引用计科同学评价量子物理的一句话：鸟用没有，拎不清自己几斤几两 课堂上对QT的安装和使用总计讲了不到半个小时，直接让学生完成一个阴间项目。课堂上天天幻想学生复现论文，实际代码半句不提。cg大头不就是代码，老师是觉得数院学生搞不明白你那几个逼曲线吗？数院学生学这课的目的不是提升代码能力吗？讲半小时QT就让你写路径规划，怕不是“上课教你1+1，考试考你微积分”照进现实了。 助教开课第一周之前没装matlab（前几周需要大量使用），验收QT实验的助教不会QT，欧亨利都写不出这样精彩的剧情😅。

总结： 远域丁真，鉴定为：踏马沙壁销绸

另：以上言论只针对最后一个project并不是因为之前讲的好。以及本人专门为了评论这门课程创pksq账号，胡分析都没有这样的待遇。

出分了 3.0 以下我说的话就都当放*就行

听劝 别选 选之前去看看脑子.

## Review

### 关于Matlab

Matlab这个语言，我个人评价一言难尽，debug不太符合一般programmer的直觉，但是本体IDE熟练起来也未必效率很低，语言的功能很多，限制一样很多，编写起来可以说容易，但是真的需要面向matrix编程的时候有些技巧也未必很好掌握。

### 关于课程

这学期的作业：四次周作业 + 两个大作业，有时间我把课件打包上传一下，六个作业都需要完成实验报告。

作业难度的分布很离散，有的是对照课件搓一搓就能实现的东西，有的就是纯纯的论文复现，最后两个大作业，虽然没问过助教，但是应该体验很两极分化。这门课帮了一部分同学，体验很深，有的时候我都怀疑到底谁才是助教

如果你平时折腾过环境的配置，或者在开学之前就研究过下学期要使用的Matlab & Mathematica工具，这门课的大部分作业应该还算轻松，这些方法可以参考下文，至少能剩下单独撰写实验报告的时间（甚至更美观）

最后一个 Project 在我看来有些败笔：真正需要学习的代码、逻辑一点不写，都是拿来主义用第三方库（Clipper），真正的难度可能在学习 Qt + CMake……

CMake link这个库倒是让我捡了不少 CMake 和Git Submodules 的使用方法

收获我愿意给个一般，但是我并不相信大部分人体验相同，至少从其他课程群里的讨论能看出大部分人收获不大，给分出来之前我不过多评价。

## Tricks

Matlab本体无论作为IDE，还是仅仅作为editor都是不合格的，我强烈推荐按照如下方式使用Jupyter Notebook + Matlab的组合，这样也可以节省实验报告的时间（直接Export PDF即可）

> 配置Matlab + Jupyter Notebook的教程在这里：Jupyter + Matlab + Wolfram Engine安装教程 - 知乎 (zhihu.com)

但是现在都2023年了，Jupyter的使用体验只能说一言难尽，所以可以开个vscode去连接本地的Jupyter lab server，来用一些比如Copilot/基本的语法补全的内容，不详细展开。

## Source Code

考虑到课程应该算结束了，我把课程作业的代码发在这里：

Homework 1 - 4 & Project 1: tiankaima/Notebooks (github.com)

Project 2:tiankaima/qt_cam (github.com) tiankaima/qt_example_proj (github.com)

> Project 2写的很惨不忍睹，甚至拆分成两个，有些东西也没实现完整，但是写的时候已经摆烂了，如果真要有人卷我也无所谓了

## 课程群文件

限于评课社区文件大小限制，拆分了几卷，解压时删除结尾最后一个`.zip`再合并解压缩；请不要向校外传播。

数学实验.zip.001.zip 数学实验.zip.002.zip 数学实验.zip.003.zip

占个坑，目前只知道作业多，课程难，给分和收获尚且不清楚。

整个学期除了论文复现和两个大作业以外，压力还是不大的（刚上手时压力还是很大的）。平时用matlab写两个数学小实验可以说很有趣味性，比如可视化一些经典问题。

到了最后一个大作业，突然改成c++结合Qt，完全陌生的编程让看起来困难的项目更加复杂。。。真正着手做这个的时候，就会发现熟悉Qt的工具以及配置环境就要花好久。然后让一个初学者直接上手在二十天做一个大项目(考虑到数院本身其他课程的压力，这个时间对有的人来说实际上少得可怜)，简直一个头两个大。

