各位果壳，大家好，
众所周知，研究生的主要任务不是去上课考高分，但第一年课程上的学习压力确实不小，所以针对我上过的几门专业课，我将相应的参考资料上传到本仓库中，使大家学习起来更轻松，应对考试更踏实。
希望大家多多点star，分享给身边的同学，针对一些本仓库不包含的课程，大家也可以联系我(邮箱地址在首页)，可能会不定期的上传资源~
参考资料：
老师的课件；
李航的《统计学习方法》较为推荐；
网络上的各大博客；
老师讲课风格：
这门课程由周晓飞老师主讲，周老师无敌好，从她的教授中可以从中收获新的知识、观点，同时她在第一节课中就强调这门课不点名！
考勤介绍：
周老师在第一节课中就强调这门课不点名！
参考书籍
李航《统计学习方法》
周志华《机器学习》
考核方式
闭卷考试＋大作业
考试占较大比重，老师会给参考题，之后会从题库中出80%的原题，除了题库里面的概念，再认真看看逻辑回归那几个概念就OK。开放题会考用深度学习做图片分类的全过程，深度学习处理NLP问题的全过程等。
会附题库。
大作业
10人组队，对一个领域探索，需完成5篇阅读报告，复现其中的3篇文章。
复习时长
之前了解学习过机器学习的同学看看题库，一天就OK，之前没有机器学习经验的同学预留出2,3天看看题库即可。
参考资料：
网络上，老师的课件，讲义均可；
老师讲课风格：
这门课程由林东岱老师主讲，讲课风格较为平淡，中间吴保峰老师会讲习题课（习题课很重要，会涵盖到考试的一些重难点！！！），林老师有时候想讲的内容比较多的时候，会有轻微的拖堂现象。基础比较好的同学听起来比较轻松，基础不太好的同学可能会坐晕车，这样就要求我们在期末的时候需要多付出精力。
考勤介绍：
我们上课的时候林老师不点名。
参考书籍
林老师发的电子版讲义。
考核方式
闭卷考试＋作业
作业
会有5次左右的作业，作业比较新奇，有一定的难度，每年的作业题不一定一样。
复习时长
基础较好平时认真的同学看看参考题，一两天可能就OK，基础较差平时不怎么听课的同学需要预留出3,5天。
参考资料：
去上课！认真听课！
老师讲课风格：
王伟强老师的讲课风格太赞了！！上课认真听，指定没毛病，少有的一门仅仅通过听课就可以学到东西的一门课。
考勤介绍：
老师不点名，那么厉害的老师你舍得翘课？？
参考书籍
冈萨雷斯《图像处理》第二版
考试
闭卷，人均90+，我们这届占比95%
看参考题中的即可，重合度很高，研究生的课程不已考核为目的，通过这门课程扩充知识面，能够更好的助力今后的科研生涯。
参考资料：
参考资料均在附件中
老师讲课风格：
共40学时
有10学时实验课（共为5节）
选信息隐藏的绝大部分的为赵老师的学生，这门课也当做所里老师和同学的沟通桥梁。
对信息隐藏感兴趣的同学，建议提前预习课程，带着问题听课，效率会更高；普通同学上课前也推荐过一遍ppt，听课效率会更好，这门课基本在课下不会花时间，总共就有两次作业（十分友好）。
赵老师作为国内信息隐藏领域的大牛，讲课的时候会从横向和纵向同时介绍内容，讲课节奏偏快（也是推荐预习的原因）。
考勤介绍：
不点名。
参考书籍
老师课上会发一本讲义，之前赵老师的一本书；
考试
平时10%作业实验各20%
开卷考试50%
考试总共9题
第一题为讲隐写学与密码学的区别；
第二题讲F3到F5是怎么提升隐写效果的；
第三题讲MME隐写；
第四题是矩阵编码（作业题一）；
第五题为将e+1算法，湿纸编码那一章；
第六题为STC编码相关内容；
第七题为将通用隐写分写和专用隐写分析的异同；
剩下两题具体内容不记得了，但所有的内容在PPT和讲义中均能找到原文，计算题好好把作业搞懂就可以；
复习建议
作业题搞懂，课上认真听（赵老师细讲的部分大概率考，一带而过的大概率不讲），把PPT简单过一遍，对应讲义的内容简单过一遍，考试很轻松的。
作业题和对应的参考内容，从各个渠道收集汇总在阿里云盘
参考资料：
关键词：信息论与编码原理第一讲 张锦皓
简介：关于信息论这一部分讲的不错，同时配合例题讲解，强推，有无基础上手都及易
老师讲课风格：
共40学时
前20学时吕克伟老师讲授（主要为信息论和信源编码部分）
吕克伟老师比较喜欢板书，但字迹略微潦草，而且讲课思维较为跳跃，选择听课的话量力而行（笔者跟不上老师的节奏选择自学）。
后20学时为王丽萍老师讲授（主要讲信道编码部分）
王老师主要也是板书风格，字迹清秀，但主要是英文，思维同样比较跳跃，选择听课量力而行（笔者跟不上老师的节奏选择自学）。
考勤介绍：
老师不点名，没遇到过点名的情况。
参考书籍
吕老师的部分参考书为傅祖荟的《信息论与编码》
王老师的部分是coding theory剑桥大学出版社；作者为san ling& chaoping xing
考试
我们这届占比40%
上届据说占比60%
考试总共8题
其中4题为作业原题
另外3题为平时的作业题改个数，最后一题是谈谈你对这门课的学习收获。