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


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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~

一、System

(一)Human-Computer Interaction学习路径

1. 学科解释

人机交互(Human-Computer Interaction,简写HCI):是指人与计算机之间使用某种对话语言,以一定的交互方式,为完成确定任务的人与计算机之间的信息交换过程。 有很多著名公司和学术机构正在研究人机交互。 在计算机发展历史上,人们很少注意计算机的易用性。


2. 初阶

顺序

资源

知识分类/使用方法

链接和介绍

1

Coursera 交互设计在线课程微学位 UCSD

基础课/101

想入门就先看它

https://www.coursera.org/specializations/interaction-design


最多人推荐的入门课程系列,是比较硬核且干货的。这个系列的优点是非常系统和完整,讲课也不枯燥,所以非常推荐给新手。


由8门课程组成,第一门课建议从Human-Centered Design: an Introduction开始听,这门课可以当作HCI101。其他课程都是把各个设计环节展开来讲,顺序没有太大要求,而且本身也有点重叠,不是很好排序。最后一门课是一个实践项目。


的确Rosenfeld Media什么的出了不少书,但是推荐先用这个课打底再研究别的

2

Coursera GIT Introduction to UED

基础课/101,所有2里选一个看即可,夯实基础。


作为UCSD的平替,听一遍UCSD有时候记不住,又不喜欢重听课程的人,可以听老师在讲一遍这个。

B站:https://www.coursera.org/specializations/interaction-design


和UCSD系列差别不大。我是很不喜欢重听课程的人,但听一遍有时候又记不住,我就会去找另一个一样主题的课,听别人再讲一遍。如果你和我一样不耐烦,那就看完UCSD,来看一眼GaTech吧。

2

Stanford HCI 公开课

基础课/101,所有2里选一个看即可,夯实基础。


作为UCSD的平替,听一遍UCSD有时候记不住,又不喜欢重听课程的人,可以听老师在讲一遍这个。

2

Stanford Lectures CS547 HCI Seminar

基础课/101,所有2里选一个看即可,夯实基础。

作为UCSD的平替,听一遍UCSD有时候记不住,又不喜欢重听课程的人,可以听老师在讲一遍这个。

B站:

https://www.bilibili.com/video/BV1ZE411W73Z?from=search&seid=10496014647131074073


Youtube:

https://www.youtube.com/playlist?list=PLoROMvodv4rMyupDF2O00r19JsmolyXdD


Stanford人机交互课程,对人机交互设计的历史、实施过程、思维方法的导览,外加几节实验操作,最后还有一些人机交互哲学的内容,属于概论类的课程。

2

Coursera Virginia系列 Design Thinking Specialization

基础课/101,所有2里选一个看即可,夯实基础。

作为UCSD的平替,听一遍UCSD有时候记不住,又不喜欢重听课程的人,可以听老师在讲一遍这个。

https://www.coursera.org/specializations/uva-darden-design-thinking


关于敏捷/产品/设计的课程,爱在这个主题我非常喜欢,恨在讲得的确有点照本宣科的感觉,并不太吸引人。


说到design sprint,据我所知被提出或者正式成型应该是Google Ventures总结出来的一套理论,这里有个PDF,简明地概括了design sprint的过程和方法,值得一看:https://developers.google.com/design-sprint/downloads/DesignSprintMethods.pdf 可以看完再上Coursera的课。


虽然敏捷x产品x设计好像是个蛮新的话题,但其实里面各种technique都似曾相识,建议UCSD入门之后再看这个,有重复强化的效果,学习是螺旋形上升的嘛。

3

书籍

唐诺曼的《设计心理学》

《破茧成蝶:用户体验设计师的成长之路》

《细节决定交互设计的成败》

《交互设计指南》

唐诺曼的《设计心理学》提到的次数第二多,仅次于《About Face 3 交互设计精髓》。主要讲所有设计要以用户需求为中心。《情感化设计》(放在了中阶里面)讲美好的界面/交互要让用户愉悦。建议先读第一本再读第二本,但第二本一定要读,因为我见过业界设计师明显没有理解情感在设计上的应用,他们的决定让团队和产品吃了很多亏。

3.

顺序

资源

知识分类/使用方法

链接和介绍

1

Coursera 东京大学 Interactive Computer Graphics

偏技术

会讲一些学术paper

https://www.coursera.org/learn/interactive-computer-graphics


UCSD HCI101是用来打基础的话这一门是个兴趣班 比较偏技术 线框图啊交互啊什么的基本没有 所以我前面说HCI范围太大 你要搞清楚你想要的HCI是什么。。。日本老师口音巨萌这些课基本上是把前沿的学术paper(没有特别新 好像1-3年前的吧)转化成有趣的课题 再深入浅出地讲解出来对扩展视野 提高兴趣很有帮助五星推荐!

