哈尔滨工业大学计算机学院唐好选课件

哈尔滨工业大学计算机学院唐好选课件欢迎来到哈尔滨工业大学计算机学院唐好选教授的计算机科学与软件工程综合指南课程本课程将深入探讨计算机科学的核心领域，特别聚焦于大数据、智能软件工程和知识图谱等前沿技术通过这门课程，您将获得全面的理论知识和实践技能，了解当代计算机科学的最新发展趋势，以及这些技术如何在各个行业中得到创新应用无论您是初学者还是希望提升专业知识的高级学习者，这门课程都将为您提供有价值的见解和实用工具唐好选教授简介学术职位哈尔滨工业大学计算机学院教授，享受国务院特殊津贴专家，计算机科学与技术学科带头人研究领域专注于大数据分析技术、知识图谱构建与应用、智能软件工程方法学，在国内外学术期刊发表论文百余篇学术成就荣获多项国家级科研奖项，主持多项国家自然科学基金项目，与国际知名大学和企业保持紧密合作关系唐好选教授拥有丰富的教学和科研经验，致力于将前沿技术与传统计算机理论相结合，培养了众多杰出的计算机科学人才他的教学风格注重理论与实践的结合，深受学生喜爱唐好选的研究方向可控代码生成与软件仓库挖掘基于人工智能的代码自动生成和优化数据可视化和图形处理技术复杂数据的直观呈现与交互设计知识图谱在各领域的应用构建高质量知识库支持智能决策唐教授的研究工作跨越了多个计算机学科的前沿领域在可控代码生成方面，他专注于开发能够根据需求自动生成高质量代码的智能系统，同时从海量软件仓库中挖掘有价值的编程模式和最佳实践在数据可视化领域，唐教授致力于设计创新的可视化技术，使复杂数据更易于理解和分析他的知识图谱研究则关注如何构建和应用大规模知识库，为医疗、金融等领域提供智能决策支持智能软件工程概述40%35%60%开发效率提升缺陷减少率维护成本降低通过AI辅助工具和自动化流程智能代码审查和测试方法自适应系统和智能文档智能软件工程代表了软件开发方法的重大革新，它将人工智能技术与传统软件工程流程深度融合，从需求分析到系统维护的每个环节都注入智能元素这种结合不仅显著提高了开发效率，还增强了软件产品的质量和可靠性在唐教授的课程中，学生将学习如何利用机器学习算法自动化代码生成、优化测试策略、预测潜在缺陷，以及通过智能化需求分析确保最终产品更好地满足用户需求这些技术的应用使得软件开发从手工艺逐渐转变为更加系统化、智能化的工程学科软件仓库挖掘技术数据收集从代码库和版本控制系统收集历史数据模式分析识别代码中的模式、依赖关系和演化趋势洞察生成转化为可操作的代码质量和架构建议持续优化基于历史数据预测和防范潜在缺陷软件仓库挖掘是一种从历史代码库和版本控制系统中提取有价值信息的技术通过分析代码提交历史、问题跟踪记录和开发者交互模式，我们可以深入了解软件系统的演化过程、质量特征和潜在问题唐教授的研究团队开发了多种创新工具，能够自动识别代码中的设计模式、检测架构缺陷，并提供智能化的代码重构建议这些技术在大型软件项目中的应用，不仅有助于提高代码质量和可维护性，还能帮助团队更好地理解和管理复杂的软件系统大数据技术的应用金融领域医疗健康智慧城市实时市场分析与风险评估，利用海量交易数疾病预测与个性化治疗方案，通过分析病历交通流量优化与公共资源分配，收集城市物据构建预测模型，识别欺诈行为并优化投资数据和基因信息，提前发现健康风险并制定联网传感器数据，实现智能交通管理和能源组合精准医疗策略使用效率提升大数据技术革命性地改变了数据处理的规模和效率，使我们能够从海量、多样、高速生成的数据中提取洞察在唐教授的课程中，学生将学习如何运用Hadoop、Spark等分布式计算框架和NoSQL数据库技术处理PB级数据集课程还将探讨数据驱动决策的方法论，包括如何设计数据采集系统、选择合适的分析算法，以及将分析结果转化为可操作的业务决策通过实际案例分析，学生将了解大数据在各行业中的创新应用，以及如何应对大数据项目中的技术挑战和伦理问题知识图谱简介关系抽取实体识别挖掘实体之间的语义关系和属性识别并提取文本中的关键实体和概念本体构建定义领域概念体系和推理规则知识推理知识融合基于已有知识推断新的隐含关系整合多源异构数据形成统一知识库知识图谱是一种结构化的语义网络，以图的形式表示实体间的关系和属性，为机器理解和处理知识提供了框架它将分散在不同数据源中的信息整合成一个统一的知识库，支持语义搜索、智能问答和知识发现等应用在唐教授的研究中，知识图谱技术被用于多个前沿领域，如医学诊断辅助系统、智能教育平台和金融风险评估课程将详细介绍知识图谱的构建流程，从数据采集、实体识别、关系抽取到知识融合和推理，以及如何基于知识图谱开发实用的智能应用系统人工智能导论机器学习基础监督学习、无监督学习和强化学习的核心算法与应用场景，包括线性回归、决策树和K-means聚类等深度学习架构神经网络的基本结构与工作原理，卷积神经网络在图像处理中的应用，循环神经网络在序列数据处理中的优势数据预处理特征工程技术，数据清洗和标准化方法，如何处理不平衡数据集和缺失值问题模型评估各种评估指标的选择与解读，交叉验证技术，过拟合与欠拟合的识别与解决方案人工智能作为当代计算机科学最活跃的领域，正在深刻改变着各行各业的运作方式唐教授的人工智能导论课程从基础理论出发，系统介绍机器学习和深度学习的核心概念、算法原理和应用实践课程特别强调数据在AI系统中的核心作用，详细讲解如何收集、处理和利用高质量数据训练有效的预测模型学生将通过实际项目练习掌握TensorFlow、PyTorch等主流AI框架的使用，了解如何针对不同问题选择合适的模型结构和优化策略，以及如何评估和改进模型性能编译原理词法分析将源代码文本转换为标记序列，识别关键字、标识符、常量和运算符等基本语法单元，处理注释和空白字符语法分析基于语法规则构建抽象语法树，检测语法错误，为后续分析和转换提供结构化表示语