• 【第4期】郑莉教授的C++编程训练营

    郑莉
    • 郑莉教授 清华大学计算机系
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    • g29.4万人
    • 7已更新至第28章

    简介 我们为什么要学习C++? 1. 人才需求大: C/C++ 语言虽然年头最老,但在世界语言排行榜中仍然稳居前列。据百度招聘数据显示,北京C++工程师招聘数量达11018个;据职友网数据显示,上海C/C++工程师招聘数量达51343个,人才需求数量极大(缺口大)。 2. 就业薪水高: 所谓“物以稀为贵”,需求大又稀缺就是C++的核心竞争力,就意味着有很多高薪职位。据智联招聘数据不完全显示,北京C++工程师薪资基本上在10K以上。 3.就业前景广: C/C++被称为“永不过时的开发语言”,应用特别广泛,无论是在PC、移动设备、网络、通讯、图像、游戏、硬件驱动、嵌入式等行业,都占据了足够大的市场份额,其稳定性及跨平台性远非其他编程语言能比。 为什么要选择C++训练营?  √ 双师教学,深入浅出: 清华大学郑莉教授携计算机系学霸助教团,用心打磨课程,深入浅出,使晦涩难懂的知识更容易学! √ 金牌助教,24h带练: 每周1-2次习题课+1-2次知识串讲直播,24h内在线答疑、审验代码,1-2次直播,快狠准消灭“拦路虎”,清除盲点,不怕学不会! √ 海量题库,讲练结合: 科学规划学习计划,200+个课程视频+近300道习题,讲练结合,循序渐进,让你不断巩固所学! √ 小班精学,全程督导: 小班授课,小群互动,班主任日日陪伴,全程督学,关注你的点滴进步,比男朋友更懂你,不怕拖延症! √ 每周复盘,因材施教: 每周组织1次阶段性测试,出具个性化学习报告,实时调整学习计划,找准疑难点,不错过任何一次进步的机会! √ 线上认证,权威靠谱: 学堂在线将特别为完成课程学习和考核的学员颁发郑莉老师亲笔签名的训练营毕业证书,助力你的IT高薪之路! 你将获得什么? ☑ 掌握一门永不过时、一通万通的编程语言! ☑ 可获得专业、权威的结业证书,证明自己! ☑ 优秀学员可获得高额奖学金,最高可减免学费! 适合人群 ①计算机专业的在校大学生 ②期望稳固编程基础的新手程序猿 ③试图学好却缺乏正确指点的学员 ④想学/转行却对编程语言一无所知的小白

    章节预习周 :第1章 绪论 9月9日:开篇直播,神奇的C++世界 9月10日-9月11日:第2章 C++简单程序设计 9月12日:直播答疑课 9月15日-9月16日:第3章 函数 9月17日:第4章 类与对象(一) 9月18日:直播答疑课 9月19日:第4章 类与对象(二) 9月20日:第5章 数据的共享与保护 9月21日:直播答疑课 9月22日—9月24日:第6章 数组、指针与字符串 9月25日—9月28日:第7章 继承与派生 9月26日:C++串讲(上) 9月29日:直播答疑课 9月30日—10月8日:第8章 多态性(一) 10月9日:直播答疑课 10月10日: 第8章 多态性(二) 10月11日—10月14日:第9章 群体类和群体数据的组织 10月13日:直播答疑课 10月15日:第10章 泛型程序设计与C++标准模板库 10月16日:第11章 流类库与输入/输出 10月17日:第12章 异常处理 10月18日:直播答疑课 10月19日:直播答疑课 10月20日:直播答疑课 每周测试 选做题-Lab 补充题目

  • 高等数学习题课

    随堂模式 数学学科
    闫浩
    • 闫浩副教授 大连理工大学数学科学学院
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    • g4万人
    • V3小时/周

    简介 本课程是微积分课(高等数学课或数学分析课)的补充,旨在使学生熟练掌握与运用微积分知识,体会微积分中所蕴含的数学思想,同时培养学生运用微积分知识处理问题的思维方式,使学生更准确地使用微积分中的数学语言,提高学生将抽象的概念与定理应用到具体的问题中的能力。春季学期本课程主要分为级数,多元函数微积分,常微分方程。

    章节第零章 课程序论 第一章 实数与函数 第二章 数列极限 第三章 函数极限 第四章 函数的连续性 期末考试

  • 算法设计与分析

    王振波
    • 王振波副教授 清华大学数学科学系
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    • g2.4万人
    • V3小时/周