2

书籍:

《UI群英会——用户体验·交互·视觉方法论》

《用户界面设计指南》

唐诺曼的《情感化设计》

《 Don't Make Me Think 》

《 Made to Stick 》

我把讲用户研究和提及次数较多的书籍放在了这里。


《UI群英会——用户体验·交互·视觉方法论》

https://18636251.s21i.faiusr.com/61/ABUIABA9GAAgubawuQYopoPk8wQ.pdf

《用户界面设计指南》

https://18636251.s21i.faiusr.com/61/ABUIABA9GAAgw7awuQYoyI3AYw.pdf

唐诺曼的《情感化设计》

https://18636251.s21i.faiusr.com/61/ABUIABA9GAAgxrawuQYorNih7Qc.pdf

《 Don't Make Me Think 》

https://18636251.s21i.faiusr.com/61/ABUIABA9GAAg1siuuQYo8KrngQQ.pdf

《 Made to Stick 》

https://18636251.s21i.faiusr.com/61/ABUIABA9GAAgzcquuQYowMibkgM.pdf

3

网站:

NNgroup

用户研究

4

CHI是ACM旗下的会议,专注于交互技术的讨论


IEEE是专注于先锋科技的老牌巨头期刊。

4.

顺序

资源

知识分类/使用方法

链接和介绍

1

Interaction Design Foundation

以找到交互设计师工作为目的的人可以在这个网站上学习

https://www.interaction-design.org/courses?gclid=CjwKCAjwx_eiBhBGEiwA15gLN1qxF9p6YZYq6Za6S0FHMB5YP6JL912FE1ByK4aucZUC47nGhaBnwxoCodAQAvD_BwE


这个网站被提到的频率是仅次于coursera UCSD课程的。

IDF是一个专门为交互设计而创建的学习网站。你可以选择一种自己想要的职业,网站会自动给你提供相关的学习课程。提供很多的课程,从小白到专家级别都有。也有一些从业者心得和经验贴。缺点是课程需要收费,但能提供证书。而且公司的宗旨是:学的越多,费用越少。

丹麦的,有课程有书,注册一下就行,可能要花钱,但也应该不贵。北欧的interaction注重理论,尤其是participatory design(user-centred design),是HCI最新的第三波浪潮(第二波usability,第三波user experience)。国内目前应该还是在注重usability,不过我觉得迟早也会往experience这块转换吧。

2

Careerfoundry

以找到交互设计师工作为目的的人可以在这个网站上学习,和1相比更偏向bootcamp

https://careerfoundry.com/en/courses/become-a-ux-designer/


在Careerfoundry,你能学习到成为一名交互设计师必须先要掌握用户体验设计的知识,用户体验是交互设计的核心知识。

6个月的bootcamp项目。

3

书籍

我把一些和用户研究、文化、艺术、哲学、案例分析有关的放在了高阶这里:


《About Face 3 交互设计精髓》提到次数最多,是HCI经典书籍,厚厚一本很难读完。对于新人来说,可以随便翻翻,先看看目录,找那些自己感兴趣的、疑惑的章节读一读。千万不要一开始去看【交互设计精髓】,里边讲的东西比较深奥你会看不懂的,看了还伤学习的冲劲。至今我还在研究【交互设计精髓】上所说的东西。

为什么《About Face》不适合交互新手入门,老鸟也需慎读https://mp.weixin.qq.com/s/BenLaPUyyBCdH1YhUUq3NA


《洞悉用户:用户研究方法与应用》

《用户体验面面观——方法、工具与实践》

《写给大家看的设计书(第三版)》

《赢在用户》

《Measuring user experience》

《方寸指尖:移动设计实战手册》

《交互设计沉思录》

《用户体验百家谈》

《UCD火花集2》

《移动应用UI设计模式》

《触动人心:设计优秀的iPhone 应用》

《设计之下:搜狐新闻客户端的用户体验设计》

艺术设计概论

新媒体艺术发展综述

中国美术史

界面设计模式(第2版)

《Designing Interaction》by bill moggridge

《用户体验要素:以用户为中心的产品设计》

《点石成金:访客至上的网页设计秘笈》

《交互设计——超越人机交互》

《可用性工程》

《用户体验设计:讲故事的艺术》

《Web表单设计:点石成金的艺术》

《简约至上:交互设计四策略》

《认知与设计:理解UI设计准则》

《设计师要懂心理学》

《Contextual Design》 By Hugh Beyer

4

网站:

UX Magazine

Dribbble

Behance

Siteinspire Icons for Everything

Unsplash

设计师会逛的网站


(二)Data Mining 数据挖掘

1. 学科解释

数据挖掘和机器学习、数据分析都有一定程度的重合,因此需要先定义我们这里的数据挖掘指的是什么。


数据挖掘 vs 机器学习

机器学习和数据挖掘很类似,很多人以为两个说的是一样的东西,虽然两者本质上的区别不大,但是还是有一些细小的区别:

