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收集最优质的学习资料。专治“学习资料不足恐惧症”。
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收集最优质的学习资料。专治“学习资料不足恐惧症”。

Awesome Lists containing this project

README 

        
# 最优质的学习资料



本项目收集**最优质的计算机科学学习资料**。



收录的依据主要是：在领域内的经典程度、作者权威性、推荐者的数量、推荐者的权威性、豆瓣评分和评价。不放心的同学可以在阅读之前在 Google、豆瓣、知乎 搜索相关的评价。



专治“学习资料不足恐惧症”。



本项目将持续更新。如果这个项目有幸帮助到了你，加个 Star 吧！



# 快速开始



在进行全面的资料列举之前，我想提醒读者：“过于丰富”的资料清单可能会造成畏惧或者自满的心态，**真正开始学习**才是提升自己的第一步。



如果你不想花费时间在挑选和犹豫上，那么**本小节为你总结了几本最值得投入精力的书，以便你快速开始**：



- 神书：[深入理解计算机系统(CSAPP)](https://book.douban.com/subject/26912767/) 理解计算机和编程的本质

- 神书：[计算机程序的构造和解释(SICP)](https://book.douban.com/subject/1148282/) 理解计算机如何执行我们编写的程序

- 神书：[数据密集型应用系统设计(DDIA)](https://book.douban.com/subject/30329536/) 理解分布式系统设计的原则和权衡

- 算法首选：[Algorithms](https://book.douban.com/subject/19952400/)

- 操作系统首选：[Operating Systems: Three Easy Pieces](https://book.douban.com/subject/19973015/)

- 计算机网络首选：[计算机网络 自顶向下方法](https://book.douban.com/subject/26176870/)



# 目录



- [最优质的学习资料](#最优质的学习资料)

- [快速开始](#快速开始)

- [目录](#目录)

- [程序设计思想和编程语言](#程序设计思想和编程语言)

- [计算机体系结构](#计算机体系结构)

- [算法与数据结构](#算法与数据结构)

- [操作系统理论](#操作系统理论)

- [计算机网络](#计算机网络)

- [数据库](#数据库)

- [分布式系统](#分布式系统)

- [编译原理](#编译原理)

- [操作系统实践（Linux 运维）](#操作系统实践linux-运维)

- [UNIX 编程](#unix-编程)

- [工程化](#工程化)

  - [GIT](#git)

  - [软件工程](#软件工程)

  - [大型软件的设计思想](#大型软件的设计思想)

- [程序员的自我修养](#程序员的自我修养)

- [C/C++](#cc)

- [Python](#python)

- [Java](#java)

- [编程实践](#编程实践)

- [前端](#前端)

- [机器学习](#机器学习)

  - [TensorFlow](#tensorflow)

  - [PyTorch](#pytorch)

- [数学基础](#数学基础)

  - [线性代数](#线性代数)

  - [概率与统计](#概率与统计)

  - [Optimization (优化理论)](#optimization-优化理论)

- [计算理论](#计算理论)

- [信息论](#信息论)

- [杂项](#杂项)

  - [Vim](#vim)

  - [清单](#清单)

  - [公开课](#公开课)



# 程序设计思想和编程语言



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建立对计算机和编程的基本认识。



- [计算机程序的构造和解释(SICP)](https://book.douban.com/subject/1148282/) 神书，Scheme 三剑客之一。修炼编程内功，理解计算机和编程的本质。务必完成书中的练习。

  - [HTML版](https://sarabander.github.io/sicp/)、[精校PDF版](https://github.com/sarabander/sicp-pdf)、[SICP电子书项目](https://sicpebook.wordpress.com/)、[习题答案](http://community.schemewiki.org/?sicp-solutions)

  - [SICP 公开课中文化项目](https://github.com/DeathKing/Learning-SICP)有 SICP 课程的中英文资源。

  - 语言&编辑器：做练习的时候推荐使用[Racket](https://racket-lang.org/)并安装[SICP 扩展包](https://docs.racket-lang.org/sicp-manual/)。Racket 的 IDE 使用体验比 MIT-Scheme 好很多，并且 Racket 本身也是一门非常年轻优秀的 Scheme 方言。

  - [伯克利 cs61a 课程](https://cs61a.org/)用**Python**来教 SICP，在课程官网可以找到很多有用的资源。[Composing Programs](https://composingprograms.com/)是 cs61a 的教材。适合想要通过Python（而不是SICP所使用的Lisp）来入门编程的人。

  - [伯克利 cs61as 课程](https://berkeley-cs61as.github.io/index.html)是 cs61a 的姊妹课程，两者覆盖内容相同，只不过使用不同的教学方式：cs61as 使用lab自主学习的方式，并且使用Racket语言而不是Python语言。因此[cs61as教材](https://berkeley-cs61as.github.io/textbook.html)是更适合自学+动手实践的学习材料。

  - 学习 Lisp 之前可以看看这两篇经典的博文：[Lisp 的本质(The Nature of Lisp)](https://www.cnblogs.com/Leap-abead/articles/762180.html)、[Lisp 的永恒之道](https://www.cnblogs.com/weidagang2046/archive/2012/06/03/tao_of_lisp.html)。让你提前对 Lisp 的魔法有所了解。

- [Essentials of Programming Languages(EOPL)](https://book.douban.com/subject/3136252/) Scheme 三剑客之一，助你看透编程语言的本质。

- [Programming Languages: Application and Interpretation (PLAI)](https://www.plai.org/) Scheme 三剑客之一，助你看透编程语言的本质。

- [Concepts, Techniques, and Models of Computer Programming](https://en.wikipedia.org/wiki/Concepts,_Techniques,_and_Models_of_Computer_Programming) 被认为是 SICP 近代继任者，覆盖面稍广于 SICP，但知名度远不及 SICP。带读者领略编程背后的概念和思想。[官方网站](https://www.info.ucl.ac.be/~pvr/book.html)。[电子书下载](https://freecomputerbooks.com/Concepts-Techniques-and-Models-of-Computer-Programming.html)。

- [How to Design Programs(HTDP)](https://book.douban.com/subject/1787103/) 正如它的名字所说，它教你如何有条理地设计计算机程序。这本书使用函数式编程语言 Racket （一门非常年轻优秀的编程语言）来讲解，但是它不是一本教你编程语言的书，它所包含的知识是普适的。[官网免费阅读](https://www.htdp.org/)。

