西安交大软件学院选课指南(上)

西安交大软件学院选课指南（上）

本人17级学生，这是我研一上学期了解的一些课程，下学期再写一片选课指南下。

1.《高级面向对象方法与技术》高级面向对象课程是吴晓军副教授授课，课程主要内容是用面向对象的思想分析问题，问题包括但不限于程序设计前的分析，比如期末考试题分析的就是现实问题，并不是程序设计问题。课程最大篇幅是各种UML图的画法，期末会交大作业，是对一个课题用面向对象的方法进行设计，画大概15张左右的图，基本图画熟练了，考试就没有问题了，课程参考书图书馆可以借到。闭卷考试，10个选择题，关于各种图的应用场景的选择；6个画图题，用的同一份素材，给完素材后根据素材。

2.《移动计算与应用》这门课是杜小智老师讲授。课程讲了几个部分，学期一半时间是汇编指令的介绍，还有一些课堂上的练习，应用载体是ARM9处理器，用的三星的S3C2410处理器。另外一半时间讲述的是普适计算相关知识以及云计算。老师上课讲的很认真，考试开卷考试，也特别简单。带上课件，再借一本S3C2410介绍的书就可以了。

3，《软件过程成熟度模型》是宋永红老师讲授的，宋老师有非常丰富的实战经。这门课讲述了5种成熟度级别的软件模型，以及每一种成熟度下的关键过程域，五种成熟度级别的关键过程域共18个。这种系统化的分析方法对于我们做软件以及实际生活中分析问题都非常有帮助。考试为开卷考试，全部是课件上的内容，10道选择题，其他都是问答题，很好通过。但是老师不提供课件，所以上课时候拍照片记录课件是很有必要的。

4.《数据库理论与技术》是电信院的侯迪老师讲授的，3个学分。很好拿，又能学到东西。不讲本科学过的基础的数据库理论。是在此基础上的扩展。有半结构化数据库，分布式数据库等比较新的概念。平时会有4到6次的小测验，20分左右，期末会有大作业，可以寒假做。每次小测验前都有复习题，期末考试前也有复习题。考试是半开卷。很好通过。老师又尽自己所能把自己指导的讲给学生。

5.《并行计算架构与模式》是朱利副院长讲授的。内容如题目所示。讲的是并行多核计算的原理与定量分析。课程内容比较系统化，有硬件上的并行设计，也有软件上的并行设计。老师的课本是自己编的，是中文的。课件是纯英文的。有大作业，做一个用SSE4加速的电子相册或者视频检索。两个人一组，好多人两个都做了。考试以前是半开卷，允许带一张A4纸，到我们这届突然成闭卷了。内容和以前一样，需要稍微复习下，考试前老师会用一个简单的PPT讲述一下考试重点。今年的考试题我考完试回忆了一下，在我的另外一篇文章里。

6.《数字图像处理》是张斌老师讲的，好多同学反应听不懂，课程不考试，交四次大作业，但大作业不简单，第一次是查阅20篇关于数字图像的文献，以国际著名期刊会议文献为主，查阅完后写一篇综述；第二次挑选两个比较前沿的算法，用代码实现；第三次是将第二次的算法进行改进后实现。第四次是就前面三次做的工作，写一篇论文。

7.《机器学习》是赵家坤老师讲的。赵老师是数学学院来的，对理论分析比较擅长。但是本课程讲的比较难，这门课我没选，好多同学反应听不懂。

8.《高级英语写作》这是必修课。平时会有两次作业，一次写摘要，一次写驳论文。考试也是这两篇文章。考试时给一篇1000字左右的文章，先写200字的摘要，再写400字的驳论

9.政治就不用说了，闭着眼睛高分过。我们当时分的班是王永香老师的《中国特色社会主义理论体系》，王老师讲课很有意思，很能吸引人的注意力，完全不会枯燥。《自然辩证法》邬焜老师从来不点名，讲的也很认真，分数也给的很高。

10.《应用数理统计》是全校的公共课，偏难一点。但是感觉是很值得学的一门课，机器学习人工智能的好多数学基础都是数理统计的内容。本课程内容和本科的数理统计差不多，稍微做了扩展，课程很火，选课时要抓紧时间早点选。我去旁听了这门课，施雨老师讲的，

老师上课重点在公式的证明与推理。作业比较多，做全书课后题的三分之二以上。课本比较难买，建议一开学就去旧书店或者出版社买，等开课后就买不到了，就要从网上买盗版的。

11.IBM一些大数据的课程是企业的工程师来讲的，不是很系统化。但是是大数据的必选课。软工可以不选。

另外，学弟学妹们有其他问题可以百度留言咨询。