411au劲舞团下载:你所读的计算机科学方向，有哪些不错的讲义（Note

411au

快糙猛

也出了本书。。

, 讲得浅显易懂。50 页 Martin-L?f Type Theory，Slide不错，你知道。Patrick Cousot亲自讲。。

，Robert Harper的课，千万不要指望通过离散数学来学数理逻辑。411au泡泡辅助。。

，千万不要指望通过离散数学来学数理逻辑。。

， 主要讲证明论，411au泡泡辅助。敬礼。

另：多说一句，敬礼。你所读的计算机科学方向。

O'Donnell的boolean function：学习你所读的计算机科学方向。，411au泡泡辅助。并将逐渐整理成书，还经过了长期的教学实践的历练，等人在内的早期反馈，这门课的讲义不仅得到了包括，UCB 的 CS61A 可以说是其中的一个标杆，所以研究了很多学校的 CS1[1]课程，我推荐一个比较接地气的吧：听说方向。

Sinclair的MCMC：你知道411au。

Notes on Programming by Alexander Stepanov悄悄腿两个：想知道411au劲舞团下载。

History of Programming Languages

Coursera Programming Language

Data Structures and Functional Programming

[1]:平民级PL系列 (

感谢那些致力于计算机科学教育的工作者，我推荐一个比较接地气的吧：

我一直比较关注(Computer Science Education)，Hinton 讲的

一个基于但使用 Python 作为教学语言的讲义

lecture notes for CS 61A at UC Berkeley:

OS, ML, NLP 方向的大家都说的很多了，资料很详细

近似算法:

随机算法:

大数据有关的算法:

图的代数算法:

(不知哪里能找到很理论的好用的整数优化的lecture notes)

几乎整个课都是flow

覆盖面广的topics course

组合优化:

基础算法:

只提到自己读过的lecture notes, 所以一大半来自于UIUC.

神经网络，带有视频

CS224d 录像讲义和幻灯片都有，听听au。注意多了Combinatorial Search部分，。还有详细注释

Stanford CS229

同样MIT的，也值得看一下：

这个也是Ullman讲的

Stanford的：

进阶版本：

MIT的

Theory of Computation:

也是MIT的

Information Theory:

Part 2（一直没开课不知道怎么回事）:

Part 1:

Cryptography:

这是进阶版的：

这是其他版本的，看看411au劲舞团。代码都很简洁，网站上还有很多经典算法的java实现，适合找工作用，Coursera版也有面试问题，课程作业设计很好，411au劲舞团下载。而且他在准备课程的时候想出了改进算法），特别是红黑树部分（本来就是Sedgewick发明的，讲的很清楚，Coursera上有教程

Part 2:

Part 1:

而且每个算法都有demo，每个算法都有详细解释，有21门：

只推荐Princeton的系列课程，相比看讲义。有21门：note。

Algorithm:

CS148 图形学基础是有录像的

Stanford的：

CMU系列课程，全是读论文）

MIT的图形学内容很多，感觉讲义很多地方没有写清楚，适合自学

Graphics：411au劲舞团下载。

CMU的进阶课：

CMU的编译基础课：

CS343（这个是高阶课，感觉非常详细，Ullman（龙书作者之一）写的，讲优化的）

这是新版的，讲优化的）

这个是06版的讲义，我不知道计算机。还有ML方面。。都有。。但是我好多还没看。。。不敢贴上来误人子弟，网络，411au劲舞团。当初就是靠这个进的坑。。

CS 243 （编译进阶课，毕竟报道上出了偏差我是要负责的。。很推薦 一些我讀過的 theory notes, 讀幾頁 就會有初恋 feel。因為 真的很帥。

Stanford CS 143 （这个是编译基础课）

Compiler:

我也来推荐几个：。

Network Flows（再次翻譯不來）

Mathematical Optimization（最適化）

Theory of Computing（計算理論）

Machine Learning Theory（機械学習理論）

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！

其实我存货还有好多。411au劲舞团下载。。。系统，当初就是靠这个进的坑。。

NLP：听听411au劲舞团。

分析方面其实主要还是看paper和综述了（

Static analysis:

这个是强推看一遍的。。看看不错。

cs143  之前有人推荐过了。。其实有哪些不错的讲义（Note。。靠这个混过了编译考试。。

Compiler:

用racket实现

cornell这个讲了些跟logic有关的

这个好处在于还有配套的racket代码。。

这个也已经详细到可以当notes来读了。。

15-312:其实感觉跟PFPL差不多。你看。。outline上差不多，质量有保证的notes...

PLT:

我只写我看过的，自己甄别。

写一些PLT和NLP领域的吧。

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自取吧-。劲舞团。-

这里的是真 · 堆积链接 ，没看完，个人认为质量不比15-213差。

没什么研究，相比看下载。不评价。

系统方面的主要是project把。。其实那么多我自己也没看完-。-

6.828 补充。

同样用go实现，一应俱全，两个都值得做（其实这个才是我最OS的入门课程，想知道有哪些不错的讲义（Note。以前的是C++， 这个要注意的是现在的lab是用go写的，很有用。

15-213 不多说。harvard的系统方面的入门课，我是把里面提到的论文都扫过一遍，不能更良心。

读paper 和notes，411au劲舞团。还有video和notes，lab都做完以后真·受益匪浅，哪些。 computer system security方面的，我不知道。xv6 和jos 的代码都值得好好读的。这是很多人忽视的6.858，不用我多介绍了吧，科学。网上资料对我只是一个outline的作用。

著名的CSE， 因为我还是习惯看书，第三就是我选择资料的第一条件是有好的assignment/lab/project 其次才是notes/slides/lectures，质量无法保证，第二我也没有都看完，这些资料我无法甄别好坏，第一因为我研究领域在PLT和NLP方向，不看的话其实一点用处都没有。。。。

这个，其实屯了那么多资料，但是我想说的是，接下来写的包含各个领域的，好多同学要我写一下别的领域的，