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计算机科学自学路线与工具资源

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计算机科学自学路线与工具资源

本页整理 Flomo「CS自学指南」中的学习路线、工具清单与跨领域概念卡。原笔记提及的 C-Free 5.0 属于历史环境记录，不代表当前推荐开发环境；实际使用应优先选择仍受维护的编译器、IDE 与工具链。

计算机科学知识地图

flowchart TD
  A[计算机科学] --> B[数学基础]
  A --> C[程序设计与编译]
  A --> D[计算机系统]
  A --> E[软件工程]
  A --> F[网络与分布式]
  A --> G[数据与智能]
  D --> D1[体系结构 / 操作系统]
  D --> D2[并行计算]
  E --> E1[Git / Make / 测试]
  F --> F1[网络 / 安全]
  G --> G1[数据库]
  G --> G2[AI / ML / DL]
  C --> C1[C / C++ / Python]
  C --> C2[数据结构与算法]

学习建议

  • 先建立计算机系统基础，再逐步深入算法、操作系统、网络、数据库、编译原理和安全。
  • 工具链建议以 Git、现代 C/C++ 编译器、GNU Make/CMake、调试器和自动化测试为主。
  • AI、机器学习、深度学习是层层递进且存在交叉的领域：AI 范围最广，机器学习是实现 AI 的重要方法，深度学习是机器学习中的一类方法。

1. “人工智能”、“机器学习”、“深度学习”这三个概念之间的关系是什么样的？用一张包含关系图怎么画？

Flomo 来源： https://v.flomoapp.com/mine/?memo_id=MjQ2NTQyNTA5

“人工智能”、“机器学习”、“深度学习”这三个概念之间的关系是什么样的？用一张包含关系图怎么画？

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2. - 开发环境的安装

Flomo 来源： https://v.flomoapp.com/mine/?memo_id=MTI0MzYzODQ3

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3. - 必须工具

Flomo 来源： https://v.flomoapp.com/mine/?memo_id=ODYxNDc4MzM

  • 必须工具

    • VIM

    • Emacs

    • Git

    • GitHub

    • GNU Make

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  • 操作系统

  • 并行与分布式系统

  • 计算机系统安全

  • 计算机网络

  • 数据库系统

  • 编译原理

  • 程序设计语言

  • 计算机图形学

  • Web开发

  • 数据科学

  • 人工智能

  • 机器学习

  • 机器学习系统

  • 深度学习

  • 机器学习进阶

数据记录在幕布，notion和wonderpen里面

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