1樓：Pseudorandomness
CS 252: Analysis of Boolean Functions by Li-Yang Tan
建議：個人還覺得 Analysis of Boolean Functions 最好的入門是以 Ryan O'Donnell 的那本書為基礎 + 這門課的 References and supplementary reading material + 新的技術（ Random Restrictions + Log-Sobolev Inequality[KKK+20]，pathwise stochastic analysis[EG19]）+boolean circuit 的 Fourier Spectrum[Tal15]。
Analysis of Boolean Functions
2. [1] Lecture notes on information theory by Yury Polyanskiy and Yihong Wu
[2] Information Theoretic Methods in Statistics and Computer Science by Yury Polyanskiy
建議：個人覺得資訊理論最好的入門是高等概率論(Probability: Theory & Examples) + [1] 這門課的 notes + [2] 這門課 SDPI 的技術。
[CT06]可以作為選讀，技術上學一下夏農的典型集方法和型方法。
建議：個人覺得 communication complexity 最好的入門是以[RY20]那本書的內容為基礎 + Pattern Matrix Method[SZ08,She09]+ MA protocol[AW09]+ communication complexity zoo[GPW17]+ Property Testing[BBMY11]和 Data Structure Lower Bounds[LWY17]的應用。
當然，如果可能的話，還可以加上一些新的」方向「。比如 + 在Differential Privacy (sample complexity) 的應用[JMR19]+ communication with contextual uncertainty[CGMS14](主要是 Madhu Sudan 那群人在做和推廣，主要技術為 hypercontractivity + invariance principle ) + Distributed Parameter Estimation under Communication Constraints[HS18,HOW18,HLPS19](主要是資訊理論那邊的人在做，主要技術為 SDPI)。
Communication Complexity
其他：CS 880: Pseudo-randomness and De-randomization：
2樓：楊帆
)- [一套完整的自學手冊幫助自己準備Google的面試](jwasham/coding-interview-university)
- [Awesome Data Science](bulutyazilim/awesome-datascience)
正在逐步完善中.........
3樓：daily lin
搜一下中科院卜東波老師。卜老師的演算法筆記做得非常棒http://
bioinfo.ict.ac.cn/~dbu/AlgorithmCourses/CS711008Z/CS711008Z_2016.html
可能需要跳至瀏覽器檢視
4樓：
Learn on Code Studio
迪士尼出的一小時程式設計專案。
兒童視覺化程式設計。有4+和6+。目前帶8歲孩子學到階段三，已經理解了迴圈語句，正在理解函式和條件。
個人感覺比scratch（小貓程式）更容易上手，趣味性更強
5樓：ysx001
Percy Liang教授關於online learning的notes：http://
web.stanford.edu/class/cs229t/
Lecture 13 - Lecture 18
6樓：Xianyi Zhang
想做矩陣計算，推薦UT Austin Robert教授做的MOOC， Linear Algebra: Foundations to Frontiers ULAFF
相當於國內的線性代數本科課程，同時結合了一些相關的程式設計實驗，比如可以用python或者matlab。
特別適合實際遇到矩陣計算問題的時候，結果發現已經都還給老師之後，回來翻翻書。
7樓：
50 頁 Martin-Lf Type Theory，快糙猛http://www.
csie.ntu.edu.tw/~b94087/ITT.pdf
8樓：
推薦乙個自己老闆的
9樓：parker liu
我覺得牛津的Haskell創始者之一的這篇講義非常好，對函式式程式設計的資料結構設計從伴隨函子的角度來分析，將抽象代數引入到了程式設計中。
10樓：蔡鳥
我就推薦兩個吧...
Stanford 的 Cs231n ， 講cnn在computer vision中的應用.
同樣是Stanford 的 cs224d ， 講深度學習在NLP中的應用. 包括 recursive Network， recurrent network.
而且這兩門課都有assignment， 值得好好學習一下..
11樓：
Lecture note in Computer Science下面是它的訪問鏈結。
12樓：
O'Donnell的boolean function：15-859S / 21-801A: Analysis of Boolean Functions 2012
最數學的電腦科學方向有哪些？
劉夢源Mayo 現在回答這個問題，得說是ml theory了，十年前的話，還沒必要加上theory。那時候是個做ml的都有著卓爾不群，優雅從容的數學能力，各種optimization和prove全部信手拈來,真乃計算機界的一股股清流。 polossk 說兩個個人體會比較多的。ml，經典的方法，大多有...
電腦科學與技術專業有哪些就業方向，怎麼才能學好它？
慢慢來 我是個遊戲策劃，總是會先講設計目的。所以我覺得這個問題還是落到目的之上。也就是你內心所求是什麼，這個是最先要弄清楚的。我報考大學時當年面對那麼大一坨的學校，更大一坨的專業選擇，我也略迷茫。我琢磨了一下，感覺，要不先別選這些東西。先想一下將來我想做什麼工作。這個問題很簡單，我想做遊戲。1秒就回...
去美國讀計算機方向的研究生，有哪些top30內的學校推薦？以後留在美國就業的機率怎麼樣呢？
MJ留學老師 對於你的問題，我覺得學校不是重點，美國top前五十還是有大量的好的學校可以選擇，背景方面只需要新增一段長期的科研就好。但對於學校的選擇和方向，我個人認為有幾個重要的觀點 1.區分專案的關鍵並不是專案的名字叫什麼，而是必修課和選課的自由度 2.專案的時間長短很重要，對於12個月的專案選擇...