PKU 学生的反馈 2009-1

本学期《软件实现技术》课程圆满结束,该课程由微软与北大软件与微电子学院联合开设,旨在介绍微软开发方法和企业文化,通过实践教学提升学生的软件工程综合能力。课程内容涵盖理论讲解、实践操作、讲座活动与团队项目,强调理论与实践相结合,培养团队协作精神。学生通过实践提高了软件开发能力,系统理解微软开发流程,深刻认识到团队协作的重要性。课程采用“胡萝卜+大棒”管理模式,激发学生竞争意识,最终获得在MSRA实习的机会。

反馈1:

软件实现技术课程总结 (1)

本学期的《软件实现技术》课程顺利结束了。作为选择这门课的学生,我在这里对这门课做一个回顾,并总结一下我对这门课的一些感受。

《软件实现技术》这门课是微软和北大软件与微电子学院合作的一门课程,课程的主要目的是介绍微软的开发方法和微软的企业文化,用企业的眼光对学生提出要求,并通过“Learn by doing”的方式提高学生的软件工程的综合能力。课程的老师有的来自微软,授课方式不拘一格,课堂中充满了挑战和激励。

《软件实现技术》包括了以下几大块的内容;这些内容相互补充,相互影响:

· 理论知识的讲解——这一方面主要是软件与微电子学院的老师来讲解。理论知识是必不可少的,即使是实践课也是一样。

· 作业和课堂练习——这个就是“Learn by doing”的体现,有些作业和测试要求当场完成或规定时限完成,还有些作业则是用结对编程的形式完成。多种方式的结合能更有效地弥补能力的不足。平时的作业中加入评分机制评价优劣,并和激励机制共同作用促使学生们竞争。这种“胡萝卜+大棒”的管理方式在实际工作中很常见,而对于学校的课程确是难能可贵。

· 讲座和活动——这是比较有意思的地方。从中我们可以更深入了解微软的企业文化,扩大自己的知识面。知识面过窄是做软件很忌讳的一件事,这一点上这门课考虑得很周到。

· 团队项目——作为一门实践课,项目是必不可少的。课程要求学生组织成团队,开发一个项目。《软件实现技术》的项目要求体现微软的开发方式,并从商业的角度考虑项目的价值和意义;这使得开发项目更加接近实际企业的真实情形,而不是仅仅从学术方面的角度考虑。最后项目结束后还需要公开答辩和发布测试。

我从这门课中收获不少,主要是这几个方面的内容:

· 从技术角度看,我通过实践提高了自己软件开发的能力;在小组项目中,我作为一名Developer,掌握了COM组件,C++的ATL和IE插件编程相关的知识。我最终获得了“最佳Developer”的荣誉和奖励。

· 这门课系统讲解了微软的开发方法,增加了我对实施软件工程的整体上的认识。

· 团队项目和结对编程让我对团队协作有了许多有价值的感悟;我对小组中不同角色的责任的认识也随之加深了。

学习这门课,必须要严格要求自己,不能有“及格就好”的心态。这学期在开这门课时试听的学生有很多人,而看到第一个编程作业时就只剩下19人。我为我选择了这门课感到荣幸,因为我过了“态度”这一关。这正如我所喜欢的一句话:“人无高下,心有高低”。通过付出,这门课回应了我的期待;我也因此获得了在MSRA实习的机会。现在看来,选修这门课是我正确的选择。

对于今后开的这门课程,我的建议是学生不要等到分组后再分角色,而是先分角色再组合。每个人分第一角色和第二角色,并对自己担当角色的能力评分,优先考虑担当第一角色。最后组合时通过能力高下进行分组及个人最终角色的确定。判定方法可以是小组成员总自评分不得小于某一最小值,也可以是其他方法。

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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