UCSD cs75第二学期课程体验

今天22winter的课出成绩了，写一下这学期的课程体验供有需要的同学参考，尽量客观！附上第一学期的帖子：

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这学期上的三门课：
1、CSE 203B - Convex Optimization, CK Cheng
（省流：推荐）243人，平均分 3.93

• 课程
  

参考的内容是凸优化经典教材：Stephen Boyd的Convex Optimization，涵盖了1-5章节。
个人感觉听课的收获不是很大，不如自己看教材更清楚。

• 作业
  

共4次homework，分为（a.只要写了就给分的教材课后习题部分）和（b.按照正确度给分的2-3道非习题）
由大家投票决定得分最低的一次homework可以drop。
课后习题有现成的答案，抄抄即可；非习题部分可以参考往年的作业，总体而言是可完成的。
有一个4人组队的学期proj，只用提交一份报告，基本上3-4天即可完成，给分也很慷慨。

• 考试
  

有一次take-home的期中，给的时间是72小时。个人觉得有一定难度，找不到类似原题的题目我基本上是做不出来...

• grading
  

由大家投票决定 50%mid + 25%作业 + 25% 学期proj，最终成绩分布 83%左右的人 A/A+。
总结：收获不大，作业用latex写有一定耗时，但老师很好说话，最终给分也很慷慨，达到总评88.4%以上即可A。


2、CSE 224 - Graduate Networked Systems, George M Porter
（省流：必选）278人，平均分3.78

• 课程
  

从网络的基础知识（dns、tcp、http等）讲到分布式的一些内容（rpc、2-phases、raft），最后还有一些Scale, performance, and security的内容（没听）。
老师讲课的水平还是不错的，可以加深自己的理解。如果没有计算机网络基础，可能会觉得吃力。

• 作业
  

共有5次写代码的project（编程语言是Go）：排序、多网络节点排序、处理Get报文的web服务器、类似dropbox的存储系统、分布式类似dropbox的存储系统。
提供start code和TA的intro discussion，大部分内容由自己完成，每次作业有hidden test cases（ddl之后公布）。
project难度总体不大，给的时间很宽松，面向autograder编程就完事；但如果是编程基础不太好的同学，可能会觉得吃力，一定要尽早开始写。
学期末可以重新选择提交2个project，所以最后project部分得满分的难度还是不大的。

• grading
  

95% projects + 5% paper reading，最终成绩分布60.8%的人A+，16.2%的人A。
总结：比较有收获，个人也比较偏爱这种project-based的课，适合喜欢写代码的同学！


3、CSE 251A - ML: Learning Algorithms, Taylor Berg-Kirkpatrick
（省流：强烈推荐）273人，平均分3.99

• 课程
  

老师是NLP界的大牛，课程内容侧重于一些经典ML算法（最近邻、回归、凸优化、perceptron、SVM、kernel、神经网络）的数学原理，有助于加深理解。

• 作业
  

5次quiz，时间是2小时，可提交窗口为24-48小时，4-6道题，前期有一些需要写过程的题，后期大部分都是选择题，难度不大。
quiz的内容可以参考往年（会提供），一般都是最近课上涉及到的内容。最低的一次成绩可以drop。
3次project，主要是实现一些算法（这学期是prototype selection for nn、坐标下降法、对抗样本生成）和写report，最低的一次成绩可以drop。

• grading
  

50% quiz + 50% project，最终成绩分布97.8%的人A+/A。简直是我上过最菩萨的课🤣
总结：比较有收获，workload低，给分巨好，想不到不选的理由！