历史匿名回执 ·
开卷变闭卷666,这波操作属于是把救生圈当场扎漏。
学生体验,不是官方事实。评价教学,不评价人格。非官方网站,与上海交通大学及其任何部门无隶属、授权或合作关系。
《课程劳动合同》 · 编号 WYB-KC-MATH2804-待补档
甲方:未在公开大纲中说明 · 乙方:未来的你
学院:数学科学学院
待补档课程,尚未归档 · 案卷完整程度 0/10(证据完整度,不是课程评分)
有关部门目前只拿到了封面。 我有剩下的
官方材料未说明成绩比例,本办决定不瞎猜。
证据不足,暂不鉴定。
透明规则:至少3项明确,且闭卷 / 小组作业 / 展示 / 考勤 / 期末≥60%中至少2项成立时,标“劳动条件偏满”;只用官方原文证据,不是难度评分。历史关联教师:1位
马征
历史关联教师名单,不代表当前学期全部任课安排。共 9 份可公开修读回执 · 本版本 0 · 其他学期/教师版本 0 · 历史未绑定 9
官方告诉你合同怎么写,学生回执告诉你实际经历了什么。
历史未绑定回执 9份。缺少足够可靠的信息绑定到具体学期或教师,因此不强行归属。
暂无足够结构化回执生成课程画像。
历史文字回执仍可正常查看。闭卷考试:9份回执中有5份提及
开卷考试:9份回执中有3份提及
仅代表学生经历,不代表官方规定。历史匿名回执 ·
开卷变闭卷666,这波操作属于是把救生圈当场扎漏。
学生体验,不是官方事实。评价教学,不评价人格。历史匿名回执 ·
课程内容:插值、逼近、数值积分、常微分方程数值解、凸优化、机器学习——一条龙服务,从数值摇人摇到机器学习,最后发现自己最该被拟合。 上课自由度:高,基本放养状态,全靠自觉。 考核标准:20%平时作业+40%四次大作业+40%期末闭卷考试——四发大作业对准你,期末再来补一刀。 授课质量:别踩了我不评价还不行吗——我都已经闭嘴了,你还要我怎样。
学生体验,不是官方事实。评价教学,不评价人格。历史匿名回执 ·
【课程内容】 传统数值分析:插值、逼近、数值积分、ODE数值解,四位老前辈站一排;外加凸优化基础和机器学习简介——这块像火锅里突然扔进一块生日蛋糕,争议主要集中在这儿,下面细说。 【上课自由度】 无签到、无点名,出勤全靠良心,自由度直接拉满,已经没法再往上加了。but老师的PPT基本属于“目录+悬念预告”,课上会往里面猛塞内容,所以还是建议去听() 【考核标准】(以下平时分数据来自canvas课程页面-评分-查看详情) 20%平时——本学期共8次作业,每次4~5题左右,题量不大,主打拿基本方法算具体东西,比如求某个具体函数在区间上的Hermite插值、算一个FFT、判断一个数值积分的代数精度、用多种课上讲过的方法求一个具体ODE的数值解并算截断误差,etc.。这一部分基本给满,属于送温暖。 40%程序作业——共四次,一次100分折合10分,本学期班级均分(查询方式见本小节开头)91.75、92、93.12、89.73。这数据你要说高吧,它客观上也确实不算很高(8分折合成总评是3.2分);你要说低吧,大作业质量又确实参差不齐(从助教老师在群里的消息来判断),存在少数低分把均分往下拽的可能,所以这均分到底算高算低,后面选课的同学自己端水吧。大作业整体难度不大,vibe coding加人工修改润色,一次几个小时就能打完收工。 40%期末——总体上难度不大,大题比较常规,全是最后一节复习课上强调过内容的直接考察(but复习课重点安利的各种优化算法流程一个没考,考前真的背了好久TAT);选择填空考了不少优化和机器学习概念题,比如高斯核函数的特征空间维数、核函数有效的条件、ID3算法和C4.5算法依据什么划分数据,等等。