沉迷vibe coding后自己的基础能力下降越来越多,而且本来自身的基础就很差,所以在这里列一些自己高度需要的一些课程作为后续参考
编程入门
C++
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Stanford CS106B/X: Programming Abstractions in C++
该课程最吸引我的一点是教授cpp的同时还包含数据结构与算法,一课多吃👍
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CS106L: Standard C++ Programming
这门课更聚焦于cpp本身,算是进阶内容吧,如果有时间可以看看
Linux shell
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本课包括 Linux 基础、shell 编程(还有tmux 、vim)、包管理、服务(Services)、基础计算机网络、网络服务、安全(密钥管理)、Git、Docker、 Kubernetes、Puppet 和 CUDA。 十分适合新手了解和入门 Linux 环境相关内容。
我自己虽然一直在用ubuntu,但对其背后的linux可以说是一窍不通,shell也一直当作ai的一个工具,没有深入了解,故将这节课作为必学。
汇编
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csapp不必多言,必必必必看
人工智能
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CS188: Introduction to Artificial Intelligence
覆盖面广,看课程notes即可,作为基础知识补足,必看。
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CMU 10-414/714: Deep Learning Systems
机器学习系统大课,包含从现代深度学习系统框架的顶层设计,到自微分算法的原理和实现,再到底层硬件加速和实际生产部署。对于入门infra是不错的课程,必看。
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强化学习课程,必看。
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CS285: Deep Reinforcement Learning
深度强化学习入门课程,包含大量公式讲解,课程作业有大框架,相对简单。后面要深入了解rl的时候再看看是否需要其他课程。
计算机408内容暂时没有时间看了,能把上面的课刷完,就已经很👍了。
数学基础
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UCB CS70 : discrete Math and probability theory
离散数学入门,我们的培养计划居然没有离散数学课,但是对于以后的研究数学基础又很重要,没招了。