UC Berkeley EECS127/227A
UC Berkeley EECS127/227A:Optimization Models(2026 春)
学习优化模型与求解方法,结合课程讲义和练习。
BerkeleyEECS127
- 难度
- 见前置条件
- 形式
- 大学课程
- 语言
- 英文
- 规模
- 26 个课节
- 内容费用
- 免费
- 动手
- 需要动手环境
使用限制
讲义可阅读;本学期录像播放列表目前无法播放,编程练习未实测。
- 练习与作业
- 编程练习环境未实测
- 补充内容
- 本学期录像目前无法播放
学完你能
- 学习优化模型与求解方法,结合课程讲义和练习
适合你吗
适合
已具备线性代数和微积分基础,想系统学习优化方法、凸优化的学习者。
暂不适合
前置知识不足、需要作业批改或学分证书的人:公开旁听一般不含批改、考试和证书,部分视频也可能不公开。
需要先会
建议先具备:线性代数和微积分(本站建议)。正式选课要求见原站 syllabus。
课程特点
- 内容侧重
- 按内容目录判断
- 练习与项目
- 课表列出 Homework 1–14 和 Discussion 1–14,但当前抓取中的 Prob./Sol. PDF 标签没有可用链接。仅对真实可访问题目提供每课练习,不把缺失链接补造;纸笔推导与 reader 练习可先进行,官方评分条件以 syllabus 为准。
- 学习时长
- 26 个课节原站未给出统一学习时长;实际用时取决于已有基础。
- 内容费用
- 免费本学期及往期课堂录像在 YouTube 公开,课表、讲义与参考教材入口公开免费
来源与使用须知
- 原始资源
- UC Berkeley EECS127/227A 收录版本:2026 春
- 收录时间
- 本站首次收录 2026-10-10
版权与转载
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