一份面向计算机科学基础及全栈开发、深度学习和自然语言处理的定制化计算机科学课程清单(学习资源集)

作者语：

作为一名拥有物理学背景的机器学习软件工程师，我觉得缺乏计算机科学学位是我长期成长的一个限制因素。为了正面解决这个问题，我利用我在网上找到的最佳资源为自己设计了这门课程，重点关注 CS 基础知识以及全栈开发、深度学习和自然语言处理。

有通用知识课程和项目课程。

通用知识课程用于将大脑中的知识索引到一个有组织的系统中。面对新问题时，至少知道要查找哪些相关信息。

项目课程是真正的学习过程。边做边学是学习的唯一途径。

如果你对这个课程的创建哲学感兴趣，我写了一篇关于它的文章：我如何设计自己的全栈ML工程学位

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斯坦福大学2020-2021年计算机科学秋季课程表

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顶级名校650多门计算机科学开放课程

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计算机科学/编程最具影响力书单

这些书被认为对StackOverflow 线程中的程序员最有影响力。

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计算机科学资源集锦

作者语：

在学习计算机科学的过程中，我以书籍、论文、讲座视频、博客文章和播客的形式积累了重要领域的资源。我将它们用作参考（例如，每当我遇到相应领域的任务时）并研究了其中的一部分，但（因为我在大学学习物理和数学，而不是计算机科学）从未有机会深入研究它们。书签、书名和对 State-of-The-Art 知识参考的模糊回忆分散在我的 Goodreads、YouTube、Notion 列表中，直到我决定编制一个列表并一一浏览资源。我认为列举这些并获得出色工作的完整列表也可能对其他人有用。因为学习这些是一项严肃的工作，

与其他具有 CS 资源的列表不同，我的列表不关注列表阅读的特定功能（例如免费，如 ossu/计算机科学课程），也没有尝试成为“完整”课程。我将收藏分为两部分：

基础知识（下面的列表）是“经典”资源的“简短”列表，我有机会与之交谈的优秀工程师向我推荐最多。它专注于该领域最重要的战略概念，并努力对在该领域工作所需掌握的基础知识进行全面概述。
进一步阅读包含更多指向短博客文章的链接、来自互联网的文章、更具体的资源。此列表包含更多我在浏览互联网时发现并在某些时候发现有用的资源。

该系列的灵感也来自（并在某种程度上基于） erikgrinaker/readings

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