义分析类型检查和作用域分析，识别语义错误，建立符号表，收集变量和函数的类型信息中间代码生成将语法树转换为平台无关的中间表示形式，便于优化和进一步处理代码优化常量折叠、死代码消除、循环优化等技术提高程序性能目标代码生成将中间代码转换为特定硬件平台的机器代码或汇编语言编译原理是计算机科学的核心基础课程，探讨如何将高级编程语言转换为机器可执行的目标代码唐教授的编译原理课程从理论和实践两方面深入剖析编译器的工作原理和实现技术课程重点讲解词法分析、语法分析、语义分析、中间代码生成、代码优化和目标代码生成等编译过程的各个阶段学生将了解正则表达式、上下文无关文法、LR分析等理论基础，以及它们在现代编译器中的实际应用课程还将介绍JIT编译、部分求值等前沿编译优化技术图形学与计算机视觉三维建模技术实时渲染算法包括多边形建模、参数曲面、程序化生光栅化、光线追踪和辐射度算法的原理成和基于物理的变形仿真等方法，使设与实现，着色模型，纹理映射和阴影技计师能够创建从简单几何体到复杂有机术，以及GPU加速渲染方法形状的各种三维模型重点讨论如何在性能和视觉质量之间取课程将介绍主流建模软件的技术原理和得平衡，满足实时应用的要求现代图形渲染技术已经能够生成接近照工作流程，以及如何针对不同应用场景片级别的逼真图像，广泛应用于游戏、选择合适的建模策略电影和虚拟现实等领域图形学与计算机视觉是计算机科学中相互关联的两个重要领域图形学研究如何从数字模型生成图像，而计算机视觉则研究如何从图像中提取和理解信息唐教授的课程全面涵盖了这两个领域的基础理论和前沿技术在计算机视觉部分，课程将介绍图像滤波与增强、特征提取、目标检测与跟踪、场景理解和3D重建等关键技术，以及深度学习如何革命性地改变视觉任务的处理方法学生将通过实际项目，学习如何开发面部识别、物体检测和增强现实等应用系统数据结构与算法线性数据结构•数组和链表的时间复杂度分析•栈在表达式求值中的应用•队列在广度优先搜索中的关键作用树形数据结构•二叉树和二叉搜索树的实现与优化•平衡树AVL、红黑树的自平衡机制•B树和B+树在数据库索引中的应用图算法•深度优先搜索与拓扑排序•最短路径算法Dijkstra、Floyd-Warshall•最小生成树算法Prim、Kruskal高级算法策略•分治法与归并排序•动态规划解决重叠子问题•贪心算法在调度问题中的应用数据结构与算法是计算机科学的基石，直接影响程序的效率和可扩展性唐教授的这门课程不仅系统讲解经典数据结构的原理和实现，还通过实际问题分析算法的设计思想和优化策略课程特别强调时间复杂度和空间复杂度分析，帮助学生理解算法效率的理论界限，并学会在实际问题中做出合理的数据结构和算法选择通过大量编程练习和算法竞赛题目，学生将掌握如何分析问题、设计算法和优化实现，培养解决复杂计算问题的能力操作系统核心原理进程与线程管理内存管理系统存储与I/O管理探讨操作系统如何高效分配CPU资源，包括进程状分析物理内存和虚拟内存的工作原理，页面置换算介绍文件系统的设计与实现，磁盘调度策略，缓存态转换、上下文切换、调度算法和线程同步机制，法，分段与分页技术，以及内存保护机制如何确保机制，以及设备驱动程序和中断处理如何支持高效以及多核环境下的并行处理策略应用程序之间的隔离和系统安全的输入输出操作操作系统是计算机硬件与应用软件之间的核心中间层，它管理计算机资源并为应用程序提供服务接口唐教授的操作系统课程从理论和实践两方面深入剖析现代操作系统的设计原理和实现技术课程内容涵盖多任务处理、内存管理、文件系统、设备驱动和安全机制等核心模块，同时探讨分布式系统、实时系统和嵌入式系统中的特殊操作系统技术通过操作系统内核分析和编程实验，学生将了解操作系统如何协调硬件资源，支持并发执行，并提供抽象接口简化应用开发数据库系统与应用计算机网络简述物理层比特传输、物理介质和信号调制技术数据链路层帧封装、差错检测和介质访问控制网络层IP寻址、路由选择和数据包转发传输层TCP/UDP协议、可靠传输和流量控制应用层HTTP、DNS等协议和网络应用程序计算机网络是连接计算设备并实现信息交换的系统，已成为现代社会的基础设施唐教授的计算机网络课程基于TCP/IP五层模型，系统介绍网络协议栈的各层功能和工作原理，从物理层的比特传输到应用层的网络服务课程特别关注互联网核心协议的设计思想和实现细节，包括IP寻址与路由、TCP可靠传输机制、DNS域名解析和HTTP网页请求等关键技术同时，课程还涵盖网络安全技术，介绍加密通信、身份认证、防火墙配置和入侵检测系统的工作原理，以及如何应对常见的网络攻击和威胁低功耗嵌入式系统设计能耗优化原则硬件平台选择介绍低功耗设计的基本原则，包括时钟管理、动态电压调整和选择性组件休眠等分析各类低功耗MCU和SoC的特点，比较ARM Cortex-M系列、RISC-V架构技术，以及如何平衡性能需求与能耗限制等处理器在功耗效率方面的优劣，以及专用硬件加速器的应用软件优化策略电源管理设计讲解代码级优化技术，包括指令选择、循环优化和内存访问模式，以及如何利用探讨电池技术、能量收集系统和电源管理集成电路，以及如何设计出最大化电池编译器优化和静态分析工具提高能效寿命的系统架构低功耗嵌入式系统在物联网、可穿戴设备和环境监测等领域具有广泛应用唐教授的这门课程专注于如何设计能够在严格的能源约束下长期运行的嵌入式系统，涵盖硬件选型、系统架构、软件优化和电源管理等关键方面课程特别强调能耗与性能之间的权衡设计，介绍各种降低功耗的技术，如动态电压频率调整、选择性组件休眠和任务调度优化等学生将通过实际项目，学习如何开发基于电池供电的物联网设备，以及如何将节能设计理念与实际应用需求相结合，创造出既满足功能需求又能高效利用能源的嵌入式解决方案科学计算方法问题建模算法设计将物理问题转化为