  - 这本书是面向编程入门者的角度来讲解的，所以对于有编程基础的人来说有一些啰嗦，建议跳读。

- [Software Foundations](https://book.douban.com/subject/25712292/) 编程语言理论中的圣经。



【实用的、补充性的学习材料】，用于入门时的对照参考：

- [七周七语言：理解多种编程范型](https://book.douban.com/subject/10555435/)



# 计算机体系结构



[回到目录 ↑](#目录)



计算机底层运行机制。计算机如何执行我们编写的程序。



- [深入理解计算机系统(CSAPP)](https://book.douban.com/subject/26912767/) 神书，帮助你理解计算机如何执行我们编写的程序。 [CMU 公开课资源](https://github.com/EugeneLiu/translationCSAPP)。

- [编码 隐匿在计算机软硬件背后的语言](https://book.douban.com/subject/4822685/) 通俗易懂，面向入门者，近乎科普。评价很高，经常被推荐。

- [程序员的自我修养](https://book.douban.com/subject/3652388/) 讲解了一个程序在其生命周期里会碰到的种种事物。国人写的书。经常被推荐。

- [计算机组成与设计 硬件/软件接口](https://book.douban.com/subject/26604008/)，[计算机体系结构 量化研究方法](https://book.douban.com/subject/7006537/)这两本书作者是一样的，但内容不一样。只要是推荐这方面的书的问题，少不了这两本。我上计算机组成原理课的时候用的就是前面那本书，虽然内容听起来很可怕，但是英文版读起来真的很好懂（只要你英语过关）。

  - [伯克利 cs61c 课程](http://www-inst.eecs.berkeley.edu/~cs61c/su18/)是以这本书为教材的，在课程官网可以找到学习资源。

    > 参考这两个知乎问题：[有哪些不错的介绍计算机体系结构的书籍？](https://www.zhihu.com/question/19897585)，[计算机体系结构这门课的主要内容是什么？ 如何自学？](https://www.zhihu.com/question/37330125)



【实用的、补充性的学习材料】，用于入门时的对照参考：

- [程序员的自我修养 : 链接、装载与库](https://book.douban.com/subject/3652388/) 介绍系统软件的运行机制和原理，可以与《深入理解计算机系统》(CSAPP)对照学习。



# 算法与数据结构



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- [Algorithms(算法概论)](https://book.douban.com/subject/1996256/) 相对于 Introduction to Algorithms 和 Algorithms，这本书很薄，但是它的讲解简单优美有趣，适合初学者。

- [Algorithms](https://book.douban.com/subject/19952400/) 每个开发者必知必会的数据结构和算法。也是经典教材，评价很高。相比于 Introduction to Algorithms，这本书是从开发者的需要出发，介绍那些实用的算法，相对易懂；而 Introduction to Algorithms 是更加系统、深入地研究算法理论。[配套网站](https://algs4.cs.princeton.edu/home/)中包含了算法精讲以及习题答案。

- [算法设计手册(The Algorithm Design Manual)](https://book.douban.com/subject/4048566/)。对算法问题分类，通过实例介绍算法的应用场景，并提供了多种解决方案以及权衡思路。让读者更容易学会如何在实践中使用。[配套网站](https://www3.cs.stonybrook.edu/~skiena/algorist/book/)。如果你更喜欢通过视频来学习，作者慷慨地提供了[配套课程](https://www3.cs.stonybrook.edu/~skiena/373/videos/)。

- [Introduction to Algorithms](https://book.douban.com/subject/3904676/) 推荐率最高的算法书。经典、全面、深入。它的难度和容量可能有点大，不适合入门者。不适合以“解决问题”为导向的学习，适合以“算法研究”为导向的学习。

- [编程珠玑](https://book.douban.com/subject/3227098/)。相对较薄的一本书。本书并没有系统地归纳各种算法，而是通过一些精心设计的有趣而又颇具指导意义的程序实例，引导读者理解问题、选择和实现算法。

- [编程之美](https://book.douban.com/subject/3004255/) 面试的经典问题，引发读者思考，领略算法的乐趣。

- [算法竞赛入门经典](https://book.douban.com/subject/25902102/) 与前面的算法书相比，它的实用性非常强，是一本“解题”的教材，适合学生学习算法（刷题）入门。真希望自己在高中阶段就了解到这本书，开启编程（竞赛）的大门。。。



# 操作系统理论



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- [Operating Systems: Three Easy Pieces](https://book.douban.com/subject/19973015/)(OSTEP) 评价很高的操作系统书。可以在[官网](http://pages.cs.wisc.edu/~remzi/OSTEP/)免费阅读英文版。[中文版](https://book.douban.com/subject/33463930/)。

  - [配套小作业](https://github.com/remzi-arpacidusseau/ostep-homework)

  - [配套项目](https://github.com/remzi-arpacidusseau/ostep-projects)

- [Operating Systems: Principles and Practice](http://recursivebooks.com/) 多个知名大学将其作为教科书。

  > 相关知乎回答：[有没有好的操作系统的书？ - 知乎](https://www.zhihu.com/question/31863104)

- [rCore](https://github.com/rcore-os/rCore-Tutorial-v3) 是一个教你“从零开始用Rust语言写一个基于RISC-V架构的类Unix内核”的教程项目，它起源于清华大学的操作系统课程，完成度和维护活跃度都相当高。作为一个中文教程，它对中文学习者非常友好。相关课程：[开源操作系统训练营](https://github.com/LearningOS/rust-based-os-comp2022)。

- [Introduction to Operating Systems (MIT - 6.1810)](https://pdos.csail.mit.edu/6.1810/) MIT 的操作系统课程，经常被推荐。按照这个课程安排，阅读讲义、动手实践。

  - 备注：以前的6.828课程从2019年起被拆分成了[6.1810](https://pdos.csail.mit.edu/6.1810/)（本科生课程）和[6.5810](https://abelay.github.io/6828seminar/index.html)（研究生课程）。



