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Various contents added

docs/CS学习规划.md

@@ -36,7 +36,9 @@ IDE（Integrated Development Environment）：集成开发环境，说白了就
 
 > 实际上的开发 —— 配环境配几天还没开始写代码。
 
-under construction.
+一份灵感来自 [6.NULL MIT-Missing-Semester](编程入门/MIT-Missing-Semester.md) 的 [环境配置指南](https://taylover2016.github.io/%E6%96%B0%E6%9C%BA%E5%99%A8%E4%B8%8A%E6%89%8B%E6%8C%87%E5%8D%97%EF%BC%88%E6%96%B0%E6%89%8B%E5%90%91%EF%BC%89/index.html)，重点在于终端的美化配置。此外还包括常用软件源（如`GitHub`, `Anaconda`, `pip`等）的加速与替换以及一些IDE的配置与激活教程。
+
+More contents under construction.
 
 ## 课程地图
 > 正如这章开头提到的，这份课程地图仅仅是一个**仅供参考**的课程规划，我作为一个临近毕业的本科生。深感自己没有权利也没有能力向别人宣扬“应该怎么学”。因此如果你觉得以下的课程分类与选择有不合理之处，我全盘接受，并深感抱歉。你可以在下一节<a href="#yourmap">定制属于你的课程地图</a>
@@ -89,7 +91,7 @@ under construction.
 #### Shell
 - [MIT-Missing-Semester](编程入门/MIT-Missing-Semester.md)
 #### Python
-- [Harvard CS50: This is CS50x](编程入门/CS50.md)
+- [Harvard CS50: This is CS50x](编程入门/CS50.md) 最好的计算机基础入门课，你绝对会爱上的。
 - [UCB CS61A: Structure and Interpretation of Computer Programs](编程入门/CS61A.md)
 #### C++
 - [Stanford CS106L: Standard C++ Programming](编程入门/CS106L.md)
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 作为计算机系的学生，了解一些基础的电路知识，感受从传感器收集数据到数据分析再到算法预测整条流水线，对于后续知识的学习以及计算思维的培养还是很有帮助的。[EE16A&B: Designing Information Devices and Systems I&II](./电子基础/EE16.md)是伯克利EE学生的大一入门课，其中EE16A注重通过电路从实际环境中收集和分析数据，而EE16B则侧重从这些收集到的数据进行分析并做出预测行为。
 #### 信号与系统
 信号与系统是一门我觉得非常值得一上的课，最初学它只是为了满足我对傅里叶变换的好奇，但学完之后我才不禁感叹，傅立叶变换给我提供了一个全新的视角去看待这个世界，就如同微分方程一样，让你沉浸在用数学去精确描绘和刻画这个世界的优雅与神奇之中。
-[MIT 6.003 : signal and systems](https://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-003-signals-and-systems-fall-2011/lecture-videos/lecture-1-signals-and-systems/)提供了全部的课程录影、书面作业以及答案。而[UCB EE120 : Signal and Systems](电子基础/signal.md)关于傅立叶变换的notes写得非常好，并且提供了6个非常有趣的Python编程作业，让你实践中运用信号与系统的理论与算法。
+[MIT 6.003 : signal and systems](https://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-003-signals-and-systems-fall-2011/lecture-videos/lecture-1-signals-and-systems/)提供了全部的课程录影、书面作业以及答案。也可以去看这门课的[远古版本](电子基础/Signals%20and%20Systems_AVO.md)
+而[UCB EE120 : Signal and Systems](电子基础/signal.md)关于傅立叶变换的notes写得非常好，并且提供了6个非常有趣的Python编程作业，让你实践中运用信号与系统的理论与算法。
 
 ### 数据结构与算法
 #### 数据结构与算法
+- [Stanford CS106B/X: Programming Abstractions](数据结构与算法/CS106B_CS106X.md)
 - [UCB CS61B: Data Structures and Algorithms](数据结构与算法/CS61B.md)
 - [Coursera: Algorithms I & II](数据结构与算法/Algo.md)
 #### 算法设计与分析

docs/数学基础/6.042J.md

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+## 课程简介
+- 所属大学：MIT
+- 先修要求：Calculus, Linear Algebra
+- 编程语言：Python preferred
+- 课程难度：🌟🌟🌟
+- 预计学时：50-70 小时
+
+MIT 的离散数学以及概率综合课程，导师是大名鼎鼎的 **Tom Leighton** (`Akamai`的联合创始人之一)。学完之后对于后续的算法学习大有裨益。
+
+## 课程资源
+
+- [课程网站](https://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-042j-mathematics-for-computer-science-fall-2010/)
+- [课程视频](https://www.bilibili.com/video/BV1L741147VX)
+- [课程作业](https://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-042j-mathematics-for-computer-science-fall-2010/assignments/)

