不毛之地已高楼林立

2025年的5月14日我开了一个学习一路楼，那时候的我在一楼里写下：

建这个楼是因为之前那个楼来的人多，留点生活，留点碎碎念，记录一点日常与庸碌，记录一些昼夜厨房与爱。这个楼留给学习，我还有好多好多好多好多的事情想要做，只能一点一点慢慢来。我可以慢，但我不能停。 这两个星期认识了很多很多优秀的人。像是phy，看到她的作息其实很震撼的，特别努力，感觉真的很厉害。之前认识的crq，拿过阿赛前百，现在已经开始读交换代数了，有点被打击到麻木（笑死）。感觉身边的人都特别特别优秀啊。我想我应该要跑起来啦！不能再落后啦！ 上个学期为了想一些事情内耗很严重，现在我都解决了，那么是时候把生活投入到学习上了。我的梦很大很大，我希望我能够托举起它。 我想过要拿丘赛的金奖，我想过成为理工科版的陈寅恪。之前每次去蓝田自习室的时候，都能看到那条 “学求真理 行求正义 理术兼长 明体达用” 每次路过我都会被打动到。我也渴望能成为这样的人！ 好啦，该出发啦！你也是呢~

楼名来自灯诱的《闪光》 要把玩笑般的诺言全兑现 要把一切阻碍都撕裂瓦解

时间很快，一眨眼就到了年末，现在想写一个帖子回顾一下我这一年的学习历程吧。

我这个贴子选的标题是“不毛之地已高楼林立”，来自舌头的一首歌的歌词。我看着楼里所记录下的一门门课程，然后一点点读，一点点看，有的半途而废了，有的水着水着过去了，有的并不想再去细看了。总之感觉很像这个学期数据结构学的树，一点点生长出了整个森林。似乎是这样子的。

我在25年的年初开始看CSDIY推荐的Crash Computer Science，那段时间天天在图书馆里，要么看这门导论课看睡着，要么看乐理课看睡着，是相当难忘的一个寒假。后面陆陆续续开始接触了CS的那些课，属于是未曾设想的道路，这很好。在这里感谢火车，没有他我不会开始这段旅程。

在开了楼的晚上我把楼锁了，偶尔会多出两个赞来，我知道有人在看，但我相信这只属于我一个人。也很高兴的一点是后来也有朋友给我站短，他告诉我一直在关注我的学习一路楼，当他犹豫的时候会上去看看，看看我学了什么，能给他带来一点鼓舞。我很开心。

之前有些朋友会觉得我是一个很厉害，其实一点也不。我相当的自卑，我什么都不会，所以我得多学一点，我学得浅且不扎实，我怕在朋友面前暴露我的无知。现在回头看我的2025年在学习上的进步是什么，可能是学了一点CS有关的东西，现在勉勉强强可以“看起来、闻起来像一个CS人”，但其实我什么都玩。有了一点点微不足道的进步，想明白了一些小小的问题，我的思考能力似乎在退化，但我希望我可以保持思考。

现在看看我2025学了什么吧~

《高等代数学》（绿皮书）

这是我现在看到过最好的中文高代教材。

• 2025.5.30 第一章 行列式
• 2025.6.2 第二章 矩阵
• 2025.6.3 第三章 线性空间
• 2025.6.4 第四章 线性映射
• 2025.6.5 第五章 多项式
• 2025.6.6 第六章 特征值
• 2025.6.8 第七章 相似标准型
• 2025.6.19 第八章 二次型
• 2025.6.26 第九章 内积空间

《Algebra GTM73》 Thomas W.Hungerford

第一次读英文的教材，磕磕绊绊，但也许是我学的最扎实的一门课了，因为里面每个定理我要么抄过要么证过。可以的。Hungerford写的很细，但我实在太笨了哈哈哈。

Chapter1:GROUPS

• 2025.6.24 Ch1 Sec1 SEMIGROUPS,MONOIDS AND GROUPS
• 2025.6.25 Ch1 Sec2 HOMOMORPHISMS AND SUBGROUPS
• 2025.6.25 Ch1 Sec3 CYCLIC GROUPS
• 2025.6.27 Ch1 Sec4 COSETS AND COUNTING
• 2025.6.27 Ch1 Sec5 NORMALITY,QUOTIENT GROUPS,AND HOMOMORPHISMS
• 2025.6.28 Ch1 Sec6 SYMMETRIC,ALTERNATING,AND DIHEDRAL GROUPS
• 2025.6.29 Ch1 Sec7 CATEGORIES: PRODUCTS, COPRODUCTS, AND FREE OBJECTS
• 2025.7.29 Ch1 Sec8 DIRECT PRODUCTS AND DIRECT SUMS
• 2025.7.30 Ch1 Sec9 FREE GROUPS, FREE PRODUCTS, GENERATORS AND RELATIONS

