系統：

• 6.828 / Fall 2014 這個，不用我多介紹了吧，xv6 和jos 的代碼都值得好好讀的。
• 6.858 / Fall 2014 / Schedule 這是很多人忽視的6.858， computer system security方面的，lab都做完以後真·受益匪淺，還有video和notes，不能更良心。
• 6.033 | Spring 2015 著名的CSE，我是把裏面提到的論文都掃過一遍，很有用。
• 6.824 Home Page: Spring 2015 讀paper 和notes， 這個要註意的是現在的lab是用go寫的，以前的是C++，兩個都值得做（
• http://www.cs.nyu.edu/~mwalfish/classes/15sp/index.html
  其實這個才是我最OS的入門課程，一應俱全，lab比較簡單。
• 15-213 不多說。
• 2014/Syllabus harvard的系統方面的入門課，個人認為質量不比15-213差。
• http://www.cs.cmu.edu/~dga/15-440/F12/ 同樣用go實現，沒看完，不評價。
• CMSC 412: Operating Systems Fall 2015 6.828 補充。

網絡：

• CS144: Introduction to Computer Networking

ML:

• Machine Learning 4771
• COS 511: Assignments
• CS 760 - Machine Learning
• 10701/15781 Machine Learning
• http://www.cs.cmu.edu/~tom/10701_sp11/lectures.shtml
• Topics covered in CMSC858L, Foundations of Machine Learning, Fall 2015
• COS 598C, Spring 2012: Home Page
• http://www.inf.ed.ac.uk/teaching/courses/iaml/
• CS 229: Machine Learning (Course handouts)
• CSE 705: Deep Learning
• 11-785 DEEP LEARNING
• CSE 446 - Machine Learning
• https://computing.ece.vt.edu/~f15ece6504/#schedule
• CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition

PLT:
15-312: 15-312 Foundations of Programming Languages / Schedule UW CSE505, Fall 2012 這個也已經詳細到可以當notes來讀了。。
CS 5510: Schedule and Homework 這個好處在於還有配套的racket代碼。。
CS 4110 - Programming Languages and Logics cornell這個講了些跟logic有關的
https://pl.barzilay.org/resources.html 用racket實現

Compiler:
15-411 Compiler Design / Schedule 這個是強推看一遍的。。

Static analysis:
Computer Laboratory
UCLA CS 232 Static Program Analysis
軟件分析技術
15-819 O: Program Analysis
CS243 - Program Analysis and Optimizations
Abstract Interpretation

NLP：
COMS E6998: Machine Learning for Natural Language Processing
COMS W4705: Natural Language Processing (Spring 2015)
Stanford University CS224d: Deep Learning for Natural Language Processing

Operating System (操作系統)：本科時候的課，用的Standford開發的一個微型操作系統 Pintos?web.stanford.edu

作為MP，大概有四五個小項目。原版的Pintos中用的是最簡單的算法，這幾個小項目要求優化這些算法以提高操作系統的效率。做完之後對操作系統會有一個比較完整的了解。說到操作系統再推薦本書：《Linux 內核設計的藝術（第2版）》，最開始喜歡這本書的原因是它是粉色的>< 但，前半部分真的寫的不錯！從開機啟動開始，包括內存分配，CPU調度，etc. 用圖解的方式算是非常深入淺出了。

• Algorithm (算法) ：CS473 Algorithm（口碑很好的課，特別想上但估計沒機會了只能自己看，以及對應的 CMU Algorithms
• Distributed System (分布式系統) ：CS425 Distributed System(不算很好的講義，因為內容比較雜，但老師講的真的好)
• Database System (數據庫) ： CS411 Database System(內容簡單可以自學)
• Artificial Intelligence（人工智能）: Berkeley AI Materials （最喜歡的一門課，不過感覺自己學校的講義沒有Berkeley的好，所以一直看它的講義作為補充，資料非常全而且簡單易懂，強烈推薦）
• Machine Learning（機器學習）：太多了...... 列出幾個UIUC和ML相關的 (雖然其實覺得並不，嗯)：CS446 Machine Learning, CS598 Machine Learning Theory, CS598 Machine Learning in Computational Biology
• Data Mining （數據挖掘）：CS412 Data Mining （Han的權威沒啥爭議，PPT也還可以，雖然講課實在是有點慢）
• Coursera 上淘到的課：Ruby on Rails Web Development， Web Application Development (第一節課就圖文並茂地介紹了一遍計算機網絡的基礎知識，估計是門被低估的好課)。順便學計網的時候推薦一本書《圖解HTTP》 。
• 慕課網：推薦一個叫 MaterLiu 的講師，初學web的時候的一些理論就靠刷他的視頻了。另外學JS推薦看 《JavaScript高級程序設計》，說到這再推薦下 《Thinking in Java》和《Learning Python》兩本書（我就是有私心2333）。
• 最後放張自己這些年淘課做的筆記截圖吧，以此自勉希望再接再厲233:

Compiler:
Stanford CS 143 （這個是編譯基礎課）
https://www.coursera.org/course/compilers
Compilers | Stanford Lagunita4
CS 243 （編譯進階課，講優化的）
這個是06版的講義，Ullman（龍書作者之一）寫的，感覺非常詳細，適合自學
CS243 - Advanced Compiling Techniques
這是新版的，感覺講義很多地方沒有寫清楚，不太適合自學
CS243 - Program Analysis and Optimizations
CS343（這個是高階課，全是讀論文）
http://web.stanford.edu/class/cs343/
CMU的編譯基礎課：
15-411 Compiler Design / Schedule
CMU的進階課：
http://www.cs.cmu.edu/afs/cs.cmu.edu/academic/class/15745-s14/www/handouts.html

Graphics：
MIT的圖形學內容很多，講的也比較清楚
Lecture Notes
CMU系列課程，有21門：
Carnegie Mellon Computer Graphics
Stanford的：
CS148 圖形學基礎是有錄像的
Courses in Graphics

Algorithm:
只推薦Princeton的系列課程，每個算法都有詳細解釋，Coursera上有教程
而且每個算法都有demo，講的很清楚，特別是紅黑樹部分（本來就是Sedgewick發明的，而且他在準備課程的時候想出了改進算法），課程作業設計很好，Coursera版也有面試問題，適合找工作用，網站上還有很多經典算法的java實現，代碼都很簡潔，還有詳細註釋
Java Algorithms and Clients
Part 1:
Coursera - Free Online Courses From Top Universities
Part 2:
Coursera - Free Online Courses From Top Universities
這是其他版本的，註意多了Combinatorial Search部分，也值得看一下：
COS 226, Fall 2012: Lectures
這是進階版的：
http://www.cs.princeton.edu/~wayne/kleinberg-tardos/

Cryptography:
Part 1:
Coursera - Free Online Courses From Top Universities
Part 2（一直沒開課不知道怎麽回事）:
https://www.coursera.org/course/crypto2

Information Theory:
也是MIT的
Lecture Notes

Theory of Computation:
MIT的
Automata, Computability, and Complexity
進階版本：
Advanced Complexity Theory
Stanford的：
這個也是Ullman講的
Coursera - Free Online Courses From Top Universities

AI:
同樣MIT的，帶有視頻
Artificial Intelligence

ML:
Stanford CS229
CS 229: Machine Learning
https://www.coursera.org/learn/machine-learning
CS224d 錄像講義和幻燈片都有，資料很詳細
Stanford University CS224d: Deep Learning for Natural Language Processing
神經網絡，Hinton 講的
Coursera - Free Online Courses From Top Universities

編輯於 2015-12-20

計算機各個方向名校公開課