A:机器学习更侧重于技术方面和各种算法,一般提到机器学习就会想到语音识别,图像视频识别,机器翻译,等等各种模式识别,核心就是各种精妙的算法。数据挖掘更偏向于“数据”而不是算法,它包括了很多数据的前期处理,数据的爬取、清洗、整合,数据的有效性检测等等,最后才是用一些统计的或者机器学习的算法来抽取某些有用的“知识”。前期数据处理的工作比较多。
B:作用上讲,机器学习去寻找模式并相应地去调整程序的行为(adjust program actions)。数据挖掘是为了让人可以理解数据。
C:机器学习是一个不太需要人介入的过程,人只要一开始设置好算法就可以了,是“set it and forget it” process。数据挖掘需要人一步步的操作和interaction。

数据挖掘 vs 数据分析

数据分析(狭义)与数据挖掘构成广义的数据分析。数据分析(狭义)与数据挖掘的本质都是一样的,都是从数据里面发现关于业务的知识(有价值的信息),从而帮助业务运营、改进产品以及帮助企业做更好的决策。但是他们还是有一些区别:

A:数据分析(狭义)的数据集往往中型或小型。数据挖掘的数据集往往很大。
B:数据分析(狭义)一般不会建立数学模型,数据挖掘可以直接完成数学建模,直接应用到预测。
C:数据分析(狭义)可以利用一些现成的分析工具完成,但是数据挖掘绝大部分要依赖于编程。
D:作用上讲,数据分析(狭义)主要实现三大作用:现状分析、原因分析、预测分析(定量)。数据分析的目标明确,先做假设,然后通过数据分析来验证假设是否正确,从而得到相应的结论。数据挖掘主要侧重解决四类问题:分类、聚类、关联和预测(定量、定性),数据挖掘的重点在寻找未知的模式与规律。
E:方法上讲,数据分析(狭义)主要采用对比分析、分组分析、交叉分析、回归分析等常用分析方法。主要采用决策树、神经网络、关联规则、聚类分析等统计学、人工智能、机器学习等方法进行挖掘;
F:输出结果上讲,数据分析(狭义)一般都是得到一个指标统计量结果,如总和、平均值等,或者是对统计假设的拒绝或verified。数据挖掘输出模型或规则,并且可相应得到模型得分或标签,模型得分如流失概率值、总和得分、相似度、预测值等,标签如高中低价值用户、流失与非流失、信用优良中差等。


2. 所有需要学习的知识分为以下几类

A:数学基础(线性代数、统计、矩阵)
B:数据库
C:大数据处理框架
D:机器学习/深度学习

3. 学习前提

A:会一门编程语言
B:数学方面的学习主要有两种路径,第一种是先学数学基础然后再开始碰ML,第二种是学ML遇到不懂的数学基础再去查。对于非科班的学习者我比较推荐第二种,因为这样可以过滤掉没有用的知识并且在学习的体验上会更有动力。也就是说,不要试图掌握所有的相关数学知识再开始学习,可以到时候再查,只要有线性代数基础即可,如果有下面的知识更加分,可以花1天的时间把下面的知识搞清楚了:
a:微积分(偏导数、梯度等等)
b:概率论与数理统计(例如极大似然估计、中央极限定理、大数法则等等)
c:最优化方法(比如梯度下降、牛顿-拉普什方法、变分法(欧拉-拉格朗日方程)、凸优化等等


4. 初阶

顺序

资源

知识分类/使用方法

链接和介绍

0

(optional)Stanford CS229

【基础】【数学】


适用于:

1. “学习前提”中的数学基础知识掌握80%以下的
2. 或者目标是初阶或高阶

如果目标只是掌握初阶的知识,那么不需要死磕数学理论,可以跳过这里。

Youtube:

https://www.youtube.com/watch?v=jGwO_UgTS7I&list=PLoROMvodv4rMiGQp3WXShtMGgzqpfVfbU


B站:https://www.bilibili.com/video/BV1JE411w7Ub/?from=search&seid=9965245452780421393


课表和作业:

http://cs229.stanford.edu/syllabus-autumn2018.html


CS229是coursera ML课程的前身,和coursera ML课程有一定程度的重合,但是这门课更偏向理论,coursera ML更加侧重实践,只会大致的讲解算法的原理,然后在编程中实现。

1

Coursera 机器学习入门课程 by Andrew Ng

【基础101】【机器学习】


作业:https://github.com/zlotus/Coursera_Machine_Learning_Exercises


参考答案:https://github.com/loveunk/machine-learning-excercise-notebook-python


听课笔记:https://zhuanlan.zhihu.com/mlearn


Coursera在2022年已经下线了老版课程,上线了出了新版课程,由一门课变成了一个specialization,多了更多新的算法。


李杰克的建议是,大家可以通过《Machine Learning》去学习机器学习中的基础知识,我拎些重要的出来:损失函数、梯度下降、线性回归、逻辑回归、SVM、反向传播法、正则化、KNN、K-Means、PCA,大家可以优先重点搞懂这些东西,你进入到深度的知识储备算是基本够了。


