谈一谈过去两年在CMU上过的课程以及那些人和事
3141239
[Prologue]
人在家中坐，degree从天上来，万万没想到在Chinese Manong University的最后一学期就在电脑前无奈的度过了，经历了zoom直播lecture和各种奇葩的online考核方式，经历了镇校神课考试服务器的翻车......回首过去的两年，一个个课程的ddl、project和final都让我记忆犹新。不得不感慨在CMU的这段日子让我找回了本科时迷失的方向感，学到的东西和高额的学费比起来也是相当值。话不多说，开始介绍过去的四个学期上过的一些课程和感受，也算是为后人踩坑预告啦。各位看官走过路过加个米，熟人同行莫拆穿～
[Terry Lee大礼包]
谈起在CMU的学习经历，相信不少人都会对Terry Lee赞不绝口，甚至会说他开的两门转码向的基础课是在CMU感受过的最好体验之一。Terry Lee本身也是传奇人物，很难想象一个本科法学、来CMU读现在已经消失的一个就业型硕士项目的“转码选手”，竟然留在了学校当起了professor，所开课程学生都能把大教室塞得满满当当，学生评分也是年年接近满分，最近还从assistant teaching professor升到了associate。之所以会有如此成绩，与他的努力和认真密不可分。所有课程的piazza回复亲力亲为，晚上10点或早上7点都能看到他的回复。课程的备课准备也是相当认真，节奏紧凑绝不拖沓。Terry Lee讲课也是诙谐幽默、激情澎湃，让我中午12点上课都毫无困意。当然不得不提刁钻的quiz、烧脑的final和每次edge case想到自闭的作业。这两门课虽然只有正常课一半的学分，但每周平均下来所花的时间绝对会超过6小时时长，收获也远大于6个units。
17681 Java For Application Programmers
这门课对很多人来说，包括我，都是人生中第一门系统学习编程语言的课程。对科班同学来说可能是看起来小菜一碟，但据我周围软工本科的同学说，这门课让他补充到了很多盲区和以前没有注意到的地方。对于java零基础的选手和想充分利用可选系外课学分的我来说，这门课当然是不二之选。这门课从hello world、如何使用IDE开始，一直到最后的多线程和Gui application，包括Object Oriented Programming三大核心、abstract classes和interface、Java Collection应用，I/O和network programming以及Swing都会涉及，可谓是从零带你上手java。这门课节奏紧凑，每周一hw due还有quiz，每次作业其实不用花太多时间，但是coding style、defensive copy要求还有各种稀奇古怪的test case可能会让人在autolab面前静静的磨上几个钟头。然后每次当你作业完成有种自己很懂java的飘飘然时，quiz的分数又让你觉得是时候该啃java docs了。考试分为笔试和机考。笔试是概念多项选择和几个纸上coding填充，机考则是自带电脑在2.5 hrs(好像）内完成一个十几页specification的Gui application，类似于成绩登分系统之类的应用。最后给分还是很严格的，犹记拿A的似乎只有10%的人，楼主由于笔试太烂最后拿到了A-。
17683 Data Structures For Application Programmers
出于上17681的超值感受，之后果断选了17683。与CS学院的算法课相比，这门课简单不少，也明显更偏向于应用和实战，作业都是造轮子或是用算法解决实际问题，没有那么多复杂度的计算和公式推导。内容涵盖java collection里面大多数data structure，着重讲述里面的原理和implementation details（例如java 排序 reference 和primitive type分别用什么sorting algorithm，java的hashCode()是怎么实现的，为什么java早期版本的HashMap length用power of 2而不是质数等等）。上课全程板书，每节课内容基本相当于手写一个数据结构，跟着学下来后对不同数据结构的性能和实现都有深刻的印象。比较可惜的是出于半学期的课程限制，详细讲到Heap后，之后的TreeMap那些就浅尝辄止了，graph是完全没有涉及。算法部分局限于各种排序算法和DFS、BFS。虽然楼主工作不用java，但这趟课学习下来还是收货颇丰，毕竟很多东西是language independent的。另外值得一提的是Terry Lee喜欢拿实物讲解数据结构，经常会带各种“法宝”到课堂。