㈠ coursera如果在七天试用期内学完课程,并通过考核,退订后能
在Coursera的七天试用期内，如果完成所有评分项目并取得证书，退订后证书仍然有效。这意味着，只要在试用期通过课程，就可免费获得证书。然而，完成这一目标确实颇具挑战，我们为其他同学所做的帮助往往需要多个相关专业的人共同协作。一堂课可能包含四到五个甚至几十个考试，加上繁复的互评和编程作业，仅凭个人在七天内完成所有课程内容实属不易。对于希望自主学习的用户，申请助学金是一个很好的选择。希望以上信息能帮助到您，如果有任何问题，欢迎随时交流。
㈡ 如何学习组合优化
学习组合优化的挑战与路径
学习组合优化的过程，对于许多非数学背景的学生，如计算机专业的学生，常常充满了挑战。这门课程，以《组合最优化：算法与复杂性》作为教材，由普林斯顿大学提供，通过刘振宏等人翻译，是研究生阶段学习的难啃之物之一。从单纯形法开始，难度逐渐显现，特别是对于长时间连上四小时的课程，若未能理解，那种疲惫和难以理解的感觉，令人印象深刻。
学习组合优化的难点在于数学理论的深度和复杂性，这要求学生具备较强的线性代数和最优化理论的基础。同时，算法设计和数据结构的知识也是挑战之一，因为组合优化不仅需要对问题进行分析和证明，更需要设计高效的算法来找到解决方案。
如何学习这门课程呢？
首先，保持耐心和持续性。组合优化的学习是一个渐进的过程，需要时间去理解和消化。通过看教材和课堂内容，可以初步接触组合优化的基本问题和解决方法，比如线性规划、最大流、费用流等，它们在多项式时间内找到全局最优解的特性。尽管对于NP-hard问题如背包问题、旅行商问题等，其解决难度更大，但通过实例和算法的学习，可以找到在大问题规模下的近似解。
其次，实践与应用。Coursera上的Discrete Optimization课程是一个很好的学习资源。这门课程提供了实践导向的学习路径，通过Python编程实现算法，解决NP-hard问题。课程设计的作业不仅帮助学生巩固理论知识，更在编程实践中提升解决问题的能力。课程成绩完全基于编程作业，多次提交以优化结果来计算分数，这不仅要求学生具备良好的编程技能，还鼓励学生尝试不同的优化技术，以应对复杂问题。
最后，深入探索与思考。组合优化是一门涉及数学与计算机科学的交叉学科，其深度与广度要求学生不仅要理解理论，还要具备创造性思维。通过阅读补充材料、参与网络讨论，可以进一步深化对课程内容的理解。同时，了解组合优化在现实世界中的应用，如流行文化中的优化问题和问题库，可以帮助学生从不同角度思考优化问题的解决方案，提升问题解决能力。
总的来说，学习组合优化是一个持续学习、实践探索和深度思考的过程。通过课程资源、实践操作和自我反思，学生可以逐步掌握这门课程的核心知识，理解其在解决实际问题中的应用价值。即使面临挑战，通过正确的方法和态度，每个人都能在这个过程中找到自己的学习路径，最终实现知识与能力的提升。