當前文件更新日期：20170917
感謝這個時代，讓我們可以自由的分享自己的思想。感謝各種機遇，我現在可以跨專業讀電腦科學與技術的碩士，和北郵的同學聊過了之後覺得自己還沒有入計算機的門。至少，要學一學計算機網路、學一學組成原理、學一學演算法和資料結構。然後，還要根據自己的方向，學一學機器學習、數值計算等等的內容。
這個寫作計畫的目的是幫助我自己整理計算科學及其相關領域的知識。於是，我在寫每一篇文章的時候將會把重點放在某一些我認為很重要的想法上，並且以我自己的方式來陳述它。所以，這一系列的文章並不會考慮讀者的知識背景，也可能會損失一些論證中必要的嚴謹性。我要求自己寫作的時候盡量用英文，這是由於我主要學習的是英文材料，在表示的過程中比較方便，並且我更希望將這個過程變成乙個語言學習和科學**寫作的過程。
每一篇文章當然是會屬於某些細分領域的，但是目前以我的知識尚不能做出乙個巨集觀的把控，所以我直接借鑑了arxiv.org的分類方式與記號，我將我涉及到的一些類別的縮寫和相關領域列在下表中。
類別列表(alphabet order)
縮寫領域
cs.cv
computer vision and pattern recognition
cs.db
database systems
cs.dm
discrete mathematics
cs.ds
data structures and algorithms
cs.lg
machine learning
cs.na
numerical analysis
同時，我在寫作的過程中往往是圍繞乙個較大的專題和一些較小話題的來展開的。這種「領域-專題-話題」的三層次結構是合理的，因為它符合我選擇的學習材料（書、課程、集中閱讀相關的文獻）自身的分類方式。同時，為了使我自己不迷失在這樣的樹形結構中，我會在每乙個領域內，維護乙個描述該領域內每乙個專題的說明文件，而在每乙個專題維護乙個描述每乙個話題的說明文件。
話題，是我所有檔案組織的最小單元，而我的學習也都是話題為中心的。一般來講，對於我有一些把控的領域，我會制定好話題的內容，然後圍繞話題的內容來選擇學習的材料。在進行話題標註的時候，我會用「領域-專題」的模式作為標籤。
類別專題題目
完成度開始時間
computer systems: a programmers' perspective
1 of 12
2017.0829
cs.dm
formal languages and automata
0%cs.ds
basic algorithms
0%cs.lg
classic machine learning
0%cs.lg
probabilistic graphic model
0%cs.lg
deep learning
0%佇列
* 從已有工作中學習機器學習常用處理術語與處理框架(cs.lg)
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