讲Collection framework时带了一个大tool box、用书架放书讲解insertion sort，用一筒品客薯片讲解stack，还从家里抱了一大堆T恤讲解max-heap里面的remove max key的操作、用扑克牌展示sorting时stability的重要性......他经常说，我希望你们上我的课就像看show一样，果然也是名不虚传。最后说下这门课的考试和作业，作业会手写各种data structure来完成一些任务比如词汇检索之类的，会有很多的edge case让人防不胜防。作业instruction经常是有些specification故意写的含糊，Terry Lee的目的是想让我们去piazza上confirm，因为工程实际中并不是所有问题都是well-defined，需求也不是百分之百明确，沟通也是一种能力的体现，这一点我深以为然。考试就像做OA一样，不同的事很多时候只需要代码填空另外也是开卷。
17637 Web Application Development
这门课其实和Terry Lee没有半毛钱关系，但是因为教课老师是Terry Lee之前的老师（现在是同事了有没有很有趣）而且都是软件学院17-的课，所以放在一起写。楼主上的是spring的版本，instructor是Jeff Eppinger。Jeff看上去是个和蔼可亲的白人老爷爷，学生时代和Java创始人James Gosling share过office，还经常讲起那个时候的故事。虽然是教web，他也经常开玩笑说他学web也没多少年，倒是在transaction上颇有名气，查阅他的经历，几十年前居然还有binary tree方面的research。这门课前半学期上课，基本的web前端UI、静态网页和动态网页、应用数据库、ajax这些都有设计。貌似主题每学期都在变，我上的那个学期是围绕建立一个mini facebook（可谓是非常mini了。。。）用Django搭一个网页，并最终部署到cloud platform。个人感觉可能和某著名网课平台上的那个万人同学的yelp网页设计差不多。下半学期做project并穿插讲一些security（包括SSL和加密算法）、transaction、web socket、CDN等一些较新的东西（web这一块确实更新的比较快，各位看官读到这里时候说不定又是一番天地）。值得一提的是project给分是相当严格的，只有不到一半的小组能拿A-和以上，最低甚至还有给C的。但就内容和时间来说，每个组都是花费了不少经历，但因为project要求使用“新的内容”，有的用react、vue这些前端框架，有的用各种third party tool，导致会有不少学习难度，而且每个组的内容非常不一样TA能给予的帮助相比作业而言也是非常有限，导致后半学期难度猛增。楼主最后是用websocket和react框架做了一个双人飞船对战小游戏，当时一度卡着非常绝望，知道报告那一天都没有实现全部功能。Jeff老爷爷竟然主动提出愿意多给我们一周的时间（当然最后得分会有discount），最后和小伙伴成功做出产品，Jeff和TA连玩三局玩的不亦乐乎，终于project这一块拿了个B+。最后当我们表示感谢破例的额外一周时，Jeff老爷爷只说了一句“It's all worthwhile"，当时就差点眼泪下来了，觉得异常感动。不过言归正传，这门课不是特别推荐，web的东西完全可以网上自学，而且作业和做出来的project也都比较toy，要学web搞前端或full stack的话更建议选软件学院的一门mini课J2EE啥的，那门课几乎就等同于17637的前半学期，我觉得也基本够用了。
[Robotics/ Computer Vision相关的课程]
16720 Computer Vision
不废话，顾名思义，强推！不少同学和我一样，都是靠这门课所学知识和做的project拿到了无人驾驶方面的实习。这门课主要是五个部分image processing, detector and descriptor, multi-view geometry, deep learning-based vision和object tracking和visual slam。侧重点上偏传统cv，对于目前deep learning大火的趋势和强大的算力，这门课所学的内容可以说作为一个基础课，相当于CV里的15213。比如想搞perception的可以进阶学习Introduction to Deep Learning和Visual Learning and Recognition。想搞SLAM的可以学习前端为主Geometry Methods in Computer Vision和以后端为主的Robotics Localization and Mapping。作业貌似这几年一直在变化就不多说了，但每次作业都是量很大的造轮子的那种。在CMU经常有句话，你学啥就造个啥，类似于那些15-开头的系统课，这门课也不例外，很多东西手写起来比如back propagation，Gaussian Newton还有Geometry那些八点法、七点法的搞起来还是很累人的。
