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# CS 自学指南

> *Everyone should enjoy CS if you have a good teacher to teach you a good course.*

<a href="https://trendshift.io/repositories/4643" target="_blank"><img src="https://trendshift.io/api/badge/repositories/4643" alt="PKUFlyingPig%2Fcs-self-learning | Trendshift" style="width: 250px; height: 55px;" width="250" height="55"/></a>

[![Website](https://img.shields.io/badge/website-csdiy.wiki-blue)](https://csdiy.wiki)
[![License](https://img.shields.io/github/license/PKUFlyingPig/cs-self-learning)](https://github.com/PKUFlyingPig/cs-self-learning/blob/master/LICENSE)
[![Issues](https://img.shields.io/github/issues/PKUFlyingPig/cs-self-learning)](https://github.com/PKUFlyingPig/cs-self-learning/issues)
[![Stars](https://img.shields.io/github/stars/PKUFlyingPig/cs-self-learning)](https://github.com/PKUFlyingPig/cs-self-learning)


新冠肆虐，网课当道，CS 爆火，这一系列的事件都让自学计算机成为了一种潮流。

随着欧美众多名校将质量极高的计算机课程全部开源，自学 CS 成了一件可操作性极强的事情。毫不夸张地说，只要你有毅力和兴趣，自学的成果完全不亚于你在国内任何一所大学受到的本科 CS 教育（当然，这里单指计算机专业领域，大学带给你的显然不止是专业知识）。

我很庆幸在自己大一的时候就选择了自学 CS 这条路，它让我爱上了计算机这门学科，也无比丰富了我的视野。

但同时，自学这条路也有很多困难和阻力：课程繁多不知如何选择，资料零散甚至残缺，作业难度不知深浅，课内任务还需要花时间应付······这些主客观因素叠加到一起，使得好课虽多，却只能在收藏夹里吃灰。

在大学的第四个年头，我想把这一路自学走来的经验和教训，把那些让我受益终身的课程记录下来，分享给大家，形成了这本CS自学指南，以期能给所有想自学计算机的朋友一点帮助。

我的目标是让一个刚刚接触计算机的小白，可以完全凭借这些开源社区的优质资源，少走弯路，在 2-3 年内成长为一个有扎实的数学功底和代码能力，经历过数十个千行代码量的 Project 的洗礼，掌握至少 C/C++/Java/JS/Python/Go/Rust 等主流语言，对算法、电路、体系、网络、操统、编译、人工智能、机器学习、计算机视觉、自然语言处理、强化学习、密码学、信息论、博弈论、数值分析、统计学、分布式、数据库、图形学、Web 开发、云服务、超算等等方面均有所涉猎的全能程序员。此后，无论是选择科研还是就业，我相信你都会有相当的竞争力。

你可以[在线免费阅读这本书](https://csdiy.wiki)。英文版请移步[这里](https://csdiy.wiki/en/)。

## 如何成为贡献者

一个人的力量终究是有限的，对于书中任意章节你若有想要补充的内容，欢迎各位提出 [Pull Request](https://docs.github.com/en/pull-requests/collaborating-with-pull-requests/proposing-changes-to-your-work-with-pull-requests/creating-a-pull-request-from-a-fork)。如果你想贡献一门新的课程，可以参考目前 repo 中的 [template](./template.md) 文件作为模版，并在 [mkdocs.yml](./mkdocs.yml) 文件中添加其navigation，当然你还可以在 [CS 学习规划](./docs/CS学习规划.md) 里的对应模块为其添加言简意赅的导语。如果你有想推荐的书籍，请参考 [好书推荐](https://raw.githubusercontent.com/PKUFlyingPig/cs-self-learning/master/docs/%E5%A5%BD%E4%B9%A6%E6%8E%A8%E8%8D%90.md) 模块上方的注释按相应格式添加内容。

对于中英混合排版的要点规范，可以参考[这个仓库](https://github.com/sparanoid/chinese-copywriting-guidelines/blob/master/README.zh-Hans.md)，我们将会对您的 Pull Request 做相应的校对，具体原因参见这个 [issue](https://github.com/PKUFlyingPig/cs-self-learning/issues/114)。

本书支持英文版，因此贡献的内容需要提供对应的英文翻译，具体流程可以参考这个 [issue](https://github.com/PKUFlyingPig/cs-self-learning/issues/222)。

同时由于个人水平有限，书中难免有笔误甚至概念错误之处，也请各位不吝赐教，在 issue 中提出来。

## 关于交流社区的建立

本书支持页面评论功能，因此如果你想自学某课程，可以自己建立群聊后（QQ 微信皆可）在对应的课程页面下方发表评论，注明你的学习目标以及加入交流群的途径。此外，过去已有不少朋友在 issue 里建立了类似群聊，可以自行选择直接加入。

## Star History

[![Star History Chart](https://api.star-history.com/svg?repos=PKUFlyingPig/cs-self-learning&type=Timeline)](https://star-history.com/#PKUFlyingPig/cs-self-learning&Timeline)

## ✨ 鸣谢

特别感谢 @[AlfredThiel](https://github.com/AlfredThiel) 为项目制作了精美的 Logo。
<!--  support by https://contrib.rocks -->
<a href="https://github.com/PKUFlyingPig/cs-self-learning/graphs/contributors">
  <img src="https://contrib.rocks/image?repo=PKUFlyingPig/cs-self-learning"/>
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## 许可

项目贡献者编写的部分依照 [MIT LICENSE](https://www.tawesoft.co.uk/kb/article/mit-license-faq)。

其余部分（包括但不限于书中提到的课程资源、开源书籍以及视频内容）遵循原作者规定的许可。
