大三上人智导论：
- 学校所用教材：吴飞《人工智能导论：模型与算法》
老师会发每次的 PPT，考前一周冲刺突击即可
PS：感兴趣的同学可以看一下《人工智能：现代方法（第 4 版）》 (Stuart Russell)。（老师倾力推荐版）左老师说他智能体那一章的 PPT 就借鉴自这本书。
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是那门 200 人大课么
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是的 
但是后来退课退的只剩 100 左右了，强基是必修，退不得 
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大三上运筹学：
- 学校所用教材：刁在筠《运筹学》
不需要额外再学，跟着刘嘉老师的 PPT 即可。他会把上一届的考试题布置成平时的作业，如果平常作业是自己写的，那么考试也不会差了。
大三上泛函分析：
- 学校所用教材：张恭庆《泛函分析讲义》
- 国内：
- 孙炯《泛函分析》（高等教育出版社）
全书例子丰富通俗易懂，还配有很多习题。虽然这本书和徐小绪老师的出题风格基本正交，但是确实非常适合第一遍学泛函（在 12 月中旬我才接触到这本书，实在相见恨晚，如果暑假我啃的是这本就好了） - 许全华《泛函分析讲义》
这是一位学长推荐的，他复习博资考用的就是这本，也确实写的不错。大二暑假我自学泛函的时候啃的是这本，但是就只看到 Hilbert 空间这章。个人感觉啃起来有点硬，后面就没接着看了（唉唉，可能是我天赋不够，我还是认为，第一遍学的时候还是使用例子丰富通俗易懂的书）
- 国外：
- Brezis“Functional Analysis, Sobolev Spaces and Partial Differential Equations”
感兴趣的同学可以看看，听说挺经典的，可是我真没时间看
一位学纯数的学长说，如果只是课内泛函，看看 12356 章即可。
PS：个人观点：徐小绪老师用自己的 PPT 上课，期中之前内容简单些，还能受得了；期中之后，到 Hahn-Banach 定理以及自反空间以后，常常是老师在前面讲，我自己在后面追。。。学弟学妹们一定要记着，如果可以的话，每节课提前预习一下为好。
期中成绩（道听途说）
21 级：最高分 43，平均分 20
22 级：最高分 35，平均分 15
可能是 21 级期中考的太好了（？）所以期末全是新题。听 xxx 老师说，当时考的哀鸿遍野。这就导致，他阅卷的时候，如果看到某道题出现了正确的定理名，不管细节对不对，直接狠狠给大分（15 分给 10 分以上）
21 级是他教的第一届。吸取了上一年的经验后，在 22 级期末考前，xxx 老师直接在课上说，期末题目总共 6 题，其中 4-5 题一定出自 PPT/期中考/布置过的课后题/习题课补充题（只是可能会略作改编），1-2 题是完全没见过的新题，结果也确实如此。或许通关攻略是 “期中差一点，期末就放水” 
后续：出成绩了，比预估的少了 10 分 
呜呜呜
大三上算法：
- 学校所用教材：王晓东《算法设计与分析》
算法我确实没学懂，比较摆，我手里有往年题，需要可私。
大三上数理统计：
（今年换成了喻达磊老师和李星祥老师）
- 学校所用教材：茆诗松《概率论与数理统计》
如果任课老师是以上二位，请你打起精神，好好看看老师的 PPT，不要再以为“数理统计证明题比计算题少了” 期中期末是真的难。。。
大三上自然语言处理：
- 学校所用教材：宗成庆《统计自然语言处理》
（实际上课其实是按照姜老师的 PPT 讲的）
姜老师是大好人 感觉是这学期最好的老师，出卷也是最简单的，选就完事了（如果需要往年题可私我）
PS：截至到今日我的 NLP 大作业还没写，唉唉，明天就开动。
大三上偏微分方程：
- 学校所用教材：姜礼尚《数学物理方程讲义》
- 国内：（贾骏雄老师上课的参考数目）
- 周蜀林《偏微分方程》（北大出版社）
jjx 出题是会考《姜礼尚》中定理后的 remark 的，有些 remark 的证明周蜀林上有。 - 陈才生《数学物理方程》