数学模型选择适当的数值方法求解2结果分析4代码实现验证精度与性能评估高效编程与并行计算优化科学计算是利用计算机求解复杂科学和工程问题的学科，广泛应用于物理模拟、工程设计和数据分析等领域唐教授的科学计算方法课程介绍数值算法的理论基础和实际应用，帮助学生掌握解决实际计算问题的方法和工具课程内容包括线性方程组求解、曲线拟合与插值、常微分方程数值解法、偏微分方程有限差分和有限元方法，以及蒙特卡罗模拟技术等学生将学习如何使用MATLAB、Python等科学计算环境，实现各种数值算法，并通过实际案例分析，了解科学计算在流体力学、结构分析、图像处理和机器学习等领域的应用形式语言与自动机语言类型语法特征识别器典型应用正则语言右线性/左线性有限状态自动机词法分析、模式匹配上下文无关语言可包含递归结构下推自动机语法分析、程序结构上下文相关语言产生式长度限制线性有界自动机自然语言处理无限制语言无限制文法图灵机通用计算问题形式语言与自动机是计算机科学理论的基础，研究各类语言的形式描述和识别方法唐教授的课程从Chomsky语言分类体系出发，系统介绍正则语言、上下文无关语言、上下文相关语言和递归可枚举语言的特性和表示方法课程重点讲解有限状态自动机、下推自动机和图灵机等计算模型的工作原理和形式化定义，以及它们与相应语言类型的对应关系学生将学习如何构造自动机识别特定语言，分析语言的属性，并理解形式语言理论在编译器设计、模式匹配和计算复杂性分析等领域的实际应用这些理论知识不仅有助于深入理解编程语言的本质，还为设计高效算法和解决计算问题提供了理论基础深度学习简介卷积神经网络CNN循环神经网络RNN生成对抗网络GAN专为图像处理设计的神经网络架构，通过卷积层、池擅长处理序列数据的网络架构，通过维持内部状态记由生成器和判别器组成的对抗训练框架，能够生成与化层和全连接层的组合，能够自动学习图像的层次特忆历史信息，特别适用于文本分析、语音识别和时间真实数据分布相似的新样本，广泛应用于图像生成、征，在图像分类、目标检测和人脸识别等任务中表现序列预测等任务LSTM和GRU等变体解决了长序列风格迁移和数据增强等领域，是人工创造性的重要研卓越训练中的梯度消失问题究方向深度学习是机器学习的一个分支，通过多层神经网络自动学习数据的层次化表示唐教授的深度学习课程系统介绍神经网络的基本原理、主要架构和训练方法，以及它们在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域的应用课程从神经网络的历史发展讲起，详细讲解反向传播算法、梯度下降优化、正则化技术和各类激活函数，帮助学生理解深度学习的理论基础同时，通过实际项目练习，学生将学习如何使用TensorFlow或PyTorch等框架构建和训练深度模型，掌握参数调优、模型评估和部署的实践技能，为研究和应用深度学习技术打下坚实基础软件项目管理项目计划与启动•需求收集与分析•范围定义与工作分解•资源规划与时间估算•风险识别与管理计划敏捷开发实施•Scrum框架与Sprint规划•用户故事编写与优先级排序•每日站会与团队协作•迭代评审与持续改进DevOps流程整合•持续集成与持续部署•自动化测试与质量监控•基础设施即代码•监控与快速反馈项目跟踪与控制•进度监控与挣值分析•质量指标与性能评估•团队绩效管理•变更控制与问题解决软件项目管理是确保软件开发项目按时、按预算、按质量要求完成的关键学科唐教授的软件项目管理课程结合传统项目管理理论和现代敏捷方法，全面介绍如何有效规划、执行和控制软件项目，以及如何领导开发团队和管理利益相关者课程特别强调敏捷开发和DevOps的实践方法，包括Scrum框架、持续集成、自动化测试和基础设施即代码等关键技术学生将学习如何使用项目管理工具追踪进度、管理风险和控制质量，如何促进团队协作和解决冲突，以及如何在复杂多变的环境中确保项目成功通过案例分析和角色扮演，培养学生的项目决策能力和领导技能软件质量保证与测试静态分析技术测试自动化框架性能与安全测试代码审查方法学，自动化单元测试设计，集成测试负载测试与压力测试方代码分析工具，代码规范策略，端到端测试方法，法，性能瓶颈识别，内存检查和重构建议，提前发测试驱动开发TDD实泄漏检测，渗透测试原现潜在错误和设计缺陷的践，持续集成环境中的自则，常见安全漏洞检测与有效策略动化测试流程修复方案质量度量与监控代码复杂度分析，测试覆盖率评估，缺陷密度计算，质量仪表盘设计，持续监控系统构建与质量趋势分析软件质量保证是确保软件产品满足预期需求和性能标准的系统化过程唐教授的软件质量保证与测试课程从理论和实践两方面深入探讨如何设计和实施有效的质量保证体系，涵盖软件测试的各个层次和方法课程重点讲解测试策略设计、测试用例开发和测试自动化技术，从单元测试、集成测试到系统测试和验收测试的完整测试流程学生将学习如何使用各种测试工具和框架，如JUnit、Selenium和JMeter等，掌握白盒测试、黑盒测试、回归测试和性能测试的实施方法，以及如何在敏捷开发环境中集成测试活动，确保软件质量的持续改进软件体系结构设计分层架构微服务架构事件驱动架构传统的软件架构模式，将系统功能划分将应用拆分为小型、自治的服务，每个基于事件生产、检测和消费的松耦合系为表示层、业务逻辑层和数据访问层等服务负责特定的业务功能并可以独立部统，通过消息队列或事件总线实现组件清晰的层次结构易于理解和实现，适署提供更好的扩展性和灵活性，但增间通信适合处理异步操作和构建实时合中小型系统，但可能面临层间耦合和加了系统复杂性和运维挑战数据处理系统，但可能导致系统行为难性能瓶颈问题以追踪•优点独立部署，技术多样性•优点结构清晰，关注点分离•优点高度解耦，易于扩展•缺点分布式系统复杂性增加•缺点可能导致过度依赖和僵化•缺点