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北大信科计算机的自学指南

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最近更新:Release v1.0.2 已发布 🎉

这是一本计算机的自学指南,也是对自己大学三年自学生涯的一个纪念。

这同时也是一份献给北大信科学弟学妹们的礼物。如果这本书能对你们的信科生涯有哪怕一丝一毫的帮助,都是对我极大的鼓励和慰藉。

本书目前包括了以下部分(如果你有其他好的建议,或者想加入贡献者的行列,欢迎邮件 zhongyinmin@pku.edu.cn 或者在 issue 里提问):

必学工具:IDE, 翻墙, StackOverflow, Git, GitHub, Vim, LaTeX, GNU Make, 实用工具 …

环境配置:PC端以及服务器端开发环境配置、各类运维相关教材及资料 …

经典书籍推荐:看过 CSAPP 这本书的同学一定感叹好书的重要,我将列举推荐自己看过的计算机领域的必看好书与资源链接。

国外高质量 CS 课程汇总:我将把我上过的所有高质量的国外 CS 课程分门别类进行汇总,并给出相关的自学建议,大部分课程都会有一个独立的仓库维护相关的资源以及我的作业实现。

为什么写这本书

在我2020年秋季学期担任《深入理解计算机系统》(CSAPP)这门课的助教时,我已经自学一年多了。这一年多来我无比享受这种自学模式,为了分享这种快乐,我为自己的小班同学做过一个 CS自学资料整理仓库。当时纯粹是心血来潮,因为我也不敢公然鼓励大家翘课自学。

但随着又一年时间的维护,这个仓库的内容已经相当丰富,基本覆盖了计科、智能系、软工系的绝大多数课程,我也为每个课程都建了各自的 GitHub 仓库,汇总我用到的自学资料以及作业实现。

直到大四开始凑学分毕业的时候,我打开自己的培养方案,我发现它已经是我这个自学仓库的子集了,而这距离我开始自学也才两年半而已。于是,一个大胆的想法在我脑海中浮现:也许,我可以打造一个自学式的培养方案,把我这三年自学经历中遇到的坑、走过的路记录下来,以期能为后来的学弟学妹们贡献自己的一份微薄之力。

如果大家可以在三年不到的时间里就能建立起整座CS的基础大厦,能有相对扎实的数学功底和代码能力,经历过数十个千行代码量的 Project 的洗礼,掌握至少 C/C++/Java/JS/Python/Go/Rust 等主流语言,对算法、电路、体系、网络、操统、编译、人工智能、机器学习、计算机视觉、自然语言处理、强化学习、密码学、信息论、博弈论、数值分析、统计学、分布式、数据库、图形学、Web开发、云服务、超算等等方面均有涉猎。我想,你将有足够的底气和自信选择自己感兴趣的方向,无论是就业还是科研,你都将有相当的竞争力。

因为我坚信,既然你能坚持听我 BB 到这里,你一定不缺学好 CS 的能力,你只是没有一个好的老师,给你讲一门好的课程。而我,将力图根据我三年的体验,为你挑选这样的课程。

自学的好处

对我来说,自学最大的好处就在于可以完全根据自己的进度来调整学习速度。对于一些疑难知识点,我可以反复回看视频,在网上谷歌相关的内容,上 StackOverflow 提问题,直到完全将它弄明白。而对于自己掌握得相对较快的内容,则可以两倍速甚至三倍速略过。

自学的第三个好处是时间自由,具体原因省略。

这本书适合谁

正如我在前言里说的,任何有志于自学计算机的朋友都可以参考这本书。如果你已经有了一定的计算机基础,只是对某个特定的领域感兴趣,可以选择性地挑选你感兴趣的内容进行学习。当然,如果你是一个像我当年一样对计算机一无所知的小白,初入大学的校门,我希望这本书能成为你的攻略,让你花最少的时间掌握你所需要的知识和能力。某种程度上,这本书更像是一个根据我的体验来排序的课程搜索引擎,帮助大家足不出户,体验世界顶级名校的计算机优质课程。

当然,作为一个还未毕业的本科生,我深感自己没有能力也没有权利去宣扬一种学习方式,我只是希望这份资料能让那些同样有自学之心和毅力朋友可以少走些弯路,收获更丰富、更多样、更满足的学习体验。

你也想加入到贡献者的行列

一个人的力量终究是有限的,这本书也是我在繁重的科研之余熬夜抽空写出来的,难免有不够完善之处。另外,由于个人做的是系统方向,很多课程侧重系统领域,对于数学、理论计算机、高级算法相关的内容则相对少些。如果有大佬想在其他领域分享自己的自学经历与资源,可以直接在项目中发起 Pull Request,也欢迎和我邮件联系(zhongyinmin@pku.edu.cn)。

在线阅读  https://csdiy.wiki/

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