我希望旗帜鲜明的摆明我的观点
没必要花钱啊
没必要花钱啊
站在巨人的肩膀上学习，肯定学得更顺利、更爽啊！
我知道许多人是刚接触CS，而且还时间紧迫，并且不知道要用什么资源（例如，美国的顶级名校中有哪些学校开设了公开的CS课程，CS顶会中有什么paper是必看的）。
而且我还相信大家对一个事情是深有体会的，就是：一旦用了不好的资源，真的是很影响学习心情，甚至连碰都不想碰这个知识。
举个例子，你可以回忆一下，你中学时代是否有特别不喜欢的老师（比如你不喜欢这个老师的讲课方式，因为感觉这个老师讲的不好，无法让人快速吸收知识），然后就导致你连那门课也提不起兴趣学、成绩也不咋好看。
万一在学CS的时候也遭遇这种事，那这就很要命了，因为，如果学了半天结果连CS的门都还没入，那么这简直是太耽误成长了，而且还会极大地打击你学习CS的积极性————不好的资料可能会让你误以为CS是一个无趣的、不适合自己的学科。
所以，我还是想整理下这些顶级资源，方便所有人培养起对CS的兴趣，然后在CS学习上可以走捷径。
我希望郑重地强调一件事，就是，你不要让你的CS成长依赖于你的大学开设的课程或者身边的某个CS老师。因为真正有效的、扎实的CS成长，最好是通过自学那些顶级的CS资源。
接下来，我们不妨看一看，那些优秀的人且考虑使用顶级的CS资源的人，会使用什么资源去学习CS，然后实现自己在CS上的成长呢？
根据肖哥的观察，他们使用的资源依次如下：
使用的CS资源
1.了解不同的CS方向以及它们的学习路线
2.学习顶级名校CS课程以及网友资源
3.做projects
4.阅读顶会的papers以及经典的papers
接下来，肖哥一个一个说一下这4种资源都有啥
对于网站原创内容版权维护的声明：https://www.xiaogeedu.net/sys-nd/26.html
版权维护的法律依据（部分）：https://www.xiaogeedu.net/sys-nd/25.html
一、System
（一）Computer Systems(OS)计算机系统学习路径
（二）Computer Systems(Architecture)计算机系统学习路径
（三）Computer Network 计算机网络学习路径
（四）Distributed System学习路径
（五）Database数据库学习路径
（六）Languages and Compilers语言和编译器学习路径
（七）High Performance Computing高性能计算学习路径
（八）Big Data大数据学习路径
（九）浏览器学习路径
（十）Web Development学习路径
（十一）Human-Computer Interaction学习路径
（十二）软件工程学习路径
（十三）移动开发（安卓）学习路径
（十四）移动开发（iOS）学习路径
（十五）Computer Security计算机安全学习路径
（十六）DevOps学习路径
（十七）虚拟化学习路径
二、AI/ML
（一）算法与数据结构学习路径
（二）Machine Learning 机器学习/Artificial Intelligence人工智能学习路径
（三）Computer Vision学习路径
（四）NLP学习路径
（五）Data Mining 数据挖掘学习路径
（六）推荐系统学习路径
（七）Robotics学习路径
（八）Graph NN图神经网络学习路径
（九）Reinforcement Learning学习路径
（十）LLM大语言模型学习路径
（十一）Computer Graphics计算机图形学学习路径
（十二）VR/AR/MR学习路径
（十三）Speech/Audio/Music学习路径
三、AI/ML System
（一）广告算法系统/计算广告学学习路径
（二）深度学习编译器/深度学习推理引擎学习路径
（三）MLOps学习路径
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粗略来说，CS的课程可以分成3个Level：
Level 1 CS基础以及编程基础
编程基础
工具基础
CS基础
Level 2 CS核心基础课
System基础 和/或 AI基础
经典核心基础课
Level 3 方向课
System方向的课程们 和/或 AI方向的课程们
一、Level 1 CS基础以及编程基础
二、Level 2 CS核心基础课
三、Level 3 方向课
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整理中
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