懒得喷，纯史，上课b点东西实验课直接让你去敲代码实现

2025.11.14 老师上课点人回答问题，由于没人听课，老师破防了

2026.1.7 出粪了，平时摸鱼，拿这个分倒也正常，不好不坏只能说

不明白这门课为什么这么低，写个点评说明一下

课程总评为平时分20+实验40+大作业40（没有其他作业与考试），实验和大作业都可以使用AI完成，就以如今的AI能力来说，每次实验都可以在一个半小时内搞完，还能一边玩手机。

最后本人总评83，不高不低，但看在我一节课没听，到如今连度中心性是什么都不记得的人来说已经不错了。

总的来说，这门课进可攻退可守，看得出来老师和助教很想上好这门课（奈何大三老油条根本没人听课，如果你认真学，肯定能学到真东西。如果你不想学，上课玩玩手机，AI写写代码也能拿个3.3，何乐而不为？唯一值得注意的点是大作业一定要提前找人组队至少找几个可靠的人不然会被助教随机分配，泥网什么样大家心里都有数（bushi

这门课其实学的是图论，但是和数理逻辑与图论中的图论大部分内容不一样，还是能学到很多东西

除了上课之外就是实验+小组的大实验，平时的实验用AI的话比较简单，没有期末考试，期末的时候会比较轻松。

上课过程感觉有一些问题

没有反馈。每次实验报告交上去不会给评分，最后大实验答辩也不给评分，我感觉自己每次都做得挺认真的，最后总评一坨。

每次实验两个半小时内要做完+写完报告，或许有人没有使用ai，反正我没观测到。

大作业感觉就是靠选题画大饼？好像不管选择什么图，分析的算法都是那些，应该没几人能在课程作业里搞出一种新算法吧？结果实际上就是根据选的图套了个壳，实质没有区别。就看你选的图是不是高端，有些组一半时间都在讲图这么构建的。

如果大作业网络是自己构建的，如何保证网络的真实性？如果通过类似抓包的方式构建倒是可以复现（感觉也没人会真这么干），如果靠知识性/经验性构建该怎么确保真实？再或者，假设我依据现实构建了一个真的网络，我把里面一些不乐意看见的边删去让结果更好，怎么发现？这个bug让选题无论画多大的饼最后都能得到好结果。（并没有意指本学期任何小组的意思）

最后答辩时间规定15分钟，有的组讲了40分钟老师也没说什么。