docs/数学基础/The Information Theory, Pattern Recognition, and Neural Networks.md

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+## 课程简介
+- 所属大学：Cambridge
+- 先修要求：Calculus, Linear Algebra, Probabilities and Statistics
+- 编程语言：Anything would be OK, Python preferred
+- 课程难度：🌟🌟🌟
+- 预计学时：30-50 小时
+
+剑桥大学 Sir David MacKay 教授的信息论课程。教授是一位十分精通信息论与神经网络的学者，课程对应教材也是信息论领域的一部经典著作。可惜天妒英才...
+
+## 课程资源
+- [课程网站](http://www.inference.org.uk/mackay/itila/)
+- [课程视频](https://www.bilibili.com/video/BV1rs411T71e)
+- 课程教材：Information Theory, Inference, and Learning Algorithms 在课程网站可以下载到免费的电子版
+- 课程作业：在每一节课视频的最后会留教材上的课后习题
+
+## R.I.P Prof. David MacKay

docs/数据结构与算法/CS106B_CS106X.md

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+## 课程简介
+- 所属大学：Stanford
+- 先修要求：计算机基础(CS50/CS106A/CS61A or equivalent)
+- 编程语言：C++
+- 课程难度：🌟🌟
+- 预计学时：50-70 小时
+
+## 课程资源
+- 课程网站：
+[下载课件请点我](https://web.stanford.edu/class/archive/cs/cs106b/cs106b.1198/)
+[课程主页请点我（可查看课后小作业）](https://web.stanford.edu/class/archive/cs/cs106b/cs106b.1184/index.shtml)
+[每周大作业请点我](https://web.stanford.edu/class/archive/cs/cs106b/cs106b.1176/)
+- [课程视频](https://www.bilibili.com/video/BV1G7411k7jG)

docs/电子基础/Signals and Systems_AVO.md

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+## 课程简介
+- 所属大学：MIT
+- 先修要求：Calculus, Linear Algebra
+- 编程语言：Matlab Preferred
+- 课程难度：🌟🌟
+- 预计学时：50-70 小时
+
+看到课程老师的名字：Prof. Alan V. Oppenheim
+
+好的，上这门课的理由已经足够了。
+
+## 课程资源
+- [课程网站](https://ocw.mit.edu/resources/res-6-007-signals-and-systems-spring-2011/index.htm)
+- [课程视频](https://www.bilibili.com/video/BV1CZ4y1j7hs)
+- 课程教材：Signals and Systems, 2nd Edition
+- [课程作业](https://ocw.mit.edu/resources/res-6-007-signals-and-systems-spring-2011/assignments)

mkdocs.yml

@@ -19,7 +19,9 @@ nav:
   - 数学基础:
     - 'MIT18.01/18.02: Calculus': '数学基础/MITmaths.md'
     - 'MIT18.06: Linear Algebra': '数学基础/MITLA.md'
+    - 'MIT 6.042J: Mathematics for Computer Science': '数学基础/6.042J.md'
     - 'MIT6.050J: Information theory and Entropy': '数学基础/information.md'
+    - 'The Information Theory, Patter Recognition, and Neural Networks':'数学基础/The Information Theory, Pattern Recognition, and Neural Networks.md'
   - 数学进阶:
     - 'UCB CS70: discrete Math and probability theory': '数学进阶/CS70.md'
     - 'UCB CS126: probability theory': '数学进阶/CS126.md'
@@ -32,9 +34,11 @@ nav:
     - 'Stanford CS106L: Standard C++ Programming': '编程入门/CS106L.md'
     - 'Stanford CS110L: Safety in Systems Programming': '编程入门/CS110L.md'
   - 电子基础:
+    - 'MIT 6.007 Signals and Systems': '电子基础/Signals and Systems_AVO.md'
     - 'EE16A&B: Designing Information Devices and Systems I&II': '电子基础/EE16.md'
     - 'UCB EE120 : Signal and Systems': '电子基础/signal.md'
   - 数据结构与算法:
+    - 'CS106B/X':'数据结构与算法/CS106B_CS106X.md'
     - 'UCB CS61B: Data Structures and Algorithms': '数据结构与算法/CS61B.md'
     - 'Coursera: Algorithms I & II': '数据结构与算法/Algo.md'
     - 'UCB CS170: Efficient Algorithms and Intractable Problems': '数据结构与算法/CS170.md'