本人敢称这是入学以来最不好挣的两个学分。

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最后一个大作业ddl前更新：

最后一题实在写不会了，来看pksq放松一下。看了一圈发现自己的点评还是太保守了。老师第一年带课，不熟悉我们现在学生的学习生活，也不熟悉正常情况下的课程组织（指的是上课内容和平时作业的配合）。

p.s.平时作业好多A+，最后一题写得出的人却可以掰着鸡爪数，不知道出分以后大家整体情况如何。

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出总评了，虽然最后一次project确实没反馈。秉持有奶便是娘的原则，把分数调高亿点。

翟老师很善良啊😭

中评

老师上课比较认真，听说助教业务能力有待提升

对代码提升有一定帮助，老师也会介绍一些自己在做的问题

但是作业量大而困难， 对码力不足的同学不很友好

更严重的问题我认为可能是课堂与作业衔接不好

老师第一次上课，评分标准不明晰，主观性较强可以预见

不过最终整体给分究竟如何不清楚，因为鼠鼠我啊，身边没有上这门课的同学捏😭

收获是没有的，时间是浪费的，作业是无趣的，原理是不讲的，论文是不给的，老师助教是消失的。

除了倒数第二、三次，前面的作业纯浪费时间，最后一次大作业要求复现算法，论文没有，原理不讲，助教和老师消失，我的评价是没时间可以别开课，÷

补充：出分了，给分还行，但改变不了这门课是垃圾的事实，除非为了凑学分，不然不建议选这门课，有空去选选机器学习或者数据结构吧，matlab自学起来很简单的

平时四次作业（各占百分制15）+两次大作业

平时作业乱七八糟，各节课的内容几乎与作业没有关系，代码工作量还很大，主要是，没有提供平时作也需要用到的函数的任何讲解，包括名字，几乎每一次都需要去GPT上找半天才能明白，更何况还有一次在质数部分讲解的时候连勒让德符号和二项式符号都没有区分开。

再说大作业，第一次大作业是实现一个非线性规划，这个过程最大的难度在于找matlab中的三角剖分和泰森剖分的函数，除此之外就几乎没有了，但是还是没有在课堂上讲解过关于这些函数的任何部分内容，又是在网上找函数的一次作业。

第二次大作业是用C++和QT写一个程序，来实现个性签名，填充。但是，也没有正真地讲过该怎么用这个东西来编写代码，就纯粹自学。那课堂上讲了这个项目的那些内容呢？哈哈，是B样条曲线，这个东西在图形学和数值分析里面好好学不行吗？那些填充也只是展示了内容，完全没有在PPT里面介绍如何进行填充，也不知道该怎么做。

然后是课程内容，这么说吧，这么课的内容完全被计算其他的课所包含，几乎没有任何独立于其他课程的有效的知识模块。虽然确实2学分的课也不应该要求这么多，但是在每周需要一两天来完成作业的情况下，还是只有这样的收获，属实是鸡肋了。

最后是网站这门课上的收获：熟练使用matlab?XXX 熟练使用GPT√

大学选课踩的最大的雷。

内容量远高于两学分，浅尝辄止的上课内容之后要求写出复现论文级别的代码，然而用什么函数怎么编写只字不提；

大作业内容量极大，最后一次大作业的QT&C++更是超级答辩组合，与此同时在布置一个逆天大作业的同时，PPT上的知识点对完成作业更是毫无用处，完成作业的每一步都像是在啃一坨味道崭新的答辩；

如果非说这门课有什么优点的话，我只能说：

虽然PPT差，但是作业多啊

鼠鼠在屠鼠馆被薄纱了 呜呜呜

希望老师能明白这门课只有两学分，而且是数学实验不是图形学前沿

希望以后开课的老师能优先选择本科时期修过这门课程的学生作为助教

感觉对于一个不精通代码的小白来说真的很折磨很折磨，

砸了一个学期的时间来做这门课的作业

做到最后一个了这个C++的完全不会。。。

希望给分真的能好点吧。。。

偶然在校史馆看到了一张图，放在这里乐呵乐呵。