    简介      本课程系统介绍算法设计与分析的方法和理论,包括算法基础、图、贪婪算法、分治、动态规划、网络流、计算复杂性初步、近似算法及随机算法等。同时,本课程还包含算法领域的一些前沿课题和最新进展。本课程可以作为数学、计算机等相关专业的研究生和高年级本科生关于算法理论的基础课程。       算法设计与分析是计算机科学及运筹学的一门基础性课程,在清华大学数学系已经开设了10几年的时间,一般在秋季学期开设,4学分64课时,有来自数学系,计算机系,工业工程,经管学院及一些工科院系的研究生和高年级本课程选课,选课学生比较踊跃,课容量多次扩大,目前选课人数在50人以上。学生普遍反映课程内容精彩、有用、有趣。在算法广泛应用和飞速发展的时代,学生通过对这门课程的学习,进入了算法领域,掌握其基本理论和方法,提升思维方式,为今后的学习、科研和工作打下坚实基础。

    章节1 Introduction of Algorithm 2 Basics of Algorithm Analysis 3 Graph 4 Greedy Algorithms 5 Divide and Conquer 6 Dynamic Programming 7 Network Flow 8 NP and Computational Intractability 9 Approximation Algorithms 10 Local Search 11 Randomized Algorithms Exam

  • 轻松学好统计学

    随堂模式 数学学科 其他学科
    郭倩茹
    • 郭倩茹讲师 陕西工商职业学院
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    • g6946人
    • V3小时/周

    简介 《统计学》是关于大量数据的搜集、整理、传输和开发利用的方法论科学,学习重点在于使学生对统计学的基本原理、基础知识、处理数据的基本方法有较全面的认识和了解,掌握如何使用科学方法搜集、整理、分析社会发展与日常生活的实际数据的方法,通过统计指标与指标体系展示社会经济现象的规模、水平、速度、比例与效益,以描述经济现象数量之间的联系关系和变动规律。在此基础上培养学生的实务操作技能,使学生具备熟练整理数据、分析数据与处理数据的能力和素养,为其走向工作岗位奠定坚实基础。

    章节项目一 走进统计学 项目二 统计数据的收集 项目三 统计数据整理与显示 项目四 静态分析指标 项目五 动态分析数列 项目六 相关与回归分析 项目七 统计指数 项目八 抽样推断 后记

  • 数学建模案例选讲(2018秋)

    随堂模式 数学学科
    张运杰
    • 张运杰教授 大连海事大学理学院
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    • g5898人
    • V2小时/周

    简介 《数学建模案例选讲》课程自开课以来,不断完善和提高,以本课程为实践课程的“大学生创新能力迁移的探索与实践”项目获得辽宁省普通高等教育本科教学成果奖二等奖(2018年),“大学生创新意识和实践能力培养的研究与实践”项目获得辽宁省普通高等教育本科教学成果奖三等奖(2009年),其前期课程《数学建模》评为辽宁省精品课(2009年)。    本课程自开课以来,每学年都开设,数学建模案例选讲(英文)在每学年上学期开设,数学建模案例选讲(中文)在每学年下学期开设,是全校公共选修课。同时,除课堂授课外,每学期还进行数学建模案例培训。参加学习的学生来自航海技术、轮机工程、信息工程、计算机、管理、软件工程、应用数学、统计学、市场营销等全校各个专业,学习人数在2000人左右。    本课程的教师团队教学质量优秀并获得多项荣誉:教师团队成员多次获得校级教学质量优秀奖、优秀教学奖、教学成果奖一等奖,辽宁高等院校教育教学成果二、三等奖,并多次在全国数学建模微课竞赛中获奖。    《数学建模案例选讲》是面向全校各专业本科学生的一门公共选修课,本课程的主要目的是通过典型的数学建模案例,扩充一些本科生可以接受的应用数学知识,揭示综合性问题的数学建模过程和数学建模方法。课程有以下优势: 1.课程内容知识面广,拓宽学生的视野 《数学建模案例选讲》选取了八个案例,它们借鉴了《UMAP数学建模案例精选》和全国大学生数学建模竞赛优秀论文,每个案例都是精心挑选,案例解决过程中涉及了不同的数学模型、方法,课程内容尽可能囊括各个学科内容,能够让学生在有限时间内了解和应用多方面的理论知识,拓宽学生的知识面。 2.案例内容层次清晰,适合不同层次学习者 《数学建模案例选讲》涉及的理论知识跨专业,跨学科,在精选案例时,从基本模型入手,8个模型知识结构清晰,适合理科、工科、文科及管理等各个专业,不同数学基础的学习者学习,尽可能做到通识教育。 3.授课模块化,提升学生建模能力 数学建模案例都来源于实际问题,问题开放性大,将问题进行模块处理,分成问题分析,模型建立,模型求解,模型分析四个模块,引导学生形成循序渐进地解决案例的思维。同时,也培养学生从问题出发,检索所需要而未知的知识,快速提取和简化至能直接为解决问题而用的形式(步骤)。 4.课程授课深入浅出,激发学生学习兴趣 课程团队具有丰富的教学经验,教学方法与时俱进,因此有1人获得辽宁省高等学校教学名师称号,2人在校、市、省及国家级教学比赛中获奖。课程内容设计简单明了,逻辑分明,由浅入深,讲解过程自然流畅,表述清楚,轻松自如,能有效激发学生的学习热情。 5.在线数学建模案例分析同类课程少,提高竞争优势 在中国大学幕课、学堂在线等国内著名教学平台上,数学建模案例选讲类的课程较少,这为本课程提供了广阔的发展空间。 本课程的劣势:在学习本门课程之前需要,需掌握相关的基础理论知识,相比通识课具有一定的难度。

