我希望旗帜鲜明的摆明我的观点

我建议所有人尽量都采用世界顶级的CS资源进行CS学习

没必要花钱啊
没必要花钱啊
没必要花钱啊



站在巨人的肩膀上学习,肯定学得更顺利、更爽啊!


我知道许多人是刚接触CS,而且还时间紧迫,并且不知道要用什么资源(例如,美国的顶级名校中有哪些学校开设了公开的CS课程,CS顶会中有什么paper是必看的)。


而且我还相信大家对一个事情是深有体会的,就是:一旦用了不好的资源,真的是很影响学习心情,甚至连碰都不想碰这个知识。


举个例子,你可以回忆一下,你中学时代是否有特别不喜欢的老师(比如你不喜欢这个老师的讲课方式,因为感觉这个老师讲的不好,无法让人快速吸收知识),然后就导致你连那门课也提不起兴趣学、成绩也不咋好看。


万一在学CS的时候也遭遇这种事,那这就很要命了,因为,如果学了半天结果连CS的门都还没入,那么这简直是太耽误成长了,而且还会极大地打击你学习CS的积极性————不好的资料可能会让你误以为CS是一个无趣的、不适合自己的学科。


所以,我还是想整理下这些顶级资源,方便所有人培养起对CS的兴趣,然后在CS学习上可以走捷径。



我希望郑重地强调一件事,就是,你不要让你的CS成长依赖于你的大学开设的课程或者身边的某个CS老师。因为真正有效的、扎实的CS成长,最好是通过自学那些顶级的CS资源。

接下来,我们不妨看一看,那些优秀的人且考虑使用顶级的CS资源的人,会使用什么资源去学习CS,然后实现自己在CS上的成长呢?

根据肖哥的观察,他们使用的资源依次如下:

使用的CS资源

1.了解不同的CS方向以及它们的学习路线

2.学习顶级名校CS课程以及网友资源

3.做projects

4.阅读顶会的papers以及经典的papers


接下来,肖哥一个一个说一下这4种资源都有啥


对于网站原创内容版权维护的声明:https://www.xiaogeedu.com/h-nd-337.html 

版权维护的法律依据(部分):https://www.xiaogeedu.com/h-nd-336.html


声明:我在网站上陈列的内容,是基于我的认知 - 它不可避免得会带有一定的我的主观色彩(虽然我已经尽我所能摒弃主观色彩,而尽量去分享客观的东西)。考虑到我的认知并不是完全没有参考价值,所以我依然决定把我的认知分享出来供读者参考,这会对迷茫的、没有思路的读者起到一定的帮助作用。要强调的一点是,我并非认为只有我的认知是对的 其他认知都是错的,毕竟条条大路通罗马,而且每个人都有适合自己的路子,每个人选择的道路和做事方法和形成的认知都值得尊重~我也建议每位读者多去了解了解其他人的认知以及好建议,毕竟兼听则明~总之,我输出的内容的确是我的认知,但是这只是我的建议与个人想法,仅供参考~

整理中


对于网站原创内容版权维护的声明:https://www.xiaogeedu.com/h-nd-337.html 

版权维护的法律依据(部分):https://www.xiaogeedu.com/h-nd-336.html


声明:我在网站上陈列的内容,是基于我的认知 - 它不可避免得会带有一定的我的主观色彩(虽然我已经尽我所能摒弃主观色彩,而尽量去分享客观的东西)。考虑到我的认知并不是完全没有参考价值,所以我依然决定把我的认知分享出来供读者参考,这会对迷茫的、没有思路的读者起到一定的帮助作用。要强调的一点是,我并非认为只有我的认知是对的 其他认知都是错的,毕竟条条大路通罗马,而且每个人都有适合自己的路子,每个人选择的道路和做事方法和形成的认知都值得尊重~我也建议每位读者多去了解了解其他人的认知以及好建议,毕竟兼听则明~总之,我输出的内容的确是我的认知,但是这只是我的建议与个人想法,仅供参考~

粗略来说,CS的课程可以分成3个Level:

Level 1 CS基础以及编程基础

编程基础

工具基础

CS基础

Level 2 CS核心基础课

System基础 和/或 AI基础

经典核心基础课

Level 3 方向课

System方向的课程们 和/或 AI方向的课程们

Level 1 CS基础

编程基础

CMU

CS15112: Fundamentals of Programming and Computer Science

2023 summer的官方网站:
资源总结和学习建议: 1. 中文 https://github.com/houkensjtu/interviewPrep/blob/master/cs-15-122.md 笔记更新至lecture8,但作者配合课件给出自己的理解,比较详细。 2. 中文 https://blog.csdn.net/MIKET_T/article/details/117446970 课程笔记的简要摘录,主要记录示例代码。 3. 英文 https://archive.vsecurity.info/15112-s19/syllabus/index.html spring2019的网站,可以查阅每节课的笔记,作业以及考试资料,但并没有给出解析部分。 4. 英文 https://www.kosbie.net/cmu/spring-16/15-112/index.html spring2016的网站,可以查阅每节课的笔记,作业以及考试资料,但并没有给出解析部分。 5. 英文 https://symbolaris.com/course/pic14.html spring2014的网站,可以查阅每节课的笔记,作业以及考试资料,有考试的答案可以复习。 6. 英文 https://github.com/houkensjtu/interviewPrep/blob/master/cmu-cs-15-112.md 一个github,作者在准备面试的时候准备的资料。 建议学习路径: 1. 课程学习:官网最新的笔记是summer 2023https://www.cs.cmu.edu/~112/,但也可以参阅以前2019https://archive.vsecurity.info/15112-s19/syllabus/index.html、2016 https://www.kosbie.net/cmu/spring-16/15-112/index.html、以及2014https://symbolaris.com/course/pic14.html 的笔记复习。 2. 课程理解:先学习课程内容,并配合笔记https://github.com/houkensjtu/interviewPrep/blob/master/cs-15-122.md 进行理解。 3. 复习:使用此篇https://blog.csdn.net/MIKET_T/article/details/117446970作为复习,可再次阅读所有实例代码加深理解。

MIT

CS 6.0001: Introduction to Computer Science and Programming in Python

资源总结和学习建议: 1. 中文 https://www.showmeai.tech/article-detail/349 这是一个6.001的中文资料合集,网站整理了课程视频、课件、笔记、作业答案以及课程项目。 2. 中文 https://github.com/selfteaching-learning-notes/selfteaching-learning-notes.github.io/issues/13 作者更新了自己lec1-13的笔记和自己的学习心得,可以参考作者的学习方法以及学习心得。 3. 中文 https://www.johnqu.site/categories/mit600/ 作者提供了6.0001和6.0002的联合笔记,主要覆盖对Prof. Guttag 的 Introduction to Computation and Programming Using Python - With Application to Understanding Data 所做的读书笔记。作者按章节分类了笔记,阅读起来逻辑清晰,排版整洁,可优先阅读。 4. 中文 https://www.cnblogs.com/ecoflex/p/8456306.html 作者更新了完整的笔记,由于这节课内容不难,作者笔记主要覆盖重点实例代码以及简单解析。 5. 中文 https://www.zhihu.com/people/xia-yun-jia-62/posts 作者更新了lec1-4和problem set0-1的内容,解析详细,给出实例代码以及图表帮助理解。 6. 中文 https://www.jeddd.com/tag/MIT-6-0001/ 作者更新了自己problem set2-5的详细解析,作者会根据答案分成很多小的代码块帮助大家理解,非常推荐。 7. 英文 https://github.com/ishanjmukherjee/mit-6.0001 作者给出了2016fall的lec4-12笔记以及problem set1-4的解析 8. 英文 https://github.com/mhmoud-ashraf/MIT-6.0001-Introduction-to-Computer-Science-and-Programming-in-Python/tree/master 作者提供了problem set0-5的答案代码,但没有解析,可用做参考。 9. 英文 https://github.com/QixiangL/6.0001-Introduction-to-Computer-Science-and-Programming-in-Python 作者给出了lec1-12的笔记,比较简洁,可以当做cheatsheet使用。 建议学习路径: 1.基础学习:首先,可以阅读https://github.com/selfteaching-learning-notes/selfteaching-learning-notes.github.io/issues/13来了解作者的学习经历和心得,同时也可以阅读作者的课程笔记,了解整个课程的大概内容和重点。并访问https://www.showmeai.tech/article-detail/349,获取课程相关资源。 2.课程笔记:由于本节课和6.0002是承上启下的关系,可以阅读6.0001和6.0002的联合笔记https://www.johnqu.site/categories/mit600/ https://www.cnblogs.com/ecoflex/p/8456306.html ,它们提供了完整的课程笔记和重点解析,可以帮助大家更好地理解和掌握课程内容。对于lec1-4,可以阅读https://www.zhihu.com/people/xia-yun-jia-62/posts 。 3.作业练习:自己尝试完成problem set之后,problem set0-1可以参考https://www.zhihu.com/people/xia-yun-jia-62/posts problem、set2-5可以参考https://www.jeddd.com/tag/MIT-6-0001/ 。这两个资源都提供了习题解析,大家可以通过实践和参考这些解析来提高编程技能。也可以最后用https://github.com/mhmoud-ashraf/MIT-6.0001-Introduction-to-Computer-Science-and-Programming-in-Python/tree/master 来对比自己的代码和作者的答案。 4.英文资源:希望用英语学习的同学可以阅读https://github.com/ishanjmukherjee/mit-6.0001,作者同样给出lec4-12笔记以及problem set1-4的解析,并使用https://github.com/QixiangL/6.0001-Introduction-to-Computer-Science-and-Programming-in-Python 作为cheatsheet复习使用。

MIT

CS 6.031: Software Construction

2022 spring的官方网站:https://web.mit.edu/6.031/www/sp22/ 2021 spring的官方网站:https://web.mit.edu/6.031/www/sp21/
资源总结和学习建议: 1. 中文 https://github.com/pengzhangzhi/self-taught-CS/tree/main/Software Construction](https://github.com/pengzhangzhi/self-taught-CS/tree/main/Software%20Construction 作者为课程提供的课程笔记,个别reading章节有所缺失。 2. 中文 https://www.cnblogs.com/liqiuhao/category/1167752.html 作者更新了1-13和15章的笔记,主要对课程的阅读进行了翻译,并给出练习题的答案,对于不想阅读英文的同学比较友好。 3. 中文 https://www.zhihu.com/column/c_1512809500125458433 作者更新了八篇软件构造笔记,是结合哈工大软件构造与Massachusetts Institute of Technology (MIT) 6.031的联合笔记。 4. 中文,这一系列的知乎专栏文章更新了三篇笔记,可关注是否有后续更新:第一节https://zhuanlan.zhihu.com/p/381637485、第二节https://zhuanlan.zhihu.com/p/385391125、第三节https://zhuanlan.zhihu.com/p/385697845。 5. 中文,这一系列的博客文章更新了四篇笔记,分别是:code reviewhttps://www.twblogs.net/a/5bde36c62b717720b51ba864、Specificationhttps://www.twblogs.net/a/5be222bb2b717720b51d0c4a、Mutability & Immutabilityhttps://www.twblogs.net/a/5be994872b717720b51e2a92、Avoiding Debugginghttps://www.twblogs.net/a/5be9947b2b717720b51e2a7f 6. 中文 https://github.com/PKUFlyingPig/MIT6.031-software-construction 作者提供了2016年课程的problem set0-4的解析。 建议学习路径: 1. 基础学习:初始阶段,可以先阅读课程的readinghttps://web.mit.edu/6.031/www/sp22/,再访问 https://github.com/pengzhangzhi/self-taught-CS/tree/main/Software%20Construction,查看作者的课程笔记,以对课程整体有一个基本的了解。 2. 深入理解:接下来,可以访问 https://www.cnblogs.com/liqiuhao/category/1167752.html,阅读作者对1-13和15章的详细笔记,并参考参考 https://www.zhihu.com/column/c_1512809500125458433,这可以帮助你对课程的关键概念有更深入的理解。对于前三节的内容,可阅读知乎专栏文章第一节https://zhuanlan.zhihu.com/p/381637485、第二节https://zhuanlan.zhihu.com/p/385391125、第三节https://zhuanlan.zhihu.com/p/385697845。对于希望更加深入理解特定主题的同学,以下的博客文章可以提供更多信息,code reviewhttps://www.twblogs.net/a/5bde36c62b717720b51ba864Specificationhttps://www.twblogs.net/a/5be222bb2b717720b51d0c4a、Mutability & Immutabilityhttps://www.twblogs.net/a/5be994872b717720b51e2a92、Avoiding Debugginghttps://www.twblogs.net/a/5be9947b2b717720b51e2a7f 3. 作业练习:自己尝试完成problem set之后,可以参考 https://github.com/PKUFlyingPig/MIT6.031-software-construction,这里有2016年课程的problem set0-4的解析。

Stanford University

CS106L: Standard C++ Programming

2022 Spring的官方网站:http://web.stanford.edu/class/cs106l/ 2019 Fall的官方视频网课:https://www.youtube.com/watch?v=Ct3QF2qENGM&list=PLCgD3ws8aVdolCexlz8f3U-RROA0s5jWA 2018 Winter的官方课件和代码:https://learncs.me/stanford/cs106l 2010 Fall的官方阅读资料:http://web.stanford.edu/class/cs106l/full_course_reader.pdf 2010 Fall的官方课件、代码、作业以及相关资源:https://www.keithschwarz.com/cs106l/fall2010/
资源总结和学习建议: 1. 中文 https://crownz.run/2022/07/31/Stanford%20CS106L%202019%20Note-Top%20half/ https://crownz.run/2022/07/31/Stanford%20CS106L%202019%20Note-Second%20half/ 这是一位学生对2019 fall课程的详细中文笔记,分为上半部分和下半部分。这些笔记深入地解释了课程内容,并包括了许多实例和代码片段。 2. 英文 https://github.com/PKUFlyingPig/CS106L 这个GitHub 仓库,包含了课程的讲义和作业解答。这些资料提供了实践编程的机会,在学习了讲义中的主题后,学生可以通过完成课后作业来加强理解。 3. 英文 https://zicx.top/categories/cs106l/ 这是一位学生的个人笔记,主要包括对课程内容的详细解释和示例代码,可以作为复习材料或者理解特定概念的参考。 建议学习路径: 1. 理解和学习:首先,可以通过这个详细的中文笔记上半部https://crownz.run/2022/07/31/Stanford%20CS106L%202019%20Note-Top%20half/ 和下半部https://crownz.run/2022/07/31/Stanford%20CS106L%202019%20Note-Second%20half/ 来理解和学习课程内容。这两部分笔记非常详尽,包括许多实例和代码片段,能够帮助你深入理解课程内容。并选择自己适合的官方课程链接进行学习,理解并学习课程内容,并完成网站上的作业和答案来进行练习。 2. 作业实践:接下来,在自己尝试完成之后可以参考这个https://github.com/PKUFlyingPig/CS106L,这个仓库包含了课程的讲义和作业解答。这些资料提供了实践编程的机会,大家可以在学习了讲义中的主题后,通过完成课后作业来加强理解。 3. 复习和深化理解:在完成作业和实践后,可以参考这个这个英文笔记https://zicx.top/categories/cs106l/,这些笔记主要包括对课程内容的详细解释和示例代码,可以作为复习材料或者理解特定概念的参考。

Stanford University

Stanford CS106B/X: Programming Abstractions in C++

资源总结和学习建议: 1. 英文 https://congchan.github.io/posts/stanford-cs106a/b-programming-intro-%E6%96%AF%E5%9D%A6%E7%A6%8F%E5%A4%A7%E5%AD%A6%E7%BC%96%E7%A8%8B%E5%85%A5%E9%97%A8%E8%AF%BE/ :这是一个包含了CS106A和CS106B课程内容的网站,包括课程的讲解、作业以及相关的讨论。 2. 中文 https://www.zhihu.com/column/c_1501173090473783296 :这是一个知乎专栏,其中包含了2022冬季CS106B课程的一部分Assignment(作业)的解答,从Assignment 1-3。 3. 中文 https://github.com/tianshb/Stanford-CS106B-Assignments-and-Handouts :这是一个Github仓库,包含了CS106B课程的一部分作业(Assignment 1-7)和讲义(Handout 1-9)。 4. 中文https://blog.stickmind.com/category/stanford-cs106b.html :这是一个博客,作者解释了CS106B课程中的一些比较复杂的作业,从Assignment 5-9。 建议学习路径: 1. 开始课程学习:首先,你可以通过访问https://congchan.github.io/posts/stanford-cs106a/b-programming-intro-%E6%96%AF%E5%9D%A6%E7%A6%8F%E5%A4%A7%E5%AD%A6%E7%BC%96%E7%A8%8B%E5%85%A5%E9%97%A8%E8%AF%BE/ ,获取到课程的整体内容和结构,以及相关主题的笔记内容。 2. 获取作业和讲义:然后,你可以通过访问https://github.com/tianshb/Stanford-CS106B-Assignments-and-Handouts获取到课程的作业。你可以尝试独立完成这些作业,然后通过对照此解答来进行对照和深化理解。 3. 获取作业解答:当你在完成作业的过程中遇到困难时,assignment 1-3 你可以参考https://www.zhihu.com/column/c_1501173090473783296 ,assignment 5-9 你可以参考https://blog.stickmind.com/category/stanford-cs106b.html 中的作业解答。

Harvard

CS50's Introduction to Programming with Scratch

Duke

Introductory C Programming Specialization

资源总结和学习建议: 1. 中文 https://code.haidongji.com/Duke_Coursera_Intro_C/ 作业实现。 2. 英文 https://github.com/Hridoy-31/C-Programming-Duke-University 作者提供了课程以及project代码,并在readme部分做了解释补充。 3. 英文 https://github.com/ZhenyuTan/Introduction-to-Programming-in-C-Specialization-from-Coursera/tree/master 作者给出了课程相关的作业代码,可供参考。 建议学习路径: 这节课并没有相关的笔记,所以学习路径应当是跟着网课,参考资料2的课程代码,并最后完成project当作巩固练习。如果学有余力,也可与其他c语言课程一起学习。

Duke

Programming Fundamentals

资源总结和学习建议: 1. 英文 https://github.com/AhmedGharib0014/Programming-Fundamentals-c-course-by-Duke-university 作者提供了课程以及project代码,并在readme部分做了解释补充。 建议学习路径: 这节课并没有相关的笔记,所以学习路径应当是跟着网课,参考资料1的课程代码,并最后完成project当作巩固练习。如果学有余力,也可与其他c语言课程一起学习。

Stanford University

CS106A: Programming Methodologies

资源总结和学习建议: 1. 英文 https://github.com/NatashaTheRobot/Stanford-CS-106A/wiki/Stanford-Introduction-To-Computer-Science-Programming-Methodology-CS106A-Class-Guide 作者为学习cs106a提供了完整的学习指引以及相信的计划安排。 2. 英文 https://learncs.me/stanford/cs106a 这是一个用于学习 Stanford CS106A 课程的资源网站。网站提供了课程的课程课件,可供下载的代码文件,以及作业。这些资源覆盖了课程的各个方面,使学生能够通过多种形式学习编程和计算机基础。建议学生在观看课程视频讲座的同时,查阅课件和阅读示例代码,以加深对课程内容的理解。 3. 英文 https://congchan.github.io/posts/stanford-cs106a/b-programming-intro-%E6%96%AF%E5%9D%A6%E7%A6%8F%E5%A4%A7%E5%AD%A6%E7%BC%96%E7%A8%8B%E5%85%A5%E9%97%A8%E8%AF%BE/ 这是一个由学生创建的 Stanford CS106A/B 课程笔记网站。内容包括课程概述、基本概念、编程实例和一些编程技巧。该网站以易于理解的方式组织了课程内容,并提供了示例代码和解释。这些笔记可以作为对视频讲座的补充,帮助学生更好地理解课程概念并提供实际编程示例。 4. 英文 https://github.com/NatashaTheRobot/Stanford-CS-106A 作者提供了assignment1-7和section assignment3-7的答案代码。 建议学习路径: 1. 访问学习指引:查看这个GitHub的wiki页面https://github.com/NatashaTheRobot/Stanford-CS-106A/wiki/Stanford-Introduction-To-Computer-Science-Programming-Methodology-CS106A-Class-Guide,了解整体课程结构和学习目标,按照作者提供的计划安排做好学习准备。 2. 基础学习:访问这个资源网站https://learncs.me/stanford/cs106a,按顺序观看课程视频讲座,同时查阅对应的课件,以加深对课程内容的理解。阅读https://congchan.github.io/posts/stanford-cs106a/b-programming-intro-%E6%96%AF%E5%9D%A6%E7%A6%8F%E5%A4%A7%E5%AD%A6%E7%BC%96%E7%A8%8B%E5%85%A5%E9%97%A8%E8%AF%BE/,了解课程概述、基本概念、编程实例等。这些笔记以易于理解的方式组织了课程内容,非常适合作为对视频讲座的补充。 3. 学习实践:按照资源网站提供的作业指导,逐一完成作业,实际运用所学编程知识。如果遇到困难,可以查看https://github.com/NatashaTheRobot/Stanford-CS-106A 的assignment1-7和section assignment3-7的答案代码,与自己的解答对比,理解不同解决方案的优劣。

