① CS 103 计算的数学基础
计算能力的理论极限是什么？计算机能解决哪些问题？哪些不能？我们如何以数学上的确定性来推理这些问题的答案？本课程探讨这些问题的答案，并作为离散数学、可计算性理论和复杂性理论的介绍。课程完成后，学生将能够轻松编写数学证明、推理离散结构、阅读和编写一阶逻辑语句，以及使用计算设备的数学模型。
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② CS106a 编程方法
计算机应用工程简介，强调现代软件工程原理：程序设计、分解、封装、抽象和测试。重点是良好的编程风格和各自语言的内置设施。使用 Python 编程语言。
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抽象及其与编程的关系。数据抽象和模块化的软件工程原理。面向对象编程、基本数据结构（如堆栈、队列、集合）和数据导向设计。递归和递归数据结构（链表、树、图）。时间和空间复杂度分析简介。使用涵盖其基本功能的编程语言 C++。
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介绍计算机系统的基本概念。探索计算机系统如何执行程序和操作数据，从 C 编程语言到微处理器。涵盖的主题包括：C 编程语言、数据表示、机器级代码、计算机算术、代码编译元素、内存组织和管理，以及性能评估和优化。
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主题包括：计数和组合、随机变量、条件概率、独立性、分布、期望、点估计和极限定理。概率在计算机科学中的应用，包括机器学习和在算法分析中使用概率。配套教材是《概率论基础教程》。
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计算机软硬件系统工程原理与实践. 主题包括：控制复杂性的技术；使用客户端-服务器设计、虚拟内存和线程的强大模块化；网络；并行活动的原子性和协调性。
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通过操作系统设计和实现的镜头涵盖计算机系统中的关键概念。主题包括线程、调度、n 进程、虚拟内存、同步、多核架构、n 内存一致性、硬件原子、内存分配器、链接、I/O、n 文件系统和虚拟机。Pintos操作系统中的四核编程项目强化了这些概念。
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编译器和解释器的设计和实现的原则和实践。主题：词法分析；解析理论；符号表；类型系统；范围; 语义分析；中间表示；运行时环境；代码生成；和基本的程序分析和优化。学生在课程编程项目中为简单的面向对象语言构建编译器。
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原则与实践。计算机网络的结构和组件，重点是互联网。分组交换、分层和路由。传输和TCP：通过不可靠的网络进行可靠传递、流量控制、拥塞控制。网络名称、地址和以太网交换。包括重要的 C/C++ 编程组件；学生构建互联网 TCP/IP 软件的一部分。
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介绍数据库和数据密集型系统的使用、设计和实现，包括数据模型；架构设计；数据存储; 查询处理、查询优化和成本估算；并发控制、事务和故障恢复；分布式和并行执行；半结构化数据库；和数据系统支持高级分析和机器学习。
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最差和平均情况分析。递归和渐近线。用于排序、搜索和选择的高效算法。数据结构：二叉搜索树、堆、哈希表。算法设计技术：分治法、动态规划、贪心算法、随机化。基本图问题的算法：最小成本生成树、连通分量、拓扑排序和最短路径。可能的附加主题：网络流、字符串搜索、摊销分析、稳定匹配和近似算法。
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本课程深入探讨数据结构的设计、分析、实现和理论。在本季度中，我们将探索数据结构设计中的基本技术（等距、定名、随机化等），并探索对开发新数据结构有用的观点和直觉。我们将通过调查经典数据结构（如 Fibonacci 堆和后缀树）以及更现代的数据结构（如 count-min 草图和 rangenminimum 查询）来做到这一点。到我们完成时，我们将看到一些真正漂亮的有效解决问题的策略。
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分布式操作系统和应用问题，强调高级协议和分布式状态共享作为关键技术。主题：分布式共享内存、面向对象的分布式系统设计、分布式目录服务、原子事务和时间同步、应用程序足够的一致性、文件访问、进程调度、进程迁移以及关于分布式、规模、健壮性的存储/通信抽象面对失败和安全。
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最重要的计算机应用程序必须可靠地管理和操作数据集。本课程涵盖现代数据存储和处理系统的架构，包括关系数据库、集群计算框架、流系统和机器学习系统。主题包括存储管理、查询优化、事务、并发、故障恢复和并行处理，重点关注跨多种类型的数据密集型系统共享的关键设计思想。
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