调试和测试较困难软件体系结构是软件系统的高层次组织结构，定义了系统的主要组件、它们之间的关系以及与外部环境的交互方式唐教授的软件体系结构设计课程深入探讨各种架构风格和设计模式，帮助学生理解如何设计满足功能需求和质量属性的软件系统课程特别关注微服务和分布式计算架构，详细讲解服务拆分原则、API设计、服务发现、负载均衡和容错机制等关键技术同时，课程还介绍模块化设计原则、软件复用策略和架构评估方法，通过实际项目案例分析，帮助学生掌握如何根据业务需求和技术约束选择合适的架构风格，以及如何处理架构设计中的权衡和决策面向对象程序设计设计模式应用灵活运用设计模式解决复杂问题SOLID原则遵循面向对象设计的五大基本原则类层次结构3合理设计继承关系和多态行为封装与抽象4创建清晰的类接口和数据隐藏面向对象程序设计是现代软件开发的主流范式，通过将问题域中的概念映射为类和对象，提供了一种模块化、可扩展的软件构建方法唐教授的面向对象程序设计课程系统介绍面向对象的核心概念、设计原则和实践技术，帮助学生掌握如何设计和实现高质量的面向对象软件课程详细讲解封装、继承、多态等面向对象的基本特性，探讨SOLID原则、组合优于继承等设计理念，以及工厂、策略、观察者等常用设计模式及其在大型项目中的应用同时，课程还分析Java、Python等主流面向对象语言的特点和优缺点，帮助学生根据项目需求选择合适的编程语言和开发框架通过结合实际案例和编程实践，培养学生的面向对象思维和设计能力面向大数据的程序设计中英对比国际合作与软件教育中国软件教育特点英美软件教育特点中国的软件教育体系强调扎实的理论基础和系统化的知识结构，英美国家的软件教育更加注重实践能力和创新思维的培养，课程学生通常接受全面的数学和算法训练课程设置较为统一，注重设计灵活多样，学生有更多选择空间强调团队合作、项目驱动基础学科的深入学习，如数学、数据结构和操作系统学习和与产业界密切合作，培养学生的实际解决问题能力•理论基础扎实•项目驱动教学模式•算法竞赛文化浓厚•开放式创新氛围•工程实践需加强•产学研结合紧密国际合作在现代软件教育中扮演着越来越重要的角色，为学生提供了跨文化学习和全球视野的宝贵机会唐教授的课程通过对比中国和英美等国家的软件教育模式，探讨不同教育理念的优势和互补性，以及如何结合各自特点培养具有国际竞争力的软件人才课程分享哈尔滨工业大学与国际院校的合作案例，包括联合培养项目、学术交流活动和国际竞赛参与经验学生将了解全球软件人才市场的需求变化和技能要求，以及如何通过国际交流拓展自己的职业发展空间同时，课程也讨论跨文化团队协作的挑战和策略，帮助学生为未来的国际化工作环境做好准备数据可视化技术可视化原则与设计交互设计技术可视化工具与平台探讨数据可视化的基本原则、感知心理学基础和视觉介绍过滤、缩放、钻取和链接等交互技术，以及如何评估各种数据可视化工具的特点和适用场景，从专业编码方法，包括如何选择合适的图表类型，利用颜设计直观的用户界面，使用户能够主动探索数据，发的编程库如D

3.js、ECharts，到便捷的商业软件如色、形状和位置等视觉元素有效传达信息现隐藏的模式和关系Tableau、Power BI，帮助学生选择适合特定需求的解决方案数据可视化是将抽象数据转化为直观图形表示的技术，帮助人们更有效地理解和分析复杂数据唐教授的数据可视化技术课程系统介绍可视化的理论基础、设计原则和实现方法，培养学生将数据转化为有洞察力的视觉呈现的能力课程内容涵盖基础图表类型、多维数据可视化、网络与层次结构可视化、地理空间数据可视化和时间序列数据可视化等多个方面学生将学习如何根据数据特性和分析目标选择合适的可视化方法，如何设计用户友好的交互界面，以及如何利用颜色、布局和注释等元素增强可视化效果通过实际项目实践，学生将掌握使用D

3.js、ECharts等工具创建交互式数据可视化应用的技能网络空间安全核心概念攻击类型与防御•DDoS攻击检测与缓解策略•SQL注入与XSS防御技术•中间人攻击防护措施•社会工程学攻击识别训练加密与认证技术•对称与非对称加密算法•数字签名与证书管理•安全哈希函数应用•多因素认证实现方法网络安全架构•深度防御策略设计•防火墙与入侵检测系统•安全区域划分与访问控制•零信任安全模型实施安全开发实践•安全编码标准制定•威胁建模与风险评估•安全测试与漏洞管理•安全事件响应流程网络空间安全是保护数字资产和信息系统免受各种威胁和攻击的学科唐教授的网络空间安全课程全面介绍安全领域的核心概念、技术和最佳实践，从威胁识别到防御策略，从加密技术到安全架构，帮助学生建立系统化的安全知识体系课程特别关注网络攻击的演变和防御技术的发展，详细讲解常见安全漏洞的原理和利用方式，以及相应的防护措施和安全编码实践同时，课程还探讨安全协议设计的原则和实现细节，包括TLS/SSL、VPN和安全认证机制等关键技术通过实际案例分析和安全实验，学生将学习如何发现系统漏洞，评估安全风险，并设计和实施有效的安全控制措施云计算与虚拟化技术虚拟化基础1虚拟机监视器架构，资源隔离与调度，存储虚拟化技术，网络虚拟化与SDN容器技术Docker容器原理，镜像构建与优化，容器网络配置，数据持久化方案容器编排3Kubernetes架构，Pod生命周期，服务发现与负载均衡，配置管理与自动扩缩容云平台服务IaaS/PaaS/SaaS模型，弹性计算资源，云存储解决方案，无服务器计算架构云计算与虚拟化技术已成为现代IT基础设施的核心，为企业提供了灵活、可扩展的计算资源和服务模式唐教授的课程系统介绍云计算的基本概念、服务模型和关键技术，以及虚拟化作为云计算基础的工作原理和实现方法课程重点讲解云环境下的服务部署策略，包括虚拟机管理、容器化应用开发和Kubernetes等容器编排平台的使用学生将了解如何