# 计算机网络



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- [计算机网络 自顶向下方法](https://book.douban.com/subject/26176870/) 经典教材，计网入门推荐基本都是这个。官网有[补充资料](https://wps.pearsoned.com/ecs_kurose_compnetw_6/216/55463/14198700.cw/index.html)。

- [TCP/IP 详解 卷 1：协议](https://book.douban.com/subject/1088054/) 深入讲解 TCP/IP 的内容。不适合入门。如果是相关专业或者岗位的话，需要通过这套书籍来进阶。



# 数据库



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- [Berkeley CS186](https://www.youtube.com/user/CS186Berkeley/playlists) 由于数据库学习有很强的商业价值，因此该领域比较少人编写传统教材（牛人都忙着挣钱）。自学数据库，比较适合看这门课程视频入门，然后阅读下面的进阶资料。

- [Architecture of a Database System](http://db.cs.berkeley.edu/papers/fntdb07-architecture.pdf) 一篇梗概性论文，提供了独特的对关系型数据库管理系统（RDBMS）如何工作的高层次观点，是后续学习的实用梗概。

- [Readings in Database Systems](http://www.redbook.io/) 又称“数据库红书”，数据库领域的经典论文合集。时效性很高。

- [数据库管理系统原理与设计](https://book.douban.com/subject/1155934/) 数据库教材。比较老但是非常经典。



> 上述数据库经典资料推荐都来自[Teach Yourself Computer Science](https://github.com/keithnull/TeachYourselfCS-CN/blob/master/TeachYourselfCS-CN.md#%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93)



- [高性能 MySQL](https://book.douban.com/subject/23008813/) 如果你已经在工作实践中使用 MySQL，要深入学习 MySQL、对其进行调优，那么这本书是必读的；否则，还是优先阅读上面的经典资料。

- [MySQL技术内幕](https://book.douban.com/subject/24708143/)

- [Redis设计与实现](https://book.douban.com/subject/25900156/)



## 大数据处理



- [Streaming Systems: The What, Where, When, and How of Large-Scale Data Processing](https://book.douban.com/subject/27080632/) 大数据处理的系统性总结。[知乎上的评价很高](https://www.zhihu.com/question/304152591/answer/582946546)。



# 分布式系统



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- [数据密集型应用系统设计(DDIA)](https://book.douban.com/subject/30329536/) 分布式领域神书。帮助你理解分布式系统设计的原则和权衡。兼具广度、深度、可读性和严谨性。

  - [开源翻译版本](https://github.com/Vonng/ddia)。

- [分布式系统：概念与设计](https://book.douban.com/subject/21624776/) 经典教科书。

- [pingcap/talent-plan](https://github.com/pingcap/talent-plan) PingCAP提供的分布式系统教程，它由一系列实训项目组成，使用Rust和Golang实现。



# 编译原理



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- [cs143](http://web.stanford.edu/class/cs143/) 斯坦福的编译器课程。

  这个课程曾经有 Coursera 的版本，但是后来下架了。在[最好的编译器课程 - 知乎](https://zhuanlan.zhihu.com/p/28823258)可以下载 Coursera 版本的视频。

- [编译原理](https://book.douban.com/subject/3296317/) 龙书，领域经典。[习题答案](https://github.com/fool2fish/dragon-book-exercise-answers)。

- [Parsing Techniques](https://book.douban.com/subject/4291903/)。编译器前端。

- [Engineering a Compiler](https://book.douban.com/subject/5288601/)。偏向编译器后端。

- [高级编译器设计与实现](https://book.douban.com/subject/1400374/)。鲸书。偏向编译器后端。



【实用的、补充性的学习材料】，用于入门时的对照参考：

- [Crafting Interpreters](https://craftinginterpreters.com/) 实践性强，条理清晰，可以跟随作者一起，动手实现两个真正的解释器。



# 操作系统实践（Linux 运维）



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- [The Linux Command Line(TLCL)](https://book.douban.com/subject/6806862/)，[官网可下载 PDF](http://linuxcommand.org/tlcl.php)，[中译本](http://billie66.github.io/TLCL/book/) 生动清晰的入门小册，教你通过命令行真正地掌控计算机。非常适合 Linux 入门。在知乎和豆瓣的评价都很高。

- [UNIX/Linux 系统管理技术手册](https://book.douban.com/subject/10747453/) 实操手册，全面阐述了Linux相关概念。

- [鸟哥的 Linux 私房菜 - 基础学习篇](https://book.douban.com/subject/4889838/)，[鳥哥的 Linux 私房菜 - 基礎學習篇目錄](http://linux.vbird.org/linux_basic/) 应该很多人听说过这本书了，知识点详尽。有人说鸟哥的书讲得“太详细”了，以至于阅读起来有点吃力。

- [The Art of Command Line](https://github.com/jlevy/the-art-of-command-line) 命令行的实用技巧。Start 数量惊人。。。

- [tldr](https://github.com/tldr-pages/tldr) 是一个命令行手册速查工具，可以查询各种操作系统命令的用法。它的返回结果比man pages要简洁得多，而且提供了很多示例。[在线使用](https://tldr.ostera.io/)。

  - [cheat.sh](https://github.com/chubin/cheat.sh) 整合了多个手册的数据源（包括tldr），合并成一个手册查询工具。[在线使用](https://cheat.sh/)

  - [jaywcjlove/linux-command](https://github.com/jaywcjlove/linux-command) 也是一个开源的命令行速查工具，它的优势是支持中文。



- [Google SRE](https://book.douban.com/subject/26875239/) 来自 Google 的运维书，它讨论如何运维大型软件系统，同时提高可靠性。



- [Systems Performance: Enterprise and the Cloud](https://www.brendangregg.com/systems-performance-2nd-edition-book.html)。中文版：[《性能之巅》](https://book.douban.com/subject/35934902/)。讲解系统性能分析的模型和工具。



- [Docker — 从入门到实践](https://yeasy.gitbooks.io/docker_practice/) 中文入门 docker 的不二之选。不过入门以后最好看官方文档，更加详细。



# UNIX 编程



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- [UNIX 环境高级编程](https://book.douban.com/subject/1788421/)

- [UNIX 编程艺术](https://book.douban.com/subject/5387401/)



# 工程化



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## GIT



- [Pro Git](https://git-scm.com/book/en/v2) Git 官网推荐的书。也可以边用边查[Reference](https://git-scm.com/docs)。