16822 Geometry-based Methods in Computer Vision
这门课一直是由现任SCS院长（也是之前robotics institute)的院长martial hebet。Martial人是非常Nice，之前因为要注册学分得找他签字，一时头脑发热居然去碰运气直接敲院长的办公室大门，结果他直接就开门并签了字。Martial虽然年纪比较大了，但上课一直是经历满满富有激情，板书推到一丝不苟，下课也经常留下来答疑，非常负责。这门课比较理论，几乎可以看做一门数学课，内容的话对标CV届的Bible 《Multiple View Geometry in Computer Vision》，内容涵盖几何用到的线性代数和优化方法、calibration、stereo、multiview Geometry，Dense Reconstruction，Prospective-N Point, SFM, Non-rigid SFM都有。然后好像是这一届开始加入了deep learning解决depth estimation相关的内容，不过也是简要介绍。作业和期中考试多理论计算和公式推到，还是很有难度的，project则是各位RI大神的展示空间，很多人展示的project作品都是最后发表到了ECCV或是CVPR的。给分温和，基本都是A。这门课比较不满的就是作业编程部分设计的太烂了，甚至还出现了原本是deep learning部分的作业TA种种没有设计出来，最后改成paper review写个报告了事的现象。除了用vanishing point和几组平行、正交线来标定相机、用plane homography单目三维重建外，也没有啥适合写在简历上的project了。本来很感兴趣的sfm加dense reconstruction也直接照搬普林斯顿肖健雄的原作业repo。不少大神选这门课要么是research需要（像RI就有团队搞non-rigid sfm而且是行业顶尖） ，要么是搞无人驾驶visual localization和传感器标定会用到，除此之外不太推荐，不过简历上有个geometry的字眼还是吸引人的，比较无人驾驶里面很多实际问题是deep learning没法end-to-end解决的，比如pose estimation、calibration、depth estimation和动态目标速度估计，geometry vision就可以派上用场。
[镇校神课]
还有谁？学校邮编都是这个。
18213/15213/15513/18613 Introduction to Computer Systems
认识的中国人转码的基本都上了。对的，你没看错，piazza上就是这么长的课号，只不过每个课号预留给不同专业或项目的同学，上的内容基本都是一样的（除了18-系列针对ece同学，覆盖东西会稍微多一些）。这门课每年都有差不多400-500人上，很多人是online的session也“不要脸”的去教室听（手动狗头开个玩笑哈哈，说的其实就是我）。对于楼主这种c都没怎么学过的选手来说上的也是非常艰难，每次作业都快花一整周的时间了，513课程内容覆盖非常广，从最基础的data、到汇编、cache、再到virtual memory、process and thread等等都会涉及。楼主个人觉得没有哪次作业是可以水过去的，哪怕是作为预备知识自我检测的lab0都花了我三个小时。Data lab让我印象深刻，用位操作搞count 和palindrome这种事情简直是变态 （只能限定的几种位操作，好几题连condition都不能用！）汇编相关的几个lab包括attack lab算是里面比较简单的了（毕竟汇编可以连蒙带猜试出来）， 当然还是得弄懂，毕竟考试会碰到非常复杂的读汇编的题目，并且推算结果（楼主期中就遇到了斐波拉切的汇编代码，还是递归版本的，看了好久才反推出来）。cache lab也是难度不小，一个是因为得从零开始写code（之前有给大的框架来填充function），而且第二个矩阵优化的问题楼主太菜至今都没想通。最难的公认malloc，就是手写一个类似于malloc function实现动态内存分配，顺带实现free、realloc这些，这个作业就要求对malloc原理要非常清楚。