Course Notes

这里整理我在计算机科学与人工智能课程学习过程中的系统笔记。内容以知识理解、算法推导和可运行代码为主，并会持续更新。

CMU 15-213 CSAPP 深入理解计算机系统

卡内基梅隆大学 CMU 15-213《深入理解计算机系统》（CSAPP）全课程中文学习笔记，涵盖数据表示、x86-64 机器级编程、存储层次与缓存、虚拟内存、动态内存分配、代码优化、进程与信号、系统级 I/O、网络编程、并发与同步。

卡内基梅隆大学 CMU 15-418/15-618 Parallel Computer Architecture and Programming 系统学习笔记，涵盖并行硬件、SIMD、多核、GPU 与 CUDA、性能分析、work-span 模型与并行算法。

斯坦福 CS106B Programming Abstractions 系统学习笔记，涵盖现代 C++、递归、数据结构、算法分析、树、图与经典算法。

斯坦福 CS106L 系统学习笔记，涵盖现代 C++、STL、RAII、模板、移动语义、并发与 C++26 特性。

斯坦福 CS111 Operating Systems Principles 系统学习笔记，涵盖并发、进程与线程、内存管理、文件系统和虚拟化。

斯坦福 CS229 Machine Learning 系统学习笔记，涵盖监督学习、生成学习、核方法、深度学习、学习理论与强化学习。

斯坦福 CS336 Language Modeling from Scratch 全课程中文学习笔记，涵盖分词、Transformer、训练系统、数据、扩展定律、对齐与模型评测。

NVIDIA H100 GPU 的 CUDA 编程完整教学笔记合集（Lesson 1–10），涵盖 Hopper 架构、TMA 与 cuTensorMap、异步与屏障、内联 PTX、WGMMA 与集群。

麻省理工 MIT 18.06 Linear Algebra（Gilbert Strang）系统学习笔记，涵盖矩阵消元与 LU 分解、向量空间与四个基本子空间、正交与最小二乘、特征值与对角化、正定矩阵与奇异值分解。

麻省理工 MIT 18.100A Real Analysis 系统学习笔记，涵盖实数与集合、序列与级数、极限与连续、度量空间、微分与积分、函数序列与幂级数。

麻省理工 MIT 6.031 Software Construction 系统学习笔记，涵盖不变式、抽象函数与表示独立、规约设计、测试驱动开发、并发与死锁、以及可维护的软件设计。

斯坦福 CS149 Parallel Computing（Fall 2025）系统学习笔记，涵盖并行抽象、多核与 GPU 编程、ISPC、CUDA、数据并行原语与性能优化。

斯坦福 CS234 Reinforcement Learning（Winter 2026）全课程中文学习笔记，涵盖 MDP 规划、无模型评估与控制、策略梯度与 PPO、模仿学习与 RLHF/DPO、多臂老虎机与探索、MCTS 与价值对齐。

加州大学伯克利 CS70 Discrete Mathematics and Probability Theory 系统学习笔记，涵盖命题逻辑与证明、图论与稳定匹配、模运算与 RSA、多项式与纠错码、概率、随机变量与期望、大数定律与马尔可夫链。

伊利诺伊大学 UIUC CS 425 / ECE 428 Distributed Systems 系统学习笔记，涵盖分布式算法实现与正确性论证、共识与复制、容错、一致性与云计算。

伊利诺伊大学 UIUC ECE 220 Computer Systems & Programming 系统学习笔记，涵盖 C 语言、指针与内存、位运算、汇编与机器级表示、程序结构与调试。

伊利诺伊大学 UIUC ECE 408 / CS 483 Applied Parallel Programming 系统学习笔记，涵盖 CUDA 编程模型、线程与内存层次、tiling、归并与扫描、性能优化。