- [图解 Git](http://marklodato.github.io/visual-git-guide/index-en.html) 用图片讲解了 Git 的基本操作，适合初学者。

- [廖雪峰的 Git 教程](https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0013739516305929606dd18361248578c67b8067c8c017b000) 比较靠谱的中文教程。



## 软件工程



- [代码大全](https://book.douban.com/subject/1477390/)

- [敏捷软件开发 原则、模式与实践](https://book.douban.com/subject/1140457/)

- [程序员修炼之道 从小工到专家](https://book.douban.com/subject/5387402/)

- [人月神话](https://book.douban.com/subject/1102259/)

- [现代软件工程讲义（邹欣）](http://www.cnblogs.com/xinz/archive/2011/11/27/2265425.html)

- [代码整洁之道](https://book.douban.com/subject/4199741/)



## 大型软件的设计思想



这个主题可能更适合拥有一定编程经验以后再阅读，结合自己的编程经验才能有深刻的理解。



- [设计模式 可复用面向对象软件的基础](https://book.douban.com/subject/1099305/) 设计模式，无人不知吧。

- [冒号课堂 编程范式与 OOP 思想](https://book.douban.com/subject/4031906/) 虽然书名起得不好，但是不妨碍它是一本好书，对编程范式和程序设计思想的阐述非常深刻。相对容易理解。

- [Stanford CS107 Programming Paradigms(编程范式)](http://open.163.com/special/opencourse/paradigms.html)

- [Clean Architecture (软件架构与设计匠艺)](https://book.douban.com/subject/26915970/)

- [Clean Code (代码整洁之道)](https://book.douban.com/subject/3032825/)

- [重构：改善既有代码的设计](https://book.douban.com/subject/4262627/)

- [领域驱动设计：软件核心复杂性应对之道](https://book.douban.com/subject/5344973/) （业务）编程的本质是对真实世界的抽象和建模，本书帮助读者理解业务与代码之间的联系，以及如何设计业务代码。

- [A Philosophy of Software Design](https://book.douban.com/subject/30218046/) 简明扼要地探讨了软件设计的思想、实践和误区。可以与[作者的同主题讲座](https://www.youtube.com/watch?v=bmSAYlu0NcY)配合观看。



# 程序员的自我修养



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## 程序员相关



- [浪潮之巅](https://book.douban.com/subject/33474750/) 在科技产业的发展历史中探寻规律。

- [高效能人士的七个习惯](https://book.douban.com/subject/5325618/) 个人管理、组织管理的智慧精髓。

- [黑客与画家](https://book.douban.com/subject/6021440/) 被无数人推荐。

- [软件随想录](https://book.douban.com/subject/4163938/) 这是一部关于软件技术、人才、创业和企业管理的随想文集。

- [大教堂与集市](https://book.douban.com/subject/25881855/) 开源软件的文化、知识和智慧。

- [The Design of Everyday Things](https://book.douban.com/subject/21983611/) 设计中的哲学。

- [启示录：打造用户喜爱的产品](https://book.douban.com/subject/5914587/) 产品经理和产品管理者必读的经验总结。

- [哥德尔、艾舍尔、巴赫: 集异璧之大成](https://book.douban.com/subject/1291204/) 视角跨越多个领域的奇书。



## 哲学



- [苏菲的世界](https://book.douban.com/subject/2284311/) 以小说的形式，通过一名哲学导师向一个叫苏菲的女孩传授哲学知识的经过，揭示了西方哲学发展的历程。

- [禅与摩托车维修艺术](https://book.douban.com/subject/6811366/)

- [你的第一本哲学书](https://book.douban.com/subject/26892991/)

- [大问题：简明哲学导论](https://book.douban.com/subject/25961458/)

- [哲学问题](https://book.douban.com/subject/35305167/)



## 数学和自然科学



- [从一到无穷大](https://book.douban.com/subject/30305868/)

- [怎样解题：数学思维的新方法](https://book.douban.com/subject/2124114/)

- [上帝掷骰子吗？](https://book.douban.com/subject/6434486/)



## 人文社科



- [人类简史](https://book.douban.com/subject/25985021/)

- [经济学原理](https://book.douban.com/subject/1028842/) 权威的经济学科普书籍。

- [心理学与生活](https://book.douban.com/subject/1032501/)

- [社会心理学](https://book.douban.com/subject/1476651/)



## 生活的智慧



- [十分钟冥想](https://book.douban.com/subject/34888157/) 对自己的情感、想法、肢体感觉、冲动、本能、习性保持觉醒，避免让自己陷入其中盲目的、负面的、无意义的部分。

- [纳瓦尔宝典](https://book.douban.com/subject/35876121/)。[在官网上可以免费下载和阅读（英文版）](https://www.navalmanack.com/)。

- [暗时间](https://book.douban.com/subject/6709809/) 自我提升与日常思考随笔。作者刘未鹏，他的[博客](http://mindhacks.cn/)也值得一读。从文章都能感觉到作者是一个善于思考的人，文章经常能给人醍醐灌顶的感觉。

- [把时间当作朋友](https://book.douban.com/subject/3609132/) 自我提升与时间管理。

- [被讨厌的勇气](https://book.douban.com/subject/26369699/)



# C/C++



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- [C 程序设计语言](https://book.douban.com/subject/1882483/)

- [Linux C编程一站式学习](https://book.douban.com/subject/6025290/) 别名：《一站式学习C编程》。[评价非常好](https://www.zhihu.com/search?type=content&q=Linux%20C%E7%BC%96%E7%A8%8B%E4%B8%80%E7%AB%99%E5%BC%8F%E5%AD%A6%E4%B9%A0)的一本书。以C语言为载体，讲解计算机原理和程序原理，结合编译原理、操作系统、计算机体系结构一起讲。涵盖面非常广，并且循序渐进，非常适合入门。[在线阅读](https://akaedu.github.io/book/)，[习题答案](https://www.zybuluo.com/ChristopherWu/note/72463)。

- [C++ Primer](https://book.douban.com/subject/25708312/)

- [Effective C++](https://book.douban.com/subject/1842426/)

- STL: [Effective STL](https://book.douban.com/subject/24534868/) + [STL 源码剖析](https://book.douban.com/subject/1110934/)