Chapter2:THE STRUCTURE OF GROUPS

• 2025.7.30 Ch2 Sec1 FREE ABELIAN GROUPS
• 2025.7.31 Ch2 Sec2 FINITELY GENERATED ABELIAN GROUPS
• 2025.8.5 Ch2 Sec3 THE KRULL-SCHMIDT THEOREM
• 2025.8.6 Ch2 Sec4 THE ACTION OF A GROUP ON A SET
• 2025.8.6 Ch2 Sec5 THE SYLOW THEOREMS
• 2025.8.7 Ch2 Sec6 CLASSIFICATION OF FINITE GROUPS
• 2025.8.19 Ch2 Sec7 NILPOTENT AND SOLVABLE GROUPS
• 2025.8.20 Ch2 Sec8 NORMAL AND SUBNORMAL SERIES

Chapter3:RINGS

• 2025.9.17 Ch3 Sec1 RINGS AND HOMOMORPHISMS
• 2025.9.19 Ch3 Sec2 IDEALS
• 2025.9.22 Ch3 Sec3 FACTORIZATION IN COMMUTATIVE RINGS

CS61A Structure and Interpretation of Computer Programs

学的第二门CS的正式课，很被国外的课程设计所打动。里面的Project和Homework都设计的很用心很用心，毫无疑问的神课。有一些意料之外的收获，很好。

• 2025.7.26 Lecture 1 Computer Science
• 2025.7.28 Lecture 2 Functions
• 2025.7.29 Lecture 3 Control
• 2025.8.14 Lecture 4 Higher Order Functions
• 2025.8.20 Lecture 5 Environments
• 2025.8.21 Lecture 6 Design
• 2025.8.22 Lecture 7 Function Examples
• 2025.8.23 Lecture 8 Recursion
• 2025.8.27 Lecture 9 Tree Recursion
• 2025.8.28 Lecture 10 Containers
• 2025.8.29 Lecture 11 Data Abstraction
• 2025.9.1 Lecture 12 Trees
• 2025.9.1 Lecture 13 Binary Numbers
• 2025.9.2 Lecture 14 Circuits
• 2025.9.2 Lecture 15 Mutable Values
• 2025.9.3 Lecture 16 Mutable Functions
• 2025.9.4 Lecture 17 Iterators
• 2025.9.4 Lecture 18 Objects
• 2025.9.5 Lecture 19 Inheritance
• 2025.9.7 Lecture 20 Representation
• 2025.9.8 Lecture 21 Composition
• 2025.9.9 Lecture 22 Efficiency
• 2025.9.10 Lecture 23 Decomposition
• 2025.9.11 Lecture 24 Data Examples
• 2025.9.11 Lecture 25 Users
• 2025.9.11 Lecture 26 Ethical AI & Data
• 2025.9.12 Lecture 27 Scheme
• 2025.9.13 Lecture 28 Exceptions
• 2025.9.14 Lecture 29 Calculator
• 2025.9.15 Lecture 30 Interpreters
• 2025.9.17 Lecture 31 Declarative Programming
• 2025.9.17 Lecture 32 Tables
• 2025.9.19 Lecture 33 Aggregation
• 2025.9.20 Lecture 34 Databases
• 2025.9.22 Lecture 35 Tail Calls
• 2025.9.23 Lecture 36 Macros
• 2025.9.24 Lecture 37 Final Examples
• 2025.9.24 Lecture 38 Conclusion
• 2025.7.27 Lab 0 Getting Started
• 2025.8.15 Lab 1 Variables & Functions, Control
• 2025.8.20 Lab 2 Higher-Order Functions, Lambda Expressions
• 2025.8.22 Lab 3 Midterm Review
• 2025.8.28 Lab 4 Recursion, Tree Recursion, Python Lists
• 2025.9.1 Lab 5 Data Abstraction, Trees
• 2025.9.2 Lab 6 Nonlocal, Mutability
• 2025.9.5 Lab 7 Iterators, Generators, Object-Oriented Programming
• 2025.9.9 Lab 8 Linked Lists, Trees
• 2025.9.10 Lab 9 Midterm Review
• 2025.9.12 Lab 10 Scheme
• 2025.9.15 Lab 11 Interpreters
• 2025.9.18 Lab 12 SQL
• 2025.9.22 Lab 13 SQL
• 2025.9.23 Lab 14 Final Review
• 2025.7.28 Homework 1 Variables & Functions, Control
• 2025.8.27 Homework 2 Recursion
• 2025.9.2 Homework 3 Trees, Data Abstraction
• 2025.9.4 Homework 4 Nonlocal, Iterators
• 2025.9.8 Homework 5 Object-Oriented Programming, Linked Lists, Trees
• 2025.9.12 Homework 6 Scheme
• 2025.9.14 Homework 7 Scheme Lists
• 2025.9.18 Homework 8 More Scheme
• 2025.9.20 Homework 9 SQL
• 2025.9.24 Homework 10 Finale
• 2025.8.17 Project 1 The Game of Hog
• 2025.8.29 Project 2 CS 61A Autocorrected Typing Software
• 2025.9.7 Project 3 Ants Vs. SomeBees
• 2025.9.16 Project 4 Scheme Interpreter

