💻 计算机科学
计算机科学是数字时代的基础学科，本板块涵盖从编程基础到高级应用的完整技术体系，包括Python全栈开发、数据科学、Web开发、大数据处理等核心领域，帮助您构建扎实的技术基础和工程化思维。
📚 核心板块
🎯 算法与数据结构
- 算法体系：排序、搜索、动态规划、贪心算法等
- 数据结构：数组、链表、树、图、哈希表等
- 复杂度分析：时间空间效率评估
🐍 Python全栈开发
- 核心编程：系统模块、文件处理、面向对象、并发编程
- Web开发：HTML、CSS、JavaScript、jQuery
- 数据库：SQL、NoSQL、Cassandra
📊 数据科学
- 数据分析：NumPy、Pandas、SciPy
- 数据可视化：Matplotlib、Seaborn、Pyecharts、Folium
- 机器学习工程：框架配置、模型搭建、集成学习
🚀 大数据与云技术
- 大数据处理：Spark、PySpark
- 云存储：AWS S3、HDFS
- 容器化：Docker、Kubernetes
🔧 开发运维
- 版本控制：Git、GitHub
- 系统管理：Linux、Windows
- 自动化：CI/CD、定时任务
🏭 工业级应用
- 真实项目：AGV分拣系统、GitHub博客搭建
- 技术栈：机器学习、Web开发、大数据
📖 学习路径
入门阶段
- 编程基础：Python核心语法、数据结构
- Web开发：HTML、CSS、JavaScript基础
- 数据处理：NumPy、Pandas入门
- 版本控制：Git基础命令
进阶阶段
- 算法设计：排序、搜索、动态规划
- Web进阶：前端框架、后端开发
- 数据科学：机器学习、数据可视化
- 系统管理：Linux高级命令、Docker
高级阶段
- 大数据处理：Spark、PySpark
- 深度学习：TensorFlow、PyTorch
- 系统架构：分布式系统、微服务
- 工业应用：真实项目开发、部署
📊 技术体系
🎯 算法与数据结构
🐍 Python全栈开发
📚 核心编程技术
- Python基础1：系统模块与工具
- Python基础2：文件处理与序列化
- Python高级编程：面向对象与装饰器
- [Python并发编程：多线程多进程](./programming/Python 线程，进程，多线程，多进程以及并行执行for循环笔记.md)
🎯 算法与竞赛
- ACM模式输入输出(Java_Python)
- [高级程序设计C++](./programming/CLASS PROJECT高级程序设计C++.md)
📊 数据科学与可视化
🔬 数据分析核心
📈 高级可视化技术
🌐 Web开发与数据库
🎨 Web前端技术
🐘 数据库技术
- [SQL常用语句](./programming/SQL常用语句 笔记.md)
- Cassandra NoSQL数据库
🚀 大数据与云技术
⚡ 大数据处理
- Spark基础(pyspark)
- [PySpark高级应用](./programming/pyspark笔记（RDD,DataFrame和Spark SQL）.md)
- [云存储与分布式文件系统](./programming/aws s3命令与hdfs dfs命令_hadoop fs命令（笔记）.md)
🔧 开发运维技术
📝 版本控制与系统管理
- [Git版本控制与SSH配置](./programming/Mac_Windows Git配置SSH和Git常用命令（笔记）.md)
- Github首页美化
- Linux基础命令
- [Linux高级工具与集群部署](./programming/Linux jq 、vim以及Linux集群安装miniconda并配置虚拟环境（笔记）.md)
⏰ 自动化与容器化
- [Windows定时任务与批处理](./programming/Windows 定时任务设置、批处理(.bat)命令详解和通过conda虚拟环境定时运行Python程序.md)
- Docker容器化实践
🤖 机器学习工程
🏗️ 深度学习框架
🎯 集成学习算法
🏭 工业级应用
🎯 真实项目案例
- 应用场景：智能仓储与物流
- 技术栈：机器学习 + 实时控制
- 技术内容：静态网站生成与主题定制
- 部署方式：GitHub Pages自动化部署
💡 技术特色
- 实战导向：真实项目案例，完整开发流程
- 工程化思维：Git工作流、CI/CD、Docker
- 技术广度：从前端到后端，从单机到分布式
- AI工程化：模型训练到生产部署
🔗 扩展学习
全栈技术实战，从入门到工业级应用！ 🚀
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