四次平时作业+选写作业（人工智能专业必写，因为这是他们选修课）+期末大作业，平时作业简单但还是要稍微费一丢丢时间的（代码+报告），给分主要看大作业。本学期点了一次名，我睡过了没去QAQ，最后下课后交了请假条。期末写了选交作业，大作业选题较简单——选了一个经典的数学问题然后用多种思路实现并进行比较（因 >>更多

给分确实很好，本来以为自己能恰到优秀率就算成功了，结果是A。本人大一选课，之前仅有C语言基础。老师上课比较沉闷，声音也小，去了几次后，本人越来越难以在周三下午说服自己从床上爬起来（樂），遂摆，导致完全不知道有点名的事。因此这门课本身的收获并不大，但是为完成大作业本人也基本自学完了老师推荐的Pytho >>更多

据说有一次点名，在点名前一节课通知了，但我全程翘课自然没点上。一共4次作业+大作业，人工智能专业多一个报告。大作业在最后一次课上汇报有加分。作业和报告都是ai写的，大作业是从别的课简并来的，给分是极好的。 >>更多

利益相关4.3 我是在大一下选的这门课。在临近结课的时候有一次点名(老师提前一节课通知大家点名过) Python我在上课之前就已经学过一遍了。最后期末大作业写了一个最近正在研究的深度学习神经网络的内容。 我是利用Kaggle上的一个长期竞赛的数据集，在评估后选择用pytorch搭了一个多层感知机的模 >>更多

先说给分：A+，大作业做的是TSP问题的有关算法实现与比较。作为一门python通识课，如果这门课面向的对象是没接触过或者不是以python为主要编程语言的学生的话，那么这门课是成功的；但是我看了一下群里面的同学，大多数是信智学部的（虽然我也是），这样就导致这门课的卷度爆炸，对于小白很不友好，所以建 >>更多

大一下选的，很不错的课，任务量比较小，但是课上收获很大。课上不讲语法，直接讲算法，所以对于有一定编程基础的同学（如 OIer）还是很友好的，但是对于其他同学，可能就需要自学 Python 了。给分确实超级好，欢迎来选。不过 40% 优秀率的限制是死的，所以也必然有一些同学只能得到 3.3，但是基本上 >>更多

很好的课程，推荐作为组内科研代码的附加值，上课不点名（本壬一学期只去过一次，匿了）。有一些问题是最后的成绩评判标准有些模糊，似乎有顶会佬也只拿了3.3，可能报告占比在评分中有相当大的比例，要选课的学弟们想拿高绩一定要做好可视化和报告 >>更多

大一上过一次3.3不是很理想，但是确实对于当时的水平也很合理，大三重修。感觉选择大于努力，选题真的要很有科学性，利益相关，唯有感恩！ >>更多

本课程本身质量较高，内容简单适合python小白选，但另一方面又有很多高年级的人来炸鱼，这课的内容对于高年级的来说完全没帮助，所以挺矛盾的，但这门课本身是好的，还是推荐给想学或者需要学python的同学。给分暂时未知 >>更多

没有在课程出分时及时评价，是因为当时正沉浸于3.3的悲痛与自责之中。现在从逆流成河的悲伤中恢复过来后，那就“实事求是”（扯淡）地评价这门课程吧。欢迎讨论或撕逼。孙广中老师讲课中规中矩，至少在我看来是这样的。虽然没有非常吸引人的片段，但老师还是把一些基本事物的原理说出来了。但是可能有些同学认为太难或者 >>更多