jjx 说他的考试题都出自课本正文、作业以及这本书，他说，如果有想卷分的同学可以去刷书，但是他不建议。
- 国外：
- Evans“PDE”
Evans 可是赫赫有名的“姜萍三件套”的其中之一。jjx 也推荐了这本书。如果是以后准备做 pde 相关的同学，可以考虑啃啃这本书。
大三下机器学习：
- 教材科上面写的教材：周志华《机器学习》
事实上，孟德宇老师是按照 PPT 上面讲的，考试范围也是他的 PPT，及格应该挺容易的，高分可能不太好拿。成绩构成=60% 实验 +40% 期末考试（实验 3 个以上，数量不限；上交电子版报告，主题自拟，与机器学习相关即可）
今年题回忆版
1、如果一个机器学习算法在训练集上正确率高，但测试集上低，请对上面现象进行分析，并给出至少三种解决方法（25 分）
2、请你分别从机器学习和数值逼近的角度来分析最小二乘算法（20 分）
3、在机器学习的各个环节都可以嵌入知识，建议从数据、模型、算法（表现度量）三个角度入手展开讨论（30 分）
4、请你回顾机器学习方法论的发展史，并展望未来机器学习的发展（25 分）
听说去年考了 PCA、最小二乘、SVM 的相关数学推导，以后届可以做个参照。
评分标准（10 分）
- 答出来最核心的“道” （6-7 分）
- 在上面的基础上结合数学表达式（8-9 分）
- 非常全面完美（10 分）
后续（20250507）：刚刚回寝路上听同学讲才知道出成绩了，跟同学交（对着）流（同时）了（打开）一（移动）下（交大），果然重点是平时的实验，可能会 70 多也有可能满分，区分度极大！还好鼠鼠实验花了 120 分的努力爆肝了四周，最后成绩确实很美丽
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大三下近代数学选讲：
- 学校所用教材：蒋耀林《工程数学的新方法》
王斌老师是按照这本书对应的 PPT 来讲的。考核方式是交一篇课程论文，凡是与课程内容相关的东西都可以写。没有期末考试，没查过考勤，还未出分，不知道分数是否美丽（感觉王老师挺佛系的，大概率会美丽）
后续：移动教务上面显示平时 30% 期末 70%，最终成绩 94。感觉很一般，可能低于心理预期导致的。我之前一直以为这种论文课好好水（大概缝了快 40 页）就能 96 左右呢。
个人感觉问题可能出现在论文厚度上，建议后面选这门课的同学记得把论文单面打印，彩色打印。
论据：我用的是 overleaf 上的西交毕设专用模板 + 双面打印。比较熟的同学给我说，他就用的 latex 默认格式，正文 20 页，单面打印，期末 93。另一位同学基本配置与他一样，但是全篇单面彩印，最后 95。
分奴🤡破防后的暴论🤣
昨天下午全班交上去了 60 多份论文，今天中午就能查到成绩（甚至有可能早上就出了，只是我没查），算上中间教务审批以及系统更新数据的时间，我合理怀疑老师根本没认真看论文内容以及论文格式，极为可能“唯厚度论”、“唯色彩论”了。人真的是视觉动物
叠甲：暴论仅供娱乐，不必当真。
大三下数值代数：
- 学校用的教材：徐树方，高立，张平文《数值线性代数》
王飞老师是按照自己 PPT 的安排来讲的，与课本有出入。考试范围也同 PPT，成绩构成=60% 作业（4*10 作业 +1*20 结课论文）+40% 期末考试。
基本上所有考点都涉及到了，题型挺灵活的，我考的不算太好，还没出成绩。不过听王老师讲，下一届这个课就要取消了，我也没什么考点分享的必要了。谨以此帖来纪念这门 2 学分的课。
后续：确实不尽如人意，得分是我估分区间的下限
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大三下智能感知与移动计算：
- 学校用的教材：无，听惠维老师讲，新教材快编出来了。
整个课程是惠维和王鸽两位老师授课。惠老师讲的主要是传感器与计算机网络的部分，王鸽老师主要讲移动计算部分。考试范围同老师的 PPT，成绩构成=30% 平时（作业 + 思考题）+70% 期末考试。
