如题，顾老师真的是个讲课很细致的好老师）

课程内容

切题由浅入深，从图像中的长度关系切入到 pinhole camera 等一系列相机成像，再往后过渡到一系列涉及卷积的网络和深度网络，后面通过一些（之前）需要解决的实际问题切入到各种实际算法里面，总之感觉整个课程的 flow 都很自然，讲得也很好！

szy 不折不扣大好人，讲课讲的肯定是清楚的，给分给的是绝对好的（周围均 4.0），project 是不会做也能给很好的分的。

但是为什么要在概率论基础知识补齐那里用那么久...... 导致的就是后面 bandit 和 RL 部分都很紧张。到最后面的 DeepRL 基本是一节课一个 PPT，我这种几乎不去上课的基本啥都没学到（所以被迫暑假补课赎罪）

给的 spinning up 和 huggingface 的资源都很有用，建议可以自己玩一玩。基本熟悉 RL problem setup 以后就可以看里面的式子了（但是都没自己实践过写代码，还在赎罪 ing）

先叠甲，我 A+，但是我仍然决定这个课是前所未有的草台班子。我遇见的现象包括但不限于：

1. 某助教上课说 stable sort 算法复杂度更低
2. 出了一道爆难的分治 + 二分 + 单调栈的题目认为初学者完全能够 handle，最后不得不压 ddl 开 tutorial
3. 作业在 “期望” 中希望我们能够周一前完成，周一复习来滚熟概念，但是实际上据我观察周边这么做的同学们也很难弄明白知识点，需要反复和周围人进行询问才能弄明白。

一句话评价

缺任意选修课学分的的来这个课上摸鱼就是了！P/NP 还要啥自行车啊 qwq

内容

讲 ISO9001 质量管理标准，总之就是咋做保证你的产品质量能够得到保障。

这里是龙啸空，一个想要辅修金融的 cs 学生。

（可以只看一句话评价和一些建议来看自己要不要选这门课）

一句话评价

一门让你初步了解因子研究员工作的兴趣课。专业性并非特别强，老师非常友善给分很好。主要目的是为了让你有兴趣继续学习后续课程 / 准备入行。

Tips：这是信息和 BME 要学的 SI100B

非必修的同学出门左转找一下 SI100F

总览

是一个有基础的人如鱼得水轻松自如，没基础的人半夜薅头发薅到爆炸的课。

叠甲：仅针对 2023 秋学期杨乔老师的 7 人小班课。后续如何我不知道。

但是杨乔老师人是真的好。同时推荐大二及以后学完 CS100 和金融学原理的人选修他的量化投资。

总览

总揽

在本门课经过老师们的改革以后，可以说是作业少，给分好，但是授课内容不一定有用的给分好的课程。

关于作业：轻松

90% 的作业的 load 都是可以课上完成的，因为老师们会留最后一节给你写作业，这个时候有什么问题不仅可以问，而且期中、期末的 pre 的问题 / 改进建议也可以直接问。所有作业的内容都和期中、期末的 pre 强相关，如果认真对待期中期末是不会有难度的。

Upd：OS 之殇，24f 开始强制 curve 只有最多 50% A - 及以上，对这个课不感兴趣的不要来，感兴趣的估计看 ys 或者 hjz 的 ppt 自学也都够了，最多旁听，何必来呢（叹气）

大一学生来发一条评论。仅仅评价春学期何静竹老师的课。

本评论基于本人 26 学分的体感，仅供参考。如有差异请以自己相信的为准。（叠甲）

先叠甲：可能就是我自己菜导致对这个课的看法十分的差，但是我就是来这里让各位避雷的。谁说啥不是就是谁对。

0703 补：这是一门还在发展的课程，所以估计老师还没有探索好和同学们的相处模式 / 给分模式等。虽然最后大论文给分很好，但是我仍然不建议来这门课。

先说好处：