    章节第一章 招聘公务员问题 第二章 碎纸片的拼接复原 第三章 创意平板折叠桌 第四章 彩票中的数学 第五章 我国粮食最低收购价政策问题研究 第六章 葡萄酒评价 第七章 南沙群岛部队驻扎问题研究

  • 数值分析

    曾繁慧
    • 曾繁慧教授 辽宁工程技术大学理学院数学系
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    • g2467人
    • V5小时/周

    简介 本课程2010年获省级精品课程。本课程作为数学与应用数学、信息与计算科学、力学等专业核心课,硕士研究生的学位基础课,研究利用计算机来求解各种数学问题的数值计算理论与方法,是一门内容丰富,研究方法深刻,有自身理论体系的课程,既有纯数学高度抽象性与严密科学性的特点,又有应用的广泛性与实际试验的高度技术性的特点,是一门与计算机使用密切结合的实用性很强的数学课程。随着数学与计算机科学的发展,数值分析的理论方法广泛地应用于物理、化学、工程技术、国民经济、生物技术、航天、航海等领域。

    章节第1章 绪论 第2章 非线性方程的数值解法 第3章 线性方程组的数值解法 第4章 插值法 第5章 函数逼近 第6章 数值积分与数值微分 第7章 常微分方程的数值解法 期末测试

  • 数理统计

    随堂模式 工程学科 数学学科
    周丙常
    • 周丙常副教授 西北工业大学理学院应用数学系
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    • g2408人

    简介 西北工业大学数理统计课程主要面向全校工科专业研究生授课,包括航空、航天、航海、力学、机电、计算机、电子信息等专业。每年均在秋季学期开课,课时为60学时,每年选课人数约有1500余人。数理统计课程包括统计量与抽样分布,参数估计,统计决策与贝叶斯估计,假设检验,方差分析,回归分析等内容。 在具体的授课过程中,我们针对工科研究生的特点,结合大数据分析的潮流,强调具体的应用背景和实际的数据分析能力的培养,重点要求学生掌握基本概念和数理统计的基本思想方法,对于较难的证明问题,让学生做一个初步了解,不做严格要求。通过本课程的学习,使学生能利用数理统计的知识解决一些实际问题和自己科研过程中遇到的与统计有关的问题,为自己专业的发展提供有力的工具。 课程的优势是知识体系严谨,逻辑性强,传承很好。该课程已在我校工科研究生中开课38年,有一批经验丰富的老教师,同时也有一批年富力强的中青年教师任教。学生能完整地学习数理统计知识并利用数理统计作为工具进一步发展自己的专业方向。劣势是某些地方理论性较强,一些数学基础特别是概率基础较差的同学学起来比较费力。

    章节第一章 统计量与抽样分布 第二章 参数估计 第三章 统计决策与贝叶斯估计 第四章 假设检验 第五章 方差分析 第六章 回归分析 第七章 多元分析初步

  • 数学建模

    随堂模式 数学学科
    张元标
    • 张元标副教授 暨南大学包装工程学院
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    • g2258人
    • V3小时/周