工具基础

MIT

MIT-Missing-Semester

资源总结和学习建议: 1. 中文 https://missing-semester-cn.github.io/2020/ 此网站介绍了这节课的内容,课程内容,以及习题解答,非常详细,推荐阅读。 2. 中文 https://www.cnblogs.com/cxl-/p/15383225.html 作者对十节课做的学习笔记,包含实例代码以及具体解释,可配合课程使用。 3. 中文 https://github.com/piaoliangkb/missing-semester-2020#1-the-shell 作者根据2020年的课程摘抄了学习笔记,但部分内容为英语,可能不如前一篇好理解,建议一起阅读。 4. 中文 https://velpro514.gitbook.io/blog/xue-xi-bi-ji/mit-missing-semester-bi-ji/course-overview-and-the-shell 作者主要更新了shell、vim、data wrangling、command line、Git、debug的相关笔记。
5. 中文 https://www.zhihu.com/column/c_1253228062357291008 作者更新了lecture1-4的笔记,可以关注看是否有后续更新。 6. 中文 https://huangsl.fun/ 作者更新了lecture1-4的笔记,并提供了一些额外资源可供大家学习中使用。 7. 中文 https://blog.csdn.net/wublubdubdub/category_11716763.html 作者更新了lecture1-3的笔记,但比较推荐的是作者给每行代码都加了注释,可以更好的帮大家理解指令。 8. 英文 https://github.com/danieldiamond/missing-semester 英文版笔记,比较适合喜欢用英文学习的同学。 建议学习路径: 1. 了解课程并制定学习计划:参考https://missing-semester-cn.github.io/2020/ 此网站,了解Massachusetts Institute of Technology (MIT)的"Missing Semester"是一门弥补计算机科学专业在系统工具和实用技能方面可能存在的知识空白的课程。内容主要涵盖了shell、版本控制(如Git)、文本编辑器(如Vim或Emacs)、数据操作、编程环境和调试工具等实用主题。这些技能在日常的软件开发、数据分析、系统管理等工作中都非常重要。如果认为自己缺少这方面的知识,可继续往下进行学习。 2. 基础学习:可以从课程的笔记开始https://www.cnblogs.com/cxl-/p/15383225.html,此系列文章覆盖了完整的十节课笔记,可以配合网课以及https://missing-semester-cn.github.io/2020/进行学习。 3. 深入理解:接下来,大家可以通过阅读这些作者的详细笔记,这些笔记包括实例代码和具体的解释,这将帮助您更好地理解主题。2020年的课程可以参考此篇笔记https://github.com/piaoliangkb/missing-semester-2020#1-the-shell 、shell、vim、data wrangling、command line、Git、debug内容参考https://velpro514.gitbook.io/blog/xue-xi-bi-ji/mit-missing-semester-bi-ji/course-overview-and-the-shell 、lecture1-4可以参考https://www.zhihu.com/column/c_1253228062357291008https://huangsl.fun/ 、lecture1-3可以参考https://blog.csdn.net/wublubdubdub/category_11716763.html
4. 实践阶段:在理解了基本概念后,可以用练习题检验自己,并在https://missing-semester-cn.github.io/missing-notes-and-solutions/此页面查看习题解答。 5. 额外资源:如果希望用英文学习的同学,可以使用https://missing.csail.Massachusetts Institute of Technology (MIT).edu/https://github.com/danieldiamond/missing-semester

CS基础

Harvard

CS50: Introduction to Computer Science

2023的官方网站:https://cs50.harvard.edu/x/2023/
资源总结和学习建议: 1. 中文 https://github.com/chiuchiuuu/CS50 这个仓库包含了CS50课程的学习资料和项目代码。优点是内容全面,包含源代码和解决方案,可以作为实践参考。缺点可能是没有提供详细的解释或教程。 2. 中文 https://www.showmeai.tech/article-detail/348 提供了课件,课程使用代码以及学习笔记。 3. 中文 https://fulltimemammy.com/category/電腦科學/cs50/ 该网站提供了关于CS50的一系列教程文章。优点是提供了详细的教程和学习心得,帮助学生理解课程中的主要概念。 4. 中文 https://www.hktkdy.com/2016/07/10/201607/CS50-note/ 笔记更新完整,不只是简单摘要课程重点内容,而是增添自己的理解。 5. 中文 https://lidemy.com/p/cs50-introduction/?_ga=2.217337877.205130551.1686276984-1263752650.1686276984 免费的视频陪读课,会讲解每周的重点内容以及作业方向。 6. 中文 https://cindyliu923.com/tags/CS50/ 包含week0-6的笔记,以及lab1-2的解析。 7. 中文 https://www.zhihu.com/column/c_1551715374323896320包含week0、2、3的笔记 8. 中文 https://requiemformemories.github.io/blog/tag/cs50/ week0-4的笔记 9. 中文 https://blog.csdn.net/crazy123456789/article/details/124496996 中文板笔记,但不详细,只重点摘要重点部分,建议作为复习阶段使用。 10. 英文 https://github.com/BogdanOtava/CS50x 2022-2023的英文笔记和作业解析。 11. 英文 https://collinsnote.com/category/computer-science/ 作者分享了自己的学习理解以及作业的详细解释。 建议学习路径: 1. 课程导读:首先,你可以浏览https://github.com/chiuchiuuu/CS50 以获取CS50课程的大概内容和框架,以及作者的学习经验和感悟,对你全面理解课程有所帮助。 2. 基础理解:接下来,你可以阅读https://www.showmeai.tech/article-detail/348和https://fulltimemammy.com/category/電腦科學/cs50/,以及https://www.hktkdy.com/2016/07/10/201607/CS50-note/,这些资料按照课程的顺序详解了每一讲的内容,帮助你理解和掌握课程的基本内容。对于week0-6的笔记,以及lab1-2的解析,你可以查看https://cindyliu923.com/tags/CS50/ , 对于week0、2、3的笔记,以及lab1-2的解析,你可以查看https://www.zhihu.com/column/c_1551715374323896320,对于week0-4,你可以查看https://requiemformemories.github.io/blog/tag/cs50/ 3. 深入理解:在理解基本内容后,在做作业之前,可以配合视频https://lidemy.com/p/cs50-introduction/?_ga=2.217337877.205130551.1686276984-1263752650.1686276984 来加深每一周内容的理解,并建立对作业方向的基本认知。 4. 实战训练:在理论学习的同时,实践是非常重要的。你可以参考https://github.com/BogdanOtava/CS50xhttps://collinsnote.com/category/computer-science/ ,尝试自己动手完成作业,将理论知识转化为实际技能。 5. 复习和拓展:学习结束后,你可以再次查看之前的资料进行复习,或者查看https://blog.csdn.net/crazy123456789/article/details/124496996 进行复习,巩固和提升你的知识。

CMU

CS15110: Principles of Computing

2023 fall的官方网站:https://cs-cmuq.github.io/110-www/ 2022 spring的官方网站:https://www.cs.cmu.edu/~15110/index.html
资源总结和学习建议: 1. 中文 https://mp.weixin.qq.com/s/p8RFIPIM3TDh2CrS0QMwNA 课程介绍,作者以前是15-110的TA,解释了课程主要的内容,以及对比15-110和15-112说明两节课的区别以及适宜人群。 2. 英文 https://www.kosbie.net/cmu/spring-19/15-110/index.html spring 2019的网站,可以查阅每节课的笔记,作业以及考试资料,但并没有给出解析部分。 3. 英文 http://www.krivers.net/15112-f17/index.html fall2017的网站,可以查阅每节课的笔记,作业以及考试资料,但并没有给出解析部分。 4. 英文 https://www.kosbie.net/cmu/spring-11/15-110/notes/lectures.html 作者分享了spring 2011的笔记,按照lecture分类。 建议学习路径: 1. 课程理解:先阅读 https://mp.weixin.qq.com/s/p8RFIPIM3TDh2CrS0QMwNA 了解本节课的相关内容,并制定相关的学习计划。 2. 课程学习:官网最新的笔记是spring 2023https://web2.qatar.cmu.edu/cs/15110/,但也可以参阅以前2019 https://www.kosbie.net/cmu/spring-19/15-110/index.html 、2017 http://www.krivers.net/15112-f17/index.html 以及2011 https://www.kosbie.net/cmu/spring-11/15-110/notes/lectures.html的笔记复习。

UCB

CS 61A: The Structure and Interpretation of Computer Programs

2005 Spring-2023 Summer的官方合集网站:https://inst.eecs.berkeley.edu/~cs61a/archives.html 2023 Summer之前的考试题答案讲解合集网站:https://cs61a.org/resources/
资源总结和学习建议: 1. 英文:https://cs61a.rouxl.es/](https://cs61a.rouxl.es/ 这是一个非官方的 CS61A 学习指南,包括课程概述、学习笔记,以及考试复习材料。由于其详细的内容和结构,建议从这里开始学习。 2. 中文:https://www.cnblogs.com/ikventure/p/14984919.html](https://www.cnblogs.com/ikventure/p/14984919.html 如果倾向于使用中文学习,可以使用这个学习笔记,包含project,lab,homework,课程笔记,discussion。 3. 中文: https://zhuanlan.zhihu.com/p/51378093](https://zhuanlan.zhihu.com/p/51378093 - 知乎专栏文章,作者分享了学习 CS61A 的心得和方法,更新完整,建议与资料2一起使用学习。 4. 英文:http://markmiyashita.com/cs61a/practice/](http://markmiyashita.com/cs61a/practice/ 这个网站提供了 CS61A 课程内容的实际编程练习。学生可以在学习过程中使用这些练习题来巩固知识。 5. 英文:https://calnotes.gitbook.io/cs61a-guidebook/](https://calnotes.gitbook.io/cs61a-guidebook/ 这是一个 GitBook 形式的 CS61A 学习指南,包括对课程知识点的深入讲解和示例代码。但更新没有资料1完整,同样作为辅助资料使用。 6. 英文:https://github.com/willtholke/CS61A/tree/master/notes](https://github.com/willtholke/CS61A/tree/master/notes 这是一个 GitHub 仓库,包含了 CS61A 的课程笔记。这些笔记可以作为资料1的参考资料。 7. 中文:https://www.zhihu.com/column/c_1500155156683927552](https://www.zhihu.com/column/c_1500155156683927552 这是一个知乎专栏,作者分享了自己学习 CS61A 的心得和经验,以及课程中遇到的问题和解决方法。但只更新了四篇笔记,作为补充使用。 8. 中文:https://blog.liuly.moe/posts/cs61a](https://blog.liuly.moe/posts/cs61a 这篇博客文章是关于 CS61A 的课程笔记,但作者默认读者已经学过此课,并没有包含基础知识,主要是作者对课程的一些重点内容理解。 9. 中文:https://blog.csdn.net/qq_39377889/article/details/122873471这篇博客文章解读较为详细,但只更新了前三周的内容,作为中文学习者,可作为资料2的补充学习。 10. 英文:https://github.com/czahie/CS61A/tree/master 作者提供了fall 2017的作业、考试、lab、project、quiz等答案。 11. 英文:https://github.com/kfei/cs61a 作者提供了fall 2014的作业、project、考试等资料答案。 建议学习路径: 1. 开始课程学习:首先,通过访问 https://cs61a.rouxl.es/](https://cs61a.rouxl.es/ ,获得CS61A的课程概述和学习指南。这个资源包含了大量的学习笔记和考试复习材料,它将为你的学习提供一个良好的开端。 2. 中文学习资源:如果你更喜欢使用中文学习,可以使用 https://www.cnblogs.com/ikventure/p/14984919.html 的学习笔记,这份笔记包含了project,lab,homework,课程笔记,discussion等内容。同时,参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/51378093 以获取作者的学习心得和方法。对于前三周的内容,你还可以额外参考 https://blog.csdn.net/qq_39377889/article/details/122873471](https://blog.csdn.net/qq_39377889/article/details/122873471。 3. 练习编程:在理解了课程内容之后,你可以通过访问 http://markmiyashita.com/cs61a/practice/](http://markmiyashita.com/cs61a/practice/ 进行实践。这个网站提供了大量的编程练习题,可以帮助你巩固所学的知识。在自己完成作业、quiz、project、考试等相关练习后,可参考fall 2017的答案https://github.com/czahie/CS61A/tree/master,或者参考fall 2014的答案https://github.com/kfei/cs61a。 4. 进一步阅读:接下来,可以通过访问 https://calnotes.gitbook.io/cs61a-guidebook/https://github.com/willtholke/CS61A/tree/master/notes 获取更深入的知识讲解和示例代码。 5. 复习和总结:最后,阅读 https://www.zhihu.com/column/c_1500155156683927552https://blog.liuly.moe/posts/cs61a 来阅读其他人的学习经验和对课程内容的理解,并进行总复习。

Level 2 核心基础课

系统入门

CMU

CS15-213: Introduction to Computer Systems

资源总结和学习建议: 1. 中文 https://hackmd.io/@sysprog/SJ7V-qikG?type=view 先阅读此篇指引了解本科要学到的内容,以及推荐的学习方式。 2. 中文 https://www.bilibili.com/video/BV1cD4y1D7uR/?vd_source=7d49371993f4cbe15b8e5a740baff40f b站up主录的对csapp的中文讲解视频。视频中包含了课程的详细讲解和实际演示,为理解抽象概念提供了直观帮助。但是,视频不能进行快速查找和回顾,可能需要花费更多的时间。 3. 中文 http://doraemonzzz.com/tags/CMU-15-213/ 博主整理了lecture1-24和leb的解析,非常详细,网页按照课程的顺序详解了每一讲的内容,有利于理解和掌握课程的基本内容。缺点是内容可能稍显晦涩,部分内容需要配合其他资源理解。 4. 中文 https://www.zhihu.com/column/c_1426312887606755328 chapter1-7 作者对《深入理解计算机系统》这本书和CMU CS15-213的lecture课件所整理的笔记,提供了自己的理解。 5. 中文 https://github.com/topics/csapp-lab?o=desc&s=forkslab解析和读书笔记,作者提供了大量的实验资料和代码示例,有助于实际操作和理解。 6. 中文 https://github.com/kimmosc2/CSAPP 作者摘录了《深入理解计算机系统》这本书的重难点和自己的理解,有助于实战训练。 7. 中文 https://wdxtub.com/categories/CSAPP/ 作者对于《深入理解计算机系统》这本书的解析,建议一边阅读此书,一边阅读此篇笔记当作学习伴侣。 8. 中文 https://sfarl.github.io/ lecture1、2、5、6、8的笔记,内容相对较少,更多地侧重于实战部分。 9. 中文 https://blog.csdn.net/qq_43050258/article/details/129215787 lecture2-5、9-11的笔记,有助于理解课程的深度内容 10. 中文 https://haogroot.com/2020/12/04/csapp-notes/ lecture2、3、7的笔记,包含了课程中的主要内容。 11. 英文 https://learncs.me/cmu/15213 作者整理了每节课的ppt、pdf以及video,对于lab作者也整理了starter code和handcode。 12. 英文 https://github.com/yarkhinephyo/15-213-computer-systems-notes 作者整理了每节课的笔记,既有示例代码也有图表,非常适合英文阅读能力较强的同学。但对于英语阅读能力较弱的同学可能会有些困难。 13. 英文 https://github.com/codeAligned/CMU-15213-Lab 作者提供了lab1-7的代码答案供大家参考。 建议学习路径: 1. 课程导读:首先,你可以浏览https://hackmd.io/@sysprog/SJ7V-qikG?type=view 对CSAPP课程有一个全局的了解。 2. 基础理解:接下来,你可以观看视频https://www.bilibili.com/video/BV1cD4y1D7uR/?vd_source=7d49371993f4cbe15b8e5a740baff40f配合http://doraemonzzz.com/tags/CMU-15-213/ 作者做的1-24lecture的笔记,这些资料按照课程的顺序详解了每一讲的内容,帮助你理解和掌握课程的基本内容。对于lecture1、2、5、6、8的笔记,你可以查看https://sfarl.github.io/ , 对于lecture2-5、9-11的解析,你可以查看https://blog.csdn.net/qq_43050258/article/details/129215787 ,对于lecture2、3、7,你可以查看https://haogroot.com/2020/12/04/csapp-notes/。 3. 深入理解:在理解基本内容后,在做作业之前,可以配合《深入理解计算机系统》这本书以及相关笔记 https://github.com/kimmosc2/CSAPPhttps://www.zhihu.com/column/c_1426312887606755328 以及 https://wdxtub.com/categories/CSAPP/ 来加深每一周内容的理解,并建立对作业方向的基本认知。 4. 实战训练:在理论学习的同时,你需要进行实践训练。可以查阅这些http://doraemonzzz.com/tags/CMU-15-213/ 作者提供的lab解析,并参考https://github.com/topics/csapp-lab?o=desc&s=forks或者https://github.com/codeAligned/CMU-15213-Lab 进行实战操作。 5. 复习和拓展:学习结束后,你可以再次查看之前的资料进行复习,如果英文较好,可以查看 https://learncs.me/cmu/15213https://github.com/yarkhinephyo/15-213-computer-systems-notes进行复习,巩固和提升你的知识。

MIT

CS 6.033: Computer Systems Engineering (CI-M)

资源总结和学习建议: 1. 中文 https://blog.miigon.net/categories/Massachusetts Institute of Technology (MIT)6-033/ 作者更新了课程介绍、课程目标、课程架构以及lec1-12的笔记,但笔记比较简略,可当作重点内容复习。 2. 英文 https://github.com/Slava/6.033-systems-engineering 作者根据网课视频所做笔记,已按lec分类,内容比较详细,推荐一边自学网课一边阅读此笔记。 3. 英文 https://chsu1r.github.io/pdf/6.033_notes.pdf 作者更新了自己随课笔记,已按lec分类,包含从lec2-26的部分。 4. 英文 http://wiki.theplaz.com/Category:6.033 作者分享了自己的手写笔记、final复习资料、以及相关dp和hands on。 5. 英文 https://github.com/chyyuu/Massachusetts Institute of Technology (MIT)-cse-course/tree/master 作者整理了lec笔记、需要阅读的paper以及相关实践练习作业,更新完整。 6. 英文 https://www.scotthyoung.com/Massachusetts Institute of Technology (MIT)/6033-exam.pdf 作者整理了6.033的相关quiz以及exam,并附上正确答案,但没有详细解析。 建议学习路径: 1. 初步了解:首先,可以参考https://blog.miigon.net/categories/Massachusetts Institute of Technology (MIT)6-033/ 来获取一个对课程的整体理解。尽管它的笔记相对简略,但是对于课程的介绍、目标和架构都做了很好的概述。这节课的中文资料相对有限,以下皆为英文资料,对英语能力有一定要求。 2. 深入学习:在对课程有了基础的理解后,可以转向https://github.com/Slava/6.033-systems-engineering。该仓库的作者提供了详细的课程笔记,按照网课视频的顺序整理,推荐大家一边观看课程视频一边参考这些笔记。 3. 进一步学习:完成深入学习后,大家可以使用https://chsu1r.github.io/pdf/6.033_notes.pdf这份pdf笔记作为复习材料,该作者记录了lec2-26的笔记,可以帮助你巩固和回顾知识。 4. 实践和检验:在学习的过程中,大家也可以利用http://wiki.theplaz.com/Category:6.033的内容阅读相关笔记,并进行实践和检验自己的理解。这里提供了作者的手写笔记、final复习资料,以及相关dp和hands on。 5. 复习和巩固:大家也可以在https://github.com/chyyuu/Massachusetts Institute of Technology (MIT)-cse-course/tree/master找到更多的学习资料,包括lec笔记、需要阅读的paper以及相关实践练习作业,来进一步巩固所学知识。 6. 考试准备:最后,在考试复习阶段,大家可以利用https://www.scotthyoung.com/Massachusetts Institute of Technology (MIT)/6033-exam.pdf 提供的相关quiz和exam进行模拟考试,这里提供了正确答案,虽然没有详细解析,但依然是检验学习成果的好方法。

AI/ML/DL入门

UCB

CS 88: Computational Structures in Data Science

2021 Spring的官方网站:https://cs88-website.github.io/sp21/ 往年考题及答案:https://c88c.org/sp21/articles/resources.html

UCB

CS188: Introduction to Artificial Intelligence

资源总结和学习建议: 1. 英文 https://hackmd.io/@matthewtang/188-mt#CS188-Notes-Part-1https://hackmd.io/@matthewtang/188-final 这个网站提供了 UCB CS188 的课程笔记,分为上下两个page,内容包括概念解释、算法描述和示例。学生建议从这里开始 2. 中文 https://gwcs.xyz/2021/02/24/CS188-Home.html 这个网站提供了中文学习资料,包括笔记,project,casestudy等。 3. 英文 https://sniyaz.weebly.com/cs188.html 这个网站提供了课程section部分的的详细笔记。内容包括课程概述、重要概念、示例代码和习题。建议配合资料1的课程笔记学习理解section部分。 4. 中文 https://www.zhihu.com/people/xing-yi-zong/posts 这个知乎主页上的文章主要翻译了课程笔记,不过只更新到第四期。适合中文学习者。 5. 英文 http://aguo.us/cs188/](http://aguo.us/cs188/ 这个网站提供了重点内容的额外资源,可作为最后进行补充 建议学习路径: 1. 基础学习:首先访问英文课程笔记https://hackmd.io/@matthewtang/188-mt#CS188-Notes-Part-1 及第二部分https://hackmd.io/@matthewtang/188-final 。从这里开始,深入学习课程的核心概念、算法描述和示例。这为您提供了一个全面且深入的课程视角。对于那些可能更喜欢中文资料的学生,可以参考https://gwcs.xyz/2021/02/24/CS188-Home.html。该网站包含了笔记、项目和案例研究,以辅助理解。 2. 深入学习:为了深入了解课程的 section 部分,请查看https://sniyaz.weebly.com/cs188.html,它提供了课程 section 的详细笔记,包括课程概述、重要概念、示例代码和习题。建议与第一个英文资源一起使用,以确保对核心内容有全面理解。对于希望进一步用中文进行学习的学生,可以查看https://www.zhihu.com/people/xing-yi-zong/posts。尽管它只更新到了课程的第四部分,但它为中文学习者提供了另一种角度的翻译和解释。 3. 复习扩展:最后,访问http://aguo.us/cs188/](http://aguo.us/cs188/,它为核心内容提供了额外的资源。这些内容适合作为课程的补充,帮助您巩固和扩展所学知识。