其实vanilla版本的malloc function写出来不太难，但作业给的throughput和util metric就要求你对code层层优化，比如如何找到free block，如何减少非payload占用的空间，并且设计和改进customized data structure等等，比较有成就感的是写的malloc function通过library interpositioning可以用在real programs里面，这种感觉和之前写的cache simulator是完全不一样的。个人觉得最变态的是shell lab，就是手写一个简化版的linux shell，里面一涉及到process和signal就很容易出现各种bug，而且piazza上似乎大家都遇到不同的bug......很多甚至还不好debug毕竟run 3次两次work一次失败的那种，课上给的example code也有不少misleading的信息，得学会读man page。相比shell lab，占分更多的proxy就比较模式化了。总而言之这门课让我从无到有学到了不少system的知识，这门课也是很多课程的先修课，而且很多课程包括distributed system和parallel Programming据说会踢出没上过513的人，所以建议有机会来之前的暑假就上掉，或是在第一个学期上掉。有趣的是，笔者是最后一学期上的513，考试由于疫情原因没法去机房考，而remote server罕见的翻车了，不少同学反应无法登录进去（有的考试开始20min了才log in），更惨的是有的同学没过5min系统就会弹出莫名其妙的警告......感觉是教学事故了，最后给出的解决方案大致是要么考试成绩加5分，要么选择重考。这段经历也是没有谁了哈哈。
[系内课大合集]
CMU的MechE绝对不是传统的MechE，讲道理我上来两年的MechE master连传统的机械设计CAD、振动、流体、控制相关的都没有上过lol.
24783 Advanced Engineering Computation
这门课和24780 Engineering Computation一样，算是山川老师大礼包，是CMU不多的用C++写作业的课程之一（CMU不少系统课用c，很多用java、go，科学计算prefer python和matlab）。讲课的老师是个口音及其严重的日本人，经常把大家绕的云里雾里以致于学期过半教室里只剩5-6个人来听课了，但有一说一，山川老师的技术水平和课程设计还是非常棒的！不用ide用codepad上课live coding c++，拿着windows的powershell编译加运行，让依赖clion或vscode的我觉得无比硬核。山川老师coding对c++的熟练程度应该和他在工业届的经历有关，每次看他coding就觉得，如果能把c++写的这么熟练，怕是横行天下面试无忧（开玩笑哈哈）。有人可能会问，“这门课和机械学院有什么关系”，这就要谈到课程设计了。这门课本质上用各种算法解决MechE的问题，内容核心是算法和opengl，举个例子，用Dijkstra算法找飞机上两个mesh 网格之间的最短路径等等并用opengl可视化。山川老师本人据说是个狂热的游戏爱好者，特别喜欢日式游戏，作业很多也是与游戏相关，比如binary tree那些要做个可视化的binary tree，按“V”键自动balance。还有一个作业是写一个lidar simulator也是非常有趣。hashmap的作业是数出一个游戏界面（好像是勇者斗恶龙）用了多少unique的bitmap。最后值得一提的是作业用的库除了opencv那些都是老师自己写的，据山川老师说他大学时开始一直到现在都在写这个库，并且用这个库做了不少应用比如飞行模拟器，png decoder之类的。有次没事翻他的code，不少都是十几年来accumulated的progress。最后project大家也是各显神通，楼主和小伙伴们写了一个简易的键盘控制的temple run，居然还挺好玩的hh
本帖隐藏内容需要登录后才能查看。说的不对的欢迎指正，欢迎补充，另外欢迎加米lol
补充内容 (2020-10-18 12:29):
大家都很关心的MechE就业情况：尽管有covid-19影响，大家找工作情况都还是很不错的。很多人去了无人车（waymo，tesla autopilot组，nuro，图森，高通adas组等），干sde的fb，亚麻，核弹厂，推特，字节等都有
补充内容 (2020-10-18 12:32):
另外楼主已经毕业，项目申请方面的问题由于信息跟不上就不便回答了，有关MechE选课，找工，实习或是无人车相关的问题会尽力解答...