设计云原生应用，如何优化资源利用率，如何确保云服务的高可用性和安全性，以及如何管理云成本课程还探讨混合云和多云策略，帮助学生掌握在复杂云环境中进行架构设计和技术选型的能力人工智能与社会发展医疗领域的突破教育领域的创新金融领域的变革人工智能在医学影像分析、疾病预测和药物研发方面自适应学习系统根据学生的学习进度和能力水平，提智能算法在风险评估、欺诈检测和投资组合优化中表带来了革命性进展AI系统能够从海量医学影像中供个性化的教育内容和学习路径智能评估工具能够现出色自动化交易系统能够在毫秒级别做出交易决识别潜在疾病，准确率在某些领域已超过人类专家自动评阅作业和试卷，并提供详细的学习反馈教育策，捕捉市场波动带来的机会个人理财助手帮助普个性化治疗方案的智能推荐系统正帮助医生为患者提机器人和虚拟助教为学生提供即时帮助，满足不同学通用户更好地管理资产和规划财务，使金融服务更加供更精准的医疗服务习者的需求普惠人工智能技术正在深刻改变我们的社会结构、经济模式和日常生活唐教授的这门课程超越技术层面，探讨AI与社会发展的复杂互动关系，分析人工智能在医疗、教育、金融等关键领域带来的突破性变革，以及这些变革对人类社会未来的深远影响课程同时关注人工智能面临的伦理挑战，包括算法偏见、隐私保护、就业替代和责任归属等问题学生将学习如何从技术和社会双重视角评估AI应用的影响，理解技术创新与社会价值观之间的张力，以及如何设计以人为本的AI系统，确保技术进步能够公平、透明地造福全社会自动化代码生成65%40%开发效率提升代码缺陷降低与传统手动编码相比，利用AI辅助相比人工编写的代码中的错误率75%重复任务自动化标准组件和模板代码生成覆盖率自动化代码生成是一种利用AI技术自动创建和优化程序代码的创新方法，正在重塑软件开发的方式唐教授的研究团队在基于AI的可控代码生成领域取得了多项突破，开发了能够根据自然语言描述、设计模式和现有代码示例自动生成高质量代码的智能工具课程详细介绍代码生成的技术原理，包括基于规则的生成方法、基于模板的转换技术和基于深度学习的端到端生成模型学生将了解如何训练和微调代码生成模型，如何通过上下文信息和约束条件控制生成结果，以及如何验证和优化生成代码的质量课程还探讨自动化代码生成在提高开发效率、解决重复性工作和降低入门门槛方面的潜力，以及如何将这一技术与现有开发流程无缝集成计算机体系结构探讨处理器设计原理探讨现代处理器的核心架构特性，包括指令集设计、流水线技术、分支预测和乱序执行等性能优化机制，以及多核处理器中的缓存一致性协议和内存模型内存系统架构分析内存层次结构的设计原则，从寄存器、多级缓存到主存和非易失性存储，探讨内存带宽、延迟和容量之间的权衡，以及新型存储技术如3D XPoint的应用前景异构计算模型介绍GPU、FPGA和专用芯片等加速器的工作原理和编程模型，分析它们在机器学习、图形处理和科学计算等领域的应用优势，以及如何有效整合异构计算资源未来计算架构探索神经形态计算、量子计算和可重构计算等新兴架构的基本原理和研究进展，讨论它们可能对传统计算模型带来的革命性变化计算机体系结构是研究计算机系统硬件组织和设计原理的学科，直接影响系统性能、能效和可用性唐教授的计算机体系结构课程深入探讨处理器设计、存储系统、互连网络和系统集成等关键技术，帮助学生理解现代计算平台的工作原理和设计理念课程特别关注高性能计算技术的发展趋势，从传统CPU架构的演进，到GPU/FPGA等异构计算平台的兴起，再到量子计算等前沿技术的探索学生将学习如何评估不同硬件平台的性能特性，如何根据应用需求选择合适的计算架构，以及如何优化软件以充分利用底层硬件特性通过理论学习和性能分析实验，培养学生在计算机体系结构领域的专业洞察力决策树算法特征选择与分割决策树算法通过评估特征的信息增益或基尼不纯度，选择最优分割特征和阈值，将数据集划分为更加纯净的子集这一过程递归进行，直到达到停止条件，形成一个树状结构模型树的生长与剪枝树的生长过程可能导致过拟合，通过预剪枝和后剪枝技术控制树的复杂度，提高模型泛化能力预剪枝在构建过程中限制树的深度和节点数量，后剪枝则在完整树构建后移除贡献较小的分支集成方法增强通过随机森林、梯度提升树等集成技术，组合多个决策树的预测结果，显著提高模型准确性和稳定性这些方法通过数据采样、特征选择和序列训练等策略，减少单棵树的局限性实际应用优化在实际应用中，需要处理特征缺失、类别不平衡和计算效率等问题通过特征工程、样本权重调整和并行计算等技术，优化决策树算法的性能和适应性决策树是一种直观且强大的机器学习算法，通过一系列条件判断对数据进行分类或预测唐教授的决策树算法课程系统介绍决策树的基本原理、构建方法和优化技术，从理论基础到实际应用全面覆盖课程详细讲解ID

3、C

4.5和CART等经典决策树算法的工作原理和区别，分析信息增益、增益比和基尼指数等特征选择度量，以及如何处理连续特征、缺失值和类别不平衡问题同时，课程还介绍随机森林和梯度提升树等集成方法，探讨如何通过组合多个决策树模型提高预测性能和稳定性通过实际数据集的案例分析，学生将学习如何实现、评估和优化决策树模型，以及如何将决策树应用于分类、回归和特征重要性分析等任务分布式系统设计分析协议名称一致性保证性能特点故障容忍适用场景Paxos强一致性写入延迟较高容忍少数节点关键业务数据故障Raft强一致性易于实现，可领导者选举机分布式协调服理解性好制务ZAB顺序一致性高吞吐量原子广播ZooKeeper内部Gossip最终一致性高可扩展性无中心化设计大规模系统状态同步分布式系统是由通过网络连接的多台计算机协同工作的系统，能够提供更高的可用性、可靠性和计算能力唐教授的分布式系统设计课程深入探讨分布式计算的核心概念、设计原则和关键技术，帮助学生理解如何构建可靠的大