没有用到什么超出线性代数,高数,概率论课本的数学。如果有概念看不懂,比如梯度,后验概率,Jacobian。那就把视频暂停,去查一下维基百科,或者翻一下自己的课本,搞懂了,然后再继续看视频。有些知识点,比如支持向量机的对偶问题,实在实在看不懂,那就算了,你就相信他跟原问题同解,接着看怎么加kernel。如果有地方实在搞不懂,也千万不要放弃,接着往下看。


上Coursera在线教学网站学习,优点是每个章节学习之后可以在线答题,可以提交答案检验是否正确,而且还可以做编程练习,编程练习提交到系统后,系统可以自动测试程序是否运行正确。缺点是需要科学上网,而且有些视频并没有中文字幕。


上网易云课堂学习,优点是速度快,全部视频都有中文字幕。缺点是没有在线习题,也没有编程练习。

2

《数据挖掘导论》Introduction to Data Mining by Pang-Ning Tang、Michael Steinbach、Vipin Kumar

【基础101】


最好配合每一章后面的习题使用


最好可以选择一些工具去使用一下各个模型

pdf:

https://18636251.s21i.faiusr.com/61/ABUIABA9GAAg9tevuQYokrS_jQY.pdf


习题答案:

https://18636251.s21i.faiusr.com/61/ABUIABA9GAAg9devuQYo_NqowgQ.pdf


最多人推荐的书籍。


不会有太多数学:这本书上的内容,高中生都能读懂。这本书作为入门书非常好。内容浅显易懂,略去了各个定理的证明部分,通过枚举大量具体的算法实例来简要说明算法的流程和意义,让初学者可以以最快速度总揽全局,掌握数据挖掘领域的基本要点。通过这本书说明的主要是算法的运行过程和意义,而非算法本身的数学推理,不会有太多的数学公式。


有算法的使用场景:本书把算法按照它们实现的功能和目的,分成比如回归、分类、聚类等等,然后讲可以实现聚类的算法有哪些,可以实现回归的有哪些,这种方式对于构建一个大概的机器学习体系还是有好处的,但是深度不够。对于算法都提出了优缺点,使用场景,以及出了问题怎么办。


基础和高级知识有区分:把常用模型和高级话题分成连续的两个章节,很适合统计学学生入门数据挖掘的。


有课后练习:在学习中,对于课后练习,一定要自己去做一做才能知道自己理解怎么样了,不会了就去咨询。甚至你自己可以选择一些工具是实现各个模型看看。

2

Jiawei Han的《数据挖掘概念与技术》Data Mining: Concepts and Techniques

【基础101】

2的平替,比较“掉书袋”、教科书的感觉,有些人不太推荐

Pdf:

https://18636251.s21i.faiusr.com/61/ABUIABA9GAAg-9qvuQYoiJ2z1wM.pdf


这本书是国内很多高校上课指定教材(可能这是为什么很多人推荐的原因)。


不仅详尽讲述了数据挖掘的基本概念和方法,又具有一定的深度,介绍了数据挖掘领域近年来最新的课题。


只要求读者具备少量的编程经验以及了解基本的数据和统计分析方向的知识。


据说翻译版不如原文好懂。


我并不是很推荐这本书。这本书什么都讲了,甚至很多书少有涉及的一些点都有涉猎,比如OLAP的方面。其实这本书对于初学者不是那么友好的,给人较强的教科书的感觉,如果你有很强的毅力读完这本书,也只能获得一些零碎的概念的认识,很难上手实际的项目。

3

《集体智慧编程》Segaran的《Programming Collective Intelligence》

【基础101】【实战】


边学边练,把书上的代码跑一跑

Pdf:

https://18636251.s21i.faiusr.com/61/ABUIABA9GAAg_tuvuQYotsHkvAE.pdf


没有数学推导:此书无公式推导,只告诉我们算法的应用场景。


通过实际例子来进行学习:这本书讲述了数据挖掘里面的很多实用的算法,而且最重要的是陈述的方式不像 Han 那种大牛掉书袋的讲法,而是举了很多实际的例子。


有编程实战:辅以python的代码,让你很快的就能理解到这种算法能够应用在哪个实际问题上,并且还能自己上手写写代码。


这本书在我看来适合的三个人群:A. 刚刚具有基础编程知识的学生 B. 不是希望进入数据挖掘领域,只是要急着做完一个项目 C. 大多数的产品经理。

3

《利用Python进行数据分析》

【实战】


3的平替


在实战中可以把这本书当作工具书,用以熟悉Python的库

http://phylab.fudan.edu.cn/doku.php?id=course:python:start

这本书介绍了最主要的python数据处理工具:numpy,pandas,matplotlib等,当通读完一遍之后,这本书就可以被当成工具书,偶尔查一查。


基于python语言介绍了numpy ,pandas等库的操作,本书中有大量具体的实践建议,以及大量综合应用方法。由于作者Wes McKinney是pandas库的主要作者,所以本书也可以作为利用Python实现数据密集型应用的科学计算实践指南。本书适合刚刚接触Python的分析人员以及刚刚接触科学计算的Python程序员。