虽然我觉得这么考意义不大,但分值确实很可观。是真的要背,不背就是当场瞪眼干着急…… 这门课最突出的点就是平时分占60%,所以期末备考压力不大;同时本学期大作业相比马老师上两门课有了很大改进,至少不是那种十六周布置十七周提交的极限操作了,最后一次大作业留了将近一个月(一个多月?)的时间,最终截止日期是十七周周日(考前一天)。 【授课质量】 前半段(优化之前)个人觉得总体很高,能看出老师水平很高,是真能把一个问题的动机、核心想法、推导思路捋得明明白白,时不时就给你来一下顿悟的快感;而且课程整体难度不高(尤其相比同学期的抽代实变而言,简直就是课表里的休息区),听起来就很愉悦。这里必须给老师点赞,讲得真好,有些时候真给我听爽了hhhh 同时,少数具体计算的地方可能会稍微冗长和欠缺严谨性。比如样条函数那块老师算了一节课,我个人觉得没太有必要,告诉思路让同学课下自己算一个可能更有效率;再比如三角逼近那块,关于离散三角基何时仍正交、三角逼近多项式何时也是插值多项式,我个人觉得没讲明白(当然也可能是我没听懂),课后自己推了一遍,证明和结论都和课上有所出入(我觉得应该自己推的是对的www)。当然瑕不掩瑜,上面这段属于鸡蛋里挑骨头,只是想说课后一些细节可能还是得自己推一推、证一证。 关于后半段优化和机器学习,这块内容的地位其实很尴尬,因为后续都有相关必修课程(对双学位而言),所以肯定不能讲太深;但这门课的前身(科学计算)一直会涉及这块,也可能有其考量(but个人觉得那是建立在往年最优化不是必修、机器学习不开课这一基础上的,现在仍然保留下来的合理性有待商榷),于是最后就成了证明讲不深、结论偏介绍、名词和理论堆积的场面。笔者个人这部分听课体验不算好,很多地方模模糊糊就过去了,还是等下学期正式学的时候再说吧。 其他方面比如助教相关,笔者基本和助教没有联系过,也不好做评价;这篇评价具有很强的主观性,任何有失偏颇或欠妥的观点欢迎指出。 一言以蔽之,不错的一门课,同时也存在着有待改进的地方(and老师好帅!),综合来看打四分吧。 P.S.走过路过,看在全程手敲、写得这么真诚的份上,给孩子点点赞吧🥺新版传承积分好像又开通了用选课社区点赞兑换的渠道,但孩子现在是真的一个积分也没有了,哭哭 P.S. of P.S.诶好像只有发布点评能得积分,点赞应该不行耶()
学生体验,不是官方事实。评价教学,不评价人格。历史匿名回执 ·
课程内容:函数插值,函数逼近,数值积分,蒙特卡洛方法,但是你们猜怎么着,居然还打包附赠了大量的凸优化和机器学习内容???这课上的像点了一份数值分析然后店家疯狂往里面加香菜。 上课自由度:很高 考核标准:期末填空题还是太逆天了,考这么多本来不属于这门课的边角知识算什么?大作业也是毫无意义 授课质量还是比较高的,最后一节课会划一部分重点。
学生体验,不是官方事实。评价教学,不评价人格。历史匿名回执 ·
课程内容:跟科学计算基本一致,外挂一块数值积分的内容 上课自由度:没有签到,这一点直接给到夯。 考核标准:20平时作业+40大作业+40期末(闭卷,填空+选择+大题) 授课质量:没去上过课,二倍速直播回放讲得还挺清楚的。唯一槽点就是PPT上的东西碎得像被搅拌机打过,期末闭卷复习起来累得要命。 补充:助教态度确实不咋好,而且大作业给分迷得非常劝退。对于助教,我只能给到一颗星。
学生体验,不是官方事实。评价教学,不评价人格。暂无可公开版本。
尚无可核对的版本差异;不根据年份或评论推测变化。
档案仍然失踪。
公证来源:尚未取得
没有原文证据,不补编事实。