规模分布式应用课程重点分析Paxos和Raft等分布式一致性协议的工作原理和实现细节，讲解它们如何在网络分区和节点故障等复杂环境中保证系统的一致性和可用性同时，课程还探讨分布式系统设计中的高可用性和容错性考量，包括复制策略、故障检测、恢复机制和负载均衡等技术通过案例分析和系统实现，学生将掌握设计和构建可扩展、可靠的分布式系统的方法和最佳实践机器翻译中的知识图谱知识获取知识表示从多语言语料库和结构化数据中提取实体和关系构建跨语言实体链接和语义关系网络持续学习知识增强翻译通过用户反馈和新数据更新知识库利用知识图谱消除歧义和提供上下文信息机器翻译是自然语言处理的重要应用领域，而知识图谱正在为翻译质量的提升提供新的可能性唐教授的研究团队在机器翻译中应用知识图谱方面取得了显著进展，开发了能够更准确处理专业术语、文化特定表达和上下文依赖翻译的创新方法课程详细介绍如何构建多语言知识图谱，如何将知识图谱与神经机器翻译模型有效结合，以及如何通过强化学习方法持续优化翻译系统学生将了解知识库在消除歧义、提供背景信息和处理稀疏词汇等方面的作用，以及如何设计和评估知识增强的翻译系统课程还探讨了知识图谱在特定领域翻译（如医学、法律和技术文档）中的应用价值，以及未来机器翻译技术的发展趋势软件工程未来趋势无代码开发平台崛起服务化架构新可能AI驱动开发无代码平台通过直观的可视化界面和拖放式组件，使微服务架构和API经济正在重塑软件系统的构建方式，人工智能正在成为软件工程师的得力助手，提供代码非技术人员也能创建功能完善的应用程序这种平台使其更加模块化、灵活和可扩展先进的服务网格技补全、bug预测和自动测试生成等功能未来的开发环大幅降低了软件开发的门槛，加速了数字化转型进术提供了统一的服务发现、负载均衡和安全控制，简境将更加智能化，能够理解开发者意图，自动生成符程，同时促进了业务部门与IT团队的协作化了分布式系统的管理复杂性合要求的代码，并持续优化软件质量软件工程作为一个不断演进的学科，其发展趋势反映了技术创新和市场需求的变化唐教授的这门课程着眼于软件工程的未来发展方向，分析新兴技术、方法学和工具如何重塑软件开发和交付的方式，帮助学生把握行业动态，为未来职业发展做好准备课程重点讨论无代码/低代码开发平台的兴起及其对传统软件开发的影响，探讨微服务、容器化和无服务器架构如何改变应用设计模式，以及DevSecOps和持续交付如何加速创新和质量提升同时，课程还分析人工智能在代码生成、缺陷预测和自动化测试等方面的应用前景，以及这些技术对软件工程师角色和技能要求的潜在影响算法公平性与伦理识别算法偏见•数据集中的历史偏见与社会不平等反映•特征选择与工程中的隐含假设•算法设计中的价值判断•评估指标与目标函数的局限性公平性度量与评估•统计学上的公平性定义与衡量方法•群体公平与个体公平的权衡•多维度公平性同时满足的挑战•领域特定的公平性需求分析偏见缓解策略•数据预处理与平衡采样技术•带约束的学习算法设计•后处理调整与多模型集成•持续监控与反馈机制构建伦理决策框架•透明度与可解释性原则•问责制与责任归属机制•多方利益相关者参与决策•伦理审查与治理流程在线教育技术支持自适应学习系统互动教学工具•基于学习路径算法的个性化内容推荐•实时协作编程环境与代码评审•实时能力评估与难度调整机制•虚拟实验室与模拟训练平台•学习风格识别与教学方法匹配•智能问答系统与自动反馈•学习进度可视化与里程碑设计•游戏化学习元素与任务机制学习分析技术•学习行为数据采集与预处理•学习效果预测模型与干预策略•群体协作模式分析与优化•教学内容迭代优化的数据支持在线教育技术正在彻底改变教与学的方式，特别是在计算机科学等技术领域的教育中唐教授的这门课程探讨如何利用先进技术构建高效、个性化的在线学习环境，从自适应学习系统、交互式评估工具到学习分析平台，全面介绍支持在线教育的关键技术和实施策略课程重点讲解基于自动化的教育平台设计原则，包括如何根据学习者特点动态调整内容难度和学习路径，如何通过虚拟实验室和模拟环境提供实践机会，以及如何构建智能评估系统实现即时反馈同时，课程还介绍如何利用数据分析技术监测学习进度、识别学习障碍并指导教学决策，使教育者能够基于证据优化课程设计和教学策略，提高学习效果支持向量机简介图像处理技术创新图像去噪与增强深度视觉模型传统图像去噪技术基于统计模型和滤波器，如卷积神经网络CNN在图像分类、目标检测高斯滤波、中值滤波和小波变换，对处理随机和语义分割等任务中已成为主流方法，从噪声和椒盐噪声有一定效果AlexNet到ResNet再到最新的视觉Transformer，模型架构不断演进近年来，基于深度学习的方法，如去噪自编码器和生成对抗网络，在保留图像细节的同时去自监督学习和对比学习等新范式使模型能够从除复杂噪声方面取得突破，特别是在低照度和未标记数据中学习有意义的表示，大幅减少了图像增强技术通过调整对比度、锐化边缘和增医学成像等挑战性场景中表现出色对标注数据的依赖，为视觉模型在新领域的快强纹理，提高图像的视觉质量和可解释性，广速适应提供了可能泛应用于医疗诊断、卫星图像分析和安防监控等领域图像处理技术正在经历从传统方法到深度学习驱动的创新转变，为计算机视觉领域带来前所未有的发展机遇唐教授的图像处理技术创新课程全面介绍图像处理的经典理论和最新进展，从基本操作到高级应用，系统讲解如何开发先进的图像处理解决方案课程内容涵盖图像去噪、超分辨率重建、图像分割、目标检测和图像生成等关键技术，详细分析每类问题的技术演进和最佳实践学生将了解如何利用卷积神经网络、生成对抗网络和视觉Transformer等深度学习模型解决复杂的视觉任务，掌握模型训练、优化和部署的实用技巧课程还探讨计算机视觉在医疗影像分析、自动驾驶、增强现实等领域的创新应用，以及如何应对实际场景中的挑战哈工大研究成果概览150+25+40M+年度论文发表专利授权科研经费在顶级国际期刊和会议知识产权保护与技术转化国家及企业合作项目哈尔滨工业大学计算机学院在大数据、人工智能和智能软件工程等领域取得了丰硕的研究成果唐教授的团队在知识图谱构建、代码智能生成和智能软件开发平台等方向开展了一系列创新研究，发表了多篇高影响力论文，并将研究成果成功转化为实际应用课程重点介绍学院近年来在国际顶级学术会议和期刊（如ICSE、AAAI、IJCAI和IEEE