UCB

CS189: Introduction to Machine Learning

2021 spring的官方网站:https://people.eecs.berkeley.edu/~jrs/189 2021 spring的lecture note:https://people.eecs.berkeley.edu/~jrs/papers/machlearn.pdf 2020 fall的官方网站:https://www.eecs189.org/
资源总结和学习建议: 1. 英文https://yiddishkop.github.io/DataScience.html#orga69fe86 这个网站提供了课程的详细笔记,包括课程概述、重要概念和示例代码。建议学生从这里开始。 2. 英文https://github.com/csinva/csinva.github.io/blob/master/pres/189/_slides_ml.md 这个 GitHub 仓库包含了课程的幻灯片以及笔记。建议配合资料1 3. 英文 http://alvinwan.com/cs189/](http://alvinwan.com/cs189/ 这个网站提供了课程的学习资料,包括课程概述、教材、作业指导、实验室指导和考试复习资料。这些资料可以帮助新学生更好地学习课程并准备考试4. 英文 https://kelvinlee200113.github.io/notes/189.pdf这个网站提供了课程的详细笔记,内容包括概念解释、算法描述和示例。这些笔记可以作为学习过程中的补充资料。 5. 英文 https://www.quantumcookie.xyz/Opensourced-Study-Notes-Berkeley/CS189/ 这个网站提供了课程的学习笔记和资料,内容包括lec note和额外资料。作者是2022 spring的学生,并提供final review和cheat sheet,这些资料可以作为学习过程中的参考。 6. 英文 https://jamestfang.com/notes](https://jamestfang.com/notes 这个网站包含了作者 James T. Fang 的课程笔记,虽然非常全面,但笔记是手写,理解起来可能有问题,故放在最后。 建议学习路径: 1. 基础理解:首先访问详细笔记https://yiddishkop.github.io/DataScience.html#orga69fe86,包括课程概述、重要概念和示例代码。通过这些资料构建对课程核心内容的初步理解。接着利用https://github.com/csinva/csinva.github.io/blob/master/pres/189/_slides_ml.md中的幻灯片与笔记进行补充学习。这将增强对基础概念的认识和理解。 2. 深入理解:阅读http://alvinwan.com/cs189/,包括课程概述、教材、作业指导、实验室指导和考试复习资料。这一阶段的目的是将理论知识运用于实际操作,并准备考试。接着使用详细笔记 https://kelvinlee200113.github.io/notes/189.pdf进行补充学习。内容包括概念解释、算法描述和示例,有助于进一步加深理解。 3. 考试复习:访问 https://www.quantumcookie.xyz/Opensourced-Study-Notes-Berkeley/CS189/,作者提供了lec note和额外资料,以及final review和cheat sheet。这些资料可作为最终复习阶段的核心参考。最后,大家可以浏览 https://jamestfang.com/notes](https://jamestfang.com/notes。虽然这些笔记是手写的,可能难以理解,但它们仍然提供了一个全面的视角,可能会补充一些遗漏的细节或理解。

Stanford University

CS229: Machine Learning

资源总结和学习建议: 1. 中文 http://blog.showmeai.tech/cs229/ 这是一个cs229的学习资源整理网站,包括速查表,重点笔记,作业解析,课程资料下载,以及双语字幕的网课版本。 2. 中文 https://xxwywzy.github.io/tags/CS229/ 更新至策略梯度的学习笔记。 3. 中文 http://doraemonzzz.com/tags/CS229/ 这个网站里,作者更新了课程笔记以及作业解析,附带图表和公式帮助理解。 4. 中文 https://zhuanlan.zhihu.com/p/302765708 这个知乎专栏的笔记只更新到3.1有监督学习的生成学习算法。 5. 中文 https://blog.csdn.net/Teeyohuang/article/details/80848018 根据吴恩达主讲的课程所记录的笔记,但只更新到lecture9。 6. 中文 https://github.com/cycleuser/Stanford-CS-229-CN 这是课程笔记的中文翻译版本。 7. 中文 https://www.jianshu.com/p/c8bfd293d767 这是一份课程速查笔记 8. 中文 https://www.cnblogs.com/KillerAery/p/14846669.html 这是监督学习部分的笔记 9. 中文 https://cloud.tencent.com/developer/column/88794 课程笔记(需要在此页面搜索全部文章→cs229才可获得作者记录的全部笔记) 10. 中文 https://yaohuacn.com/categories/Machine-Learning/ 公式推算以英文为主,但作者用中文附上重点解析以及讨论部分。 11. 中文 https://gorden5566.com/tags/cs229/ 只更新到“支持向量机”部分 12. 中文 http://www.ai-start.com/ml2014/ 2014年的课程笔记,但更新较为完整。 13. 中文 https://blog.genkun.me/categories/machine-learning/ 作者主要讲解machine learning里的公式推导。 14. 中文 https://yunlongs.cn/tags/#吴恩达Stanford机器学习公开课 这是一份详细,且更新较为完整的笔记。 15. 英文 https://aman.ai/cs229/ 作者对cs229课程的详细笔记,非常详细,如果是英文使用者推荐与网课一同学习。 16. 英文 https://github.com/alvinbhou/Stanford-CS229-Machine-Learning-Notes/blob/master/readme.md 作者对2020 spring课程的手写笔记,如果不喜欢阅读手写笔记,可忽略此篇。 建议学习路径: 1. 开始课程学习:首先,通过http://blog.showmeai.tech/cs229/获取课程的概述和目标,理解机器学习的基本构成以及它在计算机科学中的重要性。在上课的过程中,可以配合https://github.com/cycleuser/Stanford-CS-229-CN 中文翻译版课程笔记。 2. 阅读课程笔记:接下来,你可以依次阅读课程笔记中的各个部分。每个主题都包含了详细的解释和例子,这将有助于你理解和掌握相关知识。建议首选英文笔记 https://aman.ai/cs229/,如果英文阅读能力允许的话,这份笔记非常详尽,适合作为主要的学习材料。如果英文阅读有困难,可以参考其他中文笔记例如http://doraemonzzz.com/tags/CS229/https://yunlongs.cn/tags/#吴恩达Stanford机器学习公开课,以及一些更新不够完整但依旧可以参考的例如https://xxwywzy.github.io/tags/CS229/https://zhuanlan.zhihu.com/p/302765708https://blog.csdn.net/Teeyohuang/article/details/80848018https://www.cnblogs.com/KillerAery/p/14846669.htmlhttps://cloud.tencent.com/developer/column/88794https://gorden5566.com/tags/cs229/ 3. 实践应用:理解了机器学习的基本原理后,尝试完成相关的实践练习和作业,这将帮助你将理论知识转化为实际技能。在这一步骤中,可以使用http://doraemonzzz.com/tags/CS229/http://blog.showmeai.tech/cs229/的作业解析。 4. 深入学习:对于复杂的概念和公式,你可以参考 https://www.jianshu.com/p/c8bfd293d767 这个速查笔记,帮助理解和记忆。如果对公式推导有兴趣,也可以参考 https://blog.genkun.me/categories/machine-learning/https://yaohuacn.com/categories/Machine-Learning/ 5. 复习和深化理解:在完成了课程笔记的阅读和实践应用后,可以通过阅读http://www.ai-start.com/ml2014/ 以及https://github.com/alvinbhou/Stanford-CS229-Machine-Learning-Notes/blob/master/readme.md 这个2020 spring课程的手写笔记进行复习和巩固,深化对机器学习的理解。

Stanford University

CS224w: Machine Learning with Graphs 历年集合http://web.stanford.edu/class/cs224w/

资源总结和学习建议: 1. 中文 https://blog.csdn.net/PolarisRisingWar/article/details/117287320 这篇博客是CS224W 2021 winter的学习笔记,作者主要分享了他的理解和学习经验,更新完整,每一节都有作者根据课程课件所作出的解析,可以帮助你对课程有一个全局的了解,推荐阅读。 2. 中文 https://blog.zepengzhang.com/categories/cs224w/ 这是一份详细的CS224W课程笔记,包括课程介绍,详细的内容概述,和对主要概念的解释,作者更新至lecture17以及colab0-1。 3. 中文 https://github.com/Yasoz/cs224w-zh 是CS224W课程的中文版笔记,对课程的每一讲内容进行详细解析,有助于你理解和掌握课程中的各个主题。其为https://snap-stanford.github.io/cs224w-notes/英文笔记的翻译版本,大家可以根据自己的语言偏好进行选择。 4. 中文 https://yunlongs.cn/tags/#Stanford图机器学习公开课CS224W 作者更新了lecture1-8、10和17的课程笔记。 5. 中文 https://www.zhihu.com/column/c_1351831969219612672 作者的笔记更新到6.2 Message Passing and Node Classification - 三类主要的节点分类算法介绍。 6. 中文 https://www.cnblogs.com/kalicener/category/2053980.html 作者更新了graph介绍以及传统图机器学习方法的笔记。 7. 中文 https://space.bilibili.com/283452529 作者只更新了ch2、ch4、networkX代码实战以及DeepWalk部分。 8. 中文 https://sillywutong.github.io/category/#/graph-based machine learning作者更新了网络聚类之谱分析方法和Graph Neural Network部分的笔记。 9. 中文 https://thinkwee.top/2020/03/30/cs224w/ 作者对于概念和逻辑的推理都非常清晰,即便更新不完整,也推荐在复习阶段使用。 10. 英文 https://gnn-learning.readthedocs.io/en/latest/ 英文笔记,详细解释了课程的各个部分,分类清晰,更新完整。 11. 英文 https://zhangruochi.com/CS224W-Colab-1/2021/01/22/ 作业colab1的解析。 12. 英文 https://github.com/AndrewSpano/Stanford-CS224W-ML-with-Graphs winter2021的作业答案,大家可自行参考。 建议学习路径: 1. 课程导读:首先,你可以阅读https://blog.zepengzhang.com/categories/cs224w/https://blog.csdn.net/PolarisRisingWar/article/details/117287320,这些文章可以让你对CS224W课程有一个全局的了解,知道这个课程会教你什么,你将会从中学到什么。 2. 深入理解:然后,你可以开始阅读 https://yunlongs.cn/tags/#Stanford图机器学习公开课CS224W 学习lecture1-8、10和17部分、 https://www.zhihu.com/column/c_1351831969219612672 学习introduction - 6.2 Message Passing and Node Classification - 三类主要的节点分类算法介绍部分、https://www.cnblogs.com/kalicener/category/2053980.html 学习graph介绍以及传统图机器学习方法、https://space.bilibili.com/283452529 学习ch2、ch4、networkX代码实战以及DeepWalk部分、以及 https://sillywutong.github.io/category/#/graph-based machine learning 学习网络聚类之谱分析方法和Graph Neural Network部分的笔记,它们提供了详细的课程笔记,按照课程的顺序,详解了每一讲的内容。你可以从这些资料中理解和掌握课程的基本内容。 3. 实战训练:接下来,你可以浏览 https://blog.zepengzhang.com/categories/cs224w/ 以及https://zhangruochi.com/CS224W-Colab-1/2021/01/22/ 。这些资源会对作业内容进行详细析,帮助你深入理解课程中的深度内容。通过作业练习,将理论知识转化为实际技能。完成作业后可参考https://github.com/AndrewSpano/Stanford-CS224W-ML-with-Graphs 对比他人答案。 4. 复习和扩展:在完成课程学习后,你可以阅读https://thinkwee.top/2020/03/30/cs224w/ ,来复习和扩展你的知识。同时,如果你能流畅阅读英文资料,你也可以参考https://gnn-learning.readthedocs.io/en/latest/ 进行深度的学习。

Harvard

Data Science: Machine Learning

April 19 – October 18, 2023的官方网站:https://pll.harvard.edu/course/data-science-machine-learning?delta=5

Duke

Introduction to Machine Learning

资源总结和学习建议: 1. 英文 https://github.com/AhmedGharib0014/Programming-Fundamentals-c-course-by-Duke-university 作者整理了课程的相关代码以及作业代码,大家可以按需阅读。 2. 英文 https://github.com/abhinavtembulkar/coursera-intro-to-machine-learning-duke-university week1-6的作业答案,可以参考 建议学习路径: 这节课并没有相关的笔记,所以学习路径应当是跟着网课阅读相关代码https://github.com/AhmedGharib0014/Programming-Fundamentals-c-course-by-Duke-university ,完成作业时参考https://github.com/abhinavtembulkar/coursera-intro-to-machine-learning-duke-university,也可以选择学习其他笔记丰富的machine learning课程例如cs229。

CMU

CS 10-708: Probabilistic Graphical Models

资源总结和学习建议: 1. 中文 https://www.cnblogs.com/leafzs/p/9094003.html Bayesian Networks的笔记 2. 英文 https://sailinglab.github.io/pgm-spring-2019/notes/ 作者根据lecture分类所做的笔记,更新完整,但需要一定程度的英文阅读能力。 3. 英文 http://www.helen-zhou.com/pgm-spring-2019/lectures/ 课程的资源整理网站,但lecture10之后的内容缺乏更新,可作为补充资料使用。 建议学习路径: 1. 课程理解:本节课缺乏丰富的学习笔记,所以大家可以先进入官网https://www.cs.cmu.edu/~epxing/Class/10708-20/lectures.html学习网课、课件以及补充的阅读资料。 2. 补充理解:在学习网课的过程中配合 https://sailinglab.github.io/pgm-spring-2019/notes/此笔记同步学习,由于作者已经按照chapter分类,可以更方便大家一边看lecture一边学习笔记。 3. 复习:最后使用这篇中文笔记复习有关Bayesian Networks的内容https://www.cnblogs.com/leafzs/p/9094003.html,并使用http://www.helen-zhou.com/pgm-spring-2019/lectures/ 再次复习课程内容。

CMU

11-785 Introduction to Deep Learning

资源总结和学习建议: 1. 中文 https://zhuanlan.zhihu.com/p/79142469 lecture1的学习笔记,作者也分享了自己是如何学习这门网课,可做参考。 2. 英文 https://blog.csdn.net/crazy_scott/category_9771476.html 作者用英语摘录了每节课的重要内容,但没有给出太多解析,可以作为复习重点使用。 3. 英文 https://github.com/xdtberkeley/cmu11-485-785 11-485的资料整理github,包含笔记,实例代码和课件。 建议学习路径: 1. 课程学习:阅读https://zhuanlan.zhihu.com/p/79142469 此文章了解其他同学是如何学习,制定自己的学习计划,并阅读lecture1的学习笔记,接着https://github.com/xdtberkeley/cmu11-485-785使用此github配合网课学习使用,并练习homework。 2. 复习:使用此篇https://blog.csdn.net/crazy_scott/category_9771476.html 作为复习,再次浏览整节课的重点内容,查看自己是否有漏洞。

Columbia

COMS W4995 Applied Machine Learning

MIT

CS 6.034: Artificial Intelligence

资源总结和学习建议: 1. 英文 https://www.josehu.com/assets/file/artificial-intelligence.pdf 作者对6.034课程所做的笔记,主要摘抄重点内容以及quiz2-4 SRN. 2. 英文 https://fernandotrujano.com/notes/6.034.pdf 作者主要分享扫描了往年quiz并附上自己的答案,学习完课程后可尝试用quiz检测。 建议学习路径: 1. 本节课没有比较好的中文学习资料,大家还是需要自己学习网课并使用https://www.josehu.com/assets/file/artificial-intelligence.pdf 进行重点内容巩固,最后用https://fernandotrujano.com/notes/6.034.pdf的quiz部分作为检验。对于希望用中文学习的同学,可以选择资料比较齐全的cs188。

MIT

CS 6.036 Introduction to Machine Learning

资源总结和学习建议: 1. 中文 https://www.showmeai.tech/article-detail/353 这是一个6.036的中文资料合集,网站整理了课程视频、课件、作业以及答案。
2. 英文 https://fernandotrujano.com/notes/6.036.pdf 作者更新了完整的手写笔记,笔记按照lec分类,排版清晰字体整洁,即使是手写笔记依旧推荐大家阅读。 3. 英文 https://phillipi.github.io/6.882/2020/notes/6.036_notes.pdf作者在笔记旁做了相关批注,可以帮助大家理解相关概念,并附上hw1-12的解析以及lab10-12、13的内容。 4. 英文 https://www.josehu.com/assets/file/machine-learning.pdf 作者更新了完整笔记,但相对简洁,适合作为重点复习使用。 5. 英文 https://github.com/TangJiahui/6.036_Machine_Learning 作者更新了作业1-12、lab10-11和lab13的代码答案供参考。 6. 英文 https://github.com/elahea2020/6.036 作者提供了作业1-5、8-10和12的代码答案。 建议学习路径: 1. 课程资源获取:首先,可以浏览这个中文网站https://www.showmeai.tech/article-detail/353 获取课程视频、课件、作业及答案。这些资源将为大家的学习提供全面的支持。
2. 基础学习和实践:其次,可以利用https://fernandotrujano.com/notes/6.036.pdf 来一遍学习网课一遍阅读笔记。作者按照课程内容进行了分类,笔记排版清晰,字迹整洁,即使是手写笔记,也能帮助大家更深入地理解课程内容。完成基础学习和实践后,可以阅读该笔记https://phillipi.github.io/6.882/2020/notes/6.036_notes.pdf,其提供了详细的解释和相关批注,以帮助理解相关概念,并且还包含了hw1-12的解析以及lab10-12、13的内容,可供参考和实践。也可以参考英文答案,对于作业1-12、lab10-11和lab13的部分参考https://github.com/TangJiahui/6.036_Machine_Learning,对于作业1-5、8-10和12的部分参考https://github.com/elahea2020/6.036。 3. 复习和巩固:最后,可以使用https://www.josehu.com/assets/file/machine-learning.pdf 进行复习。笔记内容较为简洁,适合用来重点复习和巩固所学知识。

MIT

6.S191: Intro to deep learning

资源总结和学习建议: 1. 中文 https://www.showmeai.tech/article-detail/386 这是一个6.s191资源合集网站,包含课件以及lab1-3的代码。
2. 中文,作者更新了神经网络基础架构https://juejin.cn/post/7089350222937227295、RNN LSTMs循环神经网络https://juejin.cn/post/7090098839150919710、以及CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKShttps://juejin.cn/post/7091196157770072071的笔记。
3. 中文 https://zhuanlan.zhihu.com/p/61902350 作者更新了lec1-9的笔记,相对简洁,适合作为重点复习使用。 4. 中文 https://blog.csdn.net/weixin_44340194/article/details/117225069 作者更新了关于全连接神经网络、循环神经网络、卷积神经网络以及深度生成模型部分的笔记。 5. 英文 https://github.com/dair-ai/ML-Course-Notes 作者更新了Introduction to Deep Learning、RNNs and Transformers、Deep Computer Vision、Deep Generative Modeling、Deep Reinforcement Learning的笔记。
6. 英文 https://github.com/PratikSaha198/My-MIT-6.S191-introtodeeplearing-notes 作者整理了课程笔记以及lab1-3的python示例代码。 7. 英文 https://authurwhywait.github.io/blog/categories/#Youtube_courses 作者更新了Recurrent Neural Networks和Convolutional Neural Networks的笔记。 8. 英文 https://github.com/mfumanelli/handwritten-notes/tree/main RNN-and-transformers的手绘笔记,作者用图表帮助大家理清逻辑关系。
建议学习路径: 1. 课程概览和基础:首先,大家可以从这个中文合集资源网站https://www.showmeai.tech/article-detail/386开始,获取课程概览、课件以及lab1-3的代码。
2. 课程笔记学习:对于整体的课程内容,大家可以阅读以下两个网站的笔记,它们覆盖了课程的主要部分: - 课程整体笔记 https://github.com/PratikSaha198/My-MIT-6.S191-introtodeeplearing-notes - Introduction to Deep Learning、RNNs and Transformers、Deep Computer Vision、Deep Generative Modeling、Deep Reinforcement Learning的笔记https://www.githubs.cn/projects/470962649-ML-Course-Notes - lec1-9的笔记 https://zhuanlan.zhihu.com/p/61902350 - 这个笔记比较简洁,适合作为重点复习使用。 3. 核心概念学习:接着,大家可以通过阅读以下资源来理解和学习深度学习的核心概念: - 神经网络基础架构 https://juejin.cn/post/7089350222937227295
- RNN LSTMs循环神经网络https://juejin.cn/post/7090098839150919710 - CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKShttps://juejin.cn/post/7091196157770072071 - 全连接神经网络、循环神经网络、卷积神经网络以及深度生成模型https://blog.csdn.net/weixin_44340194/article/details/117225069 - Recurrent Neural Networks和Convolutional Neural Networkshttps://authurwhywait.github.io/blog/categories/#Youtube_courses - RNN-and-transformershttps://github.com/mfumanelli/handwritten-notes/tree/main 4. 代码学习和实践:理论学习之后,大家可以尝试自己完成并访问以下链接获取lab1-3的代码答案: - https://www.showmeai.tech/article-detail/386 - https://github.com/PratikSaha198/My-MIT-6.S191-introtodeeplearing-notes

