最全中科大计算机学院课程资源(含答案)

我们经常能在网上找到美国顶级大学公开的计算机科学课程,但对国内院校的课程了解不多。刚刚,我们在 GitHub 上发现了一个不错的 repo:中国科学技术大学计算机学院课程资源,目前已经收集了中国科学技术大学的课程资源(主要是计算机学院的课程),包括课程电子版书籍、参考书、slides (ppt)、考试试卷、学习心得,甚至某些书的答案也包含其中。

GitHub 链接:https://github.com/mbinary/USTC-CS-Courses-Resource#%E8%AF%BE%E7%A8%8B%E7%BB%93%E6%9E%84

课程内容

该 repo 涉及的课程包括工具类、计算机与信息类、数学类、物理类等,具体目录如下:

在工具类课程中,我们可以看到关于如何使用 LaTeX、Git、Makefile 的教材。

该 repo 最主要的内容当然是关于计算机的,我们来看下计算机与信息类课程都包括哪些内容。

我们可以从课程目录中看到该大类课程包括编译原理和技术、操作系统原理与设计、程序设计语言基础、计算机体系架构、计算机系统概论、软件工程、数据科学导论、数据库系统与应用、网络安全基础及应用、微机原理与系统等基础课程。此外,还有 block-chain、人工智能导论、人工智能基础等与时俱进的内容。

我们打开了「block-chain」,看到目前已经上传的文件包括:《区块链技术指南》、《Hyperledger 源码分析之 Fabric》、《精通比特币》。

要想学好计算机,数学当然也得学好。该 repo 包含了部分数学类课程,涉及线性代数微积分、概率论与数理统计、计算方法、数理方程、运筹学等。

该 repo 中每门课程的大致结构如下:

  • 教材, 答案在课程目录下

  • 参考书, 参考资料在 reference 下

  • 复习试卷, 习题课, 作业解答 在 review 下

  • homework-teacher1, homework-teacher2 ..., lab-teacher1, ...

  • 课程主页及其他链接资源记在 README.md 中

  • slides: 主要是 ppt 文件类型, 将所有 slides 打包成 zip, 放在 课程目录下(若有多个老师,则在课程目录建立 slides-teacherName1.zip, slides-teacherName2.zip...)

  • students(同学们上传的自己的一些资料, 作品,每个同学新建一个目录)

如「编译原理和技术」:

目前该 repo 中很多课程的资料还不完备,有的只有教材或者作业,作者欢迎有相关资源的同学继续贡献投稿~

资料下载

课程资料可以通过以下方式下载:

FTP

1. FTP/FTPS:

  •  地址:ftp.ustclug.org;

  •  路径:/ebook/USTC-CS-Courses-Resource;

  •  用户名:ftp;

  •  密码:ftp;

2. SFTP (Secure File Transfer Protocol):

  •  地址:ftp.ustclug.org;

  •  路径:/ebook/USTC-CS-Courses-Resource;

  •  用户名:ftp;

  •  密码:ftp;

3. AFP (Apple Filing Protocol)

  •  地址:afp://ftp.ustclug.org/;

  •  路径:/ebook/USTC-CS-Courses-Resource;

  •  Connect As Guest

HTTPS

  • github 网页:https://github.com/mbinary/USTC-CS-Courses-Resource#%E8%AF%BE%E7%A8%8B%E7%9B%AE%E5%BD%95

  • 脚本生成的网页:https://mbinary.xyz/ustc-cs/ 

入门中国科学技术大学课程
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相关数据
区块链技术

区块链是用分布式数据库识别、传播和记载信息的智能化对等网络, 也称为价值互联网。 中本聪在2008年,于《比特币白皮书》中提出“区块链”概念,并在2009年创立了比特币社会网络,开发出第一个区块,即“创世区块”。

比特币技术

比特币是一种用去中心化、全球通用、不需第三方机构或个人,基于区块链作为支付技术的电子加密货币。比特币由中本聪于2009年1月3日,基于无国界的对等网络,用共识主动性开源软件发明创立。比特币也是目前知名度与市场总值最高的加密货币。 任何人皆可参与比特币活动,可以通过称为挖矿的电脑运算来发行。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

数据科学技术

数据科学,又称资料科学,是一门利用数据学习知识的学科,其目标是通过从数据中提取出有价值的部分来生产数据产品。它结合了诸多领域中的理论和技术,包括应用数学、统计、模式识别、机器学习、数据可视化、数据仓库以及高性能计算。数据科学通过运用各种相关的数据来帮助非专业人士理解问题。

运筹学技术

运筹学,是一门应用数学学科,利用统计学和数学模型等方法,去寻找复杂问题中的最佳或近似最佳的解答。运筹学经常用于解决现实生活中的复杂问题,特别是改善或优化现有系统的效率。研究运筹学的基础知识包括矩阵论和离散数学,在应用方面多与仓储、物流等领域相关。因此运筹学与应用数学、工业工程专业密切相关。

数据库技术

数据库,简而言之可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所,用户可以对文件中的数据运行新增、截取、更新、删除等操作。 所谓“数据库”系以一定方式储存在一起、能予多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合。

操作系统技术

操作系统(英语:operating system,缩写作 OS)是管理计算机硬件与软件资源的计算机程序,同时也是计算机系统的内核与基石。操作系统需要处理如管理与配置内存、决定系统资源供需的优先次序、控制输入与输出设备、操作网络与管理文件系统等基本事务。操作系统也提供一个让用户与系统交互的操作界面。

微积分技术

微积分(Calculus)是高等数学中研究函数的微分(Differentiation)、积分(Integration)以及有关概念和应用的数学分支。它是数学的一个基础学科。内容主要包括极限、微分学、积分学及其应用。微分学包括求导数的运算,是一套关于变化率的理论。它使得函数、速度、加速度和曲线的斜率等均可用一套通用的符号进行讨论。积分学,包括求积分的运算,为定义和计算面积、体积等提供一套通用的方法 。

线性代数技术

线性代数是数学的一个分支,它的研究对象是向量,向量空间(或称线性空间),线性变换和有限维的线性方程组。向量空间是现代数学的一个重要课题;因而,线性代数被广泛地应用于抽象代数和泛函分析中;通过解析几何,线性代数得以被具体表示。线性代数的理论已被泛化为算子理论。由于科学研究中的非线性模型通常可以被近似为线性模型,使得线性代数被广泛地应用于自然科学和社会科学中。

区块链技术技术

所谓区块链技术,简称BT(Blockchain technology),也被称之为分布式账本技术,是一种互联网数据库技术,其特点是去中心化、公开透明,让每个人均可参与数据库记录

挂了。