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相关评论

52nlp 评论了课程: APIs

2013-05-24 21:37

Codecademy上的API开发课程还是蛮有意思的,包括youtube, evernote, twitter等等api的开发系列,所用语言包括之前学的Javascript, Python, Ruby等。不过课程一般是起个头,要是深入学习还得去看各大应用的官方网站。不过还是很羡慕老外,那么多可用的API,再看看国内~~~

52nlp 评论了课程: Learn to Program: The Fundamentals

2013-10-11 16:54

这门课程总共只有7周,比较适合Python入门,每周视频课程的总长度也不长,作业和编程练习的难度也不大,两位讲课的老师轮番上阵,比较喜欢用在线的Python可视化编辑工具Python Visualizer来观察程序的执行步骤,这个在线工具的却不错。如果有Python基础,这门课程会很轻松,可以用来混个证书。

老爷不要啊啊啊 评论了课程: Algorithms: Design and Analysis, Part 2

2014-07-27 14:52

Part2学了快一年了, 唯一一门尽力了还是跌破90分的课. 确实是相当的困难, 第一次学习能吸收的相当有限. TSP最好使用课上没有讲解的剪枝, 对所给的data set运行时间是不可接受的. 我时间来不及, 几乎放弃, 结果一个南洋理工的计算学博士单骑杀出, 给出了一个贪心的思路, 救我于水火, 神奇般的只要一瞬间(Python). 之后2SAT也只稍逊一筹, 已经用了SCC去优化, 3小时下来也只跑出5个结果.
最后的期末只拿了78%, 总分跌破90收场. 这次经历让我对另一门离散优化变得相当敬畏.

基佬的愛__ 评论了课程: Coding the Matrix: Linear Algebra through Computer Science Applications

2013-11-27 13:41

Disclaimer: the review is more or less subjective. I have absolutely no intention to make it objective. You have been informed.

这门课是面向计算机系开的一门线性代数课,总体体验比叶老师那门课要好。不过我还是希望以后能有一门数学系开的线性代数课,这门课的编程作业太多了,而且其中一部分对一个有经验的程序员来说意义不大。如果是刚学编程的同学上这门课还是很有价值的,至少你能把 Python 的 comprehension 理解的很好,很多练习需要写列表或者词典解析。

钛合金蛙眼 评论了课程: High Performance Scientific Computing

2013-07-09 11:10

很实用,内容包括版本控制(git),语言(fortran, python),编译调试(makefile),并行计算(openmp, mpi),还有一部分科学计算(蒙特卡罗)。十分适合用来学习了解诸多知识点。Coursera上没有编程作业,但是他提供的课程网站有homework(课程是在C站和学校同步开授的),时间原因没全跟下来,比较花时间。uw开的另一门课程 introduction to data science,也是一门实用的杂烩式课程

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