数据结构

UCB

CS 61B: Data Structures

cs61b 官方github:https://github.com/Berkeley-CS61B 2000 spring-2023 spring的合集网站:https://inst.eecs.berkeley.edu/~cs61b/archives.html 2021 spring的官方网站:https://sp21.datastructur.es/ 含课程视频、slides、作业、project 2020 fall的官方网站:https://fa20.datastructur.es/ 含课程视频、slides、作业、以及discussion和lab的相关内容 spring 2021-fall2022的考试讲解视频:https://www.youtube.com/@cs61b/videos 2020 fall-2018 spring的历年考试资料:https://sp21.datastructur.es/resources.html 2020 summer 课程视频:https://www.youtube.com/playlist?list=PLDoI-XvXO0aqgoMQvogzmf7CKiSMSUS3M 2016 spring的官方网站:http://sp16.datastructur.es/ 2014 spring的官方网站:https://people.eecs.berkeley.edu/~jrs/61b/ 含lecture notes、homework、lab(vedio不可用) 2014 课程视频:http://www.infocobuild.com/education/audio-video-courses/computer-science/cs61b-spring2014-berkeley.html
资源总结和学习建议: 1. 中文:https://zhuanlan.zhihu.com/p/434144861 - 知乎专栏文章,作者分享了 CS61B 的学习方法和心得,包括如何利用课程资源进行学习和实践。学生可以先阅读此篇专栏了解课程大致内容,并对课程有所准备。 2. 中文:https://blog.csdn.net/fourier_transformer/category_9856976.html 中文学习者推荐跟着这个博客同步学习,课程笔记更新完整,并包含作者解读。 3. 英文:https://github.com/simonguozirui/CS61B-Notes GitHub 仓库,提供了详细的 CS61B 课程笔记,包括概念讲解和代码示例。英文学习者推荐从这里开始。 4. 英文:http://mschuldt.github.io/cs61b_lecture_notes/ 这个网站提供了 CS61B 的课程讲义,包括课程内容的详细讲解和示例代码。这篇的课程笔记比3更详细,建议使用作为3的补充,协同阅读。 5. 英文:https://notes.bencuan.me/cs61b/ 这是一个在线教程,提供了关于 CS61B 的全面指南,包括概念讲解、示例代码和练习。特点是含有图表,更好理解,建议阅读完3,4的课程笔记,使用此教程复习。 6. 中文:https://zhuanlan.zhihu.com/p/547610778 + https://zhuanlan.zhihu.com/p/551577260 上下两篇知乎专栏,讲解了每个chapter的重点内容,但不够完整,故放在最后,可补充阅读。 7.英文:https://github.com/zjsyhjh/ucb-cs61b 作业、lab和project的答案代码,可供参考。 8.英文:https://github.com/Berkeley-CS61B/skeleton-sp21 spring 2021的lab1-8已经project0-3代码答案。 9.英文:https://github.com/Berkeley-CS61B/lectureCode-sp21 spring 2021的lab1-11的代码答案。 建议学习路径: 1.课程概览与心得分享:先阅读https://zhuanlan.zhihu.com/p/434144861,了解作者分享的CS61B学习方法和心得,对课程有初步的认知和准备。 2.基础学习:对于中文学习者,跟随https://blog.csdn.net/fourier_transformer/category_9856976.html 同步学习,课程笔记更新完整,并包含作者解读。对于英文学习者,从https://github.com/simonguozirui/CS61B-Notes开始,提供了详细的CS61B课程笔记,包括概念讲解和代码示例。利用http://mschuldt.github.io/cs61b_lecture_notes/ 作为第3步的补充,包括更详细的课程讲解和示例代码,协同阅读。 3.实践巩固:阅读完课程笔记后,先自己完成作业,并参考https://github.com/zjsyhjh/ucb-cs61b。对于lab1-8已经project0-3,阅读https://github.com/Berkeley-CS61B/skeleton-sp21,对于lab1-11,阅读https://github.com/Berkeley-CS61B/lectureCode-sp21。之后使用https://notes.bencuan.me/cs61b/ 复习,内容包括图表,有助于更好的理解和掌握。上下两篇知乎专栏,https://zhuanlan.zhihu.com/p/547610778https://zhuanlan.zhihu.com/p/551577260,讲解每个chapter的重点内容。虽不够完整,但可以作为补充阅读,巩固学习效果。

UCB

CS 61C: Machine Structures

2004 spring-2023 summer的合集网站:https://inst.eecs.berkeley.edu/~cs61c/archives.html 2020 fall的官方网站:https://inst.eecs.berkeley.edu/~cs61c/fa20/#by-week 含课程sldies、lab、project,但课程视频与作业链接不可用 2020 summer的官方网站:https://inst.eecs.berkeley.edu/~cs61c/su20/ 课程视频链接可用,但作业仍然不可用
资源总结和学习建议: 1. 中文 https://zhuanlan.zhihu.com/p/369585201 这是篇知乎专栏文章,作者主要分享了学习 CS61C 的心得和方法,以及如何利用课程资源进行学习和实践。篇幅不长,建议先阅读,大致了解课程内容以及学习方法。 2. 英文 https://hackmd.io/@matthewtang/61c-mt#CS-61C-Notes 这篇是在线的 CS61C 课程笔记,包括课程内容的详细讲解,示例代码,以及作者的学习心得。英文学习者应该从这里开始阅读。 3. 英文 https://anmolparande.com/resources/berkeley/cs61c-notes.pdf 英文学习者推荐使用此篇配合网课使用,这是一份 CS61C 课程的详细笔记,PDF格式,涵盖了课程的主要内容,包括计算机组成、汇编语言、C 语言和计算机系统等。 4. 英文 https://jamestfang.com/notes 这是一个包含多门课程笔记的网站,其中包括 CS61C 的笔记,涵盖了课程的主要内容,如计算机组成、汇编语言、C 语言和计算机系统等。比起资料3,这篇更详细,按照不同topic分成不同的pdf文件,英语学习者可配合资料2,3使用。 5. 英文 https://github.com/PKUFlyingPig/CS61C-summer20 这个 GitHub主要包含了 CS61C 2020 年夏季课程的课件、discussion,lab和project资料。完成学习之后可以使用此篇作为作业补充。 建议学习路径: 1.课程梗概与心得分享:先阅读 https://zhuanlan.zhihu.com/p/369585201,了解学习CS61C的心得和方法,对课程内容以及学习方法有个大致了解。 2.基础学习:开始阅读https://hackmd.io/@matthewtang/61c-mt#CS-61C-Notes ,包括详细讲解、示例代码和学习心得,用以构建扎实的基础。阅读https://anmolparande.com/resources/berkeley/cs61c-notes.pdf,进行深入学习,内容涵盖计算机组成、汇编语言、C语言和计算机系统等,与先前资料互补。 3.深入理解:访问 https://jamestfang.com/notes,进行多角度理解与详细学习,内容涵盖课程的主要内容,更详细地按不同topic分成不同的pdf文件,加深理解。 4.实践练习:使用https://github.com/PKUFlyingPig/CS61C-summer20,包括课件、discussion、lab和project资料,进行实际操作和补充练习,增强实践能力。

算法

UCB

CS 170: Efficient Algorithms and Intractable Problems

2023 Fall的官方网站:https://cs170.org/ 含课程视频、lecture notes(教授手写)、阅读材料、作业及答案 1999 Spring-2022 Spring的合集网站:https://inst.eecs.berkeley.edu/~cs170/archives.html 2022 Fall的课程视频:https://www.youtube.com/playlist?list=PLnocShPlK-Ft-o7NInBDw18be86dNaxlT 2020 Spring的课程视频(中字):https://www.bilibili.com/video/BV1BU4y1b7RK/?vd_source=ae6d32576bd967ff6460c60b193ff3ae 2018 Fall的官方网站:https://inst.eecs.berkeley.edu/~cs170/fa18/ 含discussion资料,作业及答案 往年考题:https://inst.eecs.berkeley.edu/~cs170/fa18/index.html#resources
资源总结和学习建议: 1. 英文 https://jamestfang.com/notes 这个网站包含了作者 James T. Fang 的课程笔记,涵盖了多个计算机科学课程,包括 UCB 的 CS61A、CS61B、CS61C、CS70 等。笔记内容详细,覆盖了课程的重要概念,对新学生来说是一个很好的学习资源。可以从61A开始学习,慢慢渐进到CS170。 2. 中文 https://doraemonzzz.com/tags/CS170/ 这个网站主要提供了课程相关的笔记、作业和解答等资料。虽然专注于 CS170,但对于新学生学习算法和相关课程也是很有帮助的。 3.英文 https://github.com/PKUFlyingPig/UCB-CS170 作者整理了阅读材料、section资料以及作业解答 建议学习路径: 1. 基础学习:首先学习网课并配合阅读课程笔记https://jamestfang.com/notes。接着访问https://doraemonzzz.com/tags/CS170/,浏览课程笔记、作业和解答等资料,了解算法设计和理论基础。 2. 实践巩固:结合https://github.com/PKUFlyingPig/UCB-CS170 ,查看阅读材料、section资料和作业解答,进一步巩固和深入学习算法领域知识。

Princeton

Coursera: Algorithms I & II

资源总结和学习建议: 1. 中文 https://www.1point3acres.com/bbs/thread-424070-1-1.html 作者介绍了自己的背景、课程的内容、难度以及作者的感想,并给出了一些学习建议,大家可以在上课前阅读好制定自己的学习计划。 2. 中文 https://www.ucloud.cn/yun/65984.html 作者记录了自己学习课程的过程,主要分享每一节课的内容以及作者自己是如何攻克难点。 3. 中文 https://github.com/mingyueanyao/algorithms-princeton-coursera 作者给出了每节课的笔记以及project解析,笔记详实,project解析部分会分析问题,推荐阅读。 4. 中文,这一系列的文章提供了课程的课程笔记和习题解答,为方便大家查阅,已按照顺序整理在下面:课程笔记week1https://blog.csdn.net/cary_leo/article/details/105742898课程笔记week2https://blog.csdn.net/cary_leo/article/details/105742941课程笔记week3https://blog.csdn.net/cary_leo/article/details/105742965课程笔记week4https://blog.csdn.net/cary_leo/article/details/105760740课程笔记week5https://blog.csdn.net/cary_leo/article/details/105813559课程笔记week6https://blog.csdn.net/cary_leo/article/details/105813605课程笔记week7https://blog.csdn.net/cary_leo/article/details/105829503课程笔记week8https://blog.csdn.net/cary_leo/article/details/105829523课程笔记week9https://blog.csdn.net/cary_leo/article/details/105852763课程笔记week10https://blog.csdn.net/cary_leo/article/details/105852767课程笔记week11https://blog.csdn.net/cary_leo/article/details/105875527课程笔记week12https://blog.csdn.net/cary_leo/article/details/105875537习题解答week1https://blog.csdn.net/cary_leo/article/details/105742992习题解答week2https://blog.csdn.net/cary_leo/article/details/105743016习题解答week3https://blog.csdn.net/cary_leo/article/details/105760702习题解答week4https://blog.csdn.net/cary_leo/article/details/105760744习题解答week5https://blog.csdn.net/cary_leo/article/details/105813616习题解答week6https://blog.csdn.net/cary_leo/article/details/105813637习题解答week7https://blog.csdn.net/cary_leo/article/details/105829559习题解答week8https://blog.csdn.net/cary_leo/article/details/105829566习题解答week9https://blog.csdn.net/cary_leo/article/details/105852772习题解答week10https://blog.csdn.net/cary_leo/article/details/105852779习题解答week11https://blog.csdn.net/cary_leo/article/details/105875734习题解答week12https://blog.csdn.net/cary_leo/article/details/105875743 5. 中文 https://juejin.cn/post/6844904051105071117 作者只更新了算法课的第一节笔记,可供参考。 6. 中文 https://www.zhihu.com/column/c_1381740955981287424 作者记录了part1部分week1-week2的笔记,根据课件给出了自己的理解。 7. 中文,作者更新了四篇笔记,主要覆盖Algorithms I的内容。part1https://thisisxxz.com/2023/06/16/algo-princeton-p1/ part2https://thisisxxz.com/2023/06/18/algo-princeton-p2/ part3https://thisisxxz.com/2023/06/20/algo-princeton-p3/ part4https://thisisxxz.com/2023/06/23/algo-princeton-p4/ 8. 中文 https://zhuanlan.zhihu.com/p/236950239 作者总结了每节课的project内容,并附上了课程project的github链接给大家作为参考。 9. 英文 https://medium.com/a-layman/algorithms-part-1-course-from-princeton-union-find-and-week-1-assignment-percolation-cea94eb08d0a 作者更新了Algorithm-I-week1-5的笔记,附有实例代码和图表帮助大家理解。 10. 英文 https://github.com/KarahanS/Coursera-Princeton-Algorithm-I-Projects Algorithm-I-week1-5的project的解析以及答案,可供参考。 11. 英文 https://github.com/KarahanS/Coursera-Princeton-Algorithm-II-Projects Algorithm-II-week1-5的project的解析以及答案,可供参考。 12. 英文 https://github.com/PKUFlyingPig/Princeton-Algorithm 作者同样给出十个project的答案,并另外给出每个project的小tips,可参考。 13. 英文 https://s7oev.com/blog/2020/05/24/my-review-of-princetons-algorithms 作者记录自己是如何完成十个project,做project遇到困难时可以阅读参考。 建议学习路径: 1. 了解课程和制定学习计划:首先阅读来自https://www.1point3acres.com/bbs/thread-424070-1-1.html 的文章,了解课程的内容、难度和作者的感想,并根据这些信息制定自己的学习计划。 2. 基础理解:在学习网课的过程中,可以参考https://github.com/mingyueanyao/algorithms-princeton-coursera阅读每节课的笔记部分,以及资料4中一系列的csdn文章week1https://blog.csdn.net/cary_leo/article/details/105742898课程笔记week2https://blog.csdn.net/cary_leo/article/details/105742941课程笔记week3https://blog.csdn.net/cary_leo/article/details/105742965课程笔记week4https://blog.csdn.net/cary_leo/article/details/105760740课程笔记week5https://blog.csdn.net/cary_leo/article/details/105813559课程笔记week6https://blog.csdn.net/cary_leo/article/details/105813605课程笔记week7https://blog.csdn.net/cary_leo/article/details/105829503课程笔记week8https://blog.csdn.net/cary_leo/article/details/105829523课程笔记week9https://blog.csdn.net/cary_leo/article/details/105852763课程笔记week10https://blog.csdn.net/cary_leo/article/details/105852767课程笔记week11https://blog.csdn.net/cary_leo/article/details/105875527课程笔记week12https://blog.csdn.net/cary_leo/article/details/105875537。 3. 跟随课程并解决难点:在学习课程的过程中,可以参考来自https://www.ucloud.cn/yun/65984.html的文章,分享了每节课的内容以及作者是如何攻克难点的。 4. 补充理解:以下的笔记不够完整,可在需要时参阅:第一节笔记https://juejin.cn/post/6844904051105071117、week1-2笔记https://www.zhihu.com/column/c_1381740955981287424 、资料7中thisisxxz的Algorithms I笔记part1https://thisisxxz.com/2023/06/16/algo-princeton-p1/ part2https://thisisxxz.com/2023/06/18/algo-princeton-p2/ part3https://thisisxxz.com/2023/06/20/algo-princeton-p3/ part4https://thisisxxz.com/2023/06/23/algo-princeton-p4/ 以及Algorithm-I-week1-5的英语笔记https://medium.com/a-layman/algorithms-part-1-course-from-princeton-union-find-and-week-1-assignment-percolation-cea94eb08d0a 5. 项目内容总结和参考:每节课后,可以参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/236950239的总结,了解每节课的项目内容,并查阅课程项目的Github链接。 6. 项目解析:可先尝试自己完成project,在遇到困难时先阅读https://s7oev.com/blog/2020/05/24/my-review-of-princetons-algorithms 或者 https://github.com/PKUFlyingPig/Princeton-Algorithm查阅小tips,看自己是否能够独立完成。如若不行,可进一步参考https://github.com/mingyueanyao/algorithms-princeton-coursera项目解析、习题解答week1https://blog.csdn.net/cary_leo/article/details/105742992习题解答week2https://blog.csdn.net/cary_leo/article/details/105743016习题解答week3https://blog.csdn.net/cary_leo/article/details/105760702习题解答week4https://blog.csdn.net/cary_leo/article/details/105760744习题解答week5https://blog.csdn.net/cary_leo/article/details/105813616习题解答week6https://blog.csdn.net/cary_leo/article/details/105813637习题解答week7https://blog.csdn.net/cary_leo/article/details/105829559习题解答week8https://blog.csdn.net/cary_leo/article/details/105829566习题解答week9https://blog.csdn.net/cary_leo/article/details/105852772习题解答week10https://blog.csdn.net/cary_leo/article/details/105852779习题解答week11https://blog.csdn.net/cary_leo/article/details/105875734习题解答week12https://blog.csdn.net/cary_leo/article/details/105875743,这将有助于理解和实践课程内容。 7. 项目答案和解析:最后可参考https://github.com/KarahanS/Coursera-Princeton-Algorithm-I-Projectshttps://github.com/KarahanS/Coursera-Princeton-Algorithm-II-Projects上的答案,可以在完成项目时进行参考。

Princeton

COS 226 Algorithms

资源总结和学习建议: 1. 英文 https://www.jianshu.com/nb/38792095 作者按照每周的课程整理了week1-12的学习笔记,更新完整,配合课件给出自己的简单解释。 2. 英文 https://github.com/RyanAlbertson/COS226_Princeton_University 作者给出了assignment1-7的介绍、所涉及的数据结构算法以及具体的实现代码供大家参考。 3. 英文 https://github.com/yixuaz/algorithm4-princeton-cos226 作者按照每周的课程制作了相关的练习题,并附有class给大家测试正误。 4. 英文 https://github.com/Maecenas/Algorithms-algs4-cos226-Princeton-Coursera/tree/master 作者提供了assignment1-9的答案,每个都过了全部的test。 建议学习路径: 1. 了解课程和制定学习计划:由于这节课只有英文资料,不想用全英文学习也可以选择类似的Princeton的Coursera: Algorithms I & II和UCB的cs61b,中文学习资料更多。 2. 跟随课程:在学习每周的视频的同时配合https://www.jianshu.com/nb/38792095笔记进行深入理解。 3. 作业练习:每节课学习结束可用assignment进行练习,自己先尝试独立完成,如有困难再参考答案https://github.com/RyanAlbertson/COS226_Princeton_University,或者https://github.com/Maecenas/Algorithms-algs4-cos226-Princeton-Coursera/tree/master 的答案代码 4. 课外复习:整节课学习结束后,使用课外练习quizhttps://github.com/yixuaz/algorithm4-princeton-cos226再次检测漏洞,并再次复习不同的数据结构和算法。

MIT

CS 6.006: Introduction to Algorithms

资源总结和学习建议: 1. 中文 https://iamernie8199.blogspot.com/search/label/Massachusetts Institute of Technology (MIT) 作者使用fall2011的课程版本,并更新了lec1-7的内容。使用新课程版本的同学也可以根据文章标题的算法数据结构来阅读自己需要的内容。 2. 中文 https://zhuanlan.zhihu.com/p/403851003 作者更新了6.006的相关学习资料以及Introduction to Algorithms Third Edition的1-2章笔记内容。 3. 中文 https://zhang-tianxu.github.io/chinese/categories/算法/作者更新了lec1和3-4的笔记,内含有实例代码以及相关图解。 4. 中文 https://zhenghe.gitbook.io/open-courses/Massachusetts Institute of Technology (MIT)-6.006/sequence-and-set-interface 作者根据不同的算法和数据结构做了分类,由于笔记不按照lec分类,建议大家作为复习使用。 5. 英文 https://fernandotrujano.com/notes/6.006.pdf 作者手写记录了课程的完整笔记,比起大多数中文笔记只更新了部分内容,这篇笔记相对完整,但由于是英文手写,对读者的阅读能力有一定要求,大家按自己需求选择。 建议学习路径: 1. 初步了解:可以先参考https://iamernie8199.blogspot.com/search/label/Massachusetts Institute of Technology (MIT),尽管这个博客基于的是fall2011版本的课程,但它涵盖了lec1-7的内容,而且文章是根据算法和数据结构的标题进行分类的,对于初步了解课程内容非常有帮助。 2. 课程学习:在大致了解课程内容后,可以通过https://zhuanlan.zhihu.com/p/403851003进行系统性的学习,这个专栏更新了6.006的相关学习资料以及“Introduction to Algorithms Third Edition”的1-2章的笔记内容。在理解了每节课的主要内容后,可以参考 https://zhang-tianxu.github.io/chinese/categories/算法/ 学习lec1和3-4的内容,作者根据不同的主题做了详细解析,包括实例代码和相关图解。 3. 复习和进阶学习:整体学习一遍后,大家可以参考https://zhenghe.gitbook.io/open-courses/Massachusetts Institute of Technology (MIT)-6.006/sequence-and-set-interface进行复习,作者根据不同的算法和数据结构进行了分类,可以帮助巩固所学的知识。 4. 进阶学习:对于想要深入学习的同学,可以参考https://fernandotrujano.com/notes/6.006.pdf,这是一份完整的课程笔记,虽然是英文手写,但非常详细,可以为大家的深入学习提供良好的参考。

MIT

CS 6.046: Design and Analysis of Algorithms

资源总结和学习建议: 1. 中文 https://www.showmeai.tech/article-detail/363 这是一个6.046j的中文资料合集,网站整理了课程视频、课件、作业答案以及算法代码实现。 2. 中文 https://neth-lab.netlify.app/allprojects/algorithm_introduction/ 作者整理了讲义以及作业测试题集,并附上lec1-3的笔记。 3. 中文 https://blog.csdn.net/m0_45338067/article/details/108538549 作者整理了数据结构意外的算法课内容,已按照标题分类,大家可以根据需求阅读。 4. 英文 https://github.com/diego-escobedo/6.046 作者更新了lec1-13的手写笔记以及problem set1-9的解析。 5. 英文 http://wiki.theplaz.com/Category:6.046 作者更新了课程笔记、final复习以及相关cheatsheet。 6.英文 https://github.com/harshvardhanraju/Design_and_analysis_of_algorithms spring 2015的作业代码,可供参考。 建议学习路径: 1. 课程资源获取:首先,可以浏览https://www.showmeai.tech/article-detail/363获取课程视频、课件、作业答案以及算法代码实现,这些资源非常完整,推荐一开始跟随网课使用。 2. 基础学习:然后,可以利用https://github.com/diego-escobedo/6.046来进行深入学习。这份笔记包含了lec1-13的手写笔记以及problem set1-9的解析,将有助于大家理解和掌握课程内容。你可以参照https://neth-lab.netlify.app/allprojects/algorithm_introduction/上的讲义和作业测试题集进行学习。这里也提供了lec1-3的笔记,对你开始学习有所帮助。 3. 进阶学习:完成基础学习后,大家可以通过阅读这个博客https://blog.csdn.net/m0_45338067/article/details/108538549来获取关于数据结构之外的算法课内容。这篇博文已按照标题分类,大家可以根据自己的需求选择阅读的内容。也可以阅读https://neth-lab.netlify.app/allprojects/algorithm_introduction/ 学习lec1-3的内容。 4. 实践练习:大家可以参照这个网站https://neth-lab.netlify.app/allprojects/algorithm_introduction/的讲义和作业测试题集进行学习,并尝试自己完成problem set,有困难时阅读相关题解https://github.com/diego-escobedo/6.046 。对于使用spring 2015内容学习的同学,可以参考https://github.com/harshvardhanraju/Design_and_analysis_of_algorithms。 5. 复习和巩固:在学习结束后,大家可以使用http://wiki.theplaz.com/Category:6.046提供的课程笔记、final复习以及相关cheatsheet进行复习和巩固。

