历史匿名回执 ·
raft 这门课的天降猛男,谢谢你替我们负重前行
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《课程劳动合同》 · 编号 WYB-KC-SE3331-待补档
甲方:未在公开大纲中说明 · 乙方:未来的你
学院:电子信息与电气工程学院
待补档课程,尚未归档 · 案卷完整程度 0/10(证据完整度,不是课程评分)
当前仅有课程基本档案,完整合同尚未到岗。 我有剩下的
官方材料未说明成绩比例,本办决定不瞎猜。
证据不足,暂不鉴定。
透明规则:至少3项明确,且闭卷 / 小组作业 / 展示 / 考勤 / 期末≥60%中至少2项成立时,标“劳动条件偏满”;只用官方原文证据,不是难度评分。一分钟备案你的真实修读经历。学生体验与官方材料分别留档。
我要交一份修读回执共 17 份可公开修读回执 · 本课程当前版本 0 · 其他已绑定版本 0
历史未绑定课程版本 17 份,其中历史已识别教师/学期 17 份、历史未识别 0 份。
已能识别部分历史学期或教师,但无法可靠关联到当前官方课程版本,因此不强行绑定具体契约版本。课程、教师、学期、官方版本是独立维度。
暂无足够结构化回执生成课程画像。
历史文字回执仍可正常查看。| 提到什么 | 提及回执 / 全部公开回执 |
|---|---|
| 点名 / 签到 | 1 / 17 |
| 随堂测验 | 0 / 17 |
| 每周作业 | 0 / 17 |
| 展示 / 辩论 | 0 / 17 |
| 小组 Project | 0 / 17 |
| 闭卷考试 | 0 / 17 |
仅统计回执中明确提及,不代表其余回执表示“没有”,也不代表官方课程规定。
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课程内容: 前人之述备矣,我直接站在巨人的肩膀上当传声筒。 上课自由度: 还可以吧。 考核标准: - Lab 1: 10% - Lab 2: 7% - Lab 3: 3% - Lab 4: 10% - 期中: 25% - 期末: 35% - 平时: 10% 这比例一看就是精心设计过的,每一分都有它的去处。 授课质量: 魏老师思维速度是常人的两倍,并且一句话不爱说完——像开了2倍速还要中途蹦广告的视频。 如果每个点都弄懂可能会收获很大吧,但很多时候只是单纯的概念讲解,佛度有缘人。 课堂采取的“循序渐进、逐渐改进设计”的想法是好的,但我觉得其实是对知识点的生硬串接,微信的一致性例子有些不明所以——前脚在讲架构,后脚就跳进微信聊天记录,我人还在原地。 课堂上重点不明确,一些临时的IDEA和关键的设计混在一起,让人很难课堂上有很好的接收——像是在一堆免费试吃里找那颗唯一的主菜。 有一回大屏幕无法投影,魏老师不得已板书,这个节奏我可以接受,而且能够边听边想,不懂还可以打断。只可惜屏幕修复得太快,PPT一开魏老师就放飞自我了——板书是限定皮肤,眨个眼就下架。 在回放PPT复习的过程中感到收获比较大。一节课的核心内容在下一节课PPT的开头,可以通过这个办法筛选重点——重点总是迟到一个课时,像永远差一班的公交。 夏老师是会处理课堂节奏的,感觉更适合我——同一盘菜,一个是小火慢炖,一个是爆炒颠勺。 学了这门课发现自己不太适合系统,云里雾里的——系统这东西,学会了是大佬,学不会是大雾。 2026年7月16日更新: 感觉这门课就是体量太大,感觉本可以拆成几门或者作为研究生课程()。现在回过头看感觉分布式确实没有学懂,在实践中遇到了很多困惑和痛苦。想重新读读《Designing Data-Intensive Applications》梳理一下之前这门课上提到过的内容了……但是话又说回来,其实学没学懂对人的前途又有什么影响呢?毕竟这些东西AI也越来越熟悉。。——知识和青春一样,会过期,而且比AI过期得慢。
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夏语冰直接上升到我再生父母的级别,拜一次不够,得连拜带磕,唯愿双膝跪地长跪不起那种拜!
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CSE这门课本身是值得上的。但问题来了,人工智能一火,就哐当硬塞进并行计算,塞完之后其它内容该咋上还咋上,一刀不砍,学分学时也不涨?整个软院培养都得了这病,软工的同学本来压力就大到快炸了吧,怎么还往背包里不停塞东西,不低头看看有些内容是不是该扔一扔呢?
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课程质量很高,我的水平不高,属于高山仰止型受难。 写不出Lab,如果每部分pull一份标准答案开始新的Part可能好点 lab里面令我印象最深的还得是手动给lab4 sequential加delay过测试,绷不住,属于用玄学对决物理。
看完前人的遭遇,也给下一届留一句。
我要备案暂无可公开版本。
尚无可核对的版本差异;不根据年份或评论推测变化。
档案仍然失踪。
公证来源:尚未取得
没有原文证据,不补编事实。