人在家中坐，degree从天上来，万万没想到在Chinese Manong University的最后一学期就在电脑前无奈的度过了，经历了zoom直播lecture和各种奇葩的online考核方式，经历了镇校神课考试服务器的翻车......回首过去的两年，一个个课程的ddl、project和final都让我记忆犹新。不得不感慨在CMU的这段日子让我找回了本科时迷失的方向感，学到的东西和高额的学费比起来也是相当值。话不多说，开始介绍过去的四个学期上过的一些课程和感受，也算是为后人踩坑预告啦。各位看官走过路过加个米，熟人同行莫拆穿～
[Terry Lee大礼包]
谈起在CMU的学习经历，相信不少人都会对Terry Lee赞不绝口，甚至会说他开的两门转码向的基础课是在CMU感受过的最好体验之一。Terry Lee本身也是传奇人物，很难想象一个本科法学、来CMU读现在已经消失的一个就业型硕士项目的“转码选手”，竟然留在了学校当起了professor，所开课程学生都能把大教室塞得满满当当，学生评分也是年年接近满分，最近还从assistant teaching professor升到了associate。之所以会有如此成绩，与他的努力和认真密不可分。所有课程的piazza回复亲力亲为，晚上10点或早上7点都能看到他的回复。课程的备课准备也是相当认真，节奏紧凑绝不拖沓。Terry Lee讲课也是诙谐幽默、激情澎湃，让我中午12点上课都毫无困意。当然不得不提刁钻的quiz、烧脑的final和每次edge case想到自闭的作业。这两门课虽然只有正常课一半的学分，但每周平均下来所花的时间绝对会超过6小时时长，收获也远大于6个units。
17681 Java For Application Programmers
这门课对很多人来说，包括我，都是人生中第一门系统学习编程语言的课程。对科班同学来说可能是看起来小菜一碟，但据我周围软工本科的同学说，这门课让他补充到了很多盲区和以前没有注意到的地方。对于java零基础的选手和想充分利用可选系外课学分的我来说，这门课当然是不二之选。这门课从hello world、如何使用IDE开始，一直到最后的多线程和Gui application，包括Object Oriented Programming三大核心、abstract classes和interface、Java Collection应用，I/O和network programming以及Swing都会涉及，可谓是从零带你上手java。这门课节奏紧凑，每周一hw due还有quiz，每次作业其实不用花太多时间，但是coding style、defensive copy要求还有各种稀奇古怪的test case可能会让人在autolab面前静静的磨上几个钟头。然后每次当你作业完成有种自己很懂java的飘飘然时，quiz的分数又让你觉得是时候该啃java docs了。考试分为笔试和机考。笔试是概念多项选择和几个纸上coding填充，机考则是自带电脑在2.5 hrs(好像）内完成一个十几页specification的Gui application，类似于成绩登分系统之类的应用。最后给分还是很严格的，犹记拿A的似乎只有10%的人，楼主由于笔试太烂最后拿到了A-。
17683 Data Structures For Application Programmers
出于上17681的超值感受，之后果断选了17683。与CS学院的算法课相比，这门课简单不少，也明显更偏向于应用和实战，作业都是造轮子或是用算法解决实际问题，没有那么多复杂度的计算和公式推导。内容涵盖java collection里面大多数data structure，着重讲述里面的原理和implementation details（例如java 排序 reference 和primitive type分别用什么sorting algorithm，java的hashCode()是怎么实现的，为什么java早期版本的HashMap length用power of 2而不是质数等等）。上课全程板书，每节课内容基本相当于手写一个数据结构，跟着学下来后对不同数据结构的性能和实现都有深刻的印象。比较可惜的是出于半学期的课程限制，详细讲到Heap后，之后的TreeMap那些就浅尝辄止了，graph是完全没有涉及。算法部分局限于各种排序算法和DFS、BFS。虽然楼主工作不用java，但这趟课学习下来还是收货颇丰，毕竟很多东西是language independent的。另外值得一提的是Terry Lee喜欢拿实物讲解数据结构，经常会带各种“法宝”到课堂。