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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。

打开官方课程
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

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