操作系统

UCB

CS162: Operating System

2001 Spring-2023 Fall的合集网站:https://inst.eecs.berkeley.edu/~cs162/archives.html Fall 2021的官方网站:https://inst.eecs.berkeley.edu/~cs162/fa21/
资源总结和学习建议: 1. 中文 https://zhenghe.gitbook.io/open-courses/ucb-cs162/os-intro 这个 Gitbook 提供了课程的详细笔记,包括课程概述、重要概念和示例代码。排版美观,概念解释清晰有逻辑,并附带例子。建议首先阅读此篇。 2. 英文 https://jamestfang.com/notes 这个网站包含了作者 James T. Fang 的课程笔记,笔记相对资料3更详细,附带图表及实例代码,推荐优先阅读。 3. 英文 https://jshen13.github.io/notes/sp21/cs162_notes.pdf 这个网站提供了课程的英文pdf笔记,内容包括概念解释、图标、算法描述和示例。内容完整详,但解释不够深入。 4. 英文 https://github.com/cuttlewig/cs162-notes 这个 GitHub 仓库提供了课程的fall2010和fall2011的discussion笔记,涵盖了操作系统的重要概念和实际应用。学生可在学习完课程笔记后用discussion进行巩固 5. https://jonmurata.me/CS162_Su19/ 这个网站提供了课程2019summer的section笔记,作者是cs162的TA。 6. 英文 https://github.com/thinkhy/CS162 这个 GitHub 仓库包含了课程的project和作业资料,完成作业时可作为参考。 7. 英文https://www.usuallypragmatic.com/projects/Course-Notes----UC-Berkeley-CS-162---Operating-Systems.html 这个网站包含了课程的学习笔记,重点介绍了操作系统的基本概念。但笔记是手写,阅读起来可能有难度。 建议学习路径: 1.基础学习:对于中文学习者,访问https://zhenghe.gitbook.io/open-courses/ucb-cs162/os-intro ,阅读课程概述、重要概念和示例代码,建立基础概念。对于英文学习者,浏览https://jamestfang.com/notes ,利用图表及实例代码深入理解操作系统原理。查看https://jshen13.github.io/notes/sp21/cs162_notes.pdf 作为课程笔记补充,与前面的资料互相印证,补充遗漏内容。也可选阅读https://www.usuallypragmatic.com/projects/Course-Notes----UC-Berkeley-CS-162---Operating-Systems.html ,如果对手写笔记无障碍,可用以进一步了解操作系统的基本概念。 2.实践训练:查阅https://github.com/cuttlewig/cs162-notes ,学习 fall2010 和 fall2011 的 discussion 笔记,通过讨论课资料巩固理论知识。也可访问https://jonmurata.me/CS162_Su19/,学习2019summer的section笔记,了解教师的讲解和辅导方法。最后探索https://github.com/thinkhy/CS162 ,参考课程的project和作业资料,动手实践操作系统的相关项目。

MIT

CS 6.S081: Operating System Engineering

资源总结和学习建议: 1. 中文 https://github.com/duguosheng/6.S081-All-in-one 作者主要翻译了课程文档资料,并分享课程笔记及实验记录,非常推荐给英文有限的同学。 2. 中文 https://mit-public-courses-cn-translatio.gitbook.io/mit6-s081/ 作者为6.S081创建了一本gitbook,尽管某些章节并没有给出具体的内容,但大致尽量翻译还原了课程的内容,可以配合网课阅读此gitbook.
3. 中文 https://blog.csdn.net/lostunravel/category_11370515.html 作者更新了lecture1-23的笔记,作者笔记非常详细配合图表以及实例代码,推荐一边学习网课一边阅读此笔记。 4. 中文 https://fanxiao.tech/posts/2021-03-02-mit-6s081-notes/这篇笔记也非常完整,示例代码更多,也是按照lecture分类,可以配合前一篇一同阅读。
5. 中文 https://www.zhihu.com/column/c_1598461753339101184 作者更新了lecture1、3-6、8的笔记,更新的部分解释比较详细,但更新不完整,也可继续关注此专栏的后续更新。 6. 中文 https://ttzytt.com/2022/07/xv6_note/ 作者主要分享页表、陷入、中断和线程调度的笔记。 7. 中文 https://juejin.cn/column/7006016367988047909 作者整理了lab指南和1-10的详细笔记,建议大家先阅读指南了解lab内容、难度以及需要时间,再自己尝试完成,有困难时参考笔记。 8. 中文 https://zhuanlan.zhihu.com/p/464386728 在阅读完lab指南后,可阅读此篇搭建lab的环境,作者为mac pro m1芯片,使用mac的同学可以参考。 9. 中文 http://doraemonzzz.com/tags/6-S081/作者更新了lab1-6的笔记,环境使用wsl2 + ubuntu20.04。 10. 中文 https://blog.csdn.net/u013577996/article/details/108679997 作者提供实验环境搭建以及lab1-11的具体实现笔记,作者使用阿里云的ecs作为linux系统并用qemu加载,使用linux的同学可做参考。 11. 中文 https://blog.rayzhang.top/tags/MIT-6-S081/ 作者更新了lab的完整笔记并按标题分类,使用arch-lunux作为环境,感兴趣的同学可以阅读此篇。
12. 中文 https://ttzytt.com/categories/实验记录/ 作者分享了lab1-lab11的实验记录,一般会先介绍实验的要求,实现思路以及具体代码。 13. 中文 https://zhangjk98.xyz/tags/6-S081/ 作者更新了一部分lab的笔记,不如前两篇详细,但可作为补充观看,主要提供lab util、syscall、page table、traps、filesystem、copy on write、multithreading、networking的笔记。 14. 中文 https://xiaotaoguo.com/p/6-s081-1/ lab1的详细笔记,作者先梳理逻辑再给出代码,由于作者的注释相当详细,可以更好的帮助大家理解代码,所以推荐阅读此篇来完成lab1的内容。 15.中文 https://github.com/PKUFlyingPig/MIT6.S081-2020fall 作者更新了自己写的lab报告,更新内容完整。 15. 英文 https://learncs.me/mit/6.s081 6.S081的资源整理网站。
建议学习路径: 1. 了解课程并制定学习计划:参考https://learncs.me/mit/6.s081此网站,了解课程的相关资源,并制定适合自己的学习计划。
2. 基础学习:首先,可以从课程的笔记开始,理解6.S081的核心概念。可以先阅读翻译版的课程文档资料,并分享课程笔记及实验记录https://github.com/duguosheng/6.S081-All-in-one,在学习网课的过程中阅读此gitbookhttps://mit-public-courses-cn-translatio.gitbook.io/mit6-s081/、或根据每一节的lecture阅读https://blog.csdn.net/lostunravel/category_11370515.htmlhttps://fanxiao.tech/posts/2021-03-02-mit-6s081-notes/、对于lecture1、3-6、8的笔记阅读https://www.zhihu.com/column/c_1598461753339101184、对于页表、陷入、中断和线程调度的笔记阅读https://ttzytt.com/2022/07/xv6_note/
3. 实践阶段:在理解了基本概念后,先阅读lab指南https://juejin.cn/column/7006016367988047909了解lab内容、难度以及需要时间,再开始尝试自己实现实验。如果有困难,可以通过看别人的学习笔记,获取更多的实践经验和实现细节。比如lab1-10的笔记https://juejin.cn/column/7006016367988047909https://github.com/PKUFlyingPig/MIT6.S081-2020fall 、lab1-lab11的实验记录https://ttzytt.com/categories/实验记录/ 、使用mac pro m1芯片的同学可以参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/464386728、使用wsl2 + ubuntu20.04的同学可以参考http://doraemonzzz.com/tags/6-S081/、使用阿里云的ecs作为linux系统并用qemu加载可以参考https://blog.csdn.net/u013577996/article/details/108679997、使用arch-lunux可以参考https://blog.rayzhang.top/tags/MIT-6-S081/。对于lab util、syscall、page table、traps、filesystem、copy on write、multithreading、networking的笔记,可阅读https://zhangjk98.xyz/tags/6-S081/作为补充,对于lab1可以阅读https://xiaotaoguo.com/p/6-s081-1/作为补充。

数据库

UCB

CS186: Introduction to Database System

资源总结和学习建议: 1. 中文 https://zhuanlan.zhihu.com/p/504749706 这篇知乎专栏文章主要提供2022Spring的笔记,作者配合课程课件,图表,实例代码详细解释重点概念。中文使用者推荐以这篇笔记为起点开始学习。 2. 英文 https://jamestfang.com/notes 这个网站包含了作者 James T. Fang 的课程笔记,主要是根据课程内容做重点摘录总结,建议一边上课一边阅读笔记,查漏补缺。 3. 英文 https://notes.bencuan.me/cs186/ 这个网站提供的笔记包括课程概述、重要概念和示例代码。作者的解释比起资料2更加深入并容易理解,上完课后可阅读此篇进行进一步理解,作者还提供了练习题可作为复习使用。 4. 英文 https://github.com/berkeley-cs186/project-gitbook 这个 GitHub 仓库包含了 课程项目的内容,提供了关于数据库系统实现的详细指导。在学习了数据库系统的基本概念之后,学生可以通过这个资源学习实际应用。 5. 英文 https://cs186.fandom.com/wiki/Joins 这个 Fandom 网站提供了关于数据库连接(Joins)的详细解释和示例,是 CS186 课程学习过程中的一个补充资源。 6. 中文 https://zhuanlan.zhihu.com/p/498160178 这篇知乎专栏文章主要总结了课程里sql的重点语法指令,是database学习中的重要cheatsheet。 7.英文 https://github.com/PKUFlyingPig/CS186 作者更新了2021 Spring的discussion、考试准备、笔记以及课件的资料。 建议学习路径: 1.基础学习:对于中文学习者,访问https://zhuanlan.zhihu.com/p/504749706 阅读 2022 Spring 的笔记,通过图表、实例代码详细解释重点概念。以中文解释为基础,建立初步理解。同时,浏览 https://jamestfang.com/notes 一边上课一边阅读笔记,弥补可能的遗漏和不理解。访问https://zhuanlan.zhihu.com/p/498160178 ,学习 SQL 的重点语法指令,作为数据库学习的重要参考。 2.深入学习:上完课后访问https://notes.bencuan.me/cs186/进行进一步理解,作者提供了更深入的解释和练习题,有助于巩固和加深理解。查阅https://cs186.fandom.com/wiki/Joins ,学习数据库连接(Joins)的详细解释和示例,弥补课程可能缺失的具体内容。访问https://github.com/PKUFlyingPig/CS186 ,浏览 2021 Spring 的 discussion、考试准备、笔记及课件资料,为课堂讨论和期末考试做准备。 3.项目实践:访问https://github.com/berkeley-cs186/project-gitbook ,学习数据库系统实现的详细指导。在学习了数据库系统的基本概念之后,通过项目实际操作练习和巩固所学知识。

CMU

CS 15-445: Database Systems

资源总结和学习建议: 1. 中文 https://zhuanlan.zhihu.com/p/405828728 网课的中文翻译版,有需要者可以看这个版本。 2. 中文 https://www.bilibili.com/video/BV1bQ4y1Y7iT/?spm_id_from=333.788&vd_source=7d49371993f4cbe15b8e5a740baff40f 这系列视频为网课的中文讲解版,视频形式易于理解,讲解详细,是理解课程内容的好工具。但视频内容可能需要花费较长时间去理解和消化,而且没有配套的练习题。 3. 中文 https://zhenghe.gitbook.io/open-courses/cmu-15-445-645-database-systems/relational-data-model 作者的笔记非常详细,按照主题分类,方便检索。内容清晰好理解,并附上自己对课件的解析,推荐阅读。 4. 中文 https://www.zhihu.com/column/c_1470863887393988608 作者根据lecture做的笔记,非常详细,更新完整,可与网课配合使用。 5. 中文 https://vgalaxy.work/posts/cmu-db-note/ 作者根据lecture详细记录了自己的学习过程,以及课堂练习题,并附上相关的课外资源供大家进一步查阅深入学习。
6. 中文 https://www.jianshu.com/nb/36265841 作者提供了完整的笔记和project解析,并另附复习篇帮助大家巩固重点内容。 7. 中文 https://gaozhiyuan.net/series/cmu-database-systems-notes 作者根据主题分类,每一节都是作者自己对于课程内容的解析,逻辑清晰。 8. 中文 https://space.bilibili.com/3997600/article 作者的笔记更新完整,主要是进一步解析课件。 9. 中文 https://zhuanlan.zhihu.com/p/445278504 作者提供了lecture3-7的笔记,根据课程的课件提供了自己的中文解释,可以帮助理解。 10. 中文 https://strugglebak.github.io/categories/Database/ 作者更新到树索引部分的笔记,后续暂未更新。 11. 中文 [https://pengzna.top/tags/学习/](https://pengzna.top/tags/%E5%AD%A6%E4%B9%A0/) 作者更新到join algorithms的笔记 12. 中文https://ychy.me/ 这系列博客同样不完整,只更新到tree indexes,但推荐理由是作者有附上可视化演示网址,可以更好的帮助理解。 13. 中文 https://howardlau.me/programming/cmu-15-445-fall-2020-labs-implementation-notes.html 作者分享了project的笔记,推荐在阅读完project要求之后阅读此篇,好大体上了解project的内容,并尝试自己去做,不会再看下篇的解析。 14. 中文 https://github.com/liu-jianhao/CMU-15-445 project的笔记,作者主要分析了project相关的知识笔记,以及project内容分析。 15. 中文 https://www.epis2048.net/categories/Code/CMU-15445/ 作者详细分析了project要求的具体实现,以及详细的实验过程。 16. 中文 https://www.cnblogs.com/JayL-zxl/category/1919605.html project的具体实现已经深度解析,非常细致,如果自己看答案有难度的同学可以先看作者详细的实验过程,并对照自己有误或被卡住的地方。 17. 中文 https://www.inlighting.org/archives/cmu-15-445-notes 作者提供了project0-4的解析和总结,并附上了自己建议的练习顺序,推荐使用。 18. 中文 https://ceyewan.top/tags/CMU15445/ 这篇更像是作者自己记录完成project0-4的过程,可以作为参考,了解其他人是如何思考相同的题目,解析部分不如前几个资料细致深入。 19. 中文 https://nekoneko.best/DB/cmu15-445.html 作者对project0-4的笔记,比较简易,着重强调每个作业需要注意的要点,可以作为补充资源使用。 20. 中文 https://github.com/ysj1173886760/Learning/tree/master/db project0-4的答案,大家可以进行对照。 21. 英文 https://blog.ahmadateya.com/study-dbmss-with-cmu-15-445645 作者的笔记主要对重点内容进行深入分析,比较建议当作复习使用,第一遍学习还是推荐使用先前几个更完整细致的笔记。 建议学习路径: 1. 课程导读:首先,你可以观看15-455的官网了解这节课的内容,并观看网课,如果你需要中文版可以观看 https://zhuanlan.zhihu.com/p/405828728 2. 基础理解:接下来,对于时间充裕的同学,可以选择视频讲解进行学习https://www.bilibili.com/video/BV1bQ4y1Y7iT/?spm_id_from=333.788&vd_source=7d49371993f4cbe15b8e5a740baff40f,如果不想花费较长时间观看视频可以阅读以下笔记:按主题分类的笔记1:https://zhenghe.gitbook.io/open-courses/cmu-15-445-645-database-systems/relational-data-model 按主题分类的笔记2:https://www.jianshu.com/nb/36265841 按主题分类的笔记3:https://gaozhiyuan.net/series/cmu-database-systems-notes按课程分类的笔记1:https://www.zhihu.com/column/c_1470863887393988608 按课程分类的笔记2:https://vgalaxy.work/posts/cmu-db-note/ 按课程分类的笔记3:https://space.bilibili.com/3997600/article
3. 补充理解:以下的笔记不够完整,可在需要时参阅:lecture3-7的笔记https://zhuanlan.zhihu.com/p/445278504 更新到树索引部分的笔记https://strugglebak.github.io/categories/Database/ 更新到join algorithms的笔记 [https://pengzna.top/tags/学习/](https://pengzna.top/tags/%E5%AD%A6%E4%B9%A0/) 更新到tree indexes的笔记https://ychy.me/ 4. 实战训练:课程学习完毕之后,需要完成五个project。先阅读每个project的作业要求,再阅读此篇并尝试自己按照这篇作者推荐的顺序https://www.inlighting.org/archives/cmu-15-445-notes去做https://howardlau.me/programming/cmu-15-445-fall-2020-labs-implementation-notes.html。不会时可参阅以下笔记:了解project相关的知识笔记,以及project内容分析https://github.com/liu-jianhao/CMU-15-445,了解project要求的具体实现,以及详细的实验过程https://www.epis2048.net/categories/Code/CMU-15445/,对照自己有误或被卡住的地方https://www.cnblogs.com/JayL-zxl/category/1919605.html,最后查阅解析和答案:https://www.inlighting.org/archives/cmu-15-445-noteshttps://github.com/ysj1173886760/Learning/tree/master/db 5. 作业扩展: 有很多中国同学都分享了自己完成作业的过程,也可以作为参考资料使用https://ceyewan.top/tags/CMU15445/,了解每个作业需要注意的要点https://nekoneko.best/DB/cmu15-445.html 6. 复习和拓展:学习结束后,你可以再次查看https://www.jianshu.com/nb/36265841的复习篇进行复习,如果英文较好,可以查看https://blog.ahmadateya.com/study-dbmss-with-cmu-15-445645进行复习,巩固和提升你的知识。

CMU

CS 15-721:Advanced Database Systems

资源总结和学习建议: 1. 中文 https://blog.showmeai.tech/cmu-15-721/ 包含课程的介绍、课程大纲、课件、笔记、作业以及扩展阅读资料,并含有双语版课程视频的的链接方便大家查阅。这个网站对课程内容的覆盖非常全面,提供了很多有用的信息和资源。 2. 中文 https://github.com/F-ca7/Advanced-Database-Systems-Learning 作者主要提供课程笔记以及课程相关的论文,更新较为详细,论文也按照主题整理并附有相关笔记,适合需要深入学习和研究的学习者。 3. 中文 https://blog.csdn.net/weixin_38499215/article/details/105872616 《What’s really new with NewSQL》的论文阅读笔记,实际上也是lecture1的笔记。 4. 中文 https://blog.csdn.net/weixin_38499215/article/details/105924467 《An Empirical Evaluation of In-Memory MVCC》的论文阅读笔记,实际上是lecture3的笔记。 5. 中文 作者提供了一系列专注于数据库各个方面的笔记,但更新不够完整,只有这三章的笔记可供参阅。https://developer.aliyun.com/article/718267?spm=a2c6h.13262185.profile.96.599f58bbwO7BPO 数据库调度 Scheduling的笔记 https://developer.aliyun.com/article/717756?spm=a2c6h.13262185.profile.98.599f58bbwO7BPO 查询执行和处理过程 Query Execution & Processing的笔记https://developer.aliyun.com/article/717778?spm=a2c6h.13262185.profile.97.599f58bbwO7BPO 服务器端的逻辑执行 Server -side Logic Execution的笔记 6. 英文 https://rookiedong.gitbook.io/notes/databases/cmu-15-721 作者主要提供了从inmemory-oltpindexes1的笔记,笔记可能不完全,需要关注是否有后续更新。 7. 英文 https://github.com/Airtnp/Notes/blob/master/Books/CMU 15-721 AdvDB.md 这是一个GitHub资源,作者提供了2019 Spring 的相关笔记,但由于没有按照主题分页,可能不方便查找特定的内容,对于需要大量内容进行复习的学习者可能非常有用。 建议学习路径: 1. 课程介绍和大纲理解:通过https://blog.showmeai.tech/cmu-15-721/了解课程的总体内容和大纲,为后续深入学习做好准备。 2. 看视频学习:根据所学的主题,通过该网站链接的双语版课程视频进行学习。 3. 辅助阅读课件和笔记:结合https://github.com/F-ca7/Advanced-Database-Systems-Learning提供的课程笔记和相关论文进行学习,加深理解。 4. 深入阅读特定主题:针对特定的主题,可以参考CSDN和阿里云开发者社区提供的笔记,https://blog.csdn.net/weixin_38499215/article/details/105872616 《What’s really new with NewSQL》的论文阅读笔记、https://blog.csdn.net/weixin_38499215/article/details/105924467 《An Empirical Evaluation of In-Memory MVCC》的论文阅读笔记、https://developer.aliyun.com/article/718267?spm=a2c6h.13262185.profile.96.599f58bbwO7BPO 数据库调度 Scheduling的笔记、 https://developer.aliyun.com/article/717756?spm=a2c6h.13262185.profile.98.599f58bbwO7BPO 查询执行和处理过程 Query Execution & Processing的笔记、https://developer.aliyun.com/article/717778?spm=a2c6h.13262185.profile.97.599f58bbwO7BPO 服务器端的逻辑执行 Server -side Logic Execution的笔记 5. 英文资料阅读:如果你善于阅读英文资料,可以通过https://rookiedong.gitbook.io/notes/databases/cmu-15-721 进行学习,可以对比中文资料,更好地理解主题内容。 6. 作业和扩展阅读:在理解了课程的主要内容之后,通过 https://blog.showmeai.tech/cmu-15-721/ 提供的作业和扩展阅读资料进行进一步的学习和巩固。 7. 复习:学习结束后可通过阅读此篇再复习一遍整节课的重点内容,加深印象https://github.com/Airtnp/Notes/blob/master/Books/CMU 15-721 AdvDB.md