TKDE等）发表的代表性论文，以及在国内外合作项目中的技术创新和应用案例学生将了解从基础研究到技术转化的完整过程，以及学院与国内外高校、研究机构和企业的合作模式这些成果展示不仅体现了哈工大在计算机科学领域的学术实力，也为学生提供了研究方向选择和学术发展的参考数据安全与隐私保护数据加密技术保护数据在传输和存储中的安全隐私保护算法保障数据分析过程中的隐私不泄露访问控制机制精细化管理数据权限和使用范围合规与审计系统确保数据处理符合法规要求数据安全与隐私保护已成为大数据和人工智能时代的关键挑战，对个人权益和组织发展具有重要影响唐教授的课程系统介绍保护数据安全和个人隐私的理论、技术和法规框架，帮助学生理解如何在数据价值挖掘和隐私保护之间取得平衡课程详细讲解数据加密技术，包括对称加密、非对称加密和同态加密等方法，以及它们在安全数据传输和存储中的应用同时，课程还探讨差分隐私、匿名化技术和联邦学习等隐私保护算法，分析它们如何在保护个人敏感信息的同时支持有效的数据分析和模型训练学生将学习如何设计和实现符合GDPR等隐私法规要求的数据处理系统，以及如何评估和应对各类数据安全威胁和隐私风险编程语言实践技术语言特性Java C++Python类型系统静态强类型静态强类型动态强类型内存管理自动垃圾回收手动管理+智能指针自动垃圾回收并发模型线程+非阻塞IO线程+协程GIL+异步IO性能特点中等，JIT优化高性能，低开销较低，便于原型主要应用企业级应用，系统开发，性能关数据分析，AI，脚Android键场景本编程语言的选择和使用是软件开发的基础决策，不同语言各有特点和适用场景唐教授的编程语言实践技术课程对比分析Java、C++和Python等主流编程语言的语法特性、性能特点和生态系统，帮助学生理解如何根据项目需求选择合适的编程语言，以及如何在多语言项目中实现高效协作课程不仅关注语言本身的技术细节，如类型系统、内存管理和并发模型，还探讨各种语言在不同应用领域的优势和局限学生将学习Java在企业级应用和Android开发中的应用实践，C++在系统编程和性能关键场景中的优化技术，以及Python在数据科学和快速原型开发中的灵活性课程还介绍多语言项目的设计模式、接口定义和协作工具，以及如何利用各种语言的优势构建高效的混合语言系统自动驾驶与智能交通环境感知多传感器融合与场景理解定位与地图高精度地图构建与实时定位决策规划路径规划与行为决策算法控制执行车辆运动控制与安全监督自动驾驶和智能交通系统正在重塑城市出行和物流运输的未来唐教授的课程探讨计算机科学和人工智能技术如何推动交通领域的智能化革命，从自动驾驶汽车的感知决策系统，到城市级智能交通管理平台，全面介绍这一跨学科领域的关键技术和发展趋势课程重点讲解交通数据预测算法，包括基于深度学习的交通流量预测、拥堵识别和事故风险评估模型，以及如何利用这些预测结果优化交通信号控制和路径规划同时，课程还详细分析视觉感知和激光雷达技术在自动驾驶中的整合应用，探讨多传感器融合、环境建模和实时决策等关键挑战，以及V2X通信如何实现车辆与基础设施的协同通过案例分析和技术演示，学生将了解自动驾驶从L2到L5级别的技术路线图，以及智能交通系统在提高安全性、减少拥堵和降低环境影响方面的潜力毕业项目与论文指导选题与开题确定研究方向和问题，制定研究计划，完成开题报告关键在于选择既有理论意义又有实际价值的题目，确保研究范围合理，目标明确文献调研与方法设计全面了解研究现状，识别研究空白，设计创新性解决方案这一阶段需要批判性阅读相关文献，形成自己的研究框架实现与实验3系统实现、数据收集、实验设计和结果分析注重实验的可重复性和结果的可靠性，采用科学的评估方法论文撰写与答辩按学术规范撰写论文，准备并完成论文答辩关注论文结构的逻辑性，论证的严密性，以及表达的清晰性毕业项目和论文是学生学习成果的综合体现，也是迈向专业领域的重要一步唐教授的毕业项目与论文指导课程基于丰富的指导经验，系统介绍如何规划、执行和完成高质量的计算机科学毕业项目和论文，帮助学生避免常见陷阱并发挥最大潜力课程通过分享优秀开题报告、论文结构和答辩演示等实例，具体讲解每个阶段的要点和技巧学生将学习如何选择有价值的研究方向，如何进行系统性的文献调研，如何设计严谨的实验方案，以及如何撰写符合学术规范的论文课程还介绍软件工程最佳实践在毕业项目中的应用，包括需求分析、系统设计、代码质量控制和文档编写等方面，确保学生的项目成果既有学术价值又有实际应用前景量子计算简介量子比特与叠加态量子纠缠与非局域性量子比特是量子计算的基本单位，不同于经典比特的0或1状态，量子比特可以处纠缠是多个量子比特间的特殊关联，使得对一个量子比特的测量会立即影响其他于0和1的叠加态，大幅增加信息处理的可能性纠缠的量子比特，无论它们相距多远3量子算法与计算加速量子错误纠正与容错Shor因数分解算法和Grover搜索算法等量子算法能够在特定问题上实现指数级由于量子退相干和测量误差等挑战，量子错误纠正技术对于构建大规模实用量子或平方级的加速，远超经典计算机的能力计算机至关重要量子计算是一种基于量子力学原理的全新计算范式，有望解决经典计算机难以处理的复杂问题唐教授的量子计算简介课程以通俗易懂的方式介绍量子计算的基本概