本教程最适用人群是新兴的交叉学科如机器人工程、生物医学工程、智能制造本科生/研究生。同样适用于非CS科班的理工科研究者/工程师/学生，或计算机科学与工程的新生。
EE (Electrical Engineering)，包括xxx自动化/集电/土木/通信/电子信息/电气/航天等在内的学生尤其需要基础的计算机技能训练。其他以生化环材为首的工科同样适用。当然也包括需要在Linux上运行大型仿真测试的其他理科如数学/生物/物理/化学等。
<aside> 💡 总而言之，本教程的第一部分几乎适用于所有接触过C lang并且从事与其相关开发的人。
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计算机系统，包括计算机硬件和操作系统，以及CSE教育中缺失的课程。按顺序阅读即可，面向的语言主体和介绍的脉络是C语言。对于EE和其他非CS科班的学生来讲，你几乎无法在课上学到这些内容。而对于CS学生，许多关于工程和实践的部分也是课堂上所欠缺的、不够系统的。此外，这份教程同样可以作为你的先修课。
深度学习随着算力的发展席卷了所有领域。
**本章主要包括NLP/CV/RL，以及部分非DL的计算机视觉。**这部分没有先后顺序。
<aside> 🏗️ under construction
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**使用最广泛的机器人开发中间件。**按顺序阅读，并选取你需要的应用。