更多的资料直接看下面的链接或者上知乎搜索。



- [The Definitive C++ Book Guide and List](https://stackoverflow.com/questions/388242/the-definitive-c-book-guide-and-list)



# Python



- [The Hitchhiker’s Guide to Python!](http://docs.python-guide.org/en/latest/) google 搜索 Python guide，前四位都是它或它的中文翻译。GitHub 仓库的 Star 数量很多。定位是"Python best practices guidebook"。

- [Fluent Python](https://book.douban.com/subject/26278021/) 豆瓣评分最高的 Python 书籍。比较适合进阶。



# Rust



- [The Rust Programming Language](https://doc.rust-lang.org/book/index.html) Rust 官方推荐教材。详尽涵盖了 Rust 的理论基础。最好结合下面实践资料一起学习。

- [Rust by Example](https://doc.rust-lang.org/rust-by-example/) Rust 官方出品的在线练习网站，通过练习来巩固这门语言的知识点。

- [rustlings](https://github.com/rust-lang/rustlings) Rust 官方出品的小练习，帮助你熟悉 Rust 编程，包括代码读、写，以及 Rust 编译器的使用，实践性教程。

- [rust-course](https://github.com/sunface/rust-course) Rust语言圣经。作为一本中文编写的指南，它对中文学习者非常友好。

- [Rust Language Cheat Sheet](https://cheats.rs/) Rust 语言的备忘清单，非常适合随时翻阅。在保持简练的同时，兼具了不错的深度和广度。

- [Rust自学方案](https://github.com/rcore-os/rCore/wiki/study-resource-of-system-programming-in-RUST) 给你指出了多种不同的自学路径，你可以根据自己的情况来选择。

- [rust-learning](https://github.com/ctjhoa/rust-learning) 收集了更丰富（但繁杂）的Rust学习资料。



# Java



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- [Java核心技术](https://book.douban.com/subject/26880667/)

- [Java编程思想](https://book.douban.com/subject/2130190/)

- [Effective Java](https://book.douban.com/subject/2696119/)

- [Java并发编程实战](https://book.douban.com/subject/10484692/)



# 编程实践



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- [pytudes](https://github.com/norvig/pytudes) Peter Norvig 设计的一系列编程问题。相比于在Leetcode刷到的题目，这里的问题更能锻炼解决实际问题的能力。并且 Peter Norvig 亲自给出详细的思考引导和解答，相当于世界钢琴大师教你学习钢琴。



# 前端



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## JavaScript 开发进阶



- [JavaScript for impatient programmers](https://exploringjs.com/impatient-js/toc.html) **它专注于[ECMAScript 这门语言](https://github.com/tc39/ecma262)，并不涉及[Web APIs](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/API)**。它用非常精炼的语言构建了现代 JavaScript 的知识体系（涵盖到 ES2019）。作者[Dr. Axel Rauschmayer](http://dr-axel.de/)的博客也值得关注。

- [JavaScript 高级程序设计](https://book.douban.com/subject/35175321/) 兼顾了语言和 Web APIs。

- [The Modern JavaScript Tutorial](https://javascript.info/) 现代 JavaScript 开发教程。包含了 ECMAScript 语言和重要的 Web APIs。个人认为它的主要价值在于对重要 Web APIs 的分类整理与阐释。

- [You Don't Know JS](https://github.com/getify/You-Dont-Know-JS#you-dont-know-js-book-series) 大部分 js 开发者应该都听说过，进阶必读。

- [Functional-Light JavaScript](https://github.com/getify/Functional-Light-JS)。将函数式编程思想应用在 JavaScript 开发中。虽然 JavaScript 很难做到“最纯正”的函数式编程，但是本着实用主义的心态，学习多一种编程范式，对于开发者来说是十分有益的，更何况很多前端框架都借鉴了函数式编程思想。

- [Professor Frisby's Mostly Adequate Guide to Functional Programming](https://github.com/MostlyAdequate/mostly-adequate-guide)。同上一本，这两本书应该是 JavaScript 函数式编程书里的首选了。

- [Must-watch videos about javascript](https://github.com/bolshchikov/js-must-watch) JavaScript 视频推荐列表，Star 数量很多。不过内容太多，建议选择感兴趣/重要的来观看。太旧的视频也需要斟酌一下。

- [JSConf](https://www.youtube.com/channel/UCzoVCacndDCfGDf41P-z0iA) JavaScript 技术会议。同样内容太多，建议选择感兴趣/重要的来观看。太旧的视频也需要斟酌一下。可以[按照热度排序](https://www.youtube.com/user/jsconfeu/videos?view=0&flow=grid&sort=p)。



## v8



- [How do I get started with V8 development?](https://medium.com/dailyjs/how-do-i-get-started-with-v8-development-17e976ebe4af) 作者大姐姐是 V8 的开发者，YouTube 上有很多她的演讲。这篇文章提供了很多进入 V8 源码世界的资料。对于 V8 爱好者，她的博客、[讲座](https://medium.com/fhinkel/conference-talks-2017-3c0ed426406f)都值得关注。

  > [YouTube 上有关 V8 的讲座](https://www.youtube.com/results?search_query=JSConf+v8)

- [Vyacheslav Egorov](https://mrale.ph/) 介绍了很多 V8 底层的原理。作者之前是 V8 开发者，现在已经跳槽了。就算不打算学编译器，js 开发者也应该读一读这两篇文章：[Explaining JavaScript VMs in JavaScript - Inline Caches](https://mrale.ph/blog/2012/06/03/explaining-js-vms-in-js-inline-caches.html)， [What's up with monomorphism?](https://mrale.ph/blog/2015/01/11/whats-up-with-monomorphism.html)。

- [Benedikt Meurer's blog](http://benediktmeurer.de/) Benedikt Meurer 是 V8 的开发者之一。

- [How JavaScript works: inside the V8 engine + 5 tips on how to write optimized code](https://blog.sessionstack.com/how-javascript-works-inside-the-v8-engine-5-tips-on-how-to-write-optimized-code-ac089e62b12e) 讲解了 V8 优化执行速度的几种基本方式，了解它们有助于我们理解前端框架内部的优化、写出更加 VM-friendly 的代码。以 Angular 为例，Angular 源码利用[Monomorphic](https://github.com/angular/angular/search?q=Monomorphic&unscoped_q=Monomorphic)来优化代码，Angular 编译出的 JavaScript 也是[VM-friendly](https://blog.mgechev.com/2016/08/14/ahead-of-time-compilation-angular-offline-precompilation/)的。