念和工作原理，帮助计算机科学专业的学生理解这一前沿领域的发展现状和潜在影响课程不仅讲解量子比特、量子门和量子电路等基础知识，还通过IBM的Qiskit平台等实际案例，演示如何设计和实现简单的量子算法学生将了解量子计算在密码学、优化问题和材料科学等领域的应用前景，以及量子计算与经典计算的互补关系课程还探讨量子计算面临的技术挑战和研究机遇，帮助学生评估量子计算对未来计算机科学发展的潜在影响，以及如何将量子计算理念与传统计算机科学知识结合虚拟现实与增强现实沉浸式VR技术AR应用开发渲染加速技术全沉浸式虚拟现实系统通过头戴显示设备、精准追踪和增强现实技术将数字内容叠加在真实世界之上，通过移VR应用要求高帧率90Hz以上和低延迟渲染，以提供自然交互界面，创造出高度逼真的虚拟环境现代VR动设备或AR眼镜实现信息增强和交互体验现代AR开流畅的体验眼动追踪辅助的注视点渲染、多分辨率着系统已实现毫秒级延迟和高分辨率显示，大幅减轻了眩发框架如ARKit和ARCore提供了强大的环境理解能色和时间扭曲等技术能够在保持视觉质量的同时显著提晕感，使用户能够在虚拟世界中自由活动和操作对象力，使开发者能够创建与物理世界精确对齐的AR内高渲染效率，满足VR硬件的严格性能要求容虚拟现实VR和增强现实AR技术正在改变人们与数字内容交互的方式，为教育、医疗、设计和娱乐等领域带来创新应用唐教授的课程从计算机图形学、人机交互和空间计算的角度，全面介绍VR/AR技术的基本原理、系统架构和开发方法课程详细讲解AR应用开发框架的工作原理，包括场景理解、平面检测和光照估计等关键技术，以及如何使用ARKit或ARCore设计直观的AR交互体验同时，课程还探讨VR渲染加速技术，分析如何优化图形管线、减少延迟并提高帧率，以创造更加逼真和流畅的虚拟环境通过实际项目开发，学生将掌握VR/AR应用设计的最佳实践，以及如何应对这些新兴交互平台的技术挑战软件技术行业分析课程回顾与汇总算法与数据结构程序设计与工程包括决策树、支持向量机、图算法等核心计算方涵盖面向对象设计、软件架构、测试技术和项目法，以及栈、队列、树等基础数据结构及其在实1管理等软件工程全流程知识和最佳实践际问题中的应用系统与网络人工智能与大数据操作系统原理、计算机网络、分布式系统和云计从机器学习基础到深度学习应用，以及大规模数算等底层技术基础和前沿发展据处理技术和知识图谱构建方法本课程系统地覆盖了计算机科学与软件工程的核心领域，从理论基础到实际应用，从经典算法到前沿技术通过这些课程模块的学习，学生已经建立起完整的知识体系框架，掌握了解决复杂问题的方法和工具学生反馈显示，实践项目和案例分析是最受欢迎的教学环节，帮助他们将抽象概念转化为具体应用基于这些反馈，我们计划在未来课程中增加更多的动手实验和团队协作项目，进一步强化理论与实践的结合同时，我们也将持续更新课程内容，确保学生接触到最新的技术发展和行业趋势实习与实践指导经验实习前准备能力提升期简历优化、项目集锦整理、技术面试模拟训练、核心技能强化承担核心任务、解决实际问题、主动寻求反馈、跨团队协作学习12企业适应期总结与转化理解组织文化、熟悉开发流程、建立良好人际关系、快速掌握项目背景经验整理与分享、将实践反哺理论学习、确定职业发展方向实习是理论学习通向专业实践的桥梁，对学生的职业发展具有重要意义唐教授基于多年的企业合作和学生指导经验，分享了一系列实习规划、申请和实践的宝贵经验，帮助学生在真实工作环境中提升专业能力和职场素养课程重点介绍了哈工大计算机学院与多家知名科技企业合作开展的短期实训计划，这些项目围绕实际业务场景设计，让学生有机会参与真实产品的开发和优化同时，课程还通过项目管理实战案例，展示了在复杂团队环境中如何有效协调资源、管理进度和解决冲突，培养学生的领导力和团队合作能力学生们通过这些实践经验，不仅提升了技术水平，也更加清晰地认识到自己的职业兴趣和发展方向展望软件工程与未来智能辅助编程全球分布式协作新型计算范式未来的软件开发环境将集成更强大的AI辅助功能，能够远程协作工具和实践的进步将使软件开发团队突破地理限量子计算、神经形态计算等新兴计算技术将为软件工程带理解开发者意图，自动生成优质代码，提供实时设计建制，形成更加灵活和多元化的组织结构实时协作平台、来根本性变革，要求开发者掌握全新的编程模型和算法设议，甚至自主完成重复性任务这种智能合作模式将重塑虚拟开发环境和自动化沟通工具将成为标准配置，支持全计方法这些技术将使某些传统上被认为计算成本过高的开发流程，使程序员能够专注于更具创造性和策略性的工球范围内的高效协作和知识共享问题变得可解，开启全新的应用领域作技术的快速迭代为软件工程师带来了持续学习的挑战和机遇唐教授的课程着眼于未来趋势，帮助学生培养适应技术变革的能力和思维方式，为长期的职业发展做好准备面对知识半衰期不断缩短的现实，终身学习已成为软件工程师的必备素质课程建议学生建立自主学习的习惯，关注技术社区动态，参与开源项目，保持技术敏感性和好奇心同时，也强调跨学科知识的重要性，鼓励学生拓展视野，了解业务领域知识，培养系统思维和问题解决能力，这些核心素质将在技术不断变革的环境中保持持久的价值感谢与提问环节在课程接近尾声之际，我要向所有参与和支持这门课程的同学们表示衷心的感谢你们的积极参与、深入思考和建设性反馈，使这门课程变得更加丰富和有意义希望这门课程为你们打开了计算机科学与软件工程的广阔视野，激发了对技术创新的热情现在，我们进入交流互动环节，欢迎大家提出任何与课程内容相关的问题，分享学习心得，或者探讨感兴趣的技术话题你们的问题和见解不仅能够帮助自己加深理解，也能够为其他同学提供新的思考角度同时，我也希望听到你们对课程的建议和期望，这将帮助我们不断改进教学内容和方法，为未来的学生提供更好的学习体验。