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清华大学计算机课程目录(清华北大浙大的计算机课程资源集都在这里了)

清华大学计算机课程目录(清华北大浙大的计算机课程资源集都在这里了)与北京大学计算机课程相关的内容资源放在专业课一栏里,内容包括人工智能、数学类、物理类等课程资源。GitHub 链接:https://github.com/lib-pku/libpku下面主要给各位读者介绍清华、北大、浙大的计算课程资源(学校排名不分先后:))。北京大学计算机课程资源这个叫【lib-pku】的项目,包括专业课、公选课、政治课、通选课等课程目录,目前已获得 810 个 star。

整理 | 一一出品 | AI科技大本营(ID:rgznai100)

此前,一份介绍中科大的相关课程资源的 repo 火了,但不知后来是不是因为太火,居然被 404 了,如果你不幸错过了,别紧张,GitHub 上还有其他网友另建了相关 repo,搜索即可找到。

既然中科大的计算机课程资源这么受欢迎,那么如果是清华、北大等其他高校的课程呢?

万能的 GitHub 平台上自然也收集了这些高校的资源。

AI 科技大本营在 GitHub 上进行了搜索,其实除了高内顶尖高校的计算机课程资源,都有网友创建了相应项目,如果你需要收集某个高校的学习资料,这些项目中的内容集合可能为你节省了大把时间。

清华大学计算机课程目录(清华北大浙大的计算机课程资源集都在这里了)(1)

下面主要给各位读者介绍清华、北大、浙大的计算课程资源(学校排名不分先后:))。

北京大学计算机课程资源

这个叫【lib-pku】的项目,包括专业课、公选课、政治课、通选课等课程目录,目前已获得 810 个 star。

清华大学计算机课程目录(清华北大浙大的计算机课程资源集都在这里了)(2)

GitHub 链接:https://github.com/lib-pku/libpku

与北京大学计算机课程相关的内容资源放在专业课一栏里,内容包括人工智能、数学类、物理类等课程资源。

清华大学计算机课程目录(清华北大浙大的计算机课程资源集都在这里了)(3)

点击与人工智能相关的课程中的算法设计与分析资源,可以看到某些年份的考试试题和答案。

清华大学计算机课程目录(清华北大浙大的计算机课程资源集都在这里了)(4)

你可以通过访问 https://lib-pku.github.io/ ,点击资料链接直接下载。

清华大学计算机课程资源

清华大学计算机课程资源是一位叫 Trinkle23897 的网友建立的,项目名是【THU-CST-Cracker】,目前已收获 775 个 star。相比北大的课程资源,该项目是按大一到研究生阶段来对课程内容进行分类。

清华大学计算机课程目录(清华北大浙大的计算机课程资源集都在这里了)(5)

GitHub 链接:https://github.com/Trinkle23897/THU-CST-Cracker

点击大二下学期的人工智能导论资源,可以看到经典习题集和考试内容总结等内容,当然,在其他课程分类中你也可以看到相关的讲座内容以及实验报告等。

清华大学计算机课程目录(清华北大浙大的计算机课程资源集都在这里了)(6)

总体而言,这些课程内容包括以下具体部分:

  • 课程攻略:readme.md
  • 电子版课件和参考教材:ebook/[教学年份]/[老师姓名].pdf (由于可能存在的版权问题,暂未加入)
  • 平时作业答案与大作业资料:hw/[学生年级_学生姓名]/
  • 历年试卷和复习资料:exam/
  • 开卷考试 A4 纸:a4paper/

如果你想下载部分文件夹,可使用:

https://minhaskamal.github.io/DownGit/#/home

浙江大学计算机课程资源

实际上,上述两个课程资源收集项目的建立还是受到了浙大课程资源项目的启发,前两个项目说明中的前言、贡献等内容都直接沿用了后者的话术。

这一项目是由“求是潮技术研发中心”创建的,项目资源叫【zju-icicles】,称为“浙江大学课程攻略共享计划”,目前已收获 2069 个 star,主要的课程分类如下图所示:

清华大学计算机课程目录(清华北大浙大的计算机课程资源集都在这里了)(7)

GitHub 链接:https://github.com/QSCTech/zju-icicles

同样点击各个资源链接,就有相应的资源内容陈列其中,如果你想了解浙大课程的一些资料,这个项目或许会给你惊喜。

总之,上述资源可能看着像是一锅大杂烩,有些资料收集可能不是很精细,但积少成多,相信还会有更多贡献者上传相关资源。同时需要提醒,鉴于之前中科大的资源因为太火,会有被 404 的风险,保险起见,如果项目中有你需要的资料,建议提前下载下来。

如果没有搜到你想要了解的高校计算机课程资源怎么办?

或许,你也可以创建一个属于该高校的课程资源共享项目,集众网友之力,汇集课程资源服务自己和大众。诚如上述课程资源项目的初建者所言:希望能够将这些隐晦的、不确定的、口口相传的资料和经验,变为公开的、易于获取的和大家能够共同完善、积累的共享资料。希望只要是前人走过的弯路,后人就不必再走。

感谢每一个贡献者。

(本文为 AI科技大本营原创文章,转载请微信联系 1092722531)

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