StanfordEE364B
- 难度
- 见前置条件
- 形式
- 大学课程
- 语言
- 英文
- 规模
- 41 个课节
- 内容费用
- 免费
- 动手
- 需要动手环境
第一次学这门课?先完成学前准备,把课程目录搭好。
每节课这样学
- 发提示词把下面的每课提示词发给 AI Agent,它会准备这一课的练习文件。
- 学官方课节打开对应课节学习,按提示从第一道练习做起;它不会替你写答案。
- 记进度学完让 AI Agent 在 progress.md 勾选,并把疑问整理到 questions.md。
每课提示词 · 每次学习前用
继续学习「Stanford EE364B:Convex Optimization II(2026 春)」。课程目录是 stanford-ee364b-spring2026/(不知道完整路径就先问我)。 1. 读 progress.md,找到下一课;如果我指定了第几课,就准备那一课。 2. 打开这一课的官方页面和本地讲义,列出本课练习要用的工具、文件和样例数据。缺少的先告诉我,等我同意再安装或下载。 3. 在 lessons/ 对应的课节文件夹里准备好练习:exercises/ 里给每道题建一个文件,写上题号和题目原文链接,不写答案;已有文件保留,样例数据放到 data/。拿不到官方题目或起始代码时记录限制,不编造替代品。 4. 按 README 运行开课时生成的自检脚本或在线检查清单,并检查本课新增工具能否正常使用。 5. 告诉我:本课先读哪几节、从哪道练习开始、大约需要多久。我学完后,帮我在 progress.md 勾选并把问题整理到 questions.md。 边界: - 需要管理员权限、会产生费用或需要填写密钥的操作,先告诉我原因,等我同意。密钥由我在本机配置,不发到聊天,不写进笔记或版本库;原项目需要 .env 时确认已被 Git 忽略。 - 不替我写练习或作业答案,也不替我提交。我卡住时只给提示;我明确要求时才给解答。 - 只下载许可允许个人保存的材料;其余只放链接。不把未运行的命令说成成功。
课节共 41 节 · 官方顺序
- 01Subgradients
- 02Subgradient methods
- 03Subgradient methods for constrained problems
- 04Primal-dual subgradient methods
- 05Stochastic subgradient method
- 06Mirror descent and variable metric methods
- 07From Adagrad to Adam
- 08Convergence of non-convex subgradient descent
- 09Smooth non-convex gradient descent
- 10Localization and cutting-plane methods
- 11Analytic center cutting-plane method
- 12Ellipsoid method
展开其余 29 节
- 13Applications of cutting-plane methods to active learning
- 14Primal and dual decomposition
- 15Decomposition applications
- 16Distributed optimization via circuits
- 17Proximal algorithms
- 18Monotone operators
- 19Monotone operator splitting methods
- 20Alternating direction method of multipliers (ADMM)
- 21Primal-dual splitting: Primal-Dual Hybrid Gradient and Condat-Vu
- 22Newton's Method and self-concordance
- 23Conjugate-gradient method
- 24Truncated Newton methods
- 25L1 methods for convex-cardinality problems
- 26L1 methods for convex-cardinality problems, part II
- 27Sequential convex programming
- 28Branch-and-bound methods
- 29SDP relaxations
- 30Convex optimization for neural networks
- 31Diffusion models
- 32Randomized sketching for convex optimization
- 33Robust optimization with uncertain data
- 34Distributional robustness and chance constraints
- 35Dikin's method
- 36Model predictive control
- 37Stochastic model predictive control
- 38Notes on relaxation and randomized methods for nonconvex QCQP
- 39Sum-of-squares (SOS) methods
- 40Notes on convex-concave games and minimax
- 41Numerical linear algebra software
来源与使用须知
- 原始资源
- Stanford EE364B 收录版本:2026 春
- 收录时间
- 本站首次收录 2026-10-10
版权与转载
- 课程材料未标明许可:仅供个人学习,转载、修改或商用前请先联系原作者。
- 本站只提供原始链接和学习指南,不转载、不镜像课程材料;引用时请注明原作者与出处。