回答一个用python的:想一边看书一边敲代码马上出结果的看这里:不得不提《用python进行数据分析》,对着习题练一遍,马上出效果,然后拿自己感兴趣的数据来练手,照葫芦画瓢,上手极快,且容易有成就感。一看见有人的回答是列书单我就烦。看完给你一堆数据你会处理吗?学这种东西就是要直接上项目、解决问题。BTW,我在学习过程中发现复旦大学物理实验室的对这本书学习的相关资料

4

Weka

LibSVM, scikit-learn, Shogun

这几个工具至少挑选2个熟悉一下

5

Kaggle 实战项目练习

【实战】


1. 进入主页后点competition
2. (playground里面)选几个practice先练一练
3. (getting started里面)做三个经典练习项目
4. 做至少一个比赛项目

https://www.kaggle.com


这里为大家推荐几篇非常好的文章,里面手把手的教了大家入门级的三个经典练习项目(其实是已经结束了的赛题),供大家学习。


1. Titanic(泰坦尼克之灾)

中文教程: 逻辑回归应用之Kaggle泰坦尼克之灾

https://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49797143

英文教程:An Interactive Data Science Tutorial

https://www.kaggle.com/code/helgejo/an-interactive-data-science-tutorial


2. House Prices: Advanced Regression Techniques(房价预测)

中文教程:Kaggle竞赛 — 2017年房价预测

英文教程:How to get to TOP 25% with Simple Model using sklearn

https://www.kaggle.com/code/neviadomski/how-to-get-to-top-25-with-simple-model-sklearn


3. Digital Recognition(数字识别)

中文教程:大数据竞赛平台—Kaggle 入门

https://blog.csdn.net/u012162613/article/details/41929171

英文教程:Interactive Intro to Dimensionality Reduction

https://www.kaggle.com/code/arthurtok/interactive-intro-to-dimensionality-reduction

5. 中阶

顺序

资源

知识分类/使用方法

链接和介绍

1

李航老师的《统计学习方法》

【数学】【机器学习】


这三本书都是机器学习入门的经典书籍,之所以同时推荐三本,不是为了从这三本书中选一个,而是全部买下来对照着看:这本书对公式的推理相对详细;周志华的《机器学习》(西瓜书)内容更加广泛,但推理不太详细;Mitchell的《机器学习》重在算法的思路,对公式的推理很浅显,但易懂。建议学习的时候以李航老师的书为基础,对周志华老师的书进行系统的学习。


边看书边手推公式然后对着GitHub一边敲代码

Pdf:

https://18636251.s21i.faiusr.com/61/ABUIABA9GAAg9uKvuQYo7Jvf-gc.pdf


代码实现(李航老师微博推荐):

https://github.com/WenDesi/lihang_book_algorithm


(这本书是机器学习的入门书,之所以放在中阶而不是初阶,是因为不是直接关于数据挖掘的。)



着重于数学推导,能让我们深入地了解数据挖掘领域的一些算法。把几大类经典模型背后的理论刻画得淋漓尽致,看了之后对SVM的VC维理论、EM算法等有了深刻认识


这本书以干货为主,书中没有多余的例子与解释,很多都是从问题定义直接开始,到算法,到分析。书中例子、推导、算法相对比较难,很有必要仔细阅读。


每章末尾的参考文献也方便了想深入理解算法的童鞋直接查到经典论文。

2

周志华老师的《机器学习》(西瓜书)

【机器学习】

Pdf:

https://18636251.s21i.faiusr.com/61/ABUIABA9GAAgneSvuQYooOu_lwQ.pdf


(这本书是机器学习的入门书,之所以放在中阶而不是初阶,是因为不是直接关于数据挖掘的。)


这本书的结构很清晰,理论和实践都有设计,是一本不错的学习书


作者周志华教授是人工智能大牛,也是国际上人工智能奖项“大满贯” Fellow华人第一人。这是一本非常值得推荐给机器学习入门者梳理知识以及机器学习从业者的书。书本的印刷质量不错,语言表达与思维逻辑也很清晰,内容涵盖了绝大多数热门算法与模型。此书的结构基本与《elements of statistical learning》相同,不想看英文版的同学可以看这本。


