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docs/CS学习规划.md

@@ -20,6 +20,8 @@ IDE（Integrated Development Environment）：集成开发环境，说白了就
 
 [LaTex](必学工具/Latex.md)：<del>逼格提升</del>论文排版工具。
 
+[实用工具箱](必学工具/tools.md)：除了上面提到的这些在开发中使用频率极高的工具之外，我还收集了很多实用有趣的免费工具，例如一些下载工具、设计工具、学习网站等等。
+
 ## 环境配置
 > 你以为的开发 —— 在IDE里疯狂码代码数小时。
 

docs/人工智能/CS188.md

@@ -11,7 +11,7 @@
 2018年秋季学期的版本免费开放了gradescope，大家可以在线完成书面作业并实时得到测评结果。同时课程的6个Project也是质量爆炸，复现了经典的Packman（吃豆人）小游戏，会让你利用学到的AI知识，去实现相关算法，让你的吃豆人在迷宫里自由穿梭，躲避鬼怪，收集豆子。
 
 ## 课程资源
-- 课程网站：https://inst.eecs.berkeley.edu/~cs188/fa18/index.html
-- 课程视频：详见课程网站链接
+- [课程网站](https://inst.eecs.berkeley.edu/~cs188/fa18/index.html)
+- [课程视频](https://inst.eecs.berkeley.edu/~cs188/fa18/index.html)：每节课的链接详见课程网站
 - 课程教材：Artificial intelligence: A Modern Approach
-- 课程作业：14个在线测评书面作业和6个Project
+- [课程作业](https://inst.eecs.berkeley.edu/~cs188/fa18/index.html)：14个在线测评书面作业和6个Project

docs/人工智能/CS50.md

@@ -9,10 +9,10 @@
 一门非常基础的AI入门课，让人眼前一亮的是12个设计精巧的编程作业，都会用学到的AI知识去实现一个简易的游戏AI，比如用强化学习训练一个Nim游戏的AI，用alpha-beta剪枝去扫雷等等，非常适合新手入门或者大佬休闲。
 
 ## 课程资源
-- 课程网站：https://cs50.harvard.edu/ai/2020/
-- 课程视频：参见课程网站
+- [课程网站](https://cs50.harvard.edu/ai/2020/)
+- [课程视频](https://cs50.harvard.edu/ai/2020/)
 - 课程教材：无
-- 课程作业：12个精巧的编程作业
+- [课程作业](https://cs50.harvard.edu/ai/2020/)：12个精巧的编程作业
 
 ## 资源汇总
 我在学习这门课中用到的所有资源和作业实现都汇总在[这个Github仓库](https://github.com/PKUFlyingPig/cs50_ai)中。

docs/体系结构/CS61C.md

@@ -16,10 +16,10 @@
 总而言之，这是个人上过的最好的计算机体系结构的课程。
 
 ## 课程资源
-- 课程网站：https://cs61c.org/su20/
+- [课程网站](https://cs61c.org/su20/)
 - 课程视频：[B站](https://www.bilibili.com/video/BV1fC4y147iZ?from=search&seid=1039011700066128636), [Youtube](https://www.youtube.com/playlist?list=PLDoI-XvXO0aqgoMQvogzmf7CKiSMSUS3M)
 - 课程教材：无
-- 课程作业：11个lab，4个project
+- 课程作业：11个lab，4个project，具体要求详见课程网站
 
 ## 资源汇总
 我在学习这门课中用到的所有资源和作业实现都汇总在[这个Github仓库](https://github.com/PKUFlyingPig/CS61C-summer20)中。

docs/体系结构/CSAPP.md

@@ -6,20 +6,18 @@
 - 课程难度：🌟🌟🌟🌟🌟
 - 预计学时：150小时
 
-CMU大名鼎鼎的镇系神课，以其内容庞杂，project巨难而闻名遐迩。课程内容覆盖了汇编、体系结构、操作系统、编译链接、网络等，作为
-系统入门课，兼具深度和广度。但如果自学确实需要相当的毅力和代码功底。
+CMU大名鼎鼎的镇系神课，以其内容庞杂，project巨难而闻名遐迩。课程内容覆盖了汇编语言、体系结构、操作系统、编译链接、并行、网络等，作为系统入门课，兼具深度和广度，如果自学确实需要相当的毅力和代码功底。
 
 这门课配合的教材由CMU计算机系主任Bryant教授执笔，也即所谓的CSAPP。这也是我第一本认认真真一页一页读过去的计算机教材，虽然很难啃，但着实收获良多。
 
-北大购买了这门课的版权并开设了Introduction to Computer System这门课，但其实CSAPP所有的课程资源和实验代码都能在它的
-官方主页上访问到（具体参见下方链接）。
+北大购买了这门课的版权并开设了Introduction to Computer System这门课，但其实CSAPP所有的课程资源和实验代码都能在它的官方主页上访问到（具体参见下方链接）。
 
