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REFLIB FIELD NOTES
原创资源导览

选择课程之前，先画出学习目标

课程名称相似，适用对象与知识深度可能不同。用目标、基础和时间安排作比较。

01 / FIELD NOTE

写出目标

使用具体描述，例如“理解检索排序的基本方法”，比“学习人工智能”更容易找到匹配资源。

例如：计算机基础与 Python 编程的覆盖范围不同，可先比较课程目标。

课程CS50’s Introduction to Computer Science
02 / FIELD NOTE

核对基础

检查课程需要的数学、编程或行业背景。必要时先补充一份入门资料。

例如：机器学习课程的补充来源列出 Python、微积分与线性代数基础。

课程Introduction to Machine Learning
03 / FIELD NOTE

阅读大纲

关注主题顺序、练习形式与课程来源。以课程官方页面中的当前信息为准。

例如：2016 年的 Python 课程资料需要结合其历史软件环境理解。

课程Introduction to Computer Science and Programming in Python
04 / FIELD NOTE

规划反馈

为每个阶段设置一个小问题或学习记录，帮助判断资源是否适合继续深入。

例如：创业课程是历史教学资料，可借鉴问题结构，但不能作为当前市场证据。

课程New Enterprises
PUT IT INTO CONTEXT

用现有资源，比较不同方向

REFLIB / RESOURCE PATHWAY

两种入门路径，先比较再选择

CS50 与 MIT Python 都面向计算机或编程入门，内容范围与练习组织不同，不默认要求两门依次学完。

reflib 编辑导览，供选择资源时参考。

课程CS50’s Introduction to Computer Science
课程Introduction to Computer Science and Programming in Python
REFLIB / RESOURCE PATHWAY

先看基础条件，再看模型方法

MIT 机器学习资料列出 Python、微积分与线性代数基础；统计学习图书可作为方法对照资料。

reflib 编辑导览，供选择资源时参考。

课程Introduction to Machine Learning
图书An Introduction to Statistical Learning
REFLIB / RESOURCE PATHWAY

从商业问题，到有依据的表达

创业课程资料展示机会与计划如何组织；研究写作指南帮助审视问题、证据与表达。

reflib 编辑导览，供选择资源时参考。

课程New Enterprises
图书The Craft of Research
FOR YOUR ORGANIZATION

有相关项目需求，欢迎交流

请先发送项目目标、背景和范围。收到需求后，再评估可行性、实施条件及是否承接。

  1. 01

    说明项目需求

    通过自己的邮箱发送目标、背景和范围。

  2. 02

    邮件沟通与补充

    确认问题与必要条件，按需补充资料摘要。

  3. 03

    评估是否承接

    评估可行性、实施方式和所需资源。

  4. 04

    双方确认后续

    可行后再讨论范围、时间、费用及具体安排。

MNV LIMITED
[email protected]
+852 2661 2188