    简介        本课程自2006年在暨南大学开课以来,累计超过3000人选修,选修学生在全国大学生数学建模竞赛中,获得国家一等奖25项,国家二等奖51项。本课程以通俗易懂、案例引导、注重实践为特点,以讲授数学建模方法和技巧为定位,以在校大学生及社会学习人士为主要选修对象。 本课程主讲教师,曾获得“全国大学生数学建模竞赛优秀指导老师”, 以“开展数学建模活动,培养创新型人才的研究与实践”获得第六届广东省高等教育省级教学成果二等奖。   课程内容:        从打结计数开始,人们就已经在运用量化方法解决问题了,随着社会、科学技术的飞速发展,数学建模在人们的生产工作和社会活动中无处不在。数学建模是创新活动,需要有良好的创新思维,发散思维、群体思维、思维导图是常用的工具。数学建模与人们生活息息相关,在日常生活工作中起到至关重要的作用。人们可以用初等数学的方法来构造和求解模型,用很简单的数学方法可以解决一些饶有兴趣的实际问题,像名额公平分配、汽车油耗等问题,用优化模型的方法来处理产品最佳出售时机、生产计划等工作生活中常见的问题,用层次分析法解决日常生活中到哪个平台网购、如何报考学校和专业等选择性问题。数学建模在社会中有着广泛的应用,例如嫦娥三号登月、人口的预测和控制、公务员绩效评估等等。人们用解决问题的建模思维来驾驭建模方法,而建模方法林林总总,如何快速掌握具体建模方法是学习建模的重点。

    章节1 数学建模无处不在 2 数学建模思维与过程 3 数学建模初等方法 4 数学规划I 5 数学规划II 6 层次分析法 7 回归分析 8 数学建模方法与报告

  • 随机过程

    肖华勇
    • 肖华勇副教授 西北工业大学理学院数学系
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    • g1971人

    简介 课程在讲解过程中,针对工科研究生的特点,着重与在教学中对基本概念、基本理论和思想方法的讲解,淡化定理的严格证明,强调其工程背景和实际应用,着重掌握解决具体问题的实际方法和建模分析原理。使学生通过实例更懂得随机过程的应用,并能应用随机过程解决一些实际问题。学生在学习过程中,将高等数学的极限、连续,可导与可积。与随机过程的均方极限、均方可导与均放可积联系起来,知识体系得到扩充与发展,学生感到收货很多。各种随机过程的学习和应用。为专业上的学习和研究提供了新的理论工具与方法。 课程的优势是知识体系完善,逻辑性强,在本科所学的微积分和概论统计基础上知识体系得到扩充与发展,胃不痛专业工程上解决不同问题提供了强有力的工具。劣势是理论较深,一些数学基础不够的同学学起来比较吃力。

    章节第1章 概率论补充知识 第2章:随机过程的概念与几类重要的随机过程 第3章:Markov过程 第4章 平稳随机过程 第5章 随机过程的模拟 第6章 Markov过程的计算机模拟与应用案例 期末试题

  • 离散数学

    随堂模式 数学学科
    陈琼
    • 陈琼副教授 华南理工大学计算机科学与工程学院
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    • g1860人
    • V4小时/周

    简介 离散数学研究离散结构及其相互关系,是计算机科学与工程专业的核心基础课,是数据结构、编译原理、数据库、计算机组成原理、算法分析、人工智能、计算机网络等计算机专业课程的数学基础。 这门课程对离散数学的理论进行系统的阐述,对离散结构的表示、分析和证明方法进行严谨的介绍。通过丰富的应用实例介绍离散系统的建模和分析方法,帮助同学们在掌握基础理论的同时,理解离散数学理论在解决实际问题中的应用,提高学生应用理论知识分析问题和解决问题的能力,培养和提高逻辑思维能力和计算思维能力。 本课程学习数理逻辑,集合、关系和函数,图论的基本概念、分析和证明方法,为后续计算机学科相关课程学习打下坚实的理论基础。

    章节第一部分 数理逻辑 第1章 命题逻辑 第2章 谓词逻辑 第二部分 集合、关系和函数 第3章 集合 第4章 关系和函数 第三部分 图论 第5章 图论 第6章 特殊图 第7章 树 单元测验1 单元测验2 单元测验3 期末考试