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清大電資班 大三上修課心得以及學期回顧

農(nóng)村的一份子 | 2024-02-03 22:33:38 | 巴幣 4410 | 人氣 1293

好懶得寫,但有人特別跑來催稿
成績的部分一樣用白色先遮起來了,放在加簽和調(diào)分後面,想看再自己反白,阿闇黑模式會直接顯示出來就不關我的事ㄌ
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作業(yè)系統(tǒng) (3):
授課教授:周志遠
YouTube上的作業(yè)系統(tǒng)開放式課程名師,假如你上網(wǎng)問要自學作業(yè)系統(tǒng),一堆人都會跟你推周志遠就知道老師上的有多好了。而所謂的作業(yè)系統(tǒng)簡單來說就是用來管理電腦系統(tǒng)的程式,負責處理底層硬體架構以及使用者program之間溝通、互動的程式,而一臺電腦能夠順利運作牽扯到非常多事情,因此整學期下來要學的東西也因此非常多而且繁瑣,包括OS structure、Process Concept、Multithreaded Programming、Scheduling、Synchronization、Memory、File System、Storage System、I/O System等等。
這堂課的考試很可怕,有一定比例的是非題,而且會倒扣,非常要求對觀念到底熟不熟悉。剩下的題目則是問答題,會考課本上的定義、名詞解釋、根據(jù)不同情況選擇最適合的選項等等。雖然聽起來很簡單,但實際上考起來卻沒有想像中容易,一些非常枝微末節(jié)的部分也有可能會在考試中出現(xiàn),而作業(yè)系統(tǒng)的設計以及架構本身就沒有明確的是非對錯,所以真的要將上課所教的各種知識給融會貫通,才能比較好拿到高分。期中以及期末各佔33%,兩次考試的平均分別是50幾和60初,我自己期中考的不錯,但期末是非題直接炸開,真的是修完直接對是非題有心理陰影了
這堂課剩下的34%是作業(yè),這個學期主要有5份作業(yè),4次的NachOS作業(yè)以及1次的Pthreads作業(yè),NachOS的作業(yè)主要是要我們?nèi)嶋H做出一個作業(yè)系統(tǒng)中System Call、Multi-Programming、CPU Scheduling、File System的部分。老實說除了System Call以外其他都蠻難寫的,然後這堂課作業(yè)demo真的是完全沒在客氣,demo除了要解釋實作細節(jié),助教還會隨機從題庫裡面抽5題關於這次作業(yè)的相關問題出來要我們在時間內(nèi)回答出來,問題真的是非常細,通常答案都藏在寫作業(yè)時根本不會特別去trace到的地方,而且隊友之間抽到的題目不會相同也不能互相幫助。所以作業(yè)的部分不管是從實作到demo,全部都超級硬,這堂課的loading非常重的原因就來自於作業(yè)。跟隔壁班相比感覺這班確實是比較硬考試也比較難,但老師真的上的很好,所以如果想要紮實學好作業(yè)系統(tǒng)或者以後想要走系統(tǒng)領域還是很推薦來修老師的課。
給加簽嗎?開學會跟隔壁班統(tǒng)一處理加簽問題,會先讓學生填表單來調(diào)查比較想要去哪一班,最後應該想簽的都有簽到。
會調(diào)分嗎?會找合適的門檻進行調(diào)分,這屆87分以上是A+,83以上是A,77以上是A-。如果上課問過問題會被記錄下來,學期末用來救最後差一點到下一個等地的人(最多加1.5分)。
修課成績:A+