MIT

CS 6.830/6.814: Database Systems

资源总结和学习建议: 1. 中文 https://periodiclaw.github.io/2020/10/17/MIT6.830%E7%AC%94%E8%AE%B0/ 作者更新了课程和lab的部分笔记,并将自己的代码更新在github上,大家可以在此网页自行查阅。
2. 中文 https://github.com/waruto210/simple-db-hw-2021 作者更新了lab1-6的lab笔记,主要分析lab的要求已经如何实现不同的feature。 3. 中文 https://houbb.github.io/tags/#database 作者更新了lab1-6的完整笔记,先分析作业要求,再附上具体实验过程以及代码 4. 中文 https://blog.csdn.net/fitzzzz/category_11192298.html 作者更新了lab1-5的实验笔记。 5. 中文 https://blog.csdn.net/hjw199666/category_9588041.html 作者更新了lab1-4的实验笔记,这两篇的笔记都很详细,建议大家结合起来查看解析。 6. 中文 https://www.yuque.com/yuliebing/ds/database-system_cources_6.830-6.814-database-systems_readme?# 《Massachusetts Institute of Technology (MIT) 6.830/6.814 Lab Notes》 作者更新了lab1、2、4、6的lab笔记,主要分享作者是如何思考并解决lab的,未给出具体代码。 7. 中文 https://www.cnblogs.com/cpaulyz/p/14606606.html 作者更新了lab1-3的笔记,这篇的优点在于作者用了更多的图表来示例具体架构。 8. 中文,作者更新了lab1-2的详细解析,并在代码中附有注释帮助大家理解,非常推荐。lab1https://juejin.cn/post/7197704010044473403、lab2https://juejin.cn/post/7199288974320664613。 9. 中文 https://zhuanlan.zhihu.com/p/58595037 作者更新了lab1的笔记,并用图表帮大家理清数据库的关系。 10. 中文 https://zhuanlan.zhihu.com/p/158590975 作者分享了自己做2018课程lab1-6的实验笔记,请注意这并不是lab解析,而是作者对lab练习的心得理解,大家可以在查看解析前阅读此篇。 11. 英文 https://blog.marcua.net/2009/06/03/mit-database-systems-6830-ta-course-notes.html 作者为fall2008的TA,将自己的笔记按照主题分类,大家可以根据标题选择自己需要的内容。
建议学习路径: 1. 课程介绍和基础概念理解:首先,可以浏览https://periodiclaw.github.io/2020/10/17/MIT6.830%E7%AC%94%E8%AE%B0/来获取课程和lab的部分笔记。此外,作者还将自己的代码更新在github上,大家可以对照查阅。对于特定的主题,可以参考https://blog.marcua.net/2009/06/03/mit-database-systems-6830-ta-course-notes.html。这是由一位2008fall课程的助教所整理的笔记,内容按照主题分类,大家可以根据自己的需求进行阅读。
2. 实验分析:接下来,大家可以首先尝试自己完成lab1-5,如果有困难可以先阅读https://github.com/waruto210/simple-db-hw-2021,了解每个具体的feature是如何实现的,并阅读 https://zhuanlan.zhihu.com/p/158590975 ,从作者的心得中扩展自己的思维。 3. 实验理解:最后查看解析,本节课的lab解析较多,大家可以多阅读几篇不同的笔记来找到最适合的解法,并加强对课程的理解。以下几个网站的实验笔记,可以帮助大家了解实验的目的和步骤,以及代码实现: - lab1-6笔记,包含分析作业要求、具体实验过程以及代码 https://houbb.github.io/tags/#database - lab1-5笔记 https://blog.csdn.net/fitzzzz/category_11192298.html - lab1-4笔记 https://blog.csdn.net/hjw199666/category_9588041.html - lab1、2、4、6笔记(没有具体代码) https://www.yuque.com/yuliebing/ds/database-system_cources_6.830-6.814-database-systems_readme?# 《Massachusetts Institute of Technology (MIT) 6.830/6.814 Lab Notes》 - lab1-3笔记并附图 https://www.cnblogs.com/cpaulyz/p/14606606.html - lab1笔记https://juejin.cn/post/7197704010044473403、lab2笔记https://juejin.cn/post/7199288974320664613。 - lab1 https://zhuanlan.zhihu.com/p/58595037

计算机网络

Stanford University

CS144: Introduction to Computer Networking

资源总结和学习建议: 1. 中文 https://andrewmiaoyt.wordpress.com/category/network/:这是一个博客,作者主要根据课件进行了中文详细解析。建议在学习网课的过程中,作为课程笔记阅读。 2. 中文 https://github.com/huangrt01/CS-Notes/blob/master/Notes/Output/Computer-Networking-Lecture-CS144-Stanford.md:学生整理的CS144的课堂笔记。 3. 中文 https://doraemonzzz.com/tags/CS144/:这是一个包含了CS144的Lab 0-6以及课程内容翻译的网页,有助于理解和完成实验。 4. 中文 https://www.epis2048.net/categories/Code/Stanford-CS144/:包含了CS144的Lab 0-4的笔记。 5. 中文 https://vixbob.moe/25.html:包含了CS144的Lab 1-4的笔记,对实验过程进行了详细解析。 6. 中文 https://www.cnblogs.com/kangyupl/p/stanford_cs144_labs.html:这是博主kangyupl的博客,包含了CS144的Lab 1-6的笔记,包含了实验过程和一些实验心得。 7. 中文 kiprey的博客https://kiprey.github.io/2021/11/cs144-lab0/ https://kiprey.github.io/2021/11/cs144-lab1/ https://kiprey.github.io/2021/11/cs144-lab2/ https://kiprey.github.io/2021/11/cs144-lab3/ https://kiprey.github.io/2021/11/cs144-lab4/ https://kiprey.github.io/2021/11/cs144-lab5/ https://kiprey.github.io/2021/11/cs144-lab6/ https://kiprey.github.io/2021/11/cs144-lab7/ :这是一系列博文,涵盖了CS144的Lab 0-7的全部内容,每一篇博文都详细解析了每个实验的过程。 8. 中文 https://zhuanlan.zhihu.com/p/464281077 :这是一篇知乎专栏文章,根据lab内容进行了笔记补充,建议在做lab的时候阅读此篇笔记以便更好的理解计算机网络内容。 9. 中文 https://segmentfault.com/a/1190000040775305 :这是一篇博文,作者对CS144的Lab 0-7做了一个简单的复盘。 10. 中文 https://juejin.cn/post/7023765885525590047#heading-41 :这是一篇文章,主要介绍了网络的四层模型,这也是CS144课程的重要部分。 11. 英文 https://github.com/PKUFlyingPig/CS144-Computer-Network cs144的资源整理网站,作者也整理了自己的lab实现笔记,可供参考。 建议学习路径: 1. 开始课程学习:首先,你可以通过访问课程笔记 https://andrewmiaoyt.wordpress.com/category/network/https://github.com/huangrt01/CS-Notes/blob/master/Notes/Output/Computer-Networking-Lecture-CS144-Stanford.md 配合网课进行学习 2. 学习实验:然后,你可以参考以下实验笔记来完成实验任务。 - 首先一边做lab一边阅读lab的补充参考笔记https://zhuanlan.zhihu.com/p/464281077 - epis2048的Lab 0-4的笔记https://www.epis2048.net/categories/Code/Stanford-CS144/ - vixbob的Lab 1-4的笔记https://vixbob.moe/25.html - kangyupl的Lab 1-6的笔记https://www.cnblogs.com/kangyupl/p/stanford_cs144_labs.html - kiprey的Lab 0-7合集:https://kiprey.github.io/2021/11/cs144-lab0/ https://kiprey.github.io/2021/11/cs144-lab1/ https://kiprey.github.io/2021/11/cs144-lab2/ https://kiprey.github.io/2021/11/cs144-lab3/ https://kiprey.github.io/2021/11/cs144-lab4/ https://kiprey.github.io/2021/11/cs144-lab5/ https://kiprey.github.io/2021/11/cs144-lab6/ https://kiprey.github.io/2021/11/cs144-lab7/ - doraemonzzz的Lab 0-6以及课程内容翻译https://doraemonzzz.com/tags/CS144/ -lab具体实现:https://github.com/PKUFlyingPig/CS144-Computer-Network 3. 实验复盘和理解课程内容:完成实验之后,你可以参考https://segmentfault.com/a/1190000040775305 来进行lab的复习。 4. 额外学习资源:对于四层模型部分,你可以参考https://juejin.cn/post/7023765885525590047#heading-41 这篇文章。这将会对你理解TCP/IP协议有所帮助。

MIT

CS 6.829: Computer Networks

资源总结和学习建议: 1. 中文 https://blog.csdn.net/m0_53157173/category_12379402.html 作者更新了lec0-2的笔记,解析详细,并且更新时间较近,可关注后续更新。 2. 英文 https://www.josehu.com/assets/file/computer-networks.pdf 作者更新了6.829的完整笔记,但比较简洁,只覆盖重点内容并用图表解析,推荐作为复习使用。 建议学习路径: 1. 这节课的资料不多,可以先参考https://blog.csdn.net/m0_53157173/category_12379402.html 的lec0-2笔记,并关注作者的后续更新,最后使用https://www.josehu.com/assets/file/computer-networks.pdf 作为重点复习。大家也可以学习stanford的cs144,同样是computer network课,但学习资源更丰富。

计算机体系结构

Princeton

Computer Architecture

资源总结和学习建议: 1. 中文 https://datasciocean.tech/others/what-is-computer-architecture/ Computer Architecture的介绍,解释了computer architecture在整个computer system里的作用,可以帮助大家更好的了解此课的相关内容,并制定自己的学习计划。 2. 中文,这一系列知乎文章为computer architecture的笔记,更新至多线程。笔记详实并含有作者自己的理解,推荐阅读。为方便大家查阅,已按照主题整理如下:Cache1https://zhuanlan.zhihu.com/p/342768221 Cache2https://zhuanlan.zhihu.com/p/343870184 Cache3https://zhuanlan.zhihu.com/p/347651405 ISA1https://zhuanlan.zhihu.com/p/345307861 ISA2https://zhuanlan.zhihu.com/p/346757887 Advanced Cache1https://zhuanlan.zhihu.com/p/384874383 Advanced Cache2https://zhuanlan.zhihu.com/p/386437697 Advanced Cache3https://zhuanlan.zhihu.com/p/388751723 Advanced Cache4https://zhuanlan.zhihu.com/p/394832838 Advanced Cache5https://zhuanlan.zhihu.com/p/400095618 Multi-Threading1https://zhuanlan.zhihu.com/p/447433135 Multi-Threading2https://zhuanlan.zhihu.com/p/449629329 Multi-Threading3https://zhuanlan.zhihu.com/p/460242059 3. 英文 https://github.com/akashlevy/ELE475-StudyGuide 复习资料,包含公式,图标,解释,以及考试复习。 建议学习路径: 1. 了解课程和制定学习计划:先阅读此篇文章 https://datasciocean.tech/others/what-is-computer-architecture/ ,了解这节课是关于什么的,并根据自己的学习进度制定合适的学习计划。Computer Architecture属于计算机高阶内容,需要同学们打好基础之后再进行学习,不建议刚转码的同学一上来就学习此课。相对应的,已经工作的读者可能更适合学习此课。 2. 跟随课程并解决难点:在跟随网课学习的过程中,配合阅读知乎文章,可按照所需的主题来进行学习Cache1https://zhuanlan.zhihu.com/p/342768221 Cache2https://zhuanlan.zhihu.com/p/343870184 Cache3https://zhuanlan.zhihu.com/p/347651405 ISA1https://zhuanlan.zhihu.com/p/345307861 ISA2https://zhuanlan.zhihu.com/p/346757887 Advanced Cache1https://zhuanlan.zhihu.com/p/384874383 Advanced Cache2https://zhuanlan.zhihu.com/p/386437697 Advanced Cache3https://zhuanlan.zhihu.com/p/388751723 Advanced Cache4https://zhuanlan.zhihu.com/p/394832838 Advanced Cache5https://zhuanlan.zhihu.com/p/400095618 Multi-Threading1https://zhuanlan.zhihu.com/p/447433135 Multi-Threading2https://zhuanlan.zhihu.com/p/449629329 Multi-Threading3https://zhuanlan.zhihu.com/p/460242059 3. 总结复习:学习完整节课之后,再次学习https://github.com/akashlevy/ELE475-StudyGuide,并用其中的guide.pdf再次巩固课程的重点内容。

离散数学

UCB

CS 70: Discrete Mathematics and Probability Theory

2005 Spring-2022 Spring的网站合集:https://inst.eecs.berkeley.edu/~cs70/archives.html 2023 Fall的官方网站(含lecture slides,notes,作业及答案,discussion及答案):https://www.eecs70.org/ 历年考试题及答案:https://www.eecs70.org/resources/#exams 练习题题库:https://practice.eecs70.org//#/home
资源总结和学习建议: 1. 英文 https://alvinwan.com/cs70/fa16/ 这是2016年秋季课程的课程资源网站,包含课程信息、讲义、作业和实践资源等。作者额外附上练习题,虽然是英文资料,但数学课也建议大家当作很重要的资料使用。 2. 英文https://notes.bencuan.me/cs70/ 这是在线教程,提供了关于 CS70 课程的全面指南,包括概念讲解、示例代码和练习题。建议配合资料3一起使用 3. 英文 https://tylerzhu.com/teaching/sp20 这是2020 年春季课程的课程网站,作者是此节课的ta,提供了完整的discussion内容。 4. 英文 https://rlaw.me/?page_id=818 这篇作者也是课程TA,主要提供discussion内容和重点内容的笔记,建议配合4一起使用,作为补充。 5. 英文 https://github.com/PKUFlyingPig/UCB-CS70 这个 GitHub 仓库,提供了课程的discussion,作业,笔记、以及上课课件。 建议学习路径: 1.课程框架理解:访问 https://alvinwan.com/cs70/fa16/,了解课程信息、讲义、作业和实践资源等。这里还额外附上练习题,是英文资料中很好的起始点。 2.基础学习:访问https://notes.bencuan.me/cs70/ ,这是一个全面的指南,包括概念讲解、示例代码和练习题。在此阶段主要理解基本的离散数学与概率论概念。 3.深入理解:访问https://tylerzhu.com/teaching/sp20,作者是此节课的 TA,提供了完整的 discussion 内容。这里可以找到与现实情境更接近的教学内容。 4.补充练习:通过 https://rlaw.me/?page_id=818 ,找到 discussion 内容和重点内容的笔记。这一资源可以作为资料3的补充,帮助巩固理解。访问https://github.com/PKUFlyingPig/UCB-CS70,这里提供了课程的 discussion,作业,笔记、以及上课课件。实际完成作业和项目,能够将理论知识转化为实际技能。