讲Collection framework时带了一个大tool box、用书架放书讲解insertion sort，用一筒品客薯片讲解stack，还从家里抱了一大堆T恤讲解max-heap里面的remove max key的操作、用扑克牌展示sorting时stability的重要性......他经常说，我希望你们上我的课就像看show一样，果然也是名不虚传。最后说下这门课的考试和作业，作业会手写各种data structure来完成一些任务比如词汇检索之类的，会有很多的edge case让人防不胜防。作业instruction经常是有些specification故意写的含糊，Terry Lee的目的是想让我们去piazza上confirm，因为工程实际中并不是所有问题都是well-defined，需求也不是百分之百明确，沟通也是一种能力的体现，这一点我深以为然。考试就像做OA一样，不同的事很多时候只需要代码填空另外也是开卷。
17637 Web Application Development
这门课其实和Terry Lee没有半毛钱关系，但是因为教课老师是Terry Lee之前的老师（现在是同事了有没有很有趣）而且都是软件学院17-的课，所以放在一起写。楼主上的是spring的版本，instructor是Jeff Eppinger。Jeff看上去是个和蔼可亲的白人老爷爷，学生时代和Java创始人James Gosling share过office，还经常讲起那个时候的故事。虽然是教web，他也经常开玩笑说他学web也没多少年，倒是在transaction上颇有名气，查阅他的经历，几十年前居然还有binary tree方面的research。这门课前半学期上课，基本的web前端UI、静态网页和动态网页、应用数据库、ajax这些都有设计。貌似主题每学期都在变，我上的那个学期是围绕建立一个mini facebook（可谓是非常mini了。。。）用Django搭一个网页，并最终部署到cloud platform。个人感觉可能和某著名网课平台上的那个万人同学的yelp网页设计差不多。下半学期做project并穿插讲一些security（包括SSL和加密算法）、transaction、web socket、CDN等一些较新的东西（web这一块确实更新的比较快，各位看官读到这里时候说不定又是一番天地）。值得一提的是project给分是相当严格的，只有不到一半的小组能拿A-和以上，最低甚至还有给C的。但就内容和时间来说，每个组都是花费了不少经历，但因为project要求使用“新的内容”，有的用react、vue这些前端框架，有的用各种third party tool，导致会有不少学习难度，而且每个组的内容非常不一样TA能给予的帮助相比作业而言也是非常有限，导致后半学期难度猛增。楼主最后是用websocket和react框架做了一个双人飞船对战小游戏，当时一度卡着非常绝望，知道报告那一天都没有实现全部功能。Jeff老爷爷竟然主动提出愿意多给我们一周的时间（当然最后得分会有discount），最后和小伙伴成功做出产品，Jeff和TA连玩三局玩的不亦乐乎，终于project这一块拿了个B+。最后当我们表示感谢破例的额外一周时，Jeff老爷爷只说了一句“It's all worthwhile"，当时就差点眼泪下来了，觉得异常感动。不过言归正传，这门课不是特别推荐，web的东西完全可以网上自学，而且作业和做出来的project也都比较toy，要学web搞前端或full stack的话更建议选软件学院的一门mini课J2EE啥的，那门课几乎就等同于17637的前半学期，我觉得也基本够用了。
[Robotics/ Computer Vision相关的课程]
16720 Computer Vision
不废话，顾名思义，强推！不少同学和我一样，都是靠这门课所学知识和做的project拿到了无人驾驶方面的实习。这门课主要是五个部分image processing, detector and descriptor, multi-view geometry, deep learning-based vision和object tracking和visual slam。侧重点上偏传统cv，对于目前deep learning大火的趋势和强大的算力，这门课所学的内容可以说作为一个基础课，相当于CV里的15213。比如想搞perception的可以进阶学习Introduction to Deep Learning和Visual Learning and Recognition。想搞SLAM的可以学习前端为主Geometry Methods in Computer Vision和以后端为主的Robotics Localization and Mapping。作业貌似这几年一直在变化就不多说了，但每次作业都是量很大的造轮子的那种。在CMU经常有句话，你学啥就造个啥，类似于那些15-开头的系统课，这门课也不例外，很多东西手写起来比如back propagation，Gaussian Newton还有Geometry那些八点法、七点法的搞起来还是很累人的。