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計算方法設計 (3):
授課教授:王炳豐
英文課名是Design and Analysis of Algorithms,所以這堂課其實就是演算法啦,不過不知道為什麼清大資工所有跟演算法相關的課都喜歡叫計算方法而不是直接叫演算法。而演算法究竟是什麼,我自己很喜歡的比喻是把演算法的概念理解為食譜,當你有了食材(input)後,該使用哪些廚具(data structure),透過一定的調(diào)理步驟(algorithm),最後完成料理(output)。而這門課就是在教該如何針對不同問題,選用適當?shù)馁Y料結(jié)構,設計正確的演算法。並且對於設計出的演算法從時間以及空間複雜度的觀點去分析討論這個演算法的好壞。
上課用的是聖經(jīng)本,老師曾經(jīng)說過討厭課本上有的東西跳過不教,所以不一定是教得最好,但保證一定是教得最多的。整學期下來包括Asymptotic NotationDivide andConquerSortingSelectionDynamicProgrammingGreedy AlgorithmsAmortized AnalysisData Structure for Disjoint SetsGraphMaximum FlowNumber-Theoretic AlgorithmsNP-CompletenessApproximation AlgorithmsConvexHull等等
這門課沒有coding作業(yè),完全專注在學習理論上。我認為老師希望學生可以培養(yǎng)以文字的方式去清楚表達一個演算法的能力,因此上課時不會太著重在pseudo code,會不斷強調(diào)現(xiàn)在學習的演算法的核心精神、概念,希望我們從最根本去理解這個演算法。同時老師非常重視演算法的正確性以及證明的嚴謹,每一個演算法一定都會詳細推導以及證明這個演算法為甚麼會對,對於任何一個細節(jié)都不馬虎,我認為每一堂課都十分精彩。常常會有人覺得老師的課很難、很硬給分又不甜,但我卻認為這是我從大一入學到現(xiàn)在收穫最多也最推薦的一堂課了,老師教學品質(zhì)全程在線,可以把許多複雜的觀念講得十分淺顯易懂,我整個學期大概把一半以上的心力都砸在這門課上,真的學到非常多東西也十分充實,非常推薦學弟妹們有機會一定要聽一次老師的課。
上面提到這堂課沒有coding作業(yè),但每週都會有一份手寫作業(yè),從聖經(jīng)本裡面挑2-3題習題當成作業(yè)。我通常一個禮拜包括複習都要花上6-7個小時在上面。總共14次作業(yè),取最高的7次,占總成績20%。雖然改很嚴但我認為好好寫要拿7次高分還是不會太難的。期中、期末考占比35%/以及45%,期中考接近60分是從課本內(nèi)容出、10分的作業(yè)題、剩下的才需要現(xiàn)場想。但老實說有寫考古就會發(fā)現(xiàn)其實題型非常固定,我照著網(wǎng)路上學長的心得刷了20年考古,真的發(fā)現(xiàn)考期中時幾乎每一題都有看過。建議要修的同學們期中考一定要把所有的考古題都刷過一遍。而期末會有20分從期中題目做修改、10分作業(yè)題,剩下的部分老師保證會全部從課本內(nèi)容出,而我一樣有把所有的考古刷完,我自己認為對於期末刷考古題cp值沒有那麼高,多花一點時間好好把講義上所有的細節(jié)弄清楚比較能拿高分。老實說如果願意花時間在這堂課上,每週複習且願意花時間把考古題刷完、課本好好弄熟,我覺得老師的課其實很甜,給分上我認為算是一分耕耘一分收獲。
給加簽嗎?學期初有簽大約20個,但太多人甚至是隔壁班的想要來聽課,所以教室常常沒有位置坐。等到第一次期中考後大概退了1/4到1/3。
會調(diào)分嗎?學期總成績一定會調(diào)分,但調(diào)分的方式好像每一屆不一樣,老師保證期中跟期末加起來有85分,且期末大於期中就不會被當?shù)簟W钺嵴{(diào)分原始分數(shù)靠近原始班平均的人可以被調(diào)到將近10分,我只被調(diào)大概3分而已但也夠了。
修課成績:A+

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機器學習概論 (3):
授課教授:郭柏志
大AI時代非常熱門的一堂課,主要是介紹一些機器學習的基本演算法以及一點點的深度學習。主要包括Regression、Bayesian Classifier、Decision Tree、Linear Classifier、Neural Networks、Deep Learning、CNN、Clustering、DimensionReduction。基本上還是比較著重在介紹傳統(tǒng)的機器學習演算法啦,至於深度學習只有碰DNN跟CNN,RNN跟現(xiàn)在最熱門的Attention以及Transformer因為最後時間不夠所以跳過不教,如果只是想稍微碰一點機器學習的相關知識這堂課應該還行,但如果要了解機器學習現(xiàn)在的發(fā)展,那這堂課是不太夠的。
總共4次作業(yè)佔40%,分別是Regression、BayesianClassifier、Neural Networks、PCA,老實說我認為在有python的基礎下作業(yè)都不難寫。但每一次作業(yè)都有ranking分,而且總分剛好100,所以要拿到高分還是要稍微捲一下,我每次作業(yè)可能花最多時間的部分還是在調(diào)參數(shù)。然後偷偷抱怨一下作業(yè)的部分不知道是助教沒跑過還是怎麼樣,每次作業(yè)template都一堆問題,幾乎每天都會有最新修正版本的template出來,真的讓人有點躁。作業(yè)四甚至問題多到還因此延期
另外這堂課有四次段考,基本上段考考得很細,而且常常出現(xiàn)講義上根本沒教的內(nèi)容,雖然考試時可以上網(wǎng)查,但就會令人不太知道出這種題目的意義到底是什麼。另外還會有許多需要實際用電腦「算」的題目,完全就是比誰有先把code打完去考試跟考試當下數(shù)字有沒有輸對而已,同樣也是會讓人覺得為什麼要考這些東西。但四次考試共佔30%,建議還是好好準備。
最後這堂課還有一個佔30%的final project,組員是「隨機」分的,也就是遇到超雷組員或者超神大腿完全就是靠運氣,基本上我認識的人都對組員是隨機這件事蠻有意見的,包括我。題目的話可以從老師給的挑,或者自己提proposal,至於給分我自己覺得沒有說到特別甜,建議學弟妹選題目的時候一定要選可以做得出來得題目,不然到時候開天窗就全部玩完了。另外這堂課的最後兩週都是給各組來報告final project,表定16週的課程花了兩週在報告上,所以實際上有在上課的週數(shù)扣掉放假跟考試只有14週不到,再加上教授本身講課並不是到非常流利,難怪一堆東西都跳過教不完
總而言之,我個人是不太推薦這堂課的。之前修過的學長姐都蠻推的不知道為什麼這屆變成這樣,但因為專題做機器學習相關題目的原因,所以我之前就已經(jīng)看過臺大李弘毅教授以及其他學校的開放式課程,我認為如果真的想要往這個領域發(fā)展,那還是自己多花時間去看其他網(wǎng)路上的課程會好一點。
給加簽嗎?第一堂課有出席的人不管是不是電資院最後都有簽。
會調(diào)分嗎?有一次跟Nvidia合作的加分作業(yè)最多加總成績1.2分,但這之外就不會額外調(diào)分。
修課成績:A+