  > [该专栏](https://blog.sessionstack.com/tagged/tutorial)有更多关于 JavaScript 原理的文章。

- [v8-perf](https://github.com/thlorenz/v8-perf) 收集了关于 v8 的笔记和资源。

- [v8 专题 - 阿里妈妈前端技术周刊](https://segmentfault.com/a/1190000016429026#articleHeader3) 收录了几篇优秀的 v8 文章（**中文**）。



## 前端杂项



周刊/订阅号：

  - [前端早早聊](https://www.zaozao.run/) 持续收集推荐社区上的优质文章干货。

  - [奇舞周刊](https://weekly.75.team/) 每周推荐几篇前端精华文章。

  - [前端精读周刊](https://github.com/ascoders/weekly)

  - [MDH 前端周刊](https://github.com/sorrycc/weekly) 云谦运营的前端周刊。

  - [平侠的前端周刊](https://github.com/zenany/weekly)

  - [JavaScript Weekly](https://javascriptweekly.com/issues)



---

前端性能优化清单：

  - [Optimizing Core Web Vitals - web.dev](https://web.dev/top-cwv-2023/)

  - [Front-End Performance Checklist](https://github.com/thedaviddias/Front-End-Performance-Checklist)

  - [前端性能优化清单](https://www.smashingmagazine.com/2021/01/front-end-performance-2021-free-pdf-checklist/)



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- [当你在浏览器中输入 google.com 并且按下回车之后发生了什么？](https://github.com/skyline75489/what-happens-when-zh_CN) 经典面试题的完整回答。[英文原版仓库](https://github.com/alex/what-happens-when)star 数量很高。

- [How browsers work](https://www.html5rocks.com/en/tutorials/internals/howbrowserswork/) 浏览器工作原理。弄懂它是理解前端性能优化的基础。相关中文文章：[中文翻译](https://www.html5rocks.com/zh/tutorials/internals/howbrowserswork/)、[浏览器的渲染原理简介](https://coolshell.cn/articles/9666.html)、[浅析前端页面渲染机制](http://blog.codingplayboy.com/2017/03/29/webpage_render/)。

- [Inside look at modern web browser | Google Developers](https://developers.google.com/web/updates/2018/09/inside-browser-part1)。[中文解析](https://zhuanlan.zhihu.com/p/47407398)。

- [InterviewMap](https://github.com/InterviewMap/InterviewMap) 针对前端的知识点清单，对于查漏补缺非常有用。

- [Front End Interview Handbook](https://github.com/yangshun/front-end-interview-handbook) 提供了前端常见面试问题的答案。它只是面试题的集合，而不是系统化的知识总结，因此只适用于准备面试和查漏补缺。

- [Front-end development handbook](https://github.com/FrontendMasters/front-end-handbook-2018) 对于前端的基础知识点，提供了很多优质的资源链接。

- [The Super Tiny Compiler](https://github.com/jamiebuilds/the-super-tiny-compiler)，或者[它的中文翻译版](https://github.com/starkwang/the-super-tiny-compiler-cn)。 Node、Typescript、Babel 以及**大部分现代前端框架**都和编译器有着密切的关系，要成为一流的前端必须了解编译器的知识。更何况编译器的知识在各个语言都是基本通用的。

  > [原作者](https://github.com/jamiebuilds)、[翻译者](https://github.com/starkwang)、[推荐者](https://www.zhihu.com/question/49043143/answer/113970082)都是大牛。。。

- [freeCodeCamp](https://learn.freecodecamp.org/) 开源、非盈利的在线学习网站。它的主要内容是前端基础知识。这个网站的最大特点是在线评测，这种即时反馈对于学习者来说是非常有帮助的。该仓库的 Star 数量在 github 上[排名第一](https://gitstar-ranking.com/repositories)。

- [Web 安全](https://web.stanford.edu/class/cs253/) 斯坦福大学的公开课。内容非常贴近实际的 Web 应用。



## Angular



官方文档就不需要提了，这里只列举用于进阶的资料。



- [Angular In Depth](https://blog.angularindepth.com/) 应该是最深入、访问量最大的 Angular 专栏了。经常对 Angular 进行源码级别的剖析。

- [Trotyl Yu](https://www.zhihu.com/people/trotyl/answers) 知乎里最活跃的 Angular 答主之一（还有[雪狼](https://www.zhihu.com/people/alpha-gde/answers)和[VTHINKXIE](https://www.zhihu.com/people/vthinkxie/posts)），他的专栏[Angular News](https://zhuanlan.zhihu.com/angular-news) [禅与摩托车轮子维修艺术](https://zhuanlan.zhihu.com/trotyl)都是 Angular 干货。

  > 大佬们都在[为什么前端讨论的都是各种 react，vue 源码解析，渲染机制等，没人讨论 angular？ - 知乎](https://www.zhihu.com/question/274940977)回答了。

- [Angular 资料获取不完全指南](https://zhuanlan.zhihu.com/p/36385830) 列举了一些有名的博客，经常查找 Angular 资料的同学应该很熟悉这些博客了。

- [Angular Articles](https://zhuanlan.zhihu.com/p/32818978) 作者同上，Angular 文章推荐。

- [Angular 设计文档](https://drive.google.com/drive/folders/0BxgtL8yFJbacQmpCc1NMV3d5dnM) 官方设计文档，但是感觉有点缺乏维护，有一些东西很旧了。不过还是有很多优质的设计文档的，需要挖掘。

- 经常有 Angular 团队成员出席这些会议：

  - [ng-conf](https://www.youtube.com/channel/UCm9iiIfgmVODUJxINecHQkA)

  - [AngularConnect](https://www.youtube.com/channel/UCzrskTiT_ObAk3xBkVxMz5g)

  - [AngularMIX](https://www.youtube.com/channel/UCnUpEUN4V3iJxoUximdr6Nw)

