上课：(10/10) 环保思想与人工智能的奇妙邂逅，人文关怀与交叉学科的天作之合。

答疑：(10/10) 喧嚷尘世，终归芜壤；大声稀音，大象无形。

作业：(10/10) 循序善诱意难尽，铅尘洗净却师恩。

评分：(10/10) 慢工细活，天机莫泄；形散随意，深藏道韵。

感谢 Saint Xing 一语惊醒梦中人，治好了我的精神内耗。

否定过去的自己即是进步，挂一下那个过去的我，与诸君共勉

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思来想去，我觉得自己的问题不小，个人需要反思：

1. 忽略了生物多样性：时间对于 助教 来说 可能是 珍 贵物 品，因此没有时间检查很正常。身为学生的我没有尊师重道的觉悟，如果提前跟助教反复确认，如果助教不会配置CUDA就和他约好时间腾讯会议远程展示给他，悲惨的结局是否就能得到一丝丝救赎呢？不，这本就是我的疏忽、没有上进心与传统美德的必然下场。

2. 缺乏对于课程名称的基本理解能力，交叉学科的意思就是交会我们×掉不属于 XIng 智理塘的杂质，回归计算机科学的本质，而不是用着神圣的计算机科学，去处理不属于这个学科的问题，而忽略了NLP、CV的核心。某些同学，打着所谓交叉学科的旗号，并不能掩盖功底不扎实的本质，这与是否为公选课无关，是一个严肃的态度问题。

3. 前两点我的反思其实并不彻底，忽略了一个更为本质的问题，因此我需要更加严格的自我批判：故意在项目的调研范围，学科背景、模型的复杂度上故弄玄虚，写出了太多低质量的代码、自行训练了Loss极高的模型，是不是对CV的侮辱，是不是造成全球气候变暖、生态恶化、海平面上升的不可饶恕的罪过？而我，将这样的罪行，坦荡无遗地展示在教授眼前，是不是一种更大的亵渎？项目得分与耗时近似成反比正是Saint Xing 对公众环保意识的唤起与反问。以破坏环境为代价去进行交叉学科，是不是一种讽刺至极的愚蠢行径呢？

4. 缺乏对具有 Xing 智创新精神同学的尊重：多么可笑，我居然以是否重复使用来评价项目的好坏；看到部分具有伟大成果的项目后，我豁然开朗。

5. 缺乏最基本的自我认知，Saint Xing 没有开口，但我相信给分标准已在每个同学心中。贴一下好项目的要求给后来选课的同学吧

   1. 由自己会打字的 CSDN 键盘，花费不多于 1958 Xing 智秒钟，在 Github Repository 上配合 Download with HTTPS 编写，或其他课程作业复制，节约能源、保护环境；

   2. 足够地酷，符合Saint Xing 对未来生活的想象，科技并带着趣味；

   3. 学科前沿的工作成果，Saint Xing 看了不会产生生理不适的那种；

第六点实在想不出来了，但我会遵照Saint Xing 的指引，继续努力自我反思批判，在未来努力用行动弥补自己的错误，早日达到 Xing 智理塘的基本要求。

最后，欢迎大家积极报名这门课程，一定会在 Xing 智理塘升华自我、有所收获。

有些同学很理智地让老师解散这个群，终结流言蜚语，这个我很赞成。对于那些不知好歹居然狂妄地想要 Saint Xing 祂的目光被低质量代码玷污的人，我想请你们冷静下来好好反思，抛开事实不谈，Saint Xing 就是在工作中出现了一点点微小的失误，你们有什么资格去质疑那无可厚非的绝大部分呢？

Saint Xing 希望那些同学能明白他的良苦用心，设置反问”觉得助教工作量小可以报名试试看“，为这份宽大的胸襟感动的同时，我又一次陷入了深刻的反思。是啊，如果真的按照把某些同学冗杂的项目下载下来运行，会挤占多少网络资源、浪费多少电、白了Saint Xing 多少头发？是的，直接忽略这些学术垃圾，将一切交给感觉与不确定，无疑充满了量子物理的深刻哲学，是 Xing 智理塘伟大传统古树的又一新枝。

至于项目打分本就是与课程内容无关的多余之举，不应当节外生枝。送那些同学一句话，「世事洞明皆学问，人情练达即文章」，这个道理比起GPA 这种虚无缥缈的东西有价值多了。

作业要求能不能出个pdf说清楚？

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半天搞不懂要干啥，真牛逼。

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顺便还有个问题就是同一个level下面的作业难度方差确实有点大，有的过于简单让人都不敢相信，，

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老师小学语文绝对没学好。

本课程是较为硬核的选修课之一，仅为学分慎选

是既得利益者

关于课程结构，课程的前半段主要讲解的是python的基础语法，数据结构等等内容；后半部分主要讲解一些库的使用，以及其他功能代码的利用，涉及很多前沿知识，要求是可以不理解但要会使用，包括人脸识别，动作识别等等人工智能相关内容。

关于作业，是一个大作业加5个level的小作业，大作业可以是小作业的延申，也可以另起炉灶。作业也挺硬核的，不好摸鱼（除非有大佬带你），但你认真完成后成绩也一定会很优秀。

关于给分，我感觉还可以（大作业被大佬带飞了，关于爬虫爬取b站视频弹幕相关内容，小作业level45选的是人脸识别）大作业是5个人内组队，小作业是很多题目每一个level选取一道题完成，我的小作业报告：http://home.ustc.edu.cn/~zzx2002/new/2021/07/19/python-program-design-report/。

