COURSE ARCHIVE
把上过的课，整理成可以重新使用的知识
这里收录大学阶段的课程地图与个人笔记。原始课件、教材、数据集和作业留在本地，只发布经过整理、适合公开阅读的内容。
46门课程已建立独立笔记页
8个学期
2篇完整笔记已发布
已发布笔记
SOFTWARE CONSTRUCTION
软件构造知识库
C# · .NET · OOP · 高级语言特性
DEEP LEARNING
深度学习期末复习指南
CNN · Transformer · GAN · BERT · DQN
正在整理
| 课程 | 学期 | 进度 | 发布前处理 |
|---|---|---|---|
| 机器学习 | 大三上 | 已索引 | 待迁移 45 个本机图片引用 |
| 数字信号处理 | 大三上 | 已索引 | 待迁移 141 个本机图片引用 |
完整课程地图
大一上
- 大学生职业规划 — 用可验证的经历认识自己、探索职业方向，并把长期目标拆成阶段行动。
- 电子电工基础 — 从电路基本量出发，建立直流、交流、暂态与基础电子器件的统一分析方法。
- 军事理论 — 以国家安全、国防建设、军事思想和现代战争形态为主线建立课程框架。
- 纳米科技通识 — 理解纳米尺度下材料性质变化的原因，以及制备、表征和应用的基本路线。
- 人文社科经典导引 — 训练经典文本的细读、概念辨析、论证重构和跨文本比较。
- 思想道德与法治 — 围绕价值选择、道德规范、法治观念和公民责任组织复习。
- 物理演示实验 — 从可观察现象反推物理机制，训练变量控制、测量表达与误差意识。
- 线性代数 — 以线性方程组、矩阵变换、向量空间和特征结构为主线统一核心知识。
- 中国精神导引 — 按历史情境、代表事件、价值命题和当代意义组织主题性课程笔记。
- CS Programm Base — 从程序执行模型、基本语法和问题分解出发建立编程基础。
大一暑
- 工程训练 — 记录加工、装配、测量和安全规范，把操作步骤沉淀成可复用的工程经验。
- ProgrammingOperate — 把基础语法提升为可运行、可测试、可维护的小型程序实践。
大一下
- 海外中国形象史 — 分析不同时期海外中国形象的生产、传播、接受与变化。
- 马克思主义原理 — 围绕哲学、政治经济学和社会历史理论建立概念关系图。
- 数字系统基础 — 从数制和布尔代数出发，掌握组合逻辑、时序逻辑和数字系统设计基础。
- 形势与政策 — 按时间、主体、利益、政策目标和证据来源整理专题，而不把时效性观点写成永恒结论。
- 中国近现代史纲要 — 以时间线、主要矛盾、历史主体和制度变化组织近现代史知识。
- 自然科学经典导引 — 通过经典文本和实验案例理解科学问题、证据、模型与理论变迁。
- Algorithm and Data Structure — 围绕抽象数据类型、复杂度、常用结构和典型算法建立可实现的知识体系。
- Digital System Base — 用英文术语复习数字逻辑的表达、化简、组合与时序系统设计。
大二上
- 大学物理 — 用守恒律、场、波动和统计观点连接力学、电磁学、热学与光学。
- 大学物理实验 — 围绕测量、误差、不确定度、数据处理和实验报告建立规范。
- 电子线路 — 建立半导体器件、小信号放大、反馈、运放和电源电路的分析方法。
- 工程随机数学 — 从概率模型、随机变量到随机过程，服务于通信、信号和数据分析。
- 古典音乐大师 — 按作曲家、时代风格、体裁和作品聆听线索整理古典音乐。
- 毛概 — 按理论形成的历史条件、核心问题、主要内容和实践意义组织概念。
- 数学物理方法 — 用复变函数、积分变换和偏微分方程处理物理与工程问题。
- 围棋1 — 建立围棋规则、基本棋形、死活和局部战斗的入门框架。
- AI导论 — 从问题表示、搜索、学习和推理认识人工智能的主要范式。
- Python（工科） — 使用 Python 完成工程计算、数据处理、可视化和自动化。
大二暑
- 数据挖掘 — 围绕数据理解、预处理、模式发现、建模和评估组织完整流程。
大二下
- 传感器技术 — 从被测量、敏感机理、信号调理到标定评价理解传感链路。
- 微机原理与接口技术 — 理解处理器、存储器、总线、中断和外设接口的软硬件协同。
- 围棋2 — 在基础规则之上训练布局方向、中盘判断、官子和整盘复盘。
- 习近平新时代中国特色社会主义概论 — 按主题、问题、核心概念、政策实践和材料分析组织课程内容。
- 信号与系统 — 用时域、频域和复频域统一分析连续与离散线性时不变系统。
- 最优化方法 — 从建模、最优性条件到数值算法掌握连续优化的基本框架。
大三上
- 机器学习 — 从数据、模型、损失、优化和泛化理解监督与无监督学习。
- 数字信号处理 — 围绕离散信号、变换、系统与数字滤波器形成分析和实现闭环。
- 自动控制原理 — 用模型、稳定性、动态性能和校正方法分析反馈控制系统。
- Python程序设计 — 在语言基础之上强化面向对象、数据处理、工程组织与应用开发。
大三下
- 人工智能研究实践 — 把研究问题、文献、实验、证据和复现组织成完整的小型研究流程。
- 深度学习 — 从表示学习、优化和主要网络结构理解现代深度模型。
- 图像处理与机器视觉 — 从图像形成、增强、分割、特征到识别建立传统视觉与学习方法的联系。
- 土地管理 — 从土地资源、权属、规划、利用和政策评价理解土地管理体系。
- SoftwareConstruction — 围绕 C#/.NET、面向对象、抽象、契约、测试和可维护性组织软件构造知识。
收录原则
- 优先发布自己的复习笔记、实验总结、项目复盘和勘误。
- 课件、教材、往年卷等资料只做索引，不直接公开分发。
- 发布前移除本机绝对路径、个人信息、密钥、日志与无关构建产物。
- 每门课已经建立“课程概览 → 知识地图 → 笔记方法 → 复习清单”的基础结构。