Nand2Tetris

那时候好奇想去接触一点偏硬件的，也确实不感兴趣，所以只学了上半部分，后面也没继续下去了。看了这个之后Turing Complete写的顺手多了哈哈哈。

• 2025.7.29 Module 1: Boolean Logic
• 2025.7.30 Module 2: Boolean Arithmetic
• 2025.8.3 Module 3: Memory
• 2025.8.4 Module 4: Machine Language
• 2025.8.5 Module 5: Computer Architecture
• 2025.8.8 Module 6: Assembler Roadmap
• 2025.8.9 Module 7: VM I Stack Arithmetic
• 2025.7.29 Project1
• 2025.7.31 Project2
• 2025.8.3 Project3
• 2025.8.4 Project4
• 2025.8.7 Project5
• 2025.8.8 Project6

UMich EECS 498-007 / 598-005: Deep Learning for Computer Vision

密歇根大学的CV导论课，源自CS231n，和CS231n区别不大，但是很好。

• 2025.8.22 Lecture 1 Course Introduction
• 2025.8.23 Lecture 2 Image Classification
• 2025.8.24 Lecture 3 Linear Classifiers
• 2025.8.26 Lecture 4 Regularization + Optimization
• 2025.8.27 Lecture 5 Neural Networks
• 2025.8.28 Lecture 6 Backpropagation
• 2025.9.1 Lecture 7 Convolutional Networks
• 2025.9.3 Lecture 8 CNN Architectures I
• 2025.9.7 Lecture 9 Training Neural Networks I
• 2025.9.8 Lecture 10 Training Neural Networks II
• 2025.9.11 Lecture 11 CNN Architectures II
• 2025.9.12 Lecture 12 Deep Learning Software
• 2025.9.19 Lecture 13 Object Detection
• 2025.9.25 Lecture 14 Object Detectors
• 2025.9.25 Lecture 15 Image Segmentation
• 2025.9.28 Lecture 16 Recurrent Networks
• 2025.10.3 Lecture 17 Attention
• 2025.10.4 Lecture 18 Vision Transformers
• 2025.10.5 Lecture 19 Generative Models I
• 2025.10.8 Lecture 20 Generative Models II
• 2025.10.9 Lecture 21 Visualizing Models and Generating Images
• 2025.10.10 Lecture 22 Self-Supervised Learning
• 2025.10.13 Lecture 23 3D vision
• 2025.10.15 Lecture 24 Videos
• 2025.10.15 Lecture 25 Conclusion
• 2025.8.26 Assignment 1
• 2025.8.31 Assignment 2
• 2025.9.10 Assignment 3
• 2025.10.8 Assignment 4
• 2025.10.13 Assignment 5
• 2025.10.15 Assignment 6