MIT

6.042J Mathematics for Computer Science

资源总结和学习建议: 1. 中文 https://so.csdn.net/so/search?q=6.042j&t=blog&u=weixin_50012998 作者更新了lec1-9的笔记(付费) 2. 中文 https://www.showmeai.tech/article-detail/354 这是一个6.042j的中文资料合集,网站整理了课程视频、课件、笔记、作业答案以及课程项目。 建议学习路径: 1. 由于本节课的学习资料比较有限,笔记只能参考https://so.csdn.net/so/search?q=6.042j&t=blog&u=weixin_50012998https://www.showmeai.tech/article-detail/354,作业还可参考https://github.com/spamegg1/Math-for-CS-solutions,或选择其他的计算机数学课学习。
Level 3 方向课
Web开发
Stanford University
Stanford CS142: Web Applications
资源总结和学习建议: 1. 英文 https://www.studocu.com/en-us/document/stanford-university/web-applications/cs142-lecture-notes/5407028 学生根据上课内容所做的笔记,可搭配lecture一起学习。 2. 中文https://zhuanlan.zhihu.com/p/385741746-URLs and Links https://zhuanlan.zhihu.com/p/385971237 - JavaScript,作者的课程笔记,非常好理解,但只更新了两篇。 3. 英文 https://github.com/Imfuyuwei/cs142-projects project 答案参考 4. 英文 https://github.com/Svring/CS142-Computer-Application project 答案参考 5. 英文 https://github.com/vpicon/stanford-cs142 project 答案参考 6. 中文 https://www.cnblogs.com/FrankOu/category/2177777.html 笔记与project解析,但同样只更新到week3 7. 英文 http://wangwh0204.github.io/2017/01/02/stanford-cs142-web-applications/ 根据2017winter所做笔记,主要摘录重点内容。 建议学习路径: 1. 开始课程学习:首先,https://www.studocu.com/en-us/document/stanford-university/web-applications/cs142-lecture-notes/5407028 获取到课程的讲义笔记,并配合https://web.stanford.edu/class/cs142/lectures.html进行学习。 2. 深入理解主要概念:你可以通过访问 https://zhuanlan.zhihu.com/p/385741746https://zhuanlan.zhihu.com/p/385971237 ,获取到课程的主要内容和关键概念。 3. 实践应用:然后,获取项目答案:在理解了课程的主要内容和关键概念后,你可以尝试完成课程的项目。在这个过程中,如果遇到困难,你可以参考 https://github.com/Imfuyuwei/cs142-projects, https://github.com/Svring/CS142-Computer-Applicationhttps://github.com/vpicon/stanford-cs142 提供的项目答案。 4. 总结和回顾:最后,你可以通过访问 https://www.cnblogs.com/FrankOu/category/2177777.htmlhttp://wangwh0204.github.io/2017/01/02/stanford-cs142-web-applications/ 获取到更多的课程笔记和项目解析,以更好地理解和掌握课程内容。
MIT
Massachusetts Institute of Technology (MIT) Web Development Crash
分布式系统
Stanford University
CS244b: Distributed Systems Spring 2022
2022 Spring的官方网站:https://www.scs.stanford.edu/22sp-cs244b/
资源总结和学习建议: 本节课资源不多,学习final project时可以参考https://github.com/akovacs/cs244b
MIT
CS 6.824: Distributed System
资源总结和学习建议: 1. 中文 https://instant.1point3acres.com/thread/981203 课程总结文,作者分享了自己觉得有用的学习计划以及重要的内容。 2. 中文 https://www.zhihu.com/column/c_1347466788125528064 《深入理解分布式系统》的作者更新的课程学习笔记主要覆盖lecture1-6,以及解释raft实验test多次也不会出错的解决方法。 3. 中文,作者分享了自己学习2020网课的视频笔记覆盖1绪论https://www.qtmuniao.com/2020/02/29/6-824-video-notes-1/、2RPC 和线程https://www.qtmuniao.com/2020/03/06/6-824-video-notes-2/3GFShttps://www.qtmuniao.com/2020/03/14/6-824-vidoe-notes-3-gfs/、4VM-FThttps://www.qtmuniao.com/2020/04/01/6-824-video-notes-4-vm-ft/、5Go Concurrencyhttps://www.qtmuniao.com/2020/04/27/6-824-video-notes-5-go-concurrency/、6Fault Tolerate Raft 1https://www.qtmuniao.com/2020/05/09/6-824-video-notes-6-fault-tolerate-raft-1/以及raft实现的笔记1Leader 选举https://www.qtmuniao.com/2018/07/11/raft-leader-election/、2日志同步(Log Replication)https://www.qtmuniao.com/2018/08/29/raft-log-replication/ 4. 中文 https://t1mek1ller.github.io/2020/10/08/mit6824-notes/ 作者主要记录自己觉得重要的概念,相对简洁,可以在复习时使用。
5. 中文 https://github.com/stranded-fish/mit-6.824-Study-Notes 作者记录了自己在学习spring2020课程的学习资源、课程笔记、论文总结以及lab思路。但需要注意的是作者更新不够完整,大家可以关注看是否还有后续更新。
6. 中文 https://github.com/nercoeus/mit6.824-2020-Distributed-Systems 作者主要更新了四节的学习笔记分别是MapReduce、GFS、RPC&threads以及主从复制章节。
7. 中文 https://mr-dai.github.io/tags/MIT-6-824/ 由于6.824大多数内容需要大家阅读论文,作者在这里分享了自己对于论文的详细理解,主要包含lecture1、3-8的部分以及lab1的具体实现。
8. 中文,作者主要更新了课程笔记https://www.zybuluo.com/SovietPower/note/2236396、lab1解析https://www.zybuluo.com/SovietPower/note/2171971和lab2解析https://www.zybuluo.com/SovietPower/note/2171971。值得推荐的地方是作者把代码分解成了每一个具体实现的部分,对于读者会更好理解。 9. 中文 https://github.com/OneSizeFitsQuorum/mit6.824-2021 作者更新了lab1-4的答案以及解析,每一份答案均测试多次并尽可能提升了代码可读性。每一个lab,作者都记录了自己的思路、实现过程以及相关问题,非常详细,推荐阅读。
10. 中文,作者分享了自己学习lab1https://blog.rayzhang.top/2022/10/29/mit-6.824-lab1-mapreduce/和lab2https://blog.rayzhang.top/2022/11/09/mit-6.824-lab2-raft/的笔记,作者使用的环境是Arch Linux 虚拟机,如果有感兴趣的同学可以学习。
11. 中文 https://zhuanlan.zhihu.com/p/391809845作者分享了自己实现lab1的环境配置以及具体实现过程https://www.zhihu.com/column/c_1419254094418182145 作者具体解释了lab2的构成逻辑并提供详细的实现过程。 12. 中文,作者主要记录了自己lab2https://xxchan.me/cs/2021/02/24/6.824-raft.html和lab3https://xxchan.me/cs/2021/02/28/6.824-kvraft.html的完成过程,阅读此类学习记录文章也可以避免自己犯同样的错误。 13. 中文 https://github.com/PKUFlyingPig/mit6.824 作者更新了自己学习中使用的资源以及lab的实现。
14. 英文 https://learncs.me/mit/6.824 课程的资源整理网站包含笔记、视频以及相关资料。
15. 英文 https://github.com/alinush/6.824-lecture-notes 作者主要整理了spring2015的lecture1-23笔记、5个lab以及相关论文。 16. 英文 https://www.josehu.com/notes.html 作者在这里只整理了6.824的重点笔记因为其他分布式系统的理论已经被cs290k覆盖,感兴趣的同学也可以继续阅读作者对cs290k所做的笔记。 建议学习路径: 1. 了解课程并制定学习计划:参考https://instant.1point3acres.com/thread/981203此篇文章,了解课程的重点内容,并制定适合自己的学习计划。 2. 基础学习:这个阶段的目标是掌握分布式系统的基本概念和理论。你可以开始学习课程的基本知识,包括分布式系统的基础概念和理论。可以开始阅读《深入理解分布式系统》的作者更新的课程学习笔记https://www.zhihu.com/column/c_1347466788125528064。这些笔记主要覆盖lecture1-6,也包含了raft实验的实践解决方法。以及2020年课程的相关资料1绪论https://www.qtmuniao.com/2020/02/29/6-824-video-notes-1/、2RPC 和线程https://www.qtmuniao.com/2020/03/06/6-824-video-notes-2/、3GFShttps://www.qtmuniao.com/2020/03/14/6-824-vidoe-notes-3-gfs/、4VM-FThttps://www.qtmuniao.com/2020/04/01/6-824-video-notes-4-vm-ft/、5Go Concurrencyhttps://www.qtmuniao.com/2020/04/27/6-824-video-notes-5-go-concurrency/、6Fault Tolerate Raft 1https://www.qtmuniao.com/2020/05/09/6-824-video-notes-6-fault-tolerate-raft-1/以及raft实现的笔记1Leader 选举https://www.qtmuniao.com/2018/07/11/raft-leader-election/、2日志同步(Log Replication)https://www.qtmuniao.com/2018/08/29/raft-log-replication/ 3. 深入理解:以下笔记相对更新不完整,但依旧可以为大家补充部分重点知识。https://github.com/stranded-fish/mit-6.824-Study-Noteshttps://github.com/nercoeus/mit6.824-2020-Distributed-Systems 的MapReduce、GFS、RPC&threads以及主从复制部分https://mr-dai.github.io/tags/MIT-6-824/的lecture1、3-8论文笔记。
4. 实践阶段:已经了解了分布式系统的基本概念和理论之后,可以开始动手实践了。先自己尝试完成再对照答案https://github.com/OneSizeFitsQuorum/mit6.824-2021https://github.com/PKUFlyingPig/mit6.824。对照后还有疑惑可以查阅以下lab解析:raft实验test多次也不会出错的解决方法https://www.zhihu.com/column/c_1347466788125528064、raft实现的笔记1Leader 选举https://www.qtmuniao.com/2018/07/11/raft-leader-election/、2日志同步(Log Replication)https://www.qtmuniao.com/2018/08/29/raft-log-replication/、lab思路https://github.com/stranded-fish/Massachusetts Institute of Technology (MIT)-6.824-Study-Notes、lab1解析https://www.zybuluo.com/SovietPower/note/2171971和lab2解析https://www.zybuluo.com/SovietPower/note/2171971、使用Arch Linux 虚拟机完成的lab1https://blog.rayzhang.top/2022/10/29/mit-6.824-lab1-mapreduce/lab2https://blog.rayzhang.top/2022/11/09/mit-6.824-lab2-raft/https://zhuanlan.zhihu.com/p/391809845作者分享了自己实现lab1的环境配置以及具体实现过程https://www.zhihu.com/column/c_1419254094418182145 作者具体解释了lab2的构成逻辑并提供详细的实现过程、lab2https://xxchan.me/cs/2021/02/24/6.824-raft.htmllab3https://xxchan.me/cs/2021/02/28/6.824-kvraft.html。可以看到本节课的lab笔记非常多,可见难度之大,建议大家多阅读不同作者的笔记并加深自己的理解。
5. 英文资料:由于本节课需要大量的论文阅读,故有一定的英语要求,在此也附上相关的英文资料:可以先访问https://learncs.me/mit/6.824,作者已经整理了6.824的完整资源。学习时可以配合使用https://github.com/alinush/6.824-lecture-notes作者同样整理了2015年的lecture完整笔记,更加详细。最后用https://www.josehu.com/notes.html当作课外扩展,此作者也整理了另一节课分布式理论课程cs290k的笔记,感兴趣的同学也可以继续阅读作者对cs290k所做的笔记。
6. 复习:阅读此篇笔记https://t1mek1ller.github.io/2020/10/08/mit6824-notes/主要记录了作者认为重要的概念,相对简洁,可以作为复习材料。
编译器
Stanford University
Stanford CS143: Compilers
资源总结和学习建议: 1. 中文 https://cloud.tencent.com/developer/article/2238659 这篇文章包含了从词法分析,语法分析,语义分析,运行时系统&代码生成,优化,到高级话题的全面课程笔记。 2. 英文 http://fourzzz.life:8090/archives/compiler 这篇文章包括了课程笔记以及代码示例。 3. 英文 https://compiled.bearblog.dev/stanford-cs143-intro-to-compilers-course-notes/ 这个网站主要提供课程笔记,按照week分类。 4. 中文 https://blog.csdn.net/lvxiangyu11/article/details/102785259?spm=1001.2014.3001.5502 这篇博客详细解释了词法分析+语法分析部分。 5. 中文 http://liuhecaiba.xiongchen.cc/blog/compiler.html 这篇笔记分为上下两部分,前半部根据Engineering a Compiler提供关于编译器的重点内容,后半部根据cs143的作业完成代码。 6. 中文 http://doraemonzzz.com/categories/编译原理/ 这个网站的作者提供了课程笔记,作业要求翻译,以及作业解析。 7. 英文 https://github.com/skyzluo/CS143-Compilers-Stanford 这个github主要提供作业解答。 8. 中文 https://www.cnblogs.com/Theffth-blog/p/13338386.html 这篇博客主要覆盖lab笔记。 9. 中文 这系列的知乎专栏文章包含了https://zhuanlan.zhihu.com/p/226190284环境搭建笔记 https://zhuanlan.zhihu.com/p/250667235 cool语言 https://zhuanlan.zhihu.com/p/258385544 正则表达式+词法分析的内容。 建议学习路径: 1. 开始课程学习:首先,通过阅读课程笔记https://cloud.tencent.com/developer/article/2238659http://fourzzz.life:8090/archives/compiler 理解编译器的基本构成,你也可以参考https://compiled.bearblog.dev/stanford-cs143-intro-to-compilers-course-notes/ 中的课程笔记来配合网课,以增强对编译器主要概念的理解。 2. 深入理解主要概念:接下来,你可以通过https://blog.csdn.net/lvxiangyu11/article/details/102785259?spm=1001.2014.3001.5502http://liuhecaiba.xiongchen.cc/blog/compiler.htmlhttp://doraemonzzz.com/categories/编译原理/ 的课程笔记部分,深入理解词法分析、语法分析和其他编译器的核心内容。 3. 实践应用:然后,通过https://github.com/skyzluo/CS143-Compilers-Stanfordhttps://www.cnblogs.com/Theffth-blog/p/13338386.html ,参考作业解答和lab笔记,将理论知识应用于实践。在完成作业和lab实验的过程中,你可以更好地理解编译器的工作原理和实现方法。当然,如果你想倾向于使用中文学习,http://doraemonzzz.com/categories/编译原理/ 此篇作者已提供作业要求的翻译版本以及作业解析,可以帮助你更好的完成lab。 4. 总结和回顾:最后,你可以通过再次阅读 http://liuhecaiba.xiongchen.cc/blog/compiler.html (关于"Engineering a Compiler"书籍的重点内容)来进行复习和总结,巩固你的知识。
并行计算
UCB
CS267 Applications of Parallel Computers
资源总结和学习建议: 本节课资源不多,学习final project时可以参考 https://github.com/UCBerkeley-Spring2022-CS267-project
Stanford University
CS149 PARALLEL COMPUTING
资源总结和学习建议: 本节课资源不多,学习final project时可以参考 https://github.com/PKUFlyingPig/CS149-parallel-computing
CMU
15-418/15-618: Parallel Computer Architecture and Programming
2023 Fall的官方网站:https://www.cs.cmu.edu/~418/
资源总结和学习建议: 1. 中文 http://heavensheep.xyz/?s=15+418 作者记录了自己在学习过程中的重难点,并给出自己的解析。笔记更新至lecture18,内容丰富,覆盖了课程的大部分内容。 2. 中文 https://thinksky5124.github.io/tags/cmu课程/ 该网页提供了对CMU课程的深入解读和总结。优点是分析深入,可以帮助你理解课程的复杂概念;但缺点是内容量有限,对课程的覆盖可能不全面,只更新了lecture1-2的笔记。 3. 中文 https://www.cnblogs.com/zncleon/category/2303451.html 作者的笔记更新了lecture1-5的内容。 4. 中文 https://zhuanlan.zhihu.com/p/522935671 作者更新了lecture1-6以及project1的笔记。 5. 中文 http://doraemonzzz.com/2022/02/28/2022-2-28-CMU-15-418-Assignment-1-Exploring-Multi-Core-and-SIMD-Parallelism/ assignment1的详细解析,包括每一步如何操作。 6. 英文 https://github.com/PKUFlyingPig/CS149-parallel-computing 由于15-418跟Stanford CS149是同样的prof教授的同一节课,所以资料可以互相参阅,也可以使用彼此的练习题进行进一步联系。此链接提供了作业解析以及考试解析,可在学习之后进行练习。 7. 英文 https://github.com/yarkhinephyo/15-418-parallel-computing-notes 作者提供了每节课的重点解析,配合图表,课件以及实例代码,可有效帮助同学更好的理解相关内容。更新完整,选择2017年的课件,推荐阅读。 建议学习路径: 1. 课程导读:首先,你可以浏览https://zhuanlan.zhihu.com/p/522935671 它为你提供了一个全局的课程概述,以及课程相关的视频等资料链接。 2. 基础理解:接下来,你可以开始阅读 http://heavensheep.xyz/?s=15+418 作者做的1-18 lecture的笔记,这些资料按照课程的顺序详解了每一讲的内容,帮助你理解和掌握课程的基本内容。对于lecture1-2的笔记,你可以查看 https://thinksky5124.github.io/tags/cmu课程/, 对于lecture1-5的解析,你可以查看https://www.cnblogs.com/zncleon/category/2303451.html ,对于lecture1-6,你可以查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/522935671 。 3. 实战训练:课程学习完毕之后,可以完成相对应的作业以及考试练习题。可以查阅这些http://doraemonzzz.com/2022/02/28/2022-2-28-CMU-15-418-Assignment-1-Exploring-Multi-Core-and-SIMD-Parallelism/ 作者提供的assignment1解析,并参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/522935671 的project1部分。并且推荐利用 https://github.com/PKUFlyingPig/CS149-parallel-computing 这些assignment和exam进行练习,可了解自己的学习水平。 4. 复习和拓展:学习结束后,你可以再次查看之前的资料进行复习,如果英文较好,可以查看https://github.com/yarkhinephyo/15-418-parallel-computing-notes 进行复习,巩固和提升你的知识。
软件工程
CMU
15-313 Foundations of Software Engineering
课程官方网站:https://cmu-313.github.io/
资源总结和学习建议: 本节课资源不多,lab solution可以参考 https://github.com/iefnaf/sp20-15213
信息安全
UCB
CS161: Computer Security
2008 Spring-2023 Spring的合集网站:https://inst.eecs.berkeley.edu/~cs161/archives.html 2023 Fall的官方网站(课程官网,含lecture notes、discussion资料、reading材料、project说明):https://fa23.cs161.org/ 2016 Spring的官方网站(课程官网,含slides、作业及project内容、考试题):https://inst.eecs.berkeley.edu/~cs161/sp16/#Lecture 往年考题:https://fa23.cs161.org/resources/ Review video:https://sp21.cs161.org/review/1
资源总结和学习建议: 1. 英文 https://jshen13.github.io/notes/fa21/cs161_notes.pdf 这个网站提供了课程笔记,包含课程重点内容,并带有图表辅助理解。 2. 英文 https://github.com/PKUFlyingPig/UCB-CS161 这个 GitHub 仓库包含了课程概述、discussion、labs、notes,project,reading和上课的课件。较为完整,阅读完资料1,建议使用此资料做后续练习。 3. 英文 https://shomil.me/cs161-fa21/ 这个网站提供了fall 2021课程的discussion笔记,以及final review sheet。 建议学习路径: 1.理解核心概念:首先访问https://jshen13.github.io/notes/fa21/cs161_notes.pdf。这份笔记详细地概述了课程的重点内容,配合图表为大家提供了一个明确、清晰的课程概览。请先浏览整个文档,重点理解其中的核心概念。 2.深入学习并实践:之后访问https://github.com/PKUFlyingPig/UCB-CS161 获取完整的课程资料。这里为你提供了:课程概述、Discussion & Labs、Reading & Notes、Projects。 3.复习与准备考试:访问https://shomil.me/cs161-fa21/ ,这里提供了 fall 2021 的 discussion 笔记以及 final review sheet。这些资料是为了帮助大家复习整个课程内容,确保自己已经掌握了每一个重要概念。
Stanford University
CS110L: Safety in Systems Programming
资源总结和学习建议: 1. 中文系列blog:lec1 https://www.cnblogs.com/mlmz/p/16337723.html lec2 https://www.cnblogs.com/mlmz/p/16340451.html lec3 https://www.cnblogs.com/mlmz/p/16365660.html lec4 https://www.cnblogs.com/mlmz/p/16366837.html lec5-18 https://www.cnblogs.com/mlmz/p/16418307.html 这是一个系列的博客文章,详细介绍了CS110L课程的每一讲的内容。这些文章包含了大量的信息和示例,对于理解课程内容非常有帮助。建议按顺序阅读每一篇文章,了解课程的每一讲的详细内容。 2. 中文 https://github.com/xxg1413/CS110L 这是一个GitHub仓库,包含了CS110L课程的前两周的笔记和作业。在阅读完前两周的内容后,可参考对应周的笔记和作业。 3. 中文 https://github.com/fung-hwang/CS110L-2020spr 这是一个GitHub仓库,包含了CS110L课程的所有讲义和作业。 4. 英文 https://github.com/PKUFlyingPig/CS110L 这个GitHub同样包括所有讲义和作业,但是资料4是对此资料的归纳总结更新版,所以建议先查阅资料4,附上资料5作为补充查阅。 5. 英文 https://saligrama.io/notes/cs110l/2021-03-30-course-overview/ 这网页主要包含了课程的大纲和重点内容的归纳总结,由于笔记是按照主题而不是课程顺序分类,放在最后作为复习。 建议学习路径: 1.基础学习:首先从系列的博客文章开始lec1 https://www.cnblogs.com/mlmz/p/16337723.html lec2 https://www.cnblogs.com/mlmz/p/16340451.html lec3 https://www.cnblogs.com/mlmz/p/16365660.html lec4 https://www.cnblogs.com/mlmz/p/16366837.html lec5-18 https://www.cnblogs.com/mlmz/p/16418307.html 。每篇文章都详细地介绍了 CS110L 课程的每一讲的内容。为了获得对每个主题的深入理解,建议按照顺序一篇一篇地读完整个系列。 2.实践练习:在阅读完前两讲的内容后,可以查看https://github.com/xxg1413/CS110L 以获取前两周的笔记和作业。这将为大家提供一个实际的应用场景来实践所学的知识。接下来,访问 https://github.com/fung-hwang/CS110L-2020spr。这个仓库包含了整个 CS110L 课程的所有讲义和作业。这将使大家对课程内容有一个全面的了解,并可以跟随其中的作业进行实践。https://github.com/PKUFlyingPig/CS110L 是先前资料的归纳总结更新版,在需要更多细节或有疑问时,可以参考这个资源。 3.复习:这篇笔记https://saligrama.io/notes/cs110l/2021-03-30-course-overview/ 以主题分类,不按课程顺序。在学习完所有内容后,可以利用这个资源进行复习,帮助大家对各个主题进行归纳整理。
MIT
CS 6.858: Computer System Security
资源总结和学习建议: 1. 中文 https://zhuanlan.zhihu.com/p/258405554 作者介绍了四个lab的内容并提供lab1的详细解析,可以先了解本节课的作业内容并尝试自己完成,有问题再参考题解。 2. 中文 https://blog.csdn.net/qq_43400789/article/details/124970772 作者同样给出lab1的题解并提供前置知识引导大家复习,再讲解环境配置,以及具体的实验内容。 3. 英文 https://github.com/alinush/6.858-lecture-notes 作者提供了2014fall的学习笔记,根据lecture分类更新了lec1-23的笔记。 4. 英文 https://fernandotrujano.com/notes/ 作者更新了完整版的手写笔记,非常详细,排版整齐并有图解,推荐阅读。 5. 英文 https://github.com/FelixZhang00/mit6858-lab 作者提供了完整的lab代码,可以参考。
建议学习路径: 1. 基础学习:首先,在课程学习阶段,可以通过学习网课并参考https://github.com/alinush/6.858-lecture-notes,作者提供了2014fall的学习笔记,根据lecture分类更新了lec1-23的笔记,这对于理解和掌握课程内容非常有帮助。 2. 深入理解:对于希望更深入理解的同学,可以参考 https://fernandotrujano.com/notes/,作者提供了完整的手写笔记,这些笔记非常详细,排版整洁并配有图解,可以帮助你更好地理解和记忆知识点。 3. 实践阶段:在开始实践之前,可以通过阅读https://zhuanlan.zhihu.com/p/258405554来了解课程的大概内容和四个lab的大纲,同时也可以看一下作者给出的lab1的详细解析,并参考https://blog.csdn.net/qq_43400789/article/details/124970772。作者首先提供了需要复习的前置知识,然后引导你如何配置环境,并讲解了实验的具体内容。最后可以参考https://github.com/FelixZhang00/mit6858-lab。作者提供了完整的lab代码,你可以通过查看并对照自己的代码来进一步提高实践能力。