16822 Geometry-based Methods in Computer Vision
这门课一直是由现任SCS院长（也是之前robotics institute)的院长martial hebet。Martial人是非常Nice，之前因为要注册学分得找他签字，一时头脑发热居然去碰运气直接敲院长的办公室大门，结果他直接就开门并签了字。Martial虽然年纪比较大了，但上课一直是经历满满富有激情，板书推到一丝不苟，下课也经常留下来答疑，非常负责。这门课比较理论，几乎可以看做一门数学课，内容的话对标CV届的Bible 《Multiple View Geometry in Computer Vision》，内容涵盖几何用到的线性代数和优化方法、calibration、stereo、multiview Geometry，Dense Reconstruction，Prospective-N Point, SFM, Non-rigid SFM都有。然后好像是这一届开始加入了deep learning解决depth estimation相关的内容，不过也是简要介绍。作业和期中考试多理论计算和公式推到，还是很有难度的，project则是各位RI大神的展示空间，很多人展示的project作品都是最后发表到了ECCV或是CVPR的。给分温和，基本都是A。这门课比较不满的就是作业编程部分设计的太烂了，甚至还出现了原本是deep learning部分的作业TA种种没有设计出来，最后改成paper review写个报告了事的现象。除了用vanishing point和几组平行、正交线来标定相机、用plane homography单目三维重建外，也没有啥适合写在简历上的project了。本来很感兴趣的sfm加dense reconstruction也直接照搬普林斯顿肖健雄的原作业repo。不少大神选这门课要么是research需要（像RI就有团队搞non-rigid sfm而且是行业顶尖） ，要么是搞无人驾驶visual localization和传感器标定会用到，除此之外不太推荐，不过简历上有个geometry的字眼还是吸引人的，比较无人驾驶里面很多实际问题是deep learning没法end-to-end解决的，比如pose estimation、calibration、depth estimation和动态目标速度估计，geometry vision就可以派上用场。
[镇校神课]
还有谁？学校邮编都是这个。
18213/15213/15513/18613 Introduction to Computer Systems
认识的中国人转码的基本都上了。对的，你没看错，piazza上就是这么长的课号，只不过每个课号预留给不同专业或项目的同学，上的内容基本都是一样的（除了18-系列针对ece同学，覆盖东西会稍微多一些）。这门课每年都有差不多400-500人上，很多人是online的session也“不要脸”的去教室听（手动狗头开个玩笑哈哈，说的其实就是我）。对于楼主这种c都没怎么学过的选手来说上的也是非常艰难，每次作业都快花一整周的时间了，513课程内容覆盖非常广，从最基础的data、到汇编、cache、再到virtual memory、process and thread等等都会涉及。楼主个人觉得没有哪次作业是可以水过去的，哪怕是作为预备知识自我检测的lab0都花了我三个小时。Data lab让我印象深刻，用位操作搞count 和palindrome这种事情简直是变态 （只能限定的几种位操作，好几题连condition都不能用！）汇编相关的几个lab包括attack lab算是里面比较简单的了（毕竟汇编可以连蒙带猜试出来）， 当然还是得弄懂，毕竟考试会碰到非常复杂的读汇编的题目，并且推算结果（楼主期中就遇到了斐波拉切的汇编代码，还是递归版本的，看了好久才反推出来）。cache lab也是难度不小，一个是因为得从零开始写code（之前有给大的框架来填充function），而且第二个矩阵优化的问题楼主太菜至今都没想通。最难的公认malloc，就是手写一个类似于malloc function实现动态内存分配，顺带实现free、realloc这些，这个作业就要求对malloc原理要非常清楚。