考勤:每节课都会有打卡签到。平时分总共占40%,其中考勤具体占多少不清楚。讲课:刚开始的时候去听过一次课,感觉老师讲的一点也听不进去。由于我是辅修叠课了,后来就没去听过了。但是听其他同学也说老师讲课讲的听不进去。作业:有三次独立作业,和三四次小组作业。小组作业就是小组一起做中美对比的PPT,每个小组 >>更多
往年的考题能搜到,请仔细研究;中子散射考了中国中子源的位置和类别,还有精修,课上强调的公式没考; >>更多
一学期点了我三次名,这都让我给碰上了😓 >>更多
说实话,今年大雾真还好了,可能我没选到屑实验(?)感谢学长学姐的努力,今年大雾B只有两个报告,第一个单摆报告还不记分,造成的负担还是挺小的(杨氏模量报告两个小时写完的)。对比隔壁化学实验确实挺轻松~顺带这节课教会了我用LaTeX,也算是有收获了) 6.30编:考完分化前来感谢大雾)分化考了道随机误差 >>更多
考完一度觉得要挂了,有35分的题不会做(但我还是写了点东西上去),最后87分,感谢老师海底捞!!! >>更多
一分扣给某位助教,怎么另一位助教那期末发出来的统计是满屏的10,9.5,到了你这就一堆8呢一份扣给作业,即使是这一样一门课,那作业量是不是也有点过于多了?每次到了交作业的时候,群里就弥漫着一股绷不住的气息 >>更多
只想补充一下协整有关的知识点,因为发现好像有挺多同学没搞懂这块(老师上课确实讲得有点快),但考试基本属于每年必考。协整.pdf文件里给的例题基本就是每年必考的题型,有极大的参考价值。ps:本人数学基础不好(尤其线性代数学得不好),故这里只是给出考场上可以使用的解题方法。仅能得出正确答案,笔者并不知道 >>更多
班上的同学都好强…比我大一的时候厉害多了。网上资料越来越多,ai迭代速度越来越快,同学也越来越强(樂)比较适合对AI感兴趣的同学来听,从早期的特征降维到最新的多模态大模型都有涉猎,有基础也有前沿,感觉还是挺不错的。作业大概4次,主要是论文调研和一些传统的CV之类,都不难,作为一门自由选修课已经非常利 >>更多