不足:这本书已经比较老了,内容中有一些过时的地方。

2

《统计学习基础:数据挖掘、推理与预测》The Elements of Statistical Learning : Data Mining, Inference, and Prediction by Trevor Hastie & Robert Tibshirani


江湖人称ESL

【统计】【机器学习】


2的平替


学习时,可以考虑将重要方法进行数学推导以理解原理,并结合数据集进行R编程操作。


网上也提供一些数据集,可以配合着R操作来学习,熟练R的同时,掌握各种机器学习方法。

Pdf(中文):

https://18636251.s21i.faiusr.com/61/ABUIABA9GAAg6_WvuQYo4I_0HQ.pdf


pdf (英文):

https://18636251.s21i.faiusr.com/61/ABUIABA9GAAgk_mvuQYotPHEggY.pdf


比较偏Frequentist


斯坦福三位统计鼻祖级教授著作。本书对机器学习各领域的方法都有详尽的介绍,更侧重于统计知识。此外,它涵盖了许多数据挖掘技术。如神经网络,关联规则挖掘,SVM,回归,聚类等主题。

3

Tom Mitchell的《机器学习》

【机器学习】

(这本书是机器学习的入门书,之所以放在中阶而不是初阶,是因为不是直接关于数据挖掘的。)


pdf:

https://18636251.s21i.faiusr.com/61/ABUIABA9GAAgpeqvuQYoqI-K1wY.pdf


这本书可以看作是对于十多年前的机器学习的一个综述,作者简单明了的讲述了很多流行的算法,并且对于各个算法的适用点和特点都有详细的解说,轻快地在一本薄薄的小书里给了大家一个机器学习之旅。


作者Tom Mitchell是CMU的大师,有机器学习和半监督学习的网络课程视频。这本书是领域内翻译的较好的书籍,讲述的算法也比《统计学习方法》的范围要大很多。据评论这本书主要在于启发,讲述公式为什么成立而不是推导;不足的地方在于出版年限较早,时效性不如PRML。但有些基础的经典还是不会过时的,所以这本书现在几乎是机器学习的必读书目。

4

Ian H. Witten & Eibe Frank的《数据挖掘 实用机器学习技术》Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques

【实战】


作为查缺补漏用,建议只看一些上述书中没讲到的算法

Pdf:

https://18636251.s21i.faiusr.com/61/ABUIABA9GAAgnvCvuQYoj5PA-wU.pdf


本书作者就是著名的Weka的编写者。整本书的思想脉络也是尽可能的由易到难,从简单的模型入手扩展到现实生活

中实际的算法问题,最难能可贵的是书的最后还稍微讲了下如何使用weka,这样大家就能在学习算法之余能够用weka做做小实验,有更加直观的认识。

4

(optional)weka

【实战】


简单使用一下即可,用的人不多了,大家都用python库了

由Java开发的 Weka(Waikato Environment for Knowledge Analysis)是一个知名机器学机软件,其支持几种经典的数据挖掘任务,显著的数据预处理,集群,分类,回归,虚拟化,以及功能选择。其技术基于假设数据是以一种单个文件或关联的,在那里,每个数据点都被许多属性标注。 Weka 使用Java的数据库链接能力可以访问SQL数据库,并可以处理一个数据库的查询结果。它主要的用户接品是Explorer,也同样支持相同功能的命令行,或是一种基于组件的知识流接口。


https://www.zhihu.com/question/302775147

4

实现经典算法

【实战】

实现下面几个经典算法:

a. 关联规则挖掘 (Apriori, FPTree, etc.)

b. 分类 (C4.5, KNN, Logistic Regression, SVM, etc.)

c. 聚类 (Kmeans, DBScan, Spectral Clustering, etc.)

d. 降维 (PCA, LDA, etc.)

e. 推荐系统 (基于内容的推荐,协同过滤,如矩阵分解等)


然后在公开数据集上测试,看实现的效果。

5

参加Kaggle等比赛

【实战】


和“初阶”里提到的Kaggle练习不同,这里是真刀真枪的比赛

平台有:kaggle、阿里巴巴天池、kesci、datacastle、biendata、datafountain 等


选比较常规的分类或回归赛题,建议选分类赛题

6

(optional)吴军的《数学之美》

【科普】【应用】


因为推荐的人比较多,但是又是科普性质的,所以放在这里

Pdf:

https://18636251.s21i.faiusr.com/61/ABUIABA9GAAghPOvuQYo0YKeqwQ.pdf


科普性质的书,也有推导,深入浅出,引人入胜,非常棒,对搜索和NLP领域的算法有了较多认识。作者吴军大家都很熟悉。以极为通俗的语言讲述了数学在机器学习和自然语言处理等领域的应用。

