计算机科学学习路径

学习Vim、命令行基础和Shell脚本编程

掌握Git进行项目管理和协作开发

学习信息检索技术、搜索引擎和数据索引

学习现代开发中的容器技术

算法和机器学习的基础数学

逻辑、集合论、图论和组合数学

机器学习和算法的基础

熵、编码和通信理论

从Python或C开始学习 - 哈佛CS50，MIT 6.100L

UCB CS61B，普林斯顿算法 - 核心CS基础

MIT 6.031，UCB CS169 - 编写生产级代码

斯坦福CS106B/X，MIT 6.824 - 系统编程

Nand2Tetris，UCB CS61C - 从零开始构建计算机

MIT 6.S081，UCB CS162 - 编写自己的操作系统内核

斯坦福CS144 - 实现TCP/IP协议栈

CMU 15-445，UCB CS186 - 构建自己的数据库

UCB CS170，MIT 6.046 - 高级算法技术

MIT 6.045J - 自动机、可计算性、复杂性

斯坦福CS255 - 安全的数学基础

斯坦福EE364A - 机器学习和算法中的优化

Andrew Ng ML，斯坦福CS229 - 核心ML概念

斯坦福CS231n，CS224n - CNN、RNN、Transformer

UCB CS285 - 深度RL和策略优化

CMU 10-414 - 深度学习系统和优化

斯坦福CS148，Games101 - 渲染和可视化

CMU 15-418/斯坦福CS149 - GPU编程和CUDA

MIT 6.824 - 共识、复制、容错

UCB CS161，SU SEED Labs - 安全和密码学