经验之谈.txt

写在第一点：别选邱道文的课和冯剑琳的课
数理基础模块（5选一）：
1、应用随机过程（马啸、龚杰、杜育松、周育人）课程内容难，但是听说期末考试是平时作业原题，且半开卷，给分挺高。平时作业要认真写。
2、高等数值计算方法（邹青松、张雨浓、谭志军）：我选的是这门课，选这个课人多，有平时作业，但是有答案，课程内容相对不难
期末考试半开卷，期末考试要带计算器，计算量大。需要你重新捡起来考研数学，本科学过这门课的话还是容易的。给分较低。
3、应用泛函分析（杨宏奇、张永东、陆遥）：听说难，内容比较抽象，证明题，平时作业都是基本抄答案，考试考课后习题；
4、矩阵分析（马锦华，黎卫兵）：主要是线性代数的内容，本科学过矩阵论或者线性代数推荐学，作业来自教材，有答案。考试难度适中，把作业做懂考试也没问题。给分一般，多劳多得。
5、数值最优化方法：没听说过。23届表示没开。

算法模块：千万别选冯剑琳，选戴智明，给分巨高。

方向基础模块：
1、高级计算机体系结构（陈志广，黄耽），不点名，没有平时作业，有期末考试，内容不难，平时上课内容。
肯定不会挂。不过想要刷分的也挺难。
2、高级计算机网络（温武少）：有纸质版签到，没有期末考试，期末是要写一篇论文关于计算机网络，有ppt展示。
3、计算机程序理论与模型（万海、张治国）：听说考试开卷，平时作业4次；比较理论。
4、机器学习（李冠彬）：听说老师人不错，讲课水平高，有期末考，不挂人，给分还行
4.1、机器学习（23届变成一大堆老师开课了）：水课，点名三次，最后写报告，给分一般。
5、高级数据库技术（刘玉葆，卞静）：推荐。学硕课程，考核方式是两次随堂考试，都是开卷考，较为简单，给分高，不点名。两个老师讲，一个老师的题目来自《数据库系统》教材，教材官网有答案；另一个题目是数据库算法的报告，老师给出多种算法，选一种随堂完成该算法的课程报告。
6、高级算法设计与分析（张子臻,戴智明）：推荐。主要是算法导论的内容，经典的搜索算法，图算法，动态规划和线性规划。给分方面多劳多得。推荐学习，张老师水平高，学习经典算法有助于EDA方向的研究。
7、高级算法设计与分析（凌应标）：中立，老师讲课一般，靠每次上课交课堂作业点名。最后考试，比较简单，其中算法题需要刷一些leetcode。不过我与老师打好关系后给分巨高，快给满了。

剩下的课没有听说过，不做评价了

专业方向：
分布式计算技术（吴维刚）：水课，没有点过名，没有期末考试，最后是展示ppt关于分布式系统的，给分还可以
嵌入式系统（陈刚、黄凯、吴贺俊）：水课，没点名，没有考试，需要组队完成一个实验，给分中规中矩。
高级网络与信息安全技术：只有一个大作业，是四选一，没有考试。
高级人工智能（潘嵘）：推荐主要是介绍经典的人工智能算法，搜索算法、模拟退火、A*等经典AI算法，ML、DL等只是很少一部分。作业较少，考试简单，给分高。
并行算法设计与分析：经典的并行计算课程，课程作业是两个课程报告，较为轻松，不点名，给分方面多劳多得。
可计算性与数理逻辑（刘咏梅）：不推荐。课程较难，主要讲解可计算性理论和高级数理逻辑。作业和考试较难，不容易拿高分，谨慎选择。
高级计算机体系结构（沈明华）：神中神。私货（误

选修课程：
面向对象技术（刘聪）：强推，老师人很好，给分高，确定不挂人，讲python面向对象技术
但是有课堂作业，必须在课堂上完成，不能翘课，没有期末考试，做项目，但是巨水，随便写都行。

软件工程理论基础（陈亮）：水课，没有期末考试，只有最后ppt展示，关于人工智能与机器学习的论文展示与总结

多媒体内容安全：这课貌似很难，很顶；

形式语言与自动机（qdw): 非常不建议选，讲课水平不行，直接让学生讲，平时作业多，期末考平时作业，给分不好说；

虚拟现实与可视化（纪庆革、陶钧、周凡）：两个老师分别上，因此有两个大作业，而且课程集中在下半学期。据老师说会改。

HPC+AI科学计算前沿：大水课，线上，最后交一份报告。

计算可视媒体（王若梅、高成英、苏卓、周凡）：三个综述小作业，每个作业写约 4 页单栏的 word 报告。没有考试。

边缘计算（陈旭、周知）：给分不错。最后一个课程报告，平时不点名。

生物信息计算前沿（杨跃东,王瑞轩）：一般。作业是一篇10页双栏英文论文，没考试，工作量比较大，给分高。