数据科学
UCB
UCB Data100: Principles and Techniques of Data Science
2022 Summer的官方网站:https://ds100.org/su22/ 2021 Fall的官方网站:https://ds100.org/fa21/ 课程教材:https://www.textbook.ds100.org/intro.html exam & solution: https://ds100.org/su22/resources/ 官方资料:https://learningds.org/intro.html
资源总结和学习建议: 1. 英文 https://github.com/willtholke/Data100 这个 GitHub 仓库提供了课程的详细课程笔记,并附有额外资源可供查阅。笔记按lec分类,可以跟随网课同步学习。 建议学习路径: 1.基础学习:从https://github.com/willtholke/Data100 开始。这个仓库按照课堂(lec)分类,为每堂课提供了详细的笔记。建议在听每一堂课或者看每一个视频教程时,打开相应的笔记并同步进行学习。这样,大家可以确保完全理解课程中提到的每一个概念和示例,并可以方便地查阅任何可能错过或不太理解的内容。 2.复习:在完成每个模块或每一周的学习后,访问课程官方笔记https://ds100.org/course-notes/ 进行复习。这个网站的笔记内容更为官方且深入,可以帮助固化所学知识。同时,为了加深对重要概念的理解,建议配合https://www.textbook.ds100.org/intro.html进行学习。这本教材提供了与课程内容相对应的理论背景和示例,帮助你从更广泛的背景下理解课程内容。
MIT
6.0002 Introduction To Computational Thinking And Data Science
资源总结和学习建议: 1. 中文 https://www.johnqu.site/mit6000/作者提供了6.0001和6.0002的联合笔记,主要覆盖对Prof. Guttag 的 Introduction to Computation and Programming Using Python - With Application to Understanding Data 所做的读书笔记。作者按章节分类了笔记,阅读起来逻辑清晰,排版整洁,可优先阅读。
2. 中文 https://blog.csdn.net/weixin_35073408/category_7781466.html 作者更新了lecture1-5的笔记,主要总结重点内容,比较简略。 3. 中文 https://www.jeddd.com/tag/MIT-6-0002/ 作者提供了problem set1-4的详细解读,并提供多重解决方式,非常详细,推荐阅读。
建议学习路径: 1. 基础学习:首先,访问这个网站 https://www.johnqu.site/mit6000/,可以配合网课阅读作者的笔记,理解基本概念,并按章节分类阅读笔记,这可以帮助系统地理解课程内容。
2. 深入理解:其次,学习lecture1-5的时候可以访问 https://blog.csdn.net/weixin_35073408/category_7781466.html,这些笔记可能更为简洁,但也可以作为复习或者查缺补漏的资源。 3. 实践阶段:对课程内容有了基本了解后,并自己尝试完成problem set之后,可以访问 https://www.jeddd.com/tag/MIT-6-0002/,阅读 problem set 的详细解读,看看不同的解决方案。这对理解和应用课程内容非常有帮助。最后,对于想看英文资源的学生,可以访问 https://github.com/galaxyzzang/mit-6.0002-Introduction-to-Computational-Thinking-and-Data-Science ,查看作者对 2016 年秋季课程 problem set 的解答。这可以帮助更好地理解问题,并学习如何解决类似问题。
强化学习
UCB
CS285: Deep Reinforcement Learning
资源总结和学习建议: 1. 中文 https://zhuanlan.zhihu.com/p/354790148 这是一篇知乎专栏文章,基于2020年的课程提供了课程笔记,但只更新到lec 6 Inverse Reinforcement Learnin 。更新的部分解释详细,并不是简单总结课程内容,包含作者自己的理解和心得体会,推荐阅读。 2. 英文 https://www.quantumcookie.xyz/Opensourced-Study-Notes-Berkeley/CS285/ClassNotes/ 这个网站提供了2022 fall课程的开源学习笔记,包括课程内容和示例代码。但解释不够,主要是提供课程重点内容提炼,在使用中如果有不够理解的部分,建议查阅以下笔记深入理解。 3. 英文 https://patrickyin.me/notes/img/CS285_Notes.pdf 这是一份2020 fall课程的详细笔记,包括课程内容、示例代码和练习。 4. 英文 https://campusai.github.io/theory/ 这个网站提供了关于深度学习、强化学习和其他机器学习按主题分类的基本理论知识。笔记是基于Sergey Levine, 2019的内容,建议一边上课,一边使用此笔记深入理解理论知识。 5. 英文 https://mandi-zhao.gitbook.io/deeprl-notes/ 这个在线教程同样内容详细且适合初学者,内容与资料4相似。学生可以配合资料4一起使用,在掌握了基本概念和理论知识后,学生可以通过这个教程深入学习深度强化学习的技术细节。 6. 英文 https://github.com/harryzhangOG/Deep-RL-Notes 这个 GitHub 仓库包含了2019冬季的课程笔记,也可以视为教科书,比资料4、5更加详细深入。主要分为基础知识、深度学习在强化学习中的应用、高级技术和算法、探索利用部分、以及实际应用。 建议学习路径: 1.基础学习:开始时首先阅读https://zhuanlan.zhihu.com/p/354790148 。由于此资源是中文,并包含了作者的个人理解和心得体会,它可以帮助大家从入门的角度快速地了解课程的主题和内容。但因为内容只更新到lec 6,后续内容需要依赖其他资源。接着进入https://www.quantumcookie.xyz/Opensourced-Study-Notes-Berkeley/CS285/ClassNotes/ ,这里提供了2022 fall的课程的开源学习笔记,包括课程内容和示例代码。虽然解释可能不够详细,但它为课程的重点内容提供了良好的概览。 2.深入理解:参考https://patrickyin.me/notes/img/CS285_Notes.pdf进行深入的学习。这份资料涵盖了2020 fall的课程的详细内容,包括示例代码和练习。大家可以在这里找到课程中更加深入的讨论和示例。进入https://campusai.github.io/theory/进行学习,这里提供了按主题分类的基础理论知识。可以通过这些笔记深入理解与课程相关的理论知识。浏览https://mandi-zhao.gitbook.io/deeprl-notes/ 。在已经掌握了基本概念和理论知识后,这个教程可以帮助大家深入学习深度强化学习的技术细节。 3.复习:最后,查阅https://github.com/harryzhangOG/Deep-RL-Notes。这里包含了2019冬季的详细课程笔记,内容比前面的资料更加详细。这是一个很好的资源,旨在为深度强化学习提供一个全面的教程,覆盖了从基础到高级的各种概念和技巧。
Stanford
CS234 Reinforcement Learning
资源总结和学习建议: 1. 中文 https://github.com/apachecn/stanford-cs234-notes-zh/tree/master/docs 作者提供了lec1-14笔记的中文翻译版,推荐给倾向于使用中文学习的同学。 2. 中文 https://blog.showmeai.tech/cs234/ 这是cs234的资源合集网站,里面包含课件、note1-14的笔记以及作业1-3的代码以及解答。 3. 中文 https://doraemonzzz.com/tags/CS234-Reinforcement-Learning/ 作者仅提供lec1的笔记,并附有相关图表。 4. 中文 https://susht3.github.io/2017/10/13/cs234-lecture4/ 作者仅提供lec4的笔记,但内容较为消息,可作为补充使用。 5. 中文 http://www.zhengxiaodong.com/categories/笔记/ 作者更新了lec2-4以及11的内容,可在学习相关网课的时候使用。 6. 英文 https://www.zhihu.com/column/c_1666393020621758464 作者提供lec1-2的英文笔记,并附上相关论文笔记链接供读者查阅。 建议学习路径: 1. 阅读中文笔记:可以从这个github仓库https://github.com/apachecn/stanford-cs234-notes-zh/tree/master/docs开始,作者提供了lec1-14笔记的中文翻译版。这些笔记会帮助大家构建基础理解。 2. 资源合集探索:可以查看这个资源合集网站https://blog.showmeai.tech/cs234/ ,了解课程结构和内容,包括课件、笔记以及作业代码和解答。 3. 查阅补充资料:对于特定章节的深入学习,可以参考以下资源: - Lec1的笔记及图表:https://doraemonzzz.com/tags/CS234-Reinforcement-Learning/ - Lec4的详细笔记:https://susht3.github.io/2017/10/13/cs234-lecture4/ - Lec2-4以及11的内容:http://www.zhengxiaodong.com/categories/笔记/ - 英文笔记及相关论文:https://www.zhihu.com/column/c_1666393020621758464,阅读lec1-2的英文笔记,并查阅相关论文笔记。 4. 完成作业和练习:通过资源合集网站上https://blog.showmeai.tech/cs234/的作业代码和解答来练习,并自行尝试解决问题。
计算机图形学
Stanford University
Stanford CS148:Introduction to Computer Graphics and Imaging
资源总结和学习建议: 1. 中文 https://wangwh0204.github.io/2016/06/21/stanford-cs148-introduction-to-computer-graphics-and-imaging/ 基于2016summer课程所做的笔记,但作者主要记录了重点概念,不够完整,仅作参考。 2. 英文 https://www.studocu.com/en-us/document/stanford-university/introduction-computer-graphics-and-imaging/cs148-lecture-notes/5407030 学生根据2017fall 上课内容所做的笔记,可搭配lecture一起学习。 建议学习路径: 由于网络上关于stanford 148 computer graphic的资料并不多,需自己投入更多学习。 1. 开始课程学习:首先,通过阅读官网https://web.stanford.edu/class/cs148/lectures.html 并配合https://www.studocu.com/en-us/document/stanford-university/introduction-computer-graphics-and-imaging/cs148-lecture-notes/5407030中的课程笔记来进行学习。 2. 深入理解主要概念:https://wangwh0204.github.io/2016/06/21/stanford-cs148-introduction-to-computer-graphics-and-imaging/ 通过此篇来进行重点内容理解,并阅读作者提供的额外资料。
CMU
CS 15-458/858: Discrete Differential Geometry
计算机视觉
Stanford University
CS231n: CNN for Visual Recognition
2023 Spring的官方网站:http://cs231n.stanford.edu/ 课程assignments and instructions:https://cs231n.github.io/ 课程视频:https://www.bilibili.com/video/BV1nJ411z7fe/ 2017课程资源:http://cs231n.stanford.edu/slides/2017 Linear Classification Loss Visualization的demo:http://vision.stanford.edu/teaching/cs231n-demos/linear-classify/
资源总结和学习建议: 1. 中文 https://zhuanlan.zhihu.com/p/21930884 作者分享了他的CS231n课程的学习经验,可以作为一个初步的理解和对课程内容有一个整体把握,并提供课程笔记的中文翻译版。 2. 中文 https://www.showmeai.tech/article-detail/259 以cs231n的课程和笔记作为基础,结合补充资料,提供了完整的计算机视觉学习教程。 3. 中文 https://www.cnblogs.com/youngsam/tag/深度学习/ 课程的笔记,覆盖了lecture2-7的主要内容。 4. 中文 https://www.yuthon.com/tags/cs231n/ 作者提供了lecture5-7和10的笔记讲解 5. 中文 https://densecollections.top/posts/notesofCS231N/ 按lecture分类的课程笔记,并提供了额外资源作为辅助。 6. 中文 https://wmathor.com/index.php/search/cs231n/ 提供了重点概念解释的课程笔记,附带大量图示和代码示例。 7. 中文 https://www.citeaexample.com/search.php?q=cs231n 作者主要提供重点内容讲解。 8. 中文 http://doraemonzzz.com/tags/CS231/ 作者按照课程的顺序,详细解析了每一讲的内容,并讲解作业,将有助于理解和掌握课程中的各个主题。 9. 中文 https://blog.csdn.net/han_xiaoyang/category_5957815.html 作者用cs231n的作业作为例子,详细讲解课程内容。 10. 中文 https://www.526net.com/topic/231N/ 作者详细讲解作业的推导过程,有助于理解完成作业。 11. 英文 https://aman.ai/cs231n/ 英文笔记,详细解释了课程的各个部分,是一份优秀的英文学习资源。 12. 英文 https://irosyadi.gitbook.io/irosyadi/course/cs231n cs231n的资源整理,英文学习者建议阅读与其有关的学习资源。 建议学习路径: 1. 课程导读:首先,你可以阅读https://zhuanlan.zhihu.com/p/21930884 ,这篇文章可以让你对CS231n课程有一个全局的了解,知道这个课程会教你什么,你将会从中学到什么。 2. 基础理解:然后,你可以开始阅读https://www.showmeai.tech/article-detail/259http://doraemonzzz.com/tags/CS231/https://densecollections.top/posts/notesofCS231N/ 它们提供了详细的课程笔记,按照课程的顺序,详解了每一讲的内容。你可以从这些资料中理解和掌握课程的基本内容。对于lecture2-7,你可以参考https://www.cnblogs.com/youngsam/tag/深度学习/ 。对于lecture5-7和10,你可以参考https://www.yuthon.com/tags/cs231n/。 3. 深入理解:接下来,你可以浏览https://wmathor.com/index.php/search/cs231n/https://www.citeaexample.com/search.php?q=cs231n 。这些资源会对重点内容进行详细解析,帮助你深入理解课程中的深度内容。 4. 实战训练:理论知识学习的同时,要尝试去实践。你可以通过完成课程中的项目,将理论知识转化为实际技能。这部分,你可以参考http://doraemonzzz.com/tags/CS231/https://blog.csdn.net/han_xiaoyang/category_5957815.htmlhttps://www.526net.com/topic/231N/ 看看别人是如何完成这些作业的,从中学习和借鉴。 5. 复习和扩展:在完成课程学习后,你可以阅读https://densecollections.top/posts/notesofCS231N/ 的额外资料,来复习和扩展你的知识。同时,如果你能流畅阅读英文资料,你也可以参考https://aman.ai/cs231n/以及https://irosyadi.gitbook.io/irosyadi/course/cs231n来进行深度的学习。
自然语言处理
Stanford University
CS224n: Natural Language Processing 历年集合https://web.stanford.edu/class/cs224n/
资源总结和学习建议: 1. 中文 https://blog.csdn.net/weixin_37251044/article/details/83473874 作者提供了学习计划安排,并在每一周的学习任务里提供了详细的资源理解,在需要阅读论文的部分提供原文,分析,以及论文笔记。 2. 中文 https://github.com/LooperXX/CS224n-Reading-Notes结合每课时的视频、课件、笔记等整理的中文版笔记。 3. 中文https://www.showmeai.tech/tutorials/36 以cs224n的课程和笔记作为基础,结合补充资料,提供了完整的自然语言处理与深度学习的学习教程。 4. 中文 https://www.hankcs.com/?s=cs224n 作者提供了非常详细的笔记,作业解析以及研究热点作为额外补充。 5. 中文 https://blog.csdn.net/wuzhongqiang/category_10128689.html 课程的笔记,覆盖了lecture1-2、12-13以及assignment1的主要内容。 6. 中文 https://so.csdn.net/so/search?q=cs224n&t=blog&u=u011426236 作者提供了lecture1-2和5的笔记讲解。 7. 中文 https://yunlongs.cn/tags/#cs224n 作者提供了lecture3-4、8-10和13的笔记讲解。 8. 中文 http://codecook.site/2020/12/07/NLP入门/ 作者提供了lecture1-2和6-8。 9. 中文 https://www.jianshu.com/nb/53172491 作者的笔记更新到问答系统。 10. 中文 https://woshibwt.com/categories/CS224N/ 作者的笔记主要根据主题分类,可作为重点内容复习。 11. 中文 https://cenleiding.github.io/cs224n笔记.html 笔记比较完整但不够详细,可作为最后复习。 12. 英文 https://github.com/jaaack-wang/Notes-for-Stanford-CS224N-NLP-with-Deep-Learning 作者提供了lecture1-10的课程code,课件,stanford笔记以及自己的笔记。 13. 英文 https://aman.ai/cs224n/ 英文笔记,详细解释了课程的各个部分,是一份优秀的英文学习资源。 14. 英文 https://sgfin.github.io/files/notes/cs224n-2017-merged.pdf pdf版本笔记,排版像论文,优点是非常详细,如果对阅读英文不排斥可以选择。 15. 英文 https://www.ruihan.org/courses/cs224n/lec-notes/ 作者按照lecture分类总结的课程笔记。 16.英文 https://github.com/parachutel/cs224n-stanford-winter2021 作者提供winter 2021作业1-5的答案,可供参考。 建议学习路径: 1. 课程导读:首先,你可以阅读https://blog.csdn.net/weixin_37251044/article/details/83473874,作者在这篇文章中分享了他对CS224n的理解和学习经验,这可以帮助你对课程有一个全局的了解,并且参考作者制定的学习计划。 2. 基础理解:然后,你可以开始阅读https://github.com/LooperXX/CS224n-Reading-Noteshttps://github.com/jaaack-wang/Notes-for-Stanford-CS224N-NLP-with-Deep-Learning以及https://www.showmeai.tech/tutorials/36 ,这些资源提供了详细的课程笔记和讲解,按照课程的顺序,详解了每一讲的内容。 https://blog.csdn.net/wuzhongqiang/category_10128689.html对于lecture1-2、12-13以及assignment1,你可以参考https://blog.csdn.net/wuzhongqiang/category_10128689.html 对于lecture1-2和5,你可以参考https://so.csdn.net/so/search?q=cs224n&t=blog&u=u011426236 对于lecture3-4、8-10和13,你可以参考https://yunlongs.cn/tags/#cs224n 对于lecture1-2和6-8,你可以参考http://codecook.site/2020/12/07/NLP入门/ 3. 深入理解:接下来,你可以浏览https://www.hankcs.com/?s=cs224n,它们深入解析了课程的每一讲内容,帮助你深入理解课程中的深度内容。并且接着浏览https://www.jianshu.com/nb/53172491https://woshibwt.com/categories/CS224N/ 这些资源会对重点内容进行详细解析。 4. 实战训练:理论知识学习的同时,你可以通过完成课程中的项目,将理论知识转化为实际技能。这部分,你可以参考https://www.hankcs.com/?s=cs224n,看看别人是如何完成课程项目的,从中学习和借鉴。如果用winter 2021的内容练习,参考https://github.com/parachutel/cs224n-stanford-winter2021。 5. 复习和扩展:在完成课程学习后,你可以阅读https://cenleiding.github.io/cs224n笔记.html 来复习和扩展你的知识。同时,如果你能流畅阅读英文资料,你也可以参考https://aman.ai/cs224n/https://sgfin.github.io/files/notes/cs224n-2017-merged.pdf 以及https://www.ruihan.org/courses/cs224n/lec-notes/ 来进行深度的学习。
CMU
11-611 Natural Language Processing S21
2021 Spring的官方网站:http://demo.clab.cs.cmu.edu/NLP/
资源总结和学习建议: 本节课资源不多,project solution可以参考https://github.com/mntalateyya/ProjectNLPhttps://github.com/darganad/NLP_Project
Columbia
Natural Language Processing
资源总结和学习建议: 1. 中文 https://doraemonzzz.com/tags/Michael-Collins-NLP/ 作者按照lecture整理了每节课的笔记,非常详细并附有自己的解释,另提供作业1-4的完整解析,含有推导过程,推荐优先阅读此篇。 2. 中文 https://conglang.github.io/tags/Natural-Language-Processing/ 作者整理了课程的所有笔记以及相关的python笔记。由于作者并未按照主题分类,也没有目录,查阅起来可能比较麻烦,比较适合一边上网课,一边参考此笔记。 3. 中文,这一系列csdn的文章为课程的学习笔记,但不完整,为方便查阅,在下面附上作者更新的全部笔记:第一周#1-5https://blog.csdn.net/qq_42901761/article/details/86762712?spm=1001.2014.3001.5502 第二周#5-8 https://blog.csdn.net/qq_42901761/article/details/86763568?spm=1001.2014.3001.5502 第三周13-16https://blog.csdn.net/qq_42901761/article/details/87779061?spm=1001.2014.3001.5502 第五周5-9https://blog.csdn.net/qq_42901761/article/details/87783142?spm=1001.2014.3001.5502 第七周5-8https://blog.csdn.net/qq_42901761/article/details/87863981?spm=1001.2014.3001.5502 4. 中文 https://blog.csdn.net/juranyaoyingwen/article/details/79708361?spm=1001.2014.3001.5502 作者只更新了第一节的笔记。 5. 中文 [https://note.zxh.io/ai/nlp/language-modeling/#定义](https://note.zxh.io/ai/nlp/language-modeling/#%E5%AE%9A%E4%B9%89) 作者整理了有关语言模型、标注问题和隐马尔科夫模型、对数线性模型和概率上下文无关文法有关的笔记,需要的同学可进行查阅好对自己的学习进行扩展延伸。 6. 英文 https://haelchan.me/2018/03/31/NLP-note/ 作者更新了week1-4的笔记,但每一节都着重提供推理过程。 7. 英文 https://shawnliu.me/files/columbia-coms-w4705-notes.pdf 作者扫描了自己week1-13的完整手写笔记,字迹较为清晰工整,对手写笔记没有排斥的同学可以选择。 8. 英文 https://github.com/NYXFLOWER/Notes-and-Examples-on-Natural-Language-Processing 作者没有局限于4705这一节课,而是整理了有关nlp的课程,书籍,datasets,tools以及相关代码,可作为课后扩展学习。 9.英文 https://github.com/itsmenick212/NLP 对于作业部分可以参考作者的coding答案。 建议学习路径: 1. 基础学习:在这个阶段,建议先开始学习基础知识,理解自然语言处理的基本概念和技术。首先,可以阅读这个网页https://doraemonzzz.com/tags/Michael-Collins-NLP/ 这个页面上有关于每一课的详细笔记,并且提供了1-4次作业的详细解析。这些笔记很详细,并且包含了作者自己的理解和解释,这对理解课程内容将有很大帮助。这个PDF https://shawnliu.me/files/columbia-coms-w4705-notes.pdf 包含了作者week1-13的完整手写笔记,可以作为进一步学习的参考。以下还有一些不完整的笔记,可根据分类以及自己需求查阅:第一节的笔记https://blog.csdn.net/juranyaoyingwen/article/details/79708361?spm=1001.2014.3001.5502。第一周#1-5https://blog.csdn.net/qq_42901761/article/details/86762712?spm=1001.2014.3001.5502 第二周#5-8https://blog.csdn.net/qq_42901761/article/details/86763568?spm=1001.2014.3001.5502 第三周13-16https://blog.csdn.net/qq_42901761/article/details/87779061?spm=1001.2014.3001.5502 第五周5-9https://blog.csdn.net/qq_42901761/article/details/87783142?spm=1001.2014.3001.5502 第七周5-8https://blog.csdn.net/qq_42901761/article/details/87863981?spm=1001.2014.3001.5502 英文站点https://haelchan.me/2018/03/31/NLP-note/ 更新了week1-4的笔记,重点是推理过程,可以帮助理解更深入的内容。 2. 深入理解:学习了基础知识之后,可以进一步深入理解和掌握这个领域的知识。在这个阶段,可以参考这个网页https://conglang.github.io/tags/Natural-Language-Processing/ 。这个页面上有整个课程的所有笔记,以及相关的Python笔记。虽然这些笔记没有分类和目录,但是可以在上网课的同时作为参考。对于一些特定的主题,你可以查阅这个链接https://note.zxh.io/ai/nlp/language-modeling/#定义 。作者整理了有关语言模型、标注问题和隐马尔科夫模型、对数线性模型和概率上下文无关文法有关的笔记。 3. 作业练习:深入理解后可尝试自己完成作业,并参考https://doraemonzzz.com/tags/Michael-Collins-NLP/ 的作业部分解析。也可以参考https://github.com/itsmenick212/NLP。 4. 扩展:学习完整节课之后,大家已经掌握了这个领域的核心知识,可以开始扩展自己的知识面和技能。英文站点https://github.com/NYXFLOWER/Notes-and-Examples-on-Natural-Language-Processing 提供了一些NLP的课程,书籍,数据集,工具以及相关代码,你可以在这个阶段开始扩展你的知识面和技能。
生成模型
Columbia
STAT 8201: Deep Generative Models
资源总结和学习建议: 1. 英文 https://github.com/FranxYao/Deep-Generative-Models-for-Natural-Language-Processing 这个github虽然不是stat8201的笔记,但却整合了很多nlp相关的资料。作者已经按照主题做好分类,大家在学习过程中也可以自行查阅使用。
知识图谱
Stanford University
CS 520: Knowledge Graphs
资源总结和学习建议: 本节课资源不多,课件部分可以访问https://www.showmeai.tech/article-detail/351,笔记部分可以参考https://junyitao.notion.site/CS520-Knowledge-Graphs-Learning-Notes-bd41e77e2bf74f499e14ae33ad58e071
机器学习理论
Stanford University
STATS214 / CS229M: Machine Learning Theory
资源总结和学习建议: 1. 中文 https://doraemonzzz.com/categories/机器学习理论/ chapter1-2的中文笔记 2. 英文 https://tselilschramm.org/mltheory/stats214-fall22.html 主要包括课程所需的reading。 建议学习路径: 由于这是一节理论课,需要一定的英语基础,中文笔记 https://doraemonzzz.com/categories/机器学习理论/ 也不完整,建议阅读课程所需的readinghttps://tselilschramm.org/mltheory/stats214-fall22.html