基于学习兴趣开展数据结构教学

本文通过研究军校学员学习兴趣培养的普适策略,结合数据结构课程特点,提出了基于学员学习兴趣的教学改革方法体系。该体系以兴趣培养贯穿整个教学过程,包括课程引入、课堂教学、实践环节及课程考核等不同阶段,提高了学员的学习兴趣,改善了教学效果。     

数据结构与算法课程混合教学探索与实践

双高背景下,针对高职院校数据结构与算法教学现状和课程特点,从教学设计、教学实施、教学评价等方面进行了线上线下混合教学改革探讨与实践.通过混合教学,可以培养学生自主学习能力,主动学习意识,信息化素养,为学生可持续发展奠定良好的基础,由此更好地为人才培养服务.     

数据结构教学中兴趣与项目驱动教学模式分析

根据高校精品课程建设的要求,提出了兴趣与项目驱动相结合的教学模式,并将这种综合教学模式应用到数据结构课程的教学实践中。详细介绍了这种兴趣与项目驱动相结合的教学模式的设计理念和实现过程。模拟项目驱动的教学过程可以促使学生在项目的完成过程中发现问题、提出问题、思考问题、解决问题,培养了学生的创新能力。     

《算法与数据结构》实验教学改革的实践与探索

《算法与数据结构》是计算机专业的一门核心课程,在计算机专业中起着非常重要的作用。本文通过对实践教学中存在问题的分析,提出了提高学生上机实践能力,改善教学质量的对策,通过教学实践验证,改革后的措施可以使《算法与数据结构》实验教学收到良好的效果。     

数据结构与算法课程思政教学设计与实践

依据工程教育专业认证中制订的标准毕业要求,基于数据结构与算法课程的标准毕业能力的整合,提出“点线面”三维课程思政案例设计,总结课程思政元素挖掘的原则与方法,构建“以技为媒、任务驱动、德融课堂”的课程思政教学模式,通过案例介绍实施流程并说明教学效果。     

数据结构与算法课程面向实践的教学方法研究

针对目前课程培养与考核方式不能真正体现课程培养目标的问题,提出面向实践的教学方法,并介绍基于在线评测系统的实验平台建设与实验教学开展过程及考核方式改革方法。     

数据结构和算法的可视化教学研究与实践

本文介绍和总结了数据结构和算法的可视化ＣＡＩ软件的开发应用，并对已形成的数据结构课程的全面可视化ＣＡＩ教学模式进行了初步的探讨。     

研究型大学创新性“数据结构与算法分析”课程建设

从课程目标、教学计划、教学大纲、教材建设、教学实施和教学研究等方面对"数据结构与算法分析"课程进行探讨,探索适于研究型大学计算机专业人才培养模式创新性"数据结构与算法分析"课程教学模式。     

北京大学“数据结构与算法”教学设计

本文介绍了“数据结构与算法”课程的教学理念、教学设计、教学方法和手段的改革与创新。根据ACM/IEEE CC2005和教育部计算机教指委CCC2006学科规范,从问题求解出发,在基础理论、抽象和设计的三个层次组织课程内容体系,特别强调以知识与能力培养为导向的教学目标和定位。     

浅析《数据结构》的教与学

通过对《数据结构》课程考试通过率较低的原因分析,结合多年来的教学经验,提出几点学习该课程的建议,以帮助学生学习并掌握《数据结构》课程,从而顺利通过考试。     

数据结构课程教学模式探讨

文章阐述了4种现代教学模式,并阐述怎样将其中的最优化教学模式应用于数据结构课程的教学实践过程中,对数据结构课程的教学任务分析、课堂教学组织与设计、实验教学设计、教学质量评价等方面作了详细的讨论。     

高职高专院校数据结构与算法教学改革与实践

针对数据结构与算法教学中存在的问题,根据自己多年教改的实践与探索,分析数据结构教学改革中一些观点和做法,提出教改中应该注意的一些问题。希望对该课程教学改革具有参考价值和促进意义。     

ALL——算法与数据结构教学小语言

Based on the idea of domain-specific languages,a little language--ALL ts proposed as a response to some problems in teaching “Algorithms and Data Structures” . We expect that ALL will help decouple the learning of algorithms and data structures from the learning of programming languages. The definition and implementation of the main elements of ALL are introduced in this paper.     

用案例教学法指导数据结构与算法教学

针对传统数据结构与算法教学中存在的问题,在分析案例教学法在程序设计类课程教学中的地位与作用的基础上,本文提出"精选典型案例—设计生动课件—激活课堂教学"的观点,结合我院学生与课程团队教师的实际,在数据结构与算法课程教学设计与改革方面进行教学实践,取得了显著的效果。     

"数据结构"教学探讨

数据结构是计算机专业的重要专业技术基础课。本文以C语言版数据结构为蓝本，针对其在教学过程中体斑出的重点和难点作了一定的剖析，并提出了针对性的解决方法。     

非独立同分布数据下联邦学习算法中优化器的对比分析

在联邦学习环境中选取适宜的优化器是提高模型性能的有效途径, 尤其在数据高度异构的情况下. 本文选取FedAvg算法与FedALA算法作为主要研究对象, 并提出其改进算法pFedALA. pFedALA通过令客户端在等待期间继续本地训练, 有效降低了由于同步需求导致的资源浪费. 在此基础上, 本文重点分析这3种算法中优化器的作用, 通过在MNIST和CIFAR-10数据集上测试, 比较了SGD、Adam、ASGD以及AdaGrad等多种优化器在处理非独立同分布(Non-IID)、数据不平衡时的性能. 其中重点关注了基于狄利克雷分布的实用异构以及极端的异构数据设置. 实验结果表明: 1) pFedALA算法呈现出比FedALA算法更优的性能, 表现为其平均测试准确率较FedALA提升约1%; 2)传统单机深度学习环境中的优化器在联邦学习环境中表现存在显著差异, 与其他主流优化器相比, SGD、ASGD与AdaGrad优化器在联邦学习环境中展现出更强的适应性和鲁棒性.     

智能科学与技术专业的算法设计与分析课程教学探讨

探讨面向智能科学与技术专业的算法设计与分析课程教学变革。首先,分析在新专业课程体系中该课程所面临的问题,结合以前的教学经验,对该课程教学改革展开讨论,主要探讨教学内容和教学方式的变革,特别是考核方式新的尝试。同时,针对影响教学的其他因素,比如教材选择与双语教学等进行相关讨论。     

基于遗传算法与小波变换的竞争学习系统

遗传算法的一个具有代表性的应用领域就是发现一个已知的,通常比较复杂的系统的输入—输出映射。神经网络聚类方法中,比较著名的方法之一就是“竞争学习”。竞争学习采用若干单元的层次结构,以一种“胜利者全取”的方式对系统当前处理的对象进行竞争。通常的神经网络聚类方法,由于其较长的处理时间和数据的复杂性,很难适用于大型数据库。为此,文章采用遗传算法发现一个已知的、通常比较复杂的系统的输入—输出映射,利用调制的小波基对输入模式预处理,在函数链神经网络的基础上设计了一种基于遗传算法和小波变换函数链神经网络的竞争学习系统,充分利用遗传算法、小波变换和函数链神经网络的优势,这样设计的系统有惊人的学习速度、体系结构的通用性好、适应性强等特点,以此作为数据聚类分析工具,能够达到简化数据聚类的复杂性、缩短系统处理时间等效果。