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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

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发表于 2016-6-8 02:33:42 | 显示全部楼层 |阅读模式
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。

========分割线============

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,




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