- Stanford CS106L: C++ Language Programming.
- 《C++ Primer Plus》
- 《Effective C++ 中文版》
- 《STL源码剖析》
- STL源码剖析视频（C++大师侯捷老师的源码视频，搭配STL源码剖析看效果更佳）
- 《深度探索C++对象模型》
- Stanford CS41: Python Language Programming.
- 《Python编程 从入门到实践》
- 《流畅的Python》
- 《利用Python进行数据分析》
- 《effective java》
- 《Java核心技术卷》（有两卷）
- 《Java语言程序设计》（有两卷）
- 《深入理解Java虚拟机》
- 《Java编程思想》（进阶）
- 《Java并发编程实战》
- MIT 6.006: Introduction to Algorithms.
- MIT 6.046: Design and Analysis of Algorithms.
- Berkeley CS61系列
- Stanford CS161: DESIGN AND ANALYSIS OF ALGORITHMS.
- 《算法笔记》胡凡著
- 《算法图解》
- 《算法》
- 《算法导论》
- 《大话数据结构》
- 《剑指offer》
- 《挑战程序设计竞赛》
- 《数据结构》交大和浙大两本书
- 《程序员代码面试指南》（左程云大神的书，我并没有看完，只是看了其中的海量数据处理部分的题目就已经十分受用了，在某大厂三面中就考查到了其中的海量数据集处理的问题）
- 《编程之美》
- Leetcode HOT100和1-300题
- 数据结构大作业
- Stanford CS106B: Programming Abstractions.
- From Nand to Tetris.(了解计算机体系的基础课程）
- MIT 6.001：Introduction to Computer Science and Programming in Python.
- Harvard CS50: This is CS50! (一门很好的导论课程，覆盖的范围非常之广，且内容与MIT的导论课程颇为互补)
- MIT 6.null: The Missing Semester of Your CS Education. (CS实用工具集合介绍)
- CMU 15-213：Introduction to Computer Systems (ICS). (教材是CSAPP)
- MIT 6.004：Computer Structure. (偏硬件)
- CMU Computer Architecture
- Stanford CS107：Computer Organization & Systems. (这门课的重点在于计算机的基础设计和构建，尤其是学习软件编译的时候，运行一个程序会发生什么，以及程序是如何在内存中运行的)
- Stanford CS143：Compilers. (主要是讲编译器背后的设计和理论)
- Stanford CS149：PARALLEL COMPUTING. (并行计算这门课会讲Apache Spark到GPU这些系统背后的原理)
- MHRD: From NAND to CPU. (Steam上一款有趣的小游戏，从NAND开始搭建各种逻辑电路，最后制作出一款简易的CPU)
- 《Computer Architecture: a Quantitative Approach》
- 《计算机程序的构造与解释》
- 工科致远/ACM 班暑期编程综合实践项目
- Stanford CS140: Operating Systems.
- Berkeley CS162: Operating Systems and Systems Programming.
- MIT 6.824: Distributed Systems.
- MIT 6.S081/6.828: Operating System Engineering. (b站上有视频)
- B站哈工大操作系统
- B站清华大学操作系统
- 《现代操作系统：原理与实现》(上海交通大学陈海波教授的著作，书中主要介绍操作系统的理论与具体实现细节等，感觉不如CSAPP)
- 《Modern Operating System》
- 《深入理解计算机系统》(配合实验学习，效果很好)
- 《鸟哥的Linux私房菜》
- 《Linux就该这么学》
- 《Linux内核设计与实现》（整体介绍，不如后面两本深入）
- 《深入理解Linux内核》
- 《深入Linux内核架构》
- 《linux 命令行与 shell 脚本编程大全》
- 《Unix环境高级编程》（APUE）（经典）
- 《Unix网络编程》（UNP）（两卷，经典）
- 《Linux/UNIX系统编程手册》
- Stanford CS144：Introduction to Computer Networking.
- B站韩立刚老师的计算机网络（韩老师讲课诙谐易懂，让你在哈哈大笑中学到很多知识点）
- 《计算机网络：自顶向下方法》
- 《图解TCP/IP》
- 《图解HTTP》
- 《网络是怎样连接的》
- Stanford CS145：Data Management and Data Systems.
- 《数据库原理，编程与性能》
- 《数据库系统概论》
- 《数据库系统实现》
- 《MySQL必知必会》
- 《高性能MySQL》
- 《MySQL技术内幕》
- 掘金小册：《MySQL是怎样运行的：从跟上理解MySQL》
- 《Redis设计与实现》
- 极客时间《Redis核心技术与实战》
- MIT 6.031: Software Construction. (介绍软件工程的一些知识，包括如何写出更鲁棒的代码等等)
- MIT 6.172: Performance Engineering of Software Systems. (讲的是如何优化程序的性能)
- MIT 18.01，MIT 18.02：微积分
- Vector Calculus for Engineers
- MIT 18.06：线性代数
- Stanford EE103：Introduction to Matrix Methods.
- Harvard Stat110：概率论
- Stanford CS109：Probability for Computer Scientists.
- MIT 6.042J：Mathematics for Computer Science.
- Stanford EE364A：Convex Optimization I.
- Stanford CS228: Probabilistic Graphical Models.
- Coursera Andrew NG的Machine Learning
- Stanford CS229：Machine Learning.
- CMU 15-701：Intro to Machine Learning.
- Stanford CS246：Mining Massive Data Sets.
- Stanford CS224W：Machine Learning with Graphs.
- Coursera PGM(概率图模型专项课程)
- CMU 15-708：Probabilistic Graphical Model.
- 《Pattern Classification (PC)》
- 《Elements of Statistical Learning》
- 《Pattern Recognition and Machine Learning (PRML)》
- 《Machine Learning: a Probabilistic Approach (MLAPP)》
- 《Information Theory, Inference, and Learning》
- 《 统计学习方法》
- 《机器学习》（西瓜书）
- 《百面机器学习》
- 《阿里云天池大赛赛题解析-机器学习篇》
- 《机器学习实战-基于 scikit-learn 和 Tensorflow》
- Berkeley CS285：Deep RL
- 《深度学习》（花书）
- 《神经网络与深度学习》
- Stanford CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition.
- Stanford CS224n：Natural Language Processing with Deep Learning.
- 李宏毅《自然语言处理》
- 《推荐系统实践》
- 《深度学习推荐系统》
- 《推荐系统 技术、评估及高效算法》
- 《美团机器学习实践》
- 《计算广告》
- 《在线广告-互联网广告系统的架构及算法》
- 《智能风控》