碰撞的火花-中国IT教育的思考

北京理工大学的金旭亮老师在优快云上发表了一系列关于中国计算机教育现状的文章,引发了广泛讨论。文章指出当前教育中存在的问题,如学生能力不足、教师评估标准宽松等,并探讨了改进的方向。
 

北京理工大学的金旭亮老师一篇《我被中国计算机教育的现实打败了》近期在csdn网站上引发了一场关于“中国计算机教育”的思考大潮。热心网友纷纷跟帖,阐述自己的观点并建议。其中包括论坛网友FengYuanMSFT(袁峰)。他们两个,一个身处国内着手教学,百感IT教育危机;另一个身处国外着手开发,认为做计算机软件开发还是应在学校将理论基础打牢,他们的话究竟谁的才更为贴近现实?或者现在,我们真正要做的是:做好自己!

·金旭亮:高挂优快云论战免战牌
自从我在优快云的BLOG发表《我被中国计算机教育的现实打败了》系列文章之后,引发激烈争论。这场风波我也没想到会弄得如引之大,持续时间如此之长。我决定从此高挂免战牌。

想必很多人读过《一个普通IT人的十年回顾》. 很多人为此感到激动, 很多人发誓要以作者为榜样, 下面我就以我现在的眼光分析一下《一个普通IT人的十年回顾》, 希望对大家有所启发

·金旭亮:教师判分如何“高抬贵手”?
我们在判分时,基本上有UML图就给分,对错都不论了!除了上述三种情况,都基本上给及格了,还要怎样松?那干脆取消这门课,直接填成绩单算了,人人及格,皆大欢喜!真要严格起来,到底会有几人可以及格?不学也可以及格,有这种天才?

假如我不是学计算机的, 我可能会很高兴, 买了你的书, 看完就以为能写"很好的程序"了. 但假如我找到写真的软件的活, 不久可能就到处碰壁, 假如我是学计算机的, 我回马上放下你的书, 以后远离 "金旭亮".

·金旭亮:我对整个事件的反思
我用了几小时的时间认真地看了几乎所有的回贴,反思了很多,尤其感到对给我发邮件的学生不起,但同时也反映出众人对中国教育的“积怨”已深,我只不过恰逢其时,无意中成了一根“导火索”。

首先说一下我的教育背景: 我没在国外上过一天学, 没学过/考过 TOFEL/GRE. 我全是靠中国学校里学的东西闯天下的. 我大学上的是二流大学: 上海工业大学, 专业是工业电子自动化.

·金旭亮:回应指责-学生把我痛骂了一通
我感到悲哀的是:这么多的学生,既然不满,却只会在背地里埋怨,连发封邮件骂骂我的行为都没有,其他的我也不用多说,说了你们也现在听不进,自己去悟吧。10年之后你们再回首时

我觉得 '学好计算机, 走遍天下都不怕' 到还是有一定的道理就在美国工资这样高的地方, 计算机软件人才供不应求, 我认为中国的计算机工作机会和工资前景都很好, 整个世界对你们比任何时候都更开放.

·金旭亮:我被中国计算机教育的现实打败了
学生质量是一届不如一届,许多学生的开发能力与理论水平在我看来简直是“惨不忍睹”。 再回到教学上,我感到我的教学是“对牛弹琴”,一名计算机专业的学生,连最基本的编程能力与实践经验都没有

当软件开发的老师,首先要克制自己的冲动,不要试图教会他们最新最好的东西,因为这些东西始终在同一个层次上。我们只能结合自己的经验(比如走弯路的经验),在一旁协助他们不要犯致命的错误

·金旭亮:软件教育杂感
高校现行体制中,教师的报酬是与讲课课时数,职称高低以及发表论文数等“硬指标”来决定的,几乎甚至完全不考虑教学效果与科研质量,这种体制下,教师们都忙着争职称,还有几个静下心搞教学?

2002年春季,清华大学组团到美国进行了一次考察。考察组先后到斯坦福、伯克利、加州理工等著名学府进行了调研,旁听了一些计算机方面的课程,并与有关教授、教务管理人员和学生进行了座谈

· 金旭亮:《一个普通IT人的十年回顾》
10年对于一个人来说是比较长的一个阶段,10年之后,同期大学毕业的同学情况差异之大,让人叹息命运之变幻莫测。我想分为三部分讲述我的人生经历: 学习人生,艰难人生,实践人生

我们的学生刚刚进入大学大概都会对计算机充满无限希望,似乎学了软件开发就成了知识新贵了。然而低水平拼凑来的教材和枯燥乏味的陈述基本上可以在半个学期内毁掉大多数学生对大学课堂的感觉。

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
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