cs-video-courses集结多种计算机科学视频课程，包括编程原理、高级数据结构和算法、操作系统、分布式系统等，全部课程来源于全球顶尖大学，适应不同层次学习需求。

SYNAPSE Tutor提供高质量计算机科学在线教育，涵盖C语言编程、计算机架构、网络和分布式系统等核心领域。平台利用AI技术实现个性化学习体验，采用主动学习方法并提供持续反馈。学习者可随时提问，获得AI辅导和定制指导。该平台致力于帮助软件开发人员提升专业技能，支持其职业发展。现在注册即可获得免费试用机会，体验智能化学习。

AlgoWiki汇集了互联网上分散的计算机科学资源，涵盖算法、编程语言、机器学习等多个领域。该开源项目提供免费电子书、教程和学习资料，为计算机科学学生和专业人士构建了全面的知识库。通过集中高质量学习材料，AlgoWiki促进了知识共享和技能提升，成为计算机科学领域的重要参考平台。作为动态成长的学习生态系统，AlgoWiki不仅提供资源链接，还支持社区贡献，鼓励用户分享和更新内容，持续丰富其知识库。

该项目整合了计算机科学和前端开发的自学资源，涵盖从基础编程到高级主题的完整学习路线。内容包括后端开发、前端技术、算法与数据结构等核心领域，并提供英语学习指导和实用工具推荐。项目强调实践重要性，鼓励通过项目实战巩固知识，旨在帮助自学者全面提升技术能力和英语水平。

OSSU提供系统化的计算机科学在线学习课程,包括编程入门、核心课程和高级选修。课程来自哈佛、MIT等顶尖院校,注重打造全面的计算机科学基础。学习者可灵活安排进度,获得全球社区支持。该项目为自学者提供高质量、结构化的计算机科学教育资源,适合希望系统学习计算机科学的人群。

LessonTime.AI是印第安纳州菲舍尔斯的在线教育平台，提供AI和计算机科学领域的高质量课程。平台涵盖机器学习、人工智能和数据挖掘等前沿技术，结合SmilePass考勤系统和Data Hunter游戏等创新教育工具。通过专业课程和互动学习，LessonTime.AI帮助学习者掌握未来技能。

该项目提供了一个全面的计算机科学资源汇总，内容涵盖入门到高级多个领域。包含算法、数据结构、操作系统、编程语言和人工智能等核心主题，同时也涉及网络安全、数据库和量子计算等前沿领域。资源以多语言形式呈现，为不同背景的学习者提供了丰富的学习材料。

该项目汇集了计算机科学学生所需的全面资源,包括学习平台、编程竞赛、奖学金和实习机会等。涵盖竞争性编程、Web开发、移动开发、DevOps、数据科学和人工智能等领域。同时提供开源项目、信息安全、在线课程和奖学金信息。这份资源清单有助于学生提升技能,发掘发展机会。

该项目为中文学习者提供开源计算机科学自学课程,涵盖从入门到高级的全面内容。课程体系包括编程、数学、计算机系统、理论和应用等领域,来源于国内外知名大学,均有中文资料。学习者可按推荐顺序免费学习,获得本科水平计算机科学知识。项目由开源社区维护,适合自学者和计算机爱好者系统学习。

这是一份全面的计算机科学自学指南，涵盖编程语言、算法、人工智能等多个领域。指南提供系统化学习路径，汇集优质开源课程资源和项目实践经验。内容包括多种主流编程语言、数学基础、计算机系统、网络、操作系统、编译原理、机器学习等核心领域。通过完成多个实际项目，学习者可以全面提升编程能力和解决问题的技巧。经过2-3年的学习，自学者可以掌握扎实的理论基础和实践能力，为未来的科研或就业做好准备。该指南适合计算机专业学生和有志于转行IT行业的人士使用。

EmbeddedSystem项目是一个涵盖嵌入式系统各方面的知识库。内容包括ARM、RTOS和嵌入式Linux等核心技术，C/C++、Python等编程语言，以及机器学习和数据结构等相关领域知识。项目还提供实用工具和环境搭建指南，旨在帮助工程师构建全面的技术能力，提升解决复杂问题的水平。

项目整合了Python领域的多样化学习资源，包括算法、数据结构、后端开发、数据科学和机器学习等方向。精心筛选的书籍、视频课程和在线平台资源适合各级开发者，支持系统学习和专业领域深耕。资源库全面覆盖从基础到高级的Python知识，为开发者提供了完整的学习路径。

Machine-Learning-Notes 是一个机器学习领域的学习资源库，提供从基础到高级的笔记。项目涵盖算法、模型和实践应用，适合不同水平的学习者。资料全面且定期更新，采用循序渐进的学习方法，有助于系统掌握机器学习知识。其独特的结构化组织使学习者能够轻松找到所需资源，从而更有效地提升技能。

Papers We Love是一个专注于计算机科学学术论文的社区平台。该项目整合了网络上的优质论文资源，提供集中的知识库。社区成员可通过本地章节聚会或Discord服务器参与讨论。此外，平台还提供学术论文阅读指南和其他高质量论文资源链接。作为一个促进学术交流的平台，Papers We Love为计算机科学爱好者创造了独特的学习机会。

该项目精选顶尖大学公开的机器学习课程资源,覆盖计算机科学、数学统计、人工智能、机器学习、深度学习等领域。还收录大型公司机器学习项目案例,按主题和专业分类整理。资源涵盖从基础到高级应用的完整学习路径,为全面学习机器学习工程提供系统指引。