CS231n Deep Learning for Computer Vision

里面的Assignment有点难，反正我没做就跑了（笑的）。课名挂在李飞飞下面，你懂的。CS231n的好评如潮确实不是没有原因的。

• 2025.8.23 Lecture 1 Introduction
• 2025.8.24 Lecture 2 Image Classification with Linear Classifiers
• 2025.8.26 Lecture 3 Regularization and Optimization
• 2025.8.28 Lecture 4 Neural Networks and Backpropagation
• 2025.9.7 Lecture 5 Image Classification with CNNs
• 2025.10.17 Lecture 6 CNN Architectures
• 2025.10.21 Lecture 7 Recurrent Neural Networks
• 2025.10.22 Lecture 8 Attention and Transformers
• 2025.10.22 Lecture 9 Object Detection, Image Segmentation, Visualizing and Understanding
• 2025.10.23 Lecture 10 Video Understanding
• 2025.10.23 Lecture 11 Large Scale Distributed Training
• 2025.10.24 Lecture 12 Self-supervised Learning
• 2025.10.27 Lecture 13 Generative Models 1
• 2025.10.27 Lecture 14 Generative Models 2
• 2025.10.28 Lecture 15 3D Vision
• 2025.10.29 Lecture 16 Vision and Language
• 2025.10.29 Lecture 17 Robot Learning

CS50: This is CS50x

David Malan老师很有激情，我在期末考结束的时候看得相当头疼，一节课貌似三个小时，但是Homework我要做一整天赫赫赫赫。

• 2025.5.26 Lecture 0 Scratch
• 2025.5.28 Lecture 1 C
• 2025.5.29 Lecture 2 Arrays
• 2025.5.30 Lecture 3 Algorithm
• 2025.7.9 Lecture 4 Memory
• 2025.7.10 Lecture 5 Data Structure
• 2025.7.11 Lecture 6 Python
• 2025.7.12 Lecture 7.SQL
• 2025.7.20 Lecture 8.HTML,CSS,JavaScript
• 2025.7.23 Lecture 9.Flask
• 2025.7.25 Lecture 10.The End

Audio Signal Processing for Machine Learning Valerio Velardo

音频处理，还算好玩，可惜内容密度有点低。

• 2025.10.24 1- Overview
• 2025.10.25 2- Sound and waveforms
• 2025.10.28 3- Intensity, loudness, and timbre
• 2025.10.29 4- Understanding audio signals
• 2025.11.24 5- Types of audio features for ML
• 2025.11.24 6- How to extract audio features
• 2025.12.9 7- Time-domain audio features
• 2025.12.13 8- Implementing the amplitude envelope
• 2025.12.13 9- RMS energy and zero-crossing rate
• 2025.12.14 10 - Fourier Transform - The Intuition
• 2025.12.14 11 - Complex numbers for audio signal processing
• 2025.12.15 12- Defining the Fourier transform using complex numbers
• 2025.12.15 13- Discrete Fourier Transform
• 2025.12.16 14- Extracting the Discrete Fourier Transform
• 2025.12.16 15 - Short-Time Fourier Transform explained easily
• 2025.12.17 16 - Extracting Spectrograms from Audio with Python
• 2025.12.17 17 - Mel Spectrogram Explained Easily
• 2025.12.17 18 - Extracting Mel Spectrograms with Python
• 2025.12.19 19- MFCCs Explained Easily
• 2025.12.19 20- Extracting MFCCs with Python
• 2025.12.20 21 - Frequency-Domain Audio Features
• 2025.12.20 22 - Implementing Band Energy Ratio from Scratch with Python
• 2025.12.20 23- Spectral centroid and bandwidth

我现在经常性地回想起山月记的那句话，我在高一的时候看到了它。

我深怕自己本非美玉，故而不敢加以刻苦琢磨，却又半信自己是块美玉，故又不肯庸庸碌碌，与瓦砾为伍。

我深怕自己本非美玉。我也渴望我能够真正的灿若星辰。总之希望我的2026能够多学一点，再跑快一点。

所以我想我应该跑的再快一点，好让我的努力有一天能够真正的配上我的野心。

所以，

专心看路，你正在跑步。