UCSD cs75第二学期课程体验

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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!
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