ustc_ds_undergraduate_course

This is the repo of the materials of the undergraduate courses in USTC, school of Data Science.

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声明

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• 本人不保证此仓库任何内容的正确性（有错误但懒得改了），答案与实验并非最优与最佳结果，仅供参考，禁止抄袭。

其他资源

• 其他GitHub指路:
  • USTC_Course
  • USTC-CS-Courses-Resource
• 其他网站
  • 评课社区

文件概要

试卷及复习资料

试卷及复习资料包括本人在一些课中间收集到的历年试卷和复习题，深感收集信息的艰难、没有信息的无力。为了打通消息的壁垒，特别将本人在各门课程收集到的有价值的文件整理在这里，以惠后人，侵删。

• 这些文件一部分来自课程群，一部分来自电子资料群，一部分来自评课社区，一部分来自网络。侵删。
• 这些试卷及复习资料大多是其他学院的通修课，或者好几个院的通修课，选课者众多，课程资源也相对较多，可以直接去其他学院的github主页或者评课社区里获取更多的课程信息。

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离散数学(2020 FA)

• 代数结构部分：这部分上课按照孙淑玲的《代数结构》的顺序讲解，与计科的讲解基本一致，但只涉及群及之前的内容。文件夹中的“代数结构作业答案”实则为计科代数结构课程的作业答案。而非此门课的作业答案。
• 图论部分：涉及许多算法和证明。可以参考王树禾的《图论》和成为CLRS的《算法导论》。介绍了图论里的基本算法。文件夹中的“图算法ppt”内容为老师分享的之前在国外教授课程的英文ppt。并非上课课件。
• 数理逻辑部分：授课内容较浅。可参考汪芳庭《数理逻辑》。考试也较为简单。
• 文件夹中的"作业"为该课程的课程作业及部分作业答案。

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数据分析及实践(2021 SP)

• 课程主要由上课和实验组成。无作业，要求一篇调研报告。
• 课程ppt较为精良，信息量较大，但基本与实验无关（实验需要单独、具体学习其他知识），且无考试，掌握程度有限。
• 实验包括：
  • 1.python基本用法，in codia。
  • 2.python 爬虫。
  • 3.python 数据分析，分析数据集(LoL)，可视化。
  • 4.python 实现某种算法 with numpy，pandas。
  • 5.python 实战，测试集预测 with sklearn。

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计算机系统概论(H)(2020 FA)

• 如今改为计科和大数据的通修课，改名“计算系统概论”，学分也进行了改变。
• 课程形式：上课+作业+实验+分享+考试
• 实验共有5个，比较基础，使用LC-3实现。建议可以卷额外的实验，有总评10分的加分(单指ah老师的课)。
• 作业包含2020FA的作业和答案。
• 课后题答案是这门课课本(Introduction to Computing Systems: From bits and gates to C and beyond)的部分课后题答案。可以有选择的使用，并非作业答案。

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机器学习概论(2021FA)

• 课程比较硬核，但是理论部分不是特别深奥。期中考试之前课程与人工智能基础课程撞车严重。

• 没有小测，所以可以不去上课。

• 实验有的比较硬核，有的比较简单，最后一个实验的截止日期为除夕夜~~，你可以与助教一同跨年捏~~。见实验们

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其他课程

这一部分罗列一些课程的名称、上课时间及上课老师。

这部分基本属于一些通修课，所以只罗列了一些试卷或者作业答案。

• 复变函数B (2020FA)：xly老师班。
• 概率论与数理统计A (2020FA)：cy老师班。
• 数据结构 (2020FA)：mjh老师班。
• 原子物理 (2020FA)：hhy老师班。
• 计算方法B (2021SP)：xk老师班。
• 人工智能基础 (2021SP)：xll老师班。
• 随机过程B (2021SP)：cy老师班。
• 信号与系统 (2021SP)：lw老师班。
• 计算机网络 (2021FA)：ty老师班。
  • 包含个人的 DNS 实验代码。
• 算法基础 (2021FA)：gnj老师班。
• 运筹学 (2021FA)：yzw老师班。
  • 包含期末考试试卷的回忆版本。可惜这课在大数据学院已经遗失了。