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網(wǎng)路安全 (3):
授課教授:艾米爾
資安所開的課程,老實說雖然是碩班課但其實真的很輕鬆。整學期下來就是對資訊安全這個領域做一些基礎的理論介紹,不會有實作的部分。因為老師是外國人,英文太好導致我時常一恍神就跟不上了,所以我到最後基本上都是自己讀老師的簡報以及從網(wǎng)路上查詢相關知識為主,但這完全是我自己的問題,想要好好跟課學習的話老師的教學品質(zhì)應該還是不錯的。
整個學期共兩次作業(yè),分別佔10%、20%,第一次比較簡單且大部分題目都是考古題,第二次則幾乎就都是新的題目了,寫起來也比較困難一點點,但大部分的題目在網(wǎng)路上都可以找到類似題或者一模一樣的題目。而兩次段考分別佔30%、40%,由於修這堂課的人數(shù)真的實在是太多了,所以採用線上考的方式進行,第一次考試基本上也都是考古題,第二次則跟作業(yè)一樣大部分都是新的題目,但助教改考卷真的很佛,答題時意思有稍微摸到邊也會給部分分數(shù),所以真的就是又甜又涼的一堂課
給加簽嗎?修課人數(shù)無上限,點了就上。
會調(diào)分嗎?不調(diào)分
修課成績:A+

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經(jīng)濟學原理 (3):
授課教授:王惠貞
    選來補核心通識向度四的學分,基本上就是高中公民以及稍微的延伸,主要是介紹一些個體經(jīng)濟學的概念,包括Demand and Supply、Elasticity、Consumer Choice、Production and Cost、Perfectly Competitive Market、Monopoly andPrice Discrimination。上課的講義會挖空給學生填,有些圖表也會要求學生自己畫,但我個人覺得圖表還是附上比較好一點。全英文授課但我認為老師的英文應該是蠻好跟上的,同時老師對於一些概念或者例子的解釋也是相當清楚,所以基本上都是還跟得上。
    整學期會不定時小考,這學期下來考了五次佔總成績15%,老實說題目都不難,有稍微跟著進度複習然後上課有專心聽要拿滿不是太困難。期中期末各佔40%、45%,考前會發(fā)約100題的練習題給大家自己練習,雖然考試時不會出現(xiàn)一樣的題目,但題型以及題幹基本上非常類似,把習題寫完並且弄懂段考就可以拿到很不錯的成績了。最終成績出來全班成績比我想的還要再差一點點,但我認為老師教得很用心、講解的也很清楚,段考完全不會有刁難的題目,都是基本題。願意每週花大約半小時到一小時複習進度的話真的是沒甚麼loading又很好拿分的一堂課。
給加簽嗎?開學會簽科管院學生、雙輔專科管院科系的大二以上學生,其他同學就不簽了。
會調(diào)分嗎?不調(diào)分
修課成績:A+

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實作專題一 (1):
    就是專題,好像沒什麼特別好講的。實作專題一是指導教授直接送成績。
修課成績:A+

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這學期平均gpa 4.3,老實說學期中真的常常會想當初到底幹嘛作死選王炳豐的演算法+周志遠的作業(yè)系統(tǒng),因為這兩科一起修,雖然這學期課沒有上學期多,但我認為loading其實不輸上學期 從學期中開始就有很強烈的倦怠感,連期末出來甚至懶得去要分,感謝自己活過來了,也感謝這整學期的各路大神的相助。

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┓┏┓┏┓┃下輩子還想
┛┗┛┗┛┃跟你們一起修王炳豐跟周志遠
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然後過完這學期終於把所有資工系課的必修修完了,下學期開始就能真的完全解放,開始修自己真的有興趣的課程了,但有興趣的課一堆都沒選上就又是另一個故事了。另外專題的部分希望不要難產(chǎn),不然就只能戰(zhàn)術性把專題二丟到大四上了

最後希望下學期還是能順順利利的,也祝大家都可以一切順利

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什麼時候?qū)懘笕碌?[e20]
2024-06-16 21:24:53
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