411au勁舞團下載:你所讀的計算機科學方向，有哪些不錯的講義（Note

411au

快糙猛

也出了本書。。

, 講得淺顯易懂。50 頁 Martin-L?f Type Theory，Slide不錯，你知道。Patrick Cousot親自講。。

，Robert Harper的課，千萬不要指望通過離散數學來學數理邏輯。411au泡泡輔助。。

，千萬不要指望通過離散數學來學數理邏輯。。

， 主要講證明論，411au泡泡輔助。敬禮。

另：多說一句，敬禮。你所讀的計算機科學方向。

O'Donnell的boolean function：學習你所讀的計算機科學方向。，411au泡泡輔助。并將逐漸整理成書，還經過了長期的教學實踐的歷練，等人在內的早期反饋，這門課的講義不僅得到了包括，UCB 的 CS61A 可以說是其中的一個標桿，所以研究了很多學校的 CS1[1]課程，我推薦一個比較接地氣的吧：聽說方向。

Sinclair的MCMC：你知道411au。

Notes on Programming by Alexander Stepanov悄悄腿兩個：想知道411au勁舞團下載。

History of Programming Languages

Coursera Programming Language

Data Structures and Functional Programming

[1]:平民級PL系列 (

感謝那些致力于計算機科學教育的工作者，我推薦一個比較接地氣的吧：

我一直比較關注(Computer Science Education)，Hinton 講的

一個基于但使用 Python 作為教學語言的講義

lecture notes for CS 61A at UC Berkeley:

OS, ML, NLP 方向的大家都說的很多了，資料很詳細

近似算法:

隨機算法:

大數據有關的算法:

圖的代數算法:

(不知哪里能找到很理論的好用的整數優化的lecture notes)

幾乎整個課都是flow

覆蓋面廣的topics course

組合優化:

基礎算法:

只提到自己讀過的lecture notes, 所以一大半來自于UIUC.

神經網絡，帶有視頻

CS224d 錄像講義和幻燈片都有，聽聽au。注意多了Combinatorial Search部分，。還有詳細注釋

Stanford CS229

同樣MIT的，也值得看一下：

這個也是Ullman講的

Stanford的：

進階版本：

MIT的

Theory of Computation:

也是MIT的

Information Theory:

Part 2（一直沒開課不知道怎么回事）:

Part 1:

Cryptography:

這是進階版的：

這是其他版本的，看看411au勁舞團。代碼都很簡潔，網站上還有很多經典算法的java實現，適合找工作用，Coursera版也有面試問題，課程作業設計很好，411au勁舞團下載。而且他在準備課程的時候想出了改進算法），特別是紅黑樹部分（本來就是Sedgewick發明的，講的很清楚，Coursera上有教程

Part 2:

Part 1:

而且每個算法都有demo，每個算法都有詳細解釋，有21門：

只推薦Princeton的系列課程，相比看講義。有21門：note。

Algorithm:

CS148 圖形學基礎是有錄像的

Stanford的：

CMU系列課程，全是讀論文）

MIT的圖形學內容很多，感覺講義很多地方沒有寫清楚，適合自學

Graphics：411au勁舞團下載。

CMU的進階課：

CMU的編譯基礎課：

CS343（這個是高階課，感覺非常詳細，Ullman（龍書作者之一）寫的，講優化的）

這是新版的，講優化的）

這個是06版的講義，我不知道計算機。還有ML方面。。都有。。但是我好多還沒看。。。不敢貼上來誤人子弟，網絡，411au勁舞團。當初就是靠這個進的坑。。

CS 243 （編譯進階課，畢竟報道上出了偏差我是要負責的。。很推薦 一些我讀過的 theory notes, 讀幾頁 就會有初戀 feel。因為 真的很帥。

Stanford CS 143 （這個是編譯基礎課）

Compiler:

我也來推薦幾個：。

Network Flows（再次翻譯不來）

Mathematical Optimization（最適化）

Theory of Computing（計算理論）

Machine Learning Theory（機械學習理論）

Sparse Approximation（中文好爛阿 翻譯不來lol）

Randomized Algorithms  （隨機算法）

Theory of Computing -> Mathematical Optimization -> Randomized Algorithms -> Machine Learning Theory -> Network Flows -> Sparse Approximation

大概按照這個 order 來修煉比較ok:

然後 CS 0基礎小朋友 (不需要會coding) 也可以煉完notes, 成為 PhD level theory 學生！

其實我存貨還有好多。411au勁舞團下載。。。系統，當初就是靠這個進的坑。。

NLP：聽聽411au勁舞團。

分析方面其實主要還是看paper和綜述了（

Static analysis:

這個是強推看一遍的。。看看不錯。

cs143  之前有人推薦過了。。其實有哪些不錯的講義（Note。。靠這個混過了編譯考試。。

Compiler:

用racket實現

cornell這個講了些跟logic有關的

這個好處在于還有配套的racket代碼。。

這個也已經詳細到可以當notes來讀了。。

15-312:其實感覺跟PFPL差不多。你看。。outline上差不多，質量有保證的notes...

PLT:

我只寫我看過的，自己甄別。

寫一些PLT和NLP領域的吧。

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自取吧-。勁舞團。-

這里的是真 · 堆積鏈接 ，沒看完，個人認為質量不比15-213差。

沒什么研究，相比看下載。不評價。

系統方面的主要是project把。。其實那么多我自己也沒看完-。-

6.828 補充。

同樣用go實現，一應俱全，兩個都值得做（其實這個才是我最OS的入門課程，想知道有哪些不錯的講義（Note。以前的是C++， 這個要注意的是現在的lab是用go寫的，很有用。

15-213 不多說。harvard的系統方面的入門課，我是把里面提到的論文都掃過一遍，不能更良心。

讀paper 和notes，411au勁舞團。還有video和notes，lab都做完以后真·受益匪淺，哪些。 computer system security方面的，我不知道。xv6 和jos 的代碼都值得好好讀的。這是很多人忽視的6.858，不用我多介紹了吧，科學。網上資料對我只是一個outline的作用。

著名的CSE， 因為我還是習慣看書，第三就是我選擇資料的第一條件是有好的assignment/lab/project 其次才是notes/slides/lectures，質量無法保證，第二我也沒有都看完，這些資料我無法甄別好壞，第一因為我研究領域在PLT和NLP方向，不看的話其實一點用處都沒有。。。。

這個，其實屯了那么多資料，但是我想說的是，接下來寫的包含各個領域的，好多同學要我寫一下別的領域的，