Standford CS課程資源

DropOut-CS 106A: Programming Methodologies

第一部分用Java,第二部分用JavaScript,第三部分用Python教學。

DropOut-CS 106B: Programming Abstractions

語言C++

DropOut-CS 110: Principle of Computing Systems

計算機軟件硬件系統工程的原理和時間。內容包括:控制複雜性的技巧;如何使用客戶端-服務端設計,虛擬內存及線程模塊化;網絡,並行活動的原子性和協調性;安全加密以及性能優化。先修課程CS 107.

DropOut-CS221: Artificial Intelligence: Principles and Techniques

http://web.stanford.edu/class/cs221

DropOut-CS229: Machine Learning

Done-CS 107: Computer Organization & Systems

C語言,數據表示,機器級代碼,計算機算法,編譯代碼元素,內存組織和管理以及性能評估和優化。

Done-CS 108:Object-Oriented Systems Design

Java。主題:OOP設計,設計模式,測試,圖形用戶界面(GUI)OOP庫,軟件工程策略,團隊編程方法。

Done-CS 193A: Android App Development, Winter 2019

介紹如何在Android平台上構建程序。課程會討論Android編程的關鍵概念:編程工具集,應用程序生命週期,視圖,空間,UI設計,網絡和線程。每週提供一個小的項目供學生鍛鍊。

Done-CS 193X: Web Programming Fundamentals

Full Stack Web Development。HTML和CSS,通過JavaScript進行事件驅動編程一級包括Promise在內的單線程異步編程技術。關注現代標準化API及其最佳實踐。服務端包括RESTful API的開發,JSON服務和基本的服務器端存儲技術。涵蓋桌面和移動Web開發。先修課程:CS106B

Undone-CS 193P: iPhone Application Development(Can’t be taken due to the iTunes Problem)

如何使用IOS SDK為iphone和iPad平台構建應用程序。用於移動設備的用戶界面設計和使用多點觸控技術和用戶交互。面向對象設計MVC範例,內存管理,Swift編程語言。面向對象的數據庫API,動畫,多線程,網絡和性能考慮。

Done-CS 142: Web Applications

構建交互式的Web應用程序的概念和技術。瀏覽器端的web設施:如HTML,級聯樣式表,文檔對象模型和JavaScript框架一級服務器端技術:如服務器端JavaScript,會話和面向對象的數據庫,以及Web安全性和應用程序可伸縮性方面的問題,web應用程序部署的新型模型。先修課程:CS107和CS108.

Done-CS1U: Practical Unix

介紹Unix操作系統,重點是介紹Linux命令行。課程由視頻教程和實驗部分組成。內容包含:grep,正則表達式,ZSH,Vim和Emacs,基本和高級GDB特性,權限,文件系統,版本控制,Unix實用程序,環境自定義以及使用Python編寫shell腳本。

Done-CS42: Contemporary JavaScript

介紹JavaScript編程語言,重點介紹如何用JavaScript構建最新的應用程序。包括課堂活動和編程作業以考驗學生串講網絡應用程序的能力。主題包括語法語義,基於事件變成,DOM,API,異步,XML,Node.js和MongoDB。先修課程:CS107.

Done-CS41: Stanford Python

介紹Python語言的基本原理和最新用法。主題包含:數據結構,特徵慣例如匿名函數,迭代器和內置函數。還將介紹面向對象的設計,把主庫和常見的第三方軟包。也討論基於Python的web框架和項目部署。

Done-Stats 202: Data Mining and Analysis

發現數據中的模式和關係。重點在於複雜的大型數據集,例如非常大型的數據庫或通過Web挖掘。主題:決策樹,關聯規則,聚類,基於案例的方法和數據可視化。先決條件:統計學或概率的介紹性課程(例如STATS 60),線性代數(例如MATH 51)和計算機編程(例如CS 105)。

Done-CS 102: Big Data Tools and Techniques, Discoveries and Pitfalls

本課程對大數據進行了廣泛和實用的介紹:數據分析技術包括數據庫,數據挖掘和機器學習;數據分析工具,包括電子表格,關係數據庫和SQL,Python和R;數據可視化技術和工具;數據收集和分析的缺陷; 歷史背景,隱私和其他道德問題。工具和技術是實際操作,但只是粗略的級別,為未來的探索和應用提供了基礎。先決條件:對基本邏輯和數學概念的理解,以及高中AP計算機科學,CS106A或其他同等編程經驗。

Done-CS230: Deep Learning

Done-CS131: Computer Vision: Foundations and Applications

CS 251: Bitcoin and Cryptocurrencies

Written by

Machine Learning / Deep Learning / Python / Flutter cakeresume.com/yanwei-liu

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