其实vanilla版本的malloc function写出来不太难，但作业给的throughput和util metric就要求你对code层层优化，比如如何找到free block，如何减少非payload占用的空间，并且设计和改进customized data structure等等，比较有成就感的是写的malloc function通过library interpositioning可以用在real programs里面，这种感觉和之前写的cache simulator是完全不一样的。个人觉得最变态的是shell lab，就是手写一个简化版的linux shell，里面一涉及到process和signal就很容易出现各种bug，而且piazza上似乎大家都遇到不同的bug......很多甚至还不好debug毕竟run 3次两次work一次失败的那种，课上给的example code也有不少misleading的信息，得学会读man page。相比shell lab，占分更多的proxy就比较模式化了。总而言之这门课让我从无到有学到了不少system的知识，这门课也是很多课程的先修课，而且很多课程包括distributed system和parallel Programming据说会踢出没上过513的人，所以建议有机会来之前的暑假就上掉，或是在第一个学期上掉。有趣的是，笔者是最后一学期上的513，考试由于疫情原因没法去机房考，而remote server罕见的翻车了，不少同学反应无法登录进去（有的考试开始20min了才log in），更惨的是有的同学没过5min系统就会弹出莫名其妙的警告......感觉是教学事故了，最后给出的解决方案大致是要么考试成绩加5分，要么选择重考。这段经历也是没有谁了哈哈。
[系内课大合集]
CMU的MechE绝对不是传统的MechE，讲道理我上来两年的MechE master连传统的机械设计CAD、振动、流体、控制相关的都没有上过lol.
24783 Advanced Engineering Computation
这门课和24780 Engineering Computation一样，算是山川老师大礼包，是CMU不多的用C++写作业的课程之一（CMU不少系统课用c，很多用java、go，科学计算prefer python和matlab）。讲课的老师是个口音及其严重的日本人，经常把大家绕的云里雾里以致于学期过半教室里只剩5-6个人来听课了，但有一说一，山川老师的技术水平和课程设计还是非常棒的！不用ide用codepad上课live coding c++，拿着windows的powershell编译加运行，让依赖clion或vscode的我觉得无比硬核。山川老师coding对c++的熟练程度应该和他在工业届的经历有关，每次看他coding就觉得，如果能把c++写的这么熟练，怕是横行天下面试无忧（开玩笑哈哈）。有人可能会问，“这门课和机械学院有什么关系”，这就要谈到课程设计了。这门课本质上用各种算法解决MechE的问题，内容核心是算法和opengl，举个例子，用Dijkstra算法找飞机上两个mesh 网格之间的最短路径等等并用opengl可视化。山川老师本人据说是个狂热的游戏爱好者，特别喜欢日式游戏，作业很多也是与游戏相关，比如binary tree那些要做个可视化的binary tree，按“V”键自动balance。还有一个作业是写一个lidar simulator也是非常有趣。hashmap的作业是数出一个游戏界面（好像是勇者斗恶龙）用了多少unique的bitmap。最后值得一提的是作业用的库除了opencv那些都是老师自己写的，据山川老师说他大学时开始一直到现在都在写这个库，并且用这个库做了不少应用比如飞行模拟器，png decoder之类的。有次没事翻他的code，不少都是十几年来accumulated的progress。最后project大家也是各显神通，楼主和小伙伴们写了一个简易的键盘控制的temple run，居然还挺好玩的hh
本帖隐藏内容需要登录后才能查看。说的不对的欢迎指正，欢迎补充，另外欢迎加米lol
补充内容 (2020-10-18 12:29):
大家都很关心的MechE就业情况：尽管有covid-19影响，大家找工作情况都还是很不错的。很多人去了无人车（waymo，tesla autopilot组，nuro，图森，高通adas组等），干sde的fb，亚麻，核弹厂，推特，字节等都有
补充内容 (2020-10-18 12:32):
另外楼主已经毕业，项目申请方面的问题由于信息跟不上就不便回答了，有关MechE选课，找工，实习或是无人车相关的问题会尽力解答...
- 194