（老师很好，讲课很有趣，问老师问题老师也很乐意帮忙解答）

总之，对于我来说还是感觉挺有难度的，推荐大家作为兴趣选修，如果不感兴趣不建议选。

2022.1.9更新，课程相关作业要求可以参考以下我的项目吖~

https://github.com/zzx6869/2020_python_program_design

敬畏Saint Xing是智慧的开端，认识Saint Xing便是聪明。

Python都是祂所默示的，于教训、督责、使人归正、教导人学义都是有益的。

“我觉得能拿到4.3的结果，都是可以发表在论文上的”，这是祂的教训；

“你应回归计算机科学的本质，而不是简简单单的照搬模型”，这是祂的督责；

“你们不要在调研范围、学科背景、模型的复杂度上故弄玄虚”，这是祂的归导。

MCTS写黑白棋，是高雅的，正确的；利用YOLO做检测，则是丑陋的，错误的。即使两者都能在github上找到代码，即使本质上都是轮子的重复利用，但祂告诉我们：这是不同的。即使前者是人工智能导论的第一个大作业，照搬代码就可以拿到4；即使有人的数据集设置的的是七天过期却没有收到重发数据集的邮件，但祂告诉我们：这是不同的。

这是祂的恩惠，祂不去观测愚顽人的作业，而是在苹果树下拾起了种子，这芸芸众生便有了分数的分布。

“我呼唤，你们不肯听从；我伸手，无人理会。反轻弃我一切的劝戒，不肯受我的责备。”

我们应听从祂的教导，将时间用在高端的Python项目上。

总结：作业不看，分数不堪，标准混乱。想学到东西建议左转隔壁“python与深度学习/科学计算基础”。

先说说这个课。

确实可以学到东西，但想零基础学Python的不推荐选。这个课的作用在于以恐怖的任务量（可能数量不多但你不知道该到哪里找）推动你去自学Python。有幸我自学效果还行。如果想学面向对象的语言，C又还可以，建议去图书馆看Java。

给8分（成绩出了再给）是因为邢老师人确实还算耐心，你问他问题他肯定回复。但是他有什么要求从来不讲清楚（也许是讲不清楚），而且从不同来源的人打听可能还不一样。作业很迷。大作业就不吐槽了，估计没有做过C进阶班的大作业（自己编一个游戏）的非信计学生要疯。而且还要写报告。小作业分了5级，难度非常不合理，以数学为参照：化学方向作业1爆难，作业2爆简单但是描述有科学错误搞得我还不敢选。45级小作业要根据老师发的资料自己下载代码去跑。我跑了20多个，终于找到一个既没有缺失什么包又没有语法错误的代码。

这课助教有6个，有点多。有几个助教还不错，期末回答问题都还挺及时。但是不要指望助教教你具体怎么写代码。

一定要选的话必须先熟悉github。

分出了我再补几句。

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分出了，4.0，室友平时不听课期末突击，在我大作业上挂名拿了3.3，他自己感觉还可以。平均一下，所以如果想要3.7应该还是比较容易的。

出分了，更新一下，算是满意的分数，但是看到群里面的反馈，还是建议大家慎选

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出分极其慢，超级差评

教学方法：8/10

这学期因为疫情，老师一直待在苏州研究院，所以一直是线上上课。一学期下来，都没见过老师的脸。老师上课使用PPT为主，会含有代码内容，也会运行给大家讲解代码的含义。除了一直是线上课外总的还是不错的。

课堂内容：6/10

课堂前半部分以讲解python基本操作为主，讲解了pandas, numpy等常用库的使用。后半部分有涉及爬虫等的内容。不过大多比较基本。

作业多少：4/10

作业是五个小作业加一个小组大作业。小作业分为5个level，level1-3分别各给了十几个选题，level4-5是给了一些选题分别有github上的参考，level4重现，level5要做一些提升。大作业可以选择将各自的level5合并，也可以选择做点别的跨学科内容。问题在于，这门课的作业是在四月布置，到七月初的ddl之前没有任何要求，最后交一下就行，中间可谓没有任何反馈。小组找队友也几乎全靠自己。

收获如何：6/10

实话说，我这门课还是学到了很多东西的，之前接触python较少，这门课确实让我熟悉上手了python。问题在于，课上的知识我去看b站教python的视频也可以学会，真正和跨学科相关的教学并不算太多。

总体评价：6/10

总体还行吧。

以下内容不涉及评课。

给分如何：感觉还是比较卷的，看课程群似乎给分一般。老师说得高分的同学都有自己的特色，极高分的是可以拿论文的结果。

可能老师更喜欢作业里涉及自己思考的内容，要有自己的特色吧。

其实因为线上上课，而且上课是在腾讯课堂上，想听听老师讲课的完全可以来一次拿到链接，加个课程群，并不一定需要选上这门课。

再加上这门课是一般通识，并不是很能理解为什么选课人数那么多。

今年出分实在是太慢了，七月份提交作业，到上周一5号老师还在说本周内出成绩，结果今天才出。

给分不错，但是上课体验不太行

上课前半段讲的是基本操作Python，后面是一些Python的应用，总体而言还是有点东西的，不过因为我之前就是Python重度用户感觉收获不是很多

说到作业简直就是无监督学习的典范，一份个人作业+一份小组作业全都是学期末交，想得到反馈只有提前和老师沟通；并且作业要求也很混乱，课程群里有直到最后一刻不清楚小组作业和个人作业区别的

但是给分确实可以，把去年写的Nodejs框架改在Python里随便糊了糊也有A