Skip to content

fipl-hse/2024-2-level-labs

Repository files navigation

Лабораторные работы для 2-го курса ФПЛ (2024/2025)

В рамках предмета “Программирование для лингвистов” в НИУ ВШЭ - Нижний Новгород.

Преподаватели:

План лабораторных работ:

  1. Определение языка текста на основе частотного словаря
    1. Дедлайн: 4 октября
  2. Оценка релевантности документов с помощью BM25
    1. Дедлайн: 1 ноября
  3. Векторный поиск документов с помощью KNN и KDTree
    1. Дедлайн: 22 ноября
  4. Векторный поиск документов с помощью кластеризации
    1. Дедлайн: 13 декабря

История занятий

Дата Тема лекции Тема практики. Материалы практики.
06.09.2024 Установочная встреча. Создание форка.
13.09.2024 Краткий обзор преимуществ и недостатков языка. Запуск, отладка программ на Python. Листинг.
20.09.2024 Строки. Строки. Листинг.
27.09.2024 Списки. Списки. Листинг.
04.10.2024 Словари. Сдача лабораторной работы №1.
11.10.2024 Функции. Словари. Листинг. Функции. Листинг.
18.10.2024 Введение в ООП. Классы. Листинг.
25.10.2024 Зачётная неделя. N/A.
01.11.2024 Инкапсуляция. Сдача лабораторной работы №2.
08.11.2024 Наследование. Проектирование в ООП на примере игры. Листинг.
15.11.2024 Наследование II. Наследование. Листинг.
22.11.2024 Полиморфизм. Сдача лабораторной работы №3.
29.11.2024 Исключения. Полиморфизм. Листинг.
06.12.2024 Области видимости. Исключения. Листинг. Области видимости. Листинг.
13.12.2024 N/A Сдача лабораторной работы №4.

Более полное содержание пройденных занятий Вы найдете в :ref:`lectures-content-label`.

Литература

Базовый уровень

  1. M. Lutz. Learning Python.
  2. Хирьянов Т.Ф. Видеолекции. Практика программирования на Python 3 . 2019.
  3. Хирьянов Т.Ф. Видеолекции. Алгоритмы и структуры данных на Python3 . 2017.
  4. Официальная документация Python.

Продвинутый уровень

  1. M. Lutz. Programming Python: Powerful Object-Oriented Programming
  2. J. Burton Browning. Pro Python 3: Features and Tools for Professional Development.
  3. Хирьянов Т.Ф. Видеолекции. Основы программирования и анализа данных на Python. 2022.

Порядок сдачи и оценивания лабораторной работы

  1. Лабораторная работа допускается к очной сдаче.
  2. Студент объяснил работу программы и показал её в действии.
  3. Студент выполнил задание ментора по некоторой модификации кода.
  4. Студент получает оценку:
    1. Соответствующую ожидаемой, если все шаги выше выполнены и ментор удовлетворён ответом студента.
    2. На балл выше ожидаемой, если все шаги выше выполнены и ментор решает поощрить студента за отличный ответ.
    3. На балл ниже ожидаемой, если лабораторная работа сдана на неделю позже срока сдачи и выполнены критерии в 4.1.
    4. На два балла ниже ожидаемой, если лабораторная работа сдана на две недели и позже от срока сдачи и выполнены критерии в 4.1.

Note

Студент может улучшить оценку по лабораторной работе, если после основной сдачи выполнит задания следующего уровня сложности относительно того уровня, на котором выполнялась реализация.

Лабораторная работа допускается к очной сдаче, если она:

  1. Представлена в виде пулл реквеста (Pull Request, PR) с правильно составленным названием по шаблону: Laboratory work #<NUMBER>, <SURNAME> <NAME> - <UNIVERSITY GROUP NAME>.
    1. Пример: Laboratory work #1, Kashchikhin Andrey - 21FPL1.
  2. Имеет заполненный файл settings.json с ожидаемой оценкой. Допустимые значения: 4, 6, 8, 10.
  3. Имеет “зелёный” статус - автоматические проверки качества и стиля кода, соответствующие заданной ожидаемой оценке, удовлетворены.
  4. Имеет лейбл done, выставленный ментором. Означает, что ментор посмотрел код студента и удовлетворён качеством кода.

Ресурсы

  1. Таблица успеваемости
  2. :ref:`starting-guide-label`
  3. :ref:`running-tests-label`
  4. :ref:`faq-label`