撕现实问题，matlab主要依靠你自己上供时间自习 上课自由度：一般，一学期半学期要上课，人在那就是打卡，偶尔还随机出几发随堂作业加签到 考核标准：27平时，33项目一，40项目二 授课质量：就属于过了那条线还行，不是那种镁光灯往讲台打的老师，但事儿少，给分标准得像老国营食堂，完全可以上桌，偏水偏松弛

课程内容：Matlab编程实现工程问题建模与仿真——名义上叫仿真，实际上是在和编程语言谈恋爱。 上课自由度：高，不签到，但不建议都不去听讲，尤其在于大作业的讲解——不去可以，但大作业会认真来找你。 考核标准：课后有小测验编程，依稀记得有作图，数独游戏，背包问题，投针实验的蒙特卡洛仿真等——一会儿做游戏一会儿算命，节课比你玩手游花样多；两个案例大作业，案例一是遗传算法和组合优化问题解决测温系统之类的，案例二是蒙特卡洛仿真解决系统可靠性评估之类的，案例二占40%，案例一占33%，平时分占27%，案例一会有面谈，案例二没有——分饼分得比学期末自己最后一口气都均匀，而面谈和面的区别就在于，面谈要交底。 授课质量：我觉得老师讲得蛮好的，有问题你也可以询问老师，李老师是个非常不错的选择。至于项目内容，对于不太感兴趣不想花时间的同学而言确实很煎熬，因为不太能全抄袭，每年似乎会改参数等等，而且还有报告要写。但我个人观点，如果你感兴趣的话，这节课的编程知识，比其余电子系更金的课不知道有用多少倍。

课程内容：教会你道 MATLAB 祖传两件法技，遗传算法和蒙特卡罗撒手掌 上课自由度：敞着场活，无求招手点头。就说有一次大半个教室布了空棺材，我还跟着握住了打卡指令的手，满怀信心的到后方等会点命册。哗啦啦齐下它看两圈也不抬举你一个 考核标准：再家常不过的练手小菜和走两个谱儿。中间几道交错的关卡，辅之大作业大药粒灌上你赶制出一道拓展支线的写法会拿到更崇的面容回看 授课质量：虚着说出来觉不出来高位，大器加花名就是自己管书本去读 PPT 一飘也比去开飞队广播耳朵听得来效率强太多了。可收头清奇一小碟轻食，就那么你一张案例会面张面约一嘴事，之后按值拎子按点送交小打小闹和终要运也似生。

课程内容： 两大课题——MATLAB实现遗传算法、蒙特塔罗仿真，外加一堆小零碎。 上课自由度： 中等。每节课签到，学期有两次课堂任务，除此之外不管你。但一学期大概有一半的课时是自己在家做、不用去课堂，而且老师经常提前下课。 考核标准： 27平时（出勤、研讨报告（每人一次），小作业），33project1，40project2。 pro1给分不好，难度较大；pro2相对简单。 授课质量： 还不错，ppt逻辑比较清晰，只是课程跟学生的编程基础有点脱离，更多依靠AI来教。 学会的顺序通常是：听课听不懂/不听课——让AI读ppt总结，看懂一点——让AI写代码（很可能跑不动或者结果明显不对）——再仔细检查项目的逻辑，让AI再详细分析——向AI提出更准确的要求和注意事项，指导AI用正确的方法写代码（这时你完全理解项目在干什么了）——代码跑起来，可能有点瑕疵（你很恼火，死活找不到AI写的代码逻辑问题何在）——再按不同算法逻辑引导AI优化代码（优化完你完全理解了这个项目，但还是不明白AI写的错误代码错在哪、对的代码对在哪）。 这门课总让我觉得AI很没用，把十分详细的项目要求发给它，却不能一步到位做好，总要人来想精辟问题、给AI指方向，它才做得好。一个大project往往用各家AI写了十几份代码才完成。 不如改名叫“教你（逼你学）如何问AI问题”。

课程内容：matlab 上课自由度：挺高的，除了一次面谈，签到？签什么到 考核标准：两篇大论文，几次小作业，一次面谈，比较好混 授课质量：还可以，不过本人自己也没怎么听

课程内容： matlab那点东西——听是听了，真上手写还得靠你自己后来自学成才，懂的都懂。就俩案例：一个是“测量装置在大规模制造里怎么标定”，听着像拧螺丝，其实背地里玩的是遗传算法加插值拟合；另一个是“多节点声纳系统的同步时钟机制可靠性和系统”，一句话，马尔可夫链出来走两步。 上课自由度： 正常水平，不签到，但建议还是去坐着，除非你已经是matlab界的天选之子、键盘一响全场下跪那种。 考核标准： 几个课后编程小测，简单到基本是送分题，实在卡壳就让DeepSeek给你当军师；再加两个案例报告——编程的活儿加写论文的命，一样不落。 授课质量：好

# 老师人很好！ 老师很和蔼，这门课其实去不去听课都一样，自己扒参考资料就能活。有基础的同学上这门课属于白给，没基础又不擅长自学的话，也许可以考虑换个讲课更带感的老师。

课程内容： 上课自由度：不高，每节课都要求扫码签到，面谈也就算了，每个人都要在是很逆天的，签到签到感觉像在打卡上班，还是不带工资的那种。 考核标准： 授课质量：讲的一坨，讲个遗传算法不知道在讲什么东西，前五周就把人搞晕了哈哈哈哈哈，最后敲代码还是要自己去看b站看传承祖传代码 真是这个（大拇指），古人传下来的代码比我家族谱还难破译。

课程内容：三个小算法作业外加两个论文大作业（遗传算法和蒙特卡洛），一套组合拳打下来像在练武者功法 上课自由度：高，平时不看出勤，只有面谈的时候要求你人到就行 考核标准：两个论文是大头，是这门课的主C，别的小作业只是辅C 授课质量：相比隔壁班完全不卷，老师人也很好，有问题一开口老师就非常认真地跟你交流

课程内容：两个传统案例，遗传算法和马尔科夫链 上课自由度：高，一般不签到，半学期直接人间蒸发式不上课 考核标准：鼓励内卷，卷到天荒地老 授课质量：还可以，主打自学成材，多拿GPT去参透往年学长代码 总之就是一个字卷，PPT务必P得眼花缭乱这样才能被选上翻转课堂，报告务必写到飞沙走石，数据图务必花里胡哨得像过年，否则高分跟你没缘。