6. 高阶

顺序

资源

知识分类/使用方法

链接和介绍

1

《pattern recognition and machine learning》


江湖人称PRML

【机器学习】【理论】


配合习题

Pdf:

https://18636251.s21i.faiusr.com/61/ABUIABA9GAAg8PSvuQYow5_JmgY.pdf


习题:

https://18636251.s21i.faiusr.com/61/ABUIABA9GAAgn-WvuQYozq7spQc.pdf


matlab实现:https://github.com/PRML/PRMLT


python实现:https://github.com/ctgk/PRML


模式识别的经典教材,偏理论,讲得比较浅显,算是机器学习的初级书籍。这本书较轻为全面介绍了模式识别和机器学习领域,需要掌握一些多变量微积分和基本线性代数的知识。


比较偏Bayesian


这本书已经有很多人介绍过了,这本书虽然是大部头,但作者写的行云流水,把贝叶斯玩的很6,思路非常清晰,而且全。每当我在推导算法的时候遇到障碍,都会从这本书中找答案,幸运的是这本书通常都会给我答案。


侧重于概率模型,是贝叶斯方法的扛鼎之作,据评“具有强烈的工程气息,可以配合stanford 大学 Andrew Ng 教授的 Machine Learning 视频教程一起来学,效果翻倍。


读起来可能比较辛苦,一共有738页,包括431个分级练习。


本书有大段描述性文字,常用文字代替数学公式去描述原理。大家可以自己尝试数学推导。

2

Duda的《模式分类》Pattern Classification

【理论】

Pdf:

https://18636251.s21i.faiusr.com/61/ABUIABA9GAAgtPavuQYoxuiY1gc.pdf


一本砖头书,建议看前三章,主要涉及贝叶斯参数估计,另外LDA、PCA的推导也可以看看,讲的不错


这本《模式分类》是很多高校的数据挖掘导论课程的教科书,重在理论的学习。如果不通读这本书,你会发现在研究很多问题的时候,甚至一些相对简单的问题(比如贝叶斯在高斯假设下为什么退化成线性分类器)你都要重新复习。

3

数据挖掘与数据化运营实战 思路、方法、技巧与应用

【应用】【工业界】


对业界工作的人有帮助

Pdf:

https://18636251.s21i.faiusr.com/61/ABUIABA9GAAgrvevuQYo1K3W_AM.pdf


推荐理由: 诸多数据挖掘书籍中为数不多的穿插大量真实的实践应用案例和场景的书籍。阿里巴巴BI部门数据分析专家卢辉多年数据挖掘应用实践经验结晶,用通俗易懂的“非技术”语言和大量活泼生动的案例展现了数据挖掘与数据化运营的商业实践。


以一个阿里巴巴数据运营从业人员的角度,讲解电子商务中,如何利用数据进行数据化运营来创造价值。

4

项亮的《推荐系统实践》

【应用】【推荐系统】


边读边练,用网上公开的数据集做一个toy project

Pdf:

https://18636251.s21i.faiusr.com/61/ABUIABA9GAAgovmvuQYo9vKi0wE.pdf


读完之后对推荐系统用到的模型、整个知识体系都有深刻认识。


这本书不用说了,研究推荐系统必须要读的书,而且是第一本要读的书。

5

熟悉大数据处理框架

【大数据处理框架】

分为两个部分:Linux&Hadoop生态体系和分布式计算。


A. Linux&Hadoop生态体系

Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架


推荐书籍:

1. 《Big Data》

在大数据的背景下,我很少看到关于数据建模,数据层,数据处理需求分析以及数据架构和存储实现问题。这本书却提供了令人耳目一新的全面解决方案。

2. 《Hadoop权威指南》

https://18636251.s21i.faiusr.com/61/ABUIABA9GAAg1vuvuQYooZq5xgU.pdf

《Hadoop权威指南(中文版)》从Hadoop的缘起开始,由浅入深,结合理论和实践,全方位地介绍Hadoop这一高性能处理海量数据集的理想工具。

3. 《Hive编程指南》

https://18636251.s21i.faiusr.com/61/ABUIABA9GAAgjvyvuQYoy8akfQ.pdf

《Hive编程指南》是一本Apache Hive的编程指南,旨在介绍如何使用Hive的SQL方法HiveQL来汇总、查询和分析存储在Hadoop分布式文件系统上的大数据集合。


B. 分布式计算

1. 分布式计算框架

Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算、实战一:基于Spark的推荐系统(某一线公司真实项目)、实战二:新浪网(www.sina.com.cn)

2. storm技术架构体系

Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解、实战一:日志告警系统项目、实战二:猜你喜欢推荐系统实战

3. Flink(比storm用的更多)

https://github.com/sangbiaoli/IT/blob/master/%E5%88%86%E5%B8%83%E5%BC%8F%E6%9E%B6%E6%9E%84-%E5%88%86%E5%B8%83%E5%BC%8F%E6%B5%81%E8%AE%A1%E7%AE%97-flink-%E6%A6%82%E5%BF%B5.md


