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共 28438 个点评(当前第 17 页)

时隔一年多回来看看,令人感慨 >>更多

tracer 更新了点评 随机过程B(陈昱)

好像不太适应老师的讲课风格…后面看能不能调整一下听课方法吧。概统学的还行,但是这门课到目前为止都听不太懂。其他点评提到的提前布置作业是真的,上周作业有问题的地方这节课全讲了,确实印象深一些,就是写作业的时候有点痛苦。 >>更多

Peanut_Tang 点评了 量子物理(许小冶)

无他,来点助教愚人节笑话:各位同学,刚刚跟许老师反馈了一下大家的作业情况,许老师认为大家做作业时抄答案严重,对知识点的掌握不够透彻,需要多加练习。因此本周作业增加一些,大家把第二章习题全部做完@全体成员 >>更多

Swayee 更新了点评 脑与认知科学导论(李骜)

绩点 / 付出时间的收益比很高。像高中科目一样,单纯是考试,且只考察背诵和小学数学,卷怪发挥空间极小。PPT里出现的数字需要背下来:你需要知道新皮质干什么,还需要知道新皮质有几层神经元,占大脑皮层百分之多少。PPT里比较显眼的图需要背下来:你需要知道多巴胺什么机制,还要画那个花花绿绿的系统函数图。P >>更多

Swayee 更新了点评 运筹学B(殷保群)

上课点名,但不直接计入总评。大致意思是:如果你期末考的差,平时又不去,可能就不捞你。共计四次作业,其中最后一章作业没有验收。整体难度一般,最后一章的题目和讲义内容脱节严重。自编讲义,有待改进。几个点比较严重:部分章节对数学基础的要求有点过于扎实,且缺乏引导,比如马尔可夫过程,jackson网络等。排 >>更多

Swayee 更新了点评 算法基础(陈雪, 邵帅)

总结来说,它没有让我学到任何*新*的东西,我能拿优秀不是因为这门课的收获,而是我之前学过的知识点,我不会的内容我还是不会。该课程的课纲和AI专业前期开设的许多课程高度重合(离散数学,运筹学,数据算法),同时对之后的实践课程也没有凸优化这门课程重要。我不理解为什么会放在这个学期作为AI专业必修。1. >>更多

Swayee 更新了点评 数据分析及实践(刘淇)

课程内容:每节课都点名,形式为小测,算入总评。小测的时间较为随机,题目稍微有点难度,可能需要听课才能做出来;共计五次实验,每次实验给的时间都不长,约半个月;一篇文献调研,ddl和最后一次实验挤在一起。实验内容:Python入门级难度的编程练习,OJ平台,(第一次实验不需要写实验报告,之后的实验均需要 >>更多

小灰机 更新了点评 热力学与统计物理A(王震宇)

无点名无小测。老师今年第一次独立带课,教学水平略高于教材,已经可以吊打你科很多老师了。老师还会在群里答疑水群,并指导同学出国保研。课程内容是半学期热学+半学期统计物理。期中热学考一堆竞赛题,期末比较简单,但是色散关系看错了直接寄\[快哭了]。作业留的是真多,每周课本上选七八道题+两三道往年考试题或不 >>更多

贺澳 更新了点评 大学生心理学(吕心游)

老师上课还算可以只是给分太逆天了吧,竟然搞连坐制度,我不幸被分到了一个很摆的小组,我一个人疯狂改PPT,加减内容,以最大努力完成了当次展示,认真完成了属于自己的一部分任务,还依据老师的要求,讲出了自己的看法。平时作业我没有抄袭过,甚至依据个人的经历来探究某些心理学问题,而且认真完成了论文,要求是15 >>更多

贺澳 更新了点评 微积分I(张瑞)

张老师上课节奏适中,每节课几乎都是先证明定理,接着讲相关计算题,更深入的,还会添加一些课本上的证明题。作业稍微会多一点,课本上有些习题会很耗费时间,不过只要自己用心做了,考前再过过考点和重点习题,考试仔细一点,就没有什么大问题,我期中期末都是稍高于平均分,最后给分3.3,挺不错的。 >>更多