作为一个众所周知的水课，张老师讲得还是有一定想法的，偶尔听的几次也觉得讲得不错。不过，老师的「不来上课就不能获得学分」于是「禁止叠课」的观点实在不敢苟同（本人是辅修人，这门课作为辅修必修是必须学的，但知识早就被学过的其他课涵盖了），因此扣了两分。

（这大概是某种 水课就应该有水课的觉悟 的黑色幽默

（因为我错过一次小测，我的3.0没什么参考意义，按群里反馈来看给分应该是不错的）

课程难度以及内容：

课怎么说吧，虽然都大四了才选上凑学分，

但这种对学科的基本的介绍可能对大一的学生刚好，不难但全面。

作业：上课小测（总共5-6次）+期末小论文（2000字）

给分：

不是，哥们你给我一个大四双学位课程的4.0干嘛，总评扣一分

收获：

无参考建议

课程内容还算是不错，应该说是给你科的计算机课查缺补漏了

张老师本人对计算机领域算是理解比较深，上课分享了很多她的理念，还请了两位学长/教授来分享一些她不熟悉的领域的内容，来听课的话收获还是有的。作为一门导论课实现了他应有的开课目的。

但是上课小测，所以严格3分往下打，并且不推荐选这门课。

给分还不好说，出分了再来评

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期末论文要求就那不到100个字节的要求能请文明用语从开学憋到现在才发，中间每次问都说等等。

看pksq上暂时没人发我先放一个

"请选择两个课堂上讲过的概念（如模块化、抽象化），举例并谈谈你的认识。"

【辅修人】路过，印象里因为没到课小测好几次错过了，论文也是随便写的，最后拿到了3.0。

燕咏老师的课是要求不能叠课的，所以对于一些对GPA有追求的同学可能需要慎重选择，不过1学分的课应该也不会影响啥GPA叭(算了下总G3.9以上如果可能有0.01的影响，因此也没必要过分紧张，在群里骂人)。

对GPA没追求的可以参照我，虽然缺课缺小测很多，但如果论文态度端正地“随便”写一下，GPA也不会太差。

另外，我觉得燕咏老师是一位非常勤奋优秀的老师，如果课余能与她深入交谈，了解她过往的求学、科研经历，同时在课上感受她的思维方式和经历，我相信肯定有比学分和GPA更大的收获，毕竟不是每个人都能当院长的，她的过你之处一定有值得你学习的东西。

感觉已有的评论对小测这件事意见很大，但个人感觉这门课本身并没有问题。

如果你是大三/大四修这门课那感觉收获不大很正常，毕竟此时算法/组成原理/计算机网络等课程都已经学过或正在学，基本涵盖了本课程的内容。但是大一/大二的同学听一听课还是会有不少收获的，张老师的课讲的也很不错。

小测本身基本没什么难度，基本是只要上课听了就会写或者网上能找到的内容，只是个签到作用。作为导论课签个到个人感觉并不过分。

这学期没有任何除了论文之外的作业，较为轻松。 NP问题和machine learning的部分分别让一位博士生和另一位老师来讲了一节课（或者说半节？），跟着听会有不少收获。

（还有点想说的，准备等出分后再写，以后再更

感谢老师，鼠鼠人生第一个4.3

可能是因为和icsh时间重了，所以卷王不多

期末考完再回来评

毫无用处的课程，如果说有什么用，大概是两次写代码的作业逼我提前N节课学会指针和递归。

没有基础的根本听不懂讲什么。还好是个二分制的课，水水过去了。

毫无意义。