其他方面因为还没结课先不评价，评价一下今年新的 Lab1.2, alpha-beta 剪枝。接下来会有很多图片，不想看的可以点此跳转到评论末尾。Lab 1.2多个坐标系，考验思维能力在这一部分的实验里，你可以看到：“这里的棋盘方向和输入棋盘方向不同，在使用时需要仔细”棋盘是 10x9 的，这里不知道 >>更多

都2024，AI作业还在c/c++, 助教是看不懂python吗？😓 >>更多

+ 不点名，导致我到现在还一次没去过（在努力尝试去一次）- PPT不太好 >>更多

吉老师是想做一些传道授业的事情的，但是吉老师上课很多段子且经常直接上来就是一些中间的东西而很少从头开始介绍，所以课程效果我觉得并不太好（可能也有开网课摸鱼的因素）。作业不是很多，平均一周可能有一次大概，实验两个班应该是一样的。给分的话老师给分是很捞的（不知道是不是助教给分很捞），作业全交（有补交的） >>更多

写人工智能作业不用chatGPT，就好比进高考考场不带手机，算数比赛不用计算器，历史考试不去创造历史，去看鸡哥不带理智，做大物实验不编数据，sort函数不用sleep排序，高温超导不复现理论实验，学习英语不发明新的语言，赚大钱不去缅甸，买球鞋不去莆田，写代码不去借鉴GitHub，数学作业不用显然证明 >>更多

比较中规中矩的一门课。老师上课喜欢插题外话，一般在课堂的开头；但是讲闲话之前会有个技能前摇，这很方便考试周看录像复习，直接快进到PPT开始播放下一页就行了（笑） 差不多一共 8 次作业，两次实验。Lab1 写一个 csp 算法和 astar 算法；Lab2 写 Kmeans 算法、贝叶斯网络算法和实 >>更多

上课学不到什么东西，但是最后给分还行，实验也能学到一点东西吧 >>更多

来写评论主要是因为这门课的lab2 transformer给我留下了深刻的影响，以及一些问题。transformer的实现可以在网上找到很多完整的代码，这门课要求只需要实现decoder部分（一开始没看见，把encoder也写了）。我想大多数人第一次的运行结果可能会出现重复的字符（像下图这样）后面， >>更多

每周都有作业，应该是比隔壁班任务量大的。先打个5分，要是最后总评能够达到我的预期再进行调整达到预期了，加2分。虽然没有优秀，但是给到84分也是算可以了，毕竟卷子简单加上没有木琴的教务处的优秀率限制，看出老师也没法调分了。。 >>更多

上课： 从往年评价来看，xll老师上课不外乎两种评价：“讲的真好”和“催眠”，个人听下来，觉得两种评价并不矛盾：如果把xll口述的内容整理下来，应该是一份不错的讲稿，但是xll上课语调语速完全没有任何变化，听起来跟AI生成的声音一样（巧了这课也叫AI基础），所以非常催眠。 加之xll每次上课都用自己 >>更多