推荐书籍:

1. 《Learning Spark》

https://18636251.s21i.faiusr.com/61/ABUIABA9GAAg0-yvuQYojuSCmgE.pdf

《Spark 快速大数据分析》是一本为Spark 初学者准备的书,它没有过多深入实现细节,而是更多关注上层用户的具体用法。不过,本书绝不仅仅限于Spark 的用法,它对Spark 的核心概念和基本原理也有较为全面的介绍,让读者能够知其然且知其所以然。

2. 《Spark机器学习:核心技术与实践》
https://18636251.s21i.faiusr.com/61/ABUIABA9GAAg386wuQYo-bb__Ac.pdf

本书采用理论与大量实例相结合的方式帮助开发人员掌握使用Spark进行分析和实现机器学习算法。通过这些示例和Spark在各种企业级系统中的应用,帮助读者解锁Spark机器学习算法的复杂性,通过数据分析产生有价值的数据洞察力。

6

熟悉数据库

可以掌握不深,但是还是要了解,基本的操作会用。


推荐阅读书目(极少人提到数据库这方面,下面的书都是只提到过一次的):

《SQL必知必会》

https://18636251.s21i.faiusr.com/61/ABUIABA9GAAg5v2vuQYo0MSHxAc.pdf


《数据库系统概念》

https://18636251.s21i.faiusr.com/61/ABUIABA9GAAgmP6vuQYoj8zWtQQ.pdf


《高性能MySQL》

https://18636251.s21i.faiusr.com/61/ABUIABA9GAAgk-_vuQYonO7s0QI.pdf

7. 一些辅助资料

1

数据集

UCI(http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html):加州大学欧文分校开放的经典数据集,被很多机器学习实验室采用。


Awesome Public Datasets (https://github.com/awesomedata/awesome-public-datasets):这是github一大神整理的一个丰富的数据集资源获取渠道合集。


国家数据(http://data.stats.gov.cn/index.htm):数据来源于中国国家统计局,包含了我国经济民生等多个方面的数据。


CEIC(https://www.ceicdata.com/zh-hans):超过128个国家的经济数据,能够精确查找GDP, CPI, 进口,出口,外资直接投资,零售,销售,以及国际利率等深度数据。


中国统计信息网(http://www.tjcn.org/):国家统计局的官方网站,汇集了海量的全国各级政府各年度的国民经济和社会发展统计信息。


(三)Machine Learning 机器学习/Artificial Intelligence人工智能

1. 学科解释

机器学习和数据分析(狭义)、数据挖掘、深度学习、人工智能都有一定程度的重合,因此需要先定义我们这里的机器学习指的是什么。


机器学习 vs 数据分析

数据分析和机器学习是两个方向的东西,前者侧重于使用统计分析等方法解决业务问题,当然为了更好的解决问题也会用到算法模型,输出物一般包括分析报告,统计报表,辅助决策建议等偏重业务决策的结论和分析。后者侧重于工程和算法研究及应用,主要通过算法和模型解决面向工程和产品化应用的问题,因此输出一般不是具体的可见物,而是工程中得核心-智能化的部分。


机器学习 vs 数据挖掘

机器学习和数据挖掘很类似,很多人以为两个说的是一样的东西,虽然两者本质上的区别不大,但是还是有一些细小的区别:

1. 机器学习更侧重于技术方面和各种算法,一般提到机器学习就会想到语音识别,图像视频识别,机器翻译,等等各种模式识别,核心就是各种精妙的算法。数据挖掘更偏向于“数据”而不是算法,它包括了很多数据的前期处理,数据的爬取、清洗、整合,数据的有效性检测等等,最后才是用一些统计的或者机器学习的算法来抽取某些有用的“知识”。前期数据处理的工作比较多。
2. 作用上讲,机器学习去寻找模式并相应地去调整程序的行为(adjust program actions)。数据挖掘是为了让人可以理解数据。
3. 机器学习是一个不太需要人介入的过程,人只要一开始设置好算法就可以了,是“set it and forget it” process。数据挖掘需要人一步步的操作和interaction。

机器学习 vs 深度学习

机器学习分很多方法(算法),深度学习是机器学习算法的一种。


机器学习 vs 人工智能

人工智能是科学,机器学习是让机器变得更加智能的、很有效的算法,机器学习在某种程度上成就了人工智能。


机器学习 vs 强化学习

按学习的方式来分,强化学习是机器学习的一类,不仅能利用现有数据,还可以通过对环境的探索获得新数据,并利用新数据循环往复地更新迭代现有模型的机器学习算法。学习是为了更好地对环境进行探索,而探索是为了获取数据进行更好的学习。


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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、lab2