- [awesome-angular](https://github.com/gdi2290/awesome-angular) 很全面的 Angular 学习资源列表。缺点是有点杂。建议先看[Angular Connect 小节](https://github.com/gdi2290/awesome-angular#angular-connect)精选的会议视频。

- [Learn Angular from Top Articles for the Past Year (v.2018)](https://medium.mybridge.co/learn-angular-from-top-articles-for-the-past-year-v-2018-45d69437c016) 这个专栏专门收集最受欢迎的技术文章、公开课，每个月或每一年更新一次。他们还做了 React、Node.js、python、machine learning 等技术的排行。

- [RxJS Marbles](http://rxmarbles.com/) 通过交互式动画来学习 Rx Observables。



# 机器学习



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书籍：



- [Artificial Intelligence: A Modern Approach](https://book.douban.com/subject/6730363/) 经典教科书。它的[官网](http://aima.cs.berkeley.edu/)有补充资料。

- [Pattern Recognition and Machine Learning](https://book.douban.com/subject/2061116/) 领域经典。这是其中的[算法实现(matlab)](http://prml.github.io/)。

- [Deep Learning](https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese) 被誉为“深度学习圣经”。[中文版](https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese)已经出版并且开源。

- [Machine Learning: A Probabilistic Perspective](https://book.douban.com/subject/10758624/) 领域经典。作者Kevin Murphy已经将它重写为一个新的系列[Probabilistic Machine Learning](https://github.com/probml/pml-book)。

- [机器学习（周志华）](https://cs.nju.edu.cn/zhouzh/zhouzh.files/publication/MLbook2016.htm) 国内首屈一指的机器学习教科书。即使我的老师没有指定过教课书，但是同学们还是不约而同地买了这本书，可见其受欢迎程度。

- [The Elements of Statistical Learning : Data Mining, Inference, and Prediction](https://web.stanford.edu/~hastie/ElemStatLearn/) 领域经典。

- [统计学习方法](https://book.douban.com/subject/10590856/) 国内非常有名的机器学习书。虽然内容没有《机器学习（周志华）》那么全面，但是它的算法讲得更深入一些。

- [Information Theory, Inference, and Learning Algorithms](https://www.inference.org.uk/itila/book.html) 信息论好书。深入浅出，将信息论与机器学习联系了起来。读[刘未鹏博客](http://mindhacks.cn/2008/09/21/the-magical-bayesian-method/)的时候了解到的书。



> 其它机器学习书单：[人工智能入门书单（附 PDF 链接）](http://www.sohu.com/a/218561098_355140)



实战向书籍：



- [机器学习实战](https://book.douban.com/subject/35218199/) 通过实践来入门机器学习。[是一本评价很好的入门书籍](https://www.zhihu.com/question/304152591/answer/582946546)。

- [Paradigms of Artificial Intelligence Programming](https://github.com/norvig/paip-lisp) Peter Norvig 的书。书中每章的例子都很有意思，适合想通过案例来学习的同学。



课程：



- [吴恩达机器学习](https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1004570029) 它翻译自 Andrew Ng 2017-2018 年在[coursera](https://www.coursera.org/learn/machine-learning)的公开课。在 cs229 的基础上降低了一些难度，适合入门。

  - [中文笔记](https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes) 文字比视频更加适合复习和查阅。

- [cs229](http://cs229.stanford.edu/syllabus.html) 上面这个课程的加强版。这是斯坦福的课程，通过看 course notes 来学习。

  - [UFLDL Tutorial](http://ufldl.stanford.edu/tutorial/) 斯坦福提供的 Unsupervised Feature Learning and Deep Learning Tutorial，可以作为参考小册。

- [cs231n](http://cs231n.github.io/) 来自斯坦福的精品课程，先讲解深度学习（卷积神经网络），然后将它应用于计算机视觉。有 course notes 和视频。[CS231n 官方笔记授权翻译](https://zhuanlan.zhihu.com/p/21930884)。

- [CS230](https://web.stanford.edu/class/cs230/) 吴恩达的深度学习课程，课程内容由[coursera](https://www.deeplearning.ai/)上的 5 门课组成：神经网络与深度学习、提升深度神经网络、机器学习项目的策略、卷积神经网络、序列模型。

  - [网易云课堂翻译](https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm)

  - [视频资源以及中文笔记](https://github.com/fengdu78/deeplearning_ai_books)

- [台湾大学李宏毅的课程](http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses.html) 在知乎上很受欢迎。中文授课。

- [台大林轩田《机器学习基石》和《机器学习技法》课程](https://github.com/RedstoneWill/NTU-HsuanTienLin-MachineLearning)



其他机器学习资源合集：



- [Awesome Machine Learning](https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning) 机器学习的 Awesome List，Star 数超高。README 按照语言分类，列举各个语言下的机器学习工具（这个列表是应该是为专业人员建立的），非常完备，但是更适合已经入门者。其他文档分别推荐了博客、书籍、公开课、会议。

- [Machine learning Resources](https://github.com/allmachinelearning/MachineLearning) 收集机器学习资源的 GitHub 仓库，列举了很多入门资料。

- [Deep Learning Papers Reading Roadmap](https://github.com/floodsung/Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap) 这个 repository 收集了深度学习各个领域中最基础、重要的研究论文，进阶者可以从这里入手。star 数量很高。

- [Distill](https://distill.pub/) Distill 是一个期刊平台，使用了交互式、视觉化的用户界面，注重对机器学习研究成果的理解与诠释。

- [deeplearning.net](http://deeplearning.net/reading-list/) 给出了很多基础性的论文。



> 相关知乎问题：[机器学习该怎么入门？ - 知乎](https://www.zhihu.com/question/20691338) [普通程序员如何正确学习人工智能方向的知识？ - 知乎](https://www.zhihu.com/question/51039416) [深度学习如何入门？ - 知乎](https://www.zhihu.com/question/26006703) [YouTube 上有哪些计算机方面的值得推荐的公开课？ - 知乎](https://www.zhihu.com/question/49071324)



- [deepo](https://github.com/ufoym/deepo) 轻松在 Docker 上搭建开发环境。

- [Convolution arithmetic](https://github.com/vdumoulin/conv_arithmetic) 用 动图+论文 详细解释了卷积和逆卷积的过程。



## TensorFlow



- [TensorFlow Examples](https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples)