试卷组成：30 单选题（15*2）+40 计算题/简答题（8*5）+30 大题（15*2）没有很偏很怪很深入的题目。考试题目不算难，很多同学都提前 1h 交卷了，感谢老师手下留情。
回忆版
单选题（每个 2 分）
内容涉及：RFID 标识技术、激光雷达、复习 PPT 中有几道原题、CDMA 计算、海明码计算、传感器，计算机网络只有很少部分考点
计算题/简答题（每个 8 分）
1、简述基于帧的时隙 aloha 的机制，并计算吞吐率
2、简述传输分集和空间复用的含义
3、分别简述 C/S 和 P2P 的优缺点
4、给定一个 IP，划分出 4 个等长子网，写出网络号和可用主机范围
5、给一个二进制码，转化为格雷码
大题（每道 15 分）
1、同 PPT 上的例子，题目中已给出毫米波雷达的各项数据
（1）计算斜率 S（2）计算距离 d（3）给出使用毫米波雷达计算物体速度的大致过程
2、5G 网络技术对于物联网与人工智能有什么影响，请结合具体场景谈谈技术融合的优势。
后续：出成绩了，给分是神 
大三下多元数据分析与统计软件：
- 学校用的教材：《数据分析方法》梅长林
考试范围同老师的 PPT（会比课本上的内容多一些），成绩构成=50% 平时（20 作业 +30 大作业）+50% 期末考试。个人感觉知识点比较碎，不好复习全面（可能因为我跟统计相关科目八字犯冲） 
老师上课提到的考点
多元数据分析：
客观：填空题（8 道题，每个 4 分）
大题：计算、证明、要从 R 语言输出结果里面会提取信息。
第一章：数据的描述性分析（填空至少出 2 道）
数字的描述性特征
给一些数字，用上下截断点来判断是否有异常值
从图上来看偏度峰度
分布拟合检验的目的
相关性的度量
数据的标准化处理
（少量数据，带计算器去算）
第二章：多元正态分布（会出证明题）
多元正态分布四个定义的等价关系，各性质及其应用
给出来参数估计所具有的性质
典型的分布：Wishart 分布、Hotelling T²分布等
已知条件是什么，需要用什么检验统计量
第三章：回归分析（会有证明题）
模型与参数估计，以及参数估计具有的性质（证明）
统计推断与预测：总体回归关系的检验，回归系数的检验，对因变量 Y 进行预测
残差分析：检验模型是否合理
Remark：与回归系数有关的假设检验
往年考的填空题：给出几个变量，已知 H0 的要求。写出约简模型，记得写误差项！！
logistics 回归模型的一般形式。
第四章：方差分析
方差分析的基本形式
单因素方差分析、两因素方差分析的流程。
往年题：补全单因素两因素方差表。
第五章：主成分分析、典型相关分析
主成分分析：已知矩阵，会计算主成分。
典型相关分析：已知矩阵、特征向量，进行分析。
因子分析：基本概念与模型的基本形式，对应的量的含义如何解释。
带计算器。
例子 1：建立 logistic 回归模型（写出形式），当有一个新的观测数据时，对因变量进行预测。
例子 2：要从 R 语言输出结果里面会提取信息，并对结果进行解释。
大三下微分几何：
- 学校用的教材：《微分几何入门》马跃，张正策
考试范围是整本书，成绩构成=20% 平时 + 80% 期末。
考试题型：20 判断题（2*10）+20 填空题（2*10）+45 计算 +15 证明
之前上课的时候老师就说，强基和大类的要求会比数试低一些。而且，今年我们运气不错，抽到了 B 卷，考完之后据老师说，B 卷会比 A 卷简单些（说一般 B 卷是留给挂科补考用的）
书的最后两章（内蕴外蕴）根本就没考计算题，考前两天我还专门花了极大力气搞了后两章，计算第一第二基本形式、手推第一第二基本形式、计算联络导数 Lie 括号黎曼曲率、证明局部平坦……真是闹麻了，疑似备考期间把假想敌数值调的有点高了。不过简单总比困难好。
今年回忆版
小题基本同 20 级学长写的那套数学试验班的往年题。
大题：
计算 Frenet 标架、曲率挠率
给定初位置、初速度，计算测地线方程，解出运动方程
光滑曲面局部参数化的四个等价命题
Frenet 运动公式
上课讲过的一道利用 Taylor 展开对曲线弧长与两点直线距离之差的估阶
本科期间所有考试到此结束，我宣布此贴完结！