Skip to content

About

Knowledge-sharing platform for CS & AI

Resources

Stars

32 stars

Watchers

1 watching

Forks

Latest commit

 

History

76 Commits

Folders and files

Repository files navigation

🚀 Awesome Tech Share

一个面向计算机科学与人工智能的知识共享平台

A knowledge-sharing platform for Computer Science & Artificial Intelligence

Stars Forks Deploy MkDocs Material


🌐 访问网站 · Visit Site  ·  👥 贡献者 · Contributors  ·  📖 关于我们 · About Us  ·  🏷️ 标签索引 · Tags


📖 项目简介 | About

Awesome Tech Share 是一个持续更新的计算机科学与人工智能知识库,收录涵盖 CS 核心课程、AI 前沿技术、工程开发实践、学习成长经验等多领域优质资源与原创思考。

网站由 MkDocs + Material Theme 驱动,部署于 GitHub Pages,无需任何账号注册,直接用浏览器打开即可访问所有内容。


Awesome Tech Share is a continuously updated knowledge base covering CS fundamentals, cutting-edge AI, software engineering, and personal learning reflections.

Powered by MkDocs + Material Theme and deployed on GitHub Pages — no sign-up needed, just open your browser and start reading.


🌐 如何访问 | How to Access

无需安装 · No Installation Required

直接点击下方链接,在浏览器中打开即可:

Just click the link below to open in any browser:

网站亮点 | Highlights:

功能 说明
☀️ 明/暗主题 自动跟随系统,支持手动切换 / Auto light-dark mode
🔍 全文搜索 关键词高亮 + 智能补全 / Full-text search with highlight & suggestion
📱 响应式布局 电脑 / 手机 / 平板均可流畅阅读 / Works on any device
📊 阅读统计 实时显示字数与预计阅读时间 / Word count & reading time
🔖 标签索引 通过 Tags 页快速定位跨领域内容 / Cross-topic tag index
🕐 更新时间 每篇文章显示最后 Git 提交时间 / Per-page last-update timestamp
🖼️ 图片灯箱 点击图片放大查看 / Click-to-enlarge image lightbox

📚 内容导览 | Content Overview

🖥️ 计算机科学 | Computer Science

系统性的 CS 核心课程知识整理与优质课程资源推荐

模块 涵盖内容
系统原理 操作系统 · 计算机网络 · 编译原理 · 数据库 · 分布式系统 · 体系结构 · 软件分析 · 电路理论
编程 编程基础 · 数据结构与算法
数学基础 数学课程精选 · 数学杂谈

🤖 人工智能 | Artificial Intelligence

从基础理论到前沿应用,覆盖当代 AI 全栈技术体系

模块 涵盖内容
AI 理论基础 机器学习 · 深度学习 · 统计学基础
算法与实现 主流框架 · 模型训练与调优实践
大语言模型 LLM 原理 · RAG 检索增强生成 · AI Agent 智能体
AI 应用 AIGC 内容生成 · 多模态技术 · 具身智能(Embodied AI)

⚙️ 开发 | Development

工程实战经验与开发工具使用心得

  • 前后端开发 · 嵌入式开发 · 计算机图形学 · 开发工具 · 实战项目

🌱 学习成长 | Learning & Growth

学习方法论、科研经验、技术思考与职业规划

  • 优质学习资源 · 科研记录 · 技术观点 · 读书笔记 · 工作就业 · 人生感悟

📝 总结 | Summaries

持续更新的过程回顾与每周技术总结


🛠️ 本地部署 | Local Development

若你想在本地阅读或贡献内容,请按以下步骤操作。 Follow these steps if you want to run the site locally or contribute.

1. 克隆仓库 | Clone the Repo

git clone https://github.com/WncFht/Awesome-Tech-Share.git
cd Awesome-Tech-Share

2. 配置环境 | Setup Environment

# 创建并激活 conda 环境 / Create and activate conda environment
conda env create -f environment.yml
conda activate <your-env-name>

# 安装统计插件(来自独立仓库)/ Install the statistics plugin
git clone https://github.com/KinnariyaMamaTanha/mkdocs-statistics-plugin
pip install ./mkdocs-statistics-plugin

# 清理 / Cleanup
rm -rf mkdocs-statistics-plugin        # Linux / macOS
# rmdir /s /q mkdocs-statistics-plugin  # Windows

pip cache purge

3. 本地预览 | Preview Locally

mkdocs serve

浏览器打开 http://127.0.0.1:8000 即可实时预览。

Open http://127.0.0.1:8000 to preview in real time.

4. 构建静态文件 | Build

mkdocs build

🤝 如何贡献 | Contributing

欢迎任何形式的贡献!你可以:

All contributions are welcome! You can:

  • 📝 补充 / 修正内容 — 在 docs/ 对应目录下新增或修改 Markdown 文件
  • 🐛 提交 Issue — 通过 Issues 反馈错误或提出改进建议
  • 🔀 发起 Pull Request — 直接贡献你的内容与修改
  • ⭐ 点个 Star — 这是对我们最直接的鼓励!

更多详情请见 贡献者页面 · Contributors Page。


如果这个项目对你有帮助,欢迎点击右上角 ⭐ Star 支持我们!

If this project is helpful to you, please consider giving it a ⭐ Star!

Star History Chart

About

Knowledge-sharing platform for CS & AI

Resources

Stars

32 stars

Watchers

1 watching

Forks

Releases

Packages

Used by

Contributors

Languages