- [Awesome TensorFlow](https://github.com/jtoy/awesome-tensorflow)



## PyTorch



- [PyTorch Examples](https://github.com/pytorch/examples)

- [Pytorch Tutorial](https://github.com/yunjey/pytorch-tutorial)



# 数学基础



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- [数学之美](https://book.douban.com/subject/35033507/) 用数学知识用来解决实际问题。这是一本能激发读者对数学的兴趣的科普书，而不是一本生硬的教科书。

- [计算机科学中的数学](https://book.douban.com/subject/33396340/)



## 线性代数



- [线性代数的本质](https://www.bilibili.com/video/BV1ys411472E) 知名数学视频博主3Blue1Brown制作的动画视频。强烈建议入门者先看完它，建立起直观的思维图像。这样，在未来才能快速理解学习到的概念。

- [Introduction to Linear Algebra, Fifth Edition](http://math.mit.edu/~gs/linearalgebra/)

- [Linear Algebra - MIT 公开课](https://ocw.mit.edu/courses/mathematics/18-06sc-linear-algebra-fall-2011/) 这个是[OCW Scholar(Open CourseWare Scholar)](https://ocw.mit.edu/courses/ocw-scholar/)版本，专门为自学者收编，除了课堂视频和课堂讲稿以外，还提供了习题讲解视频、作业和答案等资源，更加完备。

- [Linear Algebra and Its Applications](https://book.douban.com/subject/1425950/)



## 概率与统计



- [All of Statistics](https://book.douban.com/subject/2285151/) 备受推荐。内容很好地涵盖了机器学习所需，又不至于太臃肿。在[官网](http://www.stat.cmu.edu/~larry/all-of-statistics/)可以下载 pdf 版本。

- [概率论与数理统计](https://book.douban.com/subject/2201479/) 陈希孺院士的书在豆瓣和知乎都好评如潮。

- [概率论及其应用](https://book.douban.com/subject/1785817/)



## 微积分



- [微积分的本质](https://www.bilibili.com/video/BV1qW411N7FU) 知名数学视频博主3Blue1Brown制作的动画视频。强烈建议入门者先看完它，建立起直观的思维图像。这样，在未来才能快速理解学习到的概念。

- [微积分的力量](https://book.douban.com/subject/35292688/)

- [普林斯顿微积分读本](https://book.douban.com/subject/26899701/)



## Optimization (优化理论)



深入学习机器学习的同学可能需要关注这个领域。[相关推荐](https://www.zhihu.com/question/25120338)里少不了这两本：



- Convex Optimization. Stephen Boyd, 2004, Cambridge university press.

- Numerical Optimization. Nocedal, J. Wright, S. 2006, Springer.



# 计算理论



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数理逻辑、形式语言与自动机理论、可计算性理论、计算复杂性理论等。



- [Introduction to the Theory of Computation](https://book.douban.com/subject/1852515/)

- [Introduction to Automata Theory, Languages, and Computation](https://book.douban.com/subject/2274854/)

- [计算的本质 - 深入剖析程序和计算机](https://book.douban.com/subject/26148763/) 讲解更浅显易懂，偏实践，更适合入门。



# 信息论



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- [Elements of Information Theory](https://book.douban.com/subject/2305237/) 经典信息论教科书。

- [Information Theory, Inference, and Learning Algorithms](https://www.inference.org.uk/itila/book.html) 信息论好书。在机器学习书单也介绍过。



课程视频：

- [信息论 - 台湾交通大学 陈伯宁](https://www.bilibili.com/video/BV14N41197bN)

- [信息论 - 上海交通大学 程帆](https://www.bilibili.com/video/BV1kE411E7HX)



# 杂项



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- [RegExr](https://regexr.com/) 学习、测试正则表达式的神器。

- [The Missing Semester of Your CS Education](https://missing-semester-cn.github.io/) MIT 课程，讲解命令行、vim、git 等**编程工具与编程常识**，非常实用。

- [快捷键大全](http://mykeys.sinaapp.com/index.php) 用好手上的工具也是很重要的。



## Vim



- [Learn-Vim](https://github.com/wsdjeg/Learn-Vim_zh_cn) 教程类型，适合跟着学习。

- [vim-galore](https://github.com/wsdjeg/vim-galore-zh_cn) 手册类型，适合复习查阅。

- [vscode-vim-book](https://www.barbarianmeetscoding.com/boost-your-coding-fu-with-vscode-and-vim/table-of-contents) vim教程，面向vscode用户（vscode可以通过安装[插件](https://github.com/VSCodeVim/Vim)来支持vim特性）。如果你主要使用vscode，那么直接看它就可以了。

  - [vscode-vim 支持列表](https://github.com/VSCodeVim/Vim/blob/master/ROADMAP.md)列出了这个插件支持的所有vim特性。可以作为复习或参考。



## 清单



- [Teach Yourself Computer Science](https://teachyourselfcs.com/) 阐释计算机科学最重要的 9 个学科，给出了学习建议和学习顺序，并给出了最优质的学习书籍和课程视频。

- [System Design Primer](https://github.com/donnemartin/system-design-primer) 系统设计、架构通识的收集汇总。对每个知识点提供了精炼的讲解以及深入学习的资料链接。

- [掘金翻译计划](https://github.com/xitu/gold-miner) 翻译了很多优质文章，涉及到各个编程领域。碎片化阅读的资料来源。

- [计算机自学指南](https://github.com/PKUFlyingPig/cs-self-learning) 一份非常全面且高质量的学习资源指南。

- [技术面试必备基础知识](https://github.com/CyC2018/CS-Notes) 涵盖算法、操作系统、计算机网络、数据库、系统设计、Java 的知识点收集。面试导向。

- [Most influential books for programmers](https://github.com/cs-books/influential-cs-books) 经典书籍。

- [纳瓦尔的推荐书单](https://www.navalmanack.com/navals-recommended-reading)。[豆瓣书单搬运](https://www.douban.com/doulist/147631922/)。



## 公开课



- [MIT 公开课排行榜](https://ocw.mit.edu/courses/most-visited-courses/) 选择需要的来学习吧。

- [Stanford Engineering Everywhere](https://see.stanford.edu/Course) 斯坦福公开课项目。