 这门课由于过于出名，全世界的码农争相学习，导致其Project的答案在网上几乎唾手可得。但如果你真的想锻炼自己的代码能力，希望你不要借鉴任何第三方代码。
 
 认真学完这一门课，你对计算机系统的理解绝对会上升一个台阶。
 
 ## 课程资源
-- 课程网站：http://csapp.cs.cmu.edu/
-- 课程视频：B站搜索“CSAPP”
+- [课程网站](http://csapp.cs.cmu.edu/)
+- [课程视频](https://www.bilibili.com/video/BV1iW411d7hd?from=search&seid=10373073684006382632&spm_id_from=333.337.0.0)
 - 课程教材：Computer Systems: A Programmer's Perspective, 3/E
-- 课程作业：11个Project，[代码全部开源](http://csapp.cs.cmu.edu/3e/labs.html)
+- 课程作业：11个Project，[代码框架全部开源](http://csapp.cs.cmu.edu/3e/labs.html)

docs/体系结构/N2T.md

@@ -22,8 +22,8 @@
 ## 课程资源
 - 课程网站：[Nand2Tetris I](https://www.coursera.org/learn/build-a-computer/home/week/1), [Nand2Tetris II](https://www.coursera.org/learn/nand2tetris2/home/welcome)
 - 课程视频：详见课程网站
-- 课程教材：有但没必要
-- 课程作业：10个project带你造台计算机
+- [课程教材](https://github.com/PKUFlyingPig/NandToTetris/blob/master/%5B%E8%AE%A1%E7%AE%97%E6%9C%BA%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E8%A6%81%E7%B4%A0%EF%BC%9A%E4%BB%8E%E9%9B%B6%E5%BC%80%E5%A7%8B%E6%9E%84%E5%BB%BA%E7%8E%B0%E4%BB%A3%E8%AE%A1%E7%AE%97%E6%9C%BA%5D.(%E5%B0%BC%E8%90%A8).%E5%91%A8%E7%BB%B4.%E6%89%AB%E6%8F%8F%E7%89%88.pdf)
+- 课程作业：10个project带你造台计算机，具体要求详见课程网站
 
 ## 资源汇总
 我在学习这门课中用到的所有资源和作业实现都汇总在[这个Github仓库](https://github.com/PKUFlyingPig/NandToTetris)中。

docs/操作系统/CS162.md

@@ -20,10 +20,10 @@ Pintos更注重系统的Design and Implementation。Pintos本身仅一万行左
 北大2022年春季学期的操作系统实验班也将会首次引入Pintos作为课程project，我作为这门课的TA，顶着被口水淹没的风险，依旧希望能用这样的尝试，让更多人爱上系统领域，为国内的系统研究添砖加瓦。
 
 ## 课程资源
-- 课程网站：https://cs162.org/
-- 课程视频：参见课程网站
+- [课程网站](https://cs162.org/)
+- [课程视频](https://www.youtube.com/watch?v=YfHY0pvpRkk)：每节课的链接参见课程网站
 - 课程教材：[Operating Systems: Principles and Practice (2nd Edition)](http://ospp.cs.washington.edu/)
-- 课程作业：6个homework，4个project，具体要求参见课程网站
+- [课程作业](https://cs162.org/)：6个homework，3个project，具体要求参见课程网站
 
 ## 资源汇总
 由于北大的操统实验班采用了该课程的project，为了防止代码抄袭，我的代码实现没有开源。如果你不是北大的学生，并且仅有

docs/操作系统/MIT6.S081.md

@@ -19,10 +19,10 @@
 最前沿的研究方向。
 
 ## 课程资源
-- 课程网站：https://pdos.csail.mit.edu/6.828/2020/schedule.html
-- 课程视频：详见课程网站
-- 课程教材：https://pdos.csail.mit.edu/6.828/2021/xv6/book-riscv-rev2.pdf
-- 课程作业：11个lab，具体要求详见课程网站
+- [课程网站](https://pdos.csail.mit.edu/6.828/2021/schedule.html)
+- [课程视频](https://www.youtube.com/watch?v=L6YqHxYHa7A)：每节课的链接详见课程网站
+- [课程教材](https://pdos.csail.mit.edu/6.828/2021/xv6/book-riscv-rev2.pdf)
+- [课程作业](https://pdos.csail.mit.edu/6.828/2021/schedule.html)：11个lab，具体要求详见课程网站
 
 ## 资源汇总
 我在学习这门课中用到的所有资源和作业实现都汇总在[这个Github仓库](https://github.com/PKUFlyingPig/MIT6.S081-2020fall)中。

docs/数据结构与算法/Algo.md

@@ -27,8 +27,8 @@
 ## 课程资源
 - 课程网站：[Algorithm I](https://www.coursera.org/learn/algorithms-part1), [Algorithm II](https://www.coursera.org/learn/algorithms-part2)
 - 课程视频：详见课程网站
-- 课程教材：https://algs4.cs.princeton.edu/home/
-- 课程作业：10个Project
+- [课程教材](https://algs4.cs.princeton.edu/home/)
+- 课程作业：10个Project，具体要求详见课程网站
 
 ## 资源汇总
 我在学习这门课中用到的所有资源和作业实现都汇总在[这个Github仓库](https://github.com/PKUFlyingPig/Princeton-Algorithm)中。

docs/数据结构与算法/CS61B.md

@@ -18,10 +18,10 @@
 另外还有3个Project更是让你有机会接触上千行的工程代码，在实战中磨练自己的Java能力。
 
 ## 课程资源
-- 课程网站：https://sp18.datastructur.es/
-- 课程视频：详见课程网站链接
+- [课程网站](https://sp18.datastructur.es/)
+- [课程视频](https://sp18.datastructur.es/)：每节课的链接详见课程网站
 - 课程教材：无
-- 课程作业：每年略有不同，18年春季学期有14个lab，10个homework以及3个project。
+- 课程作业：每年略有不同，18年春季学期有14个lab，10个homework以及3个project，具体要求详见课程网站。
 
 ## 资源汇总
 我在学习这门课中用到的所有资源和作业实现都汇总在[这个Github仓库](https://github.com/PKUFlyingPig/CS61B)中。

docs/机器学习/CS189.md

@@ -9,7 +9,7 @@
 这门课我没有系统上过，只是把它的课程notes作为工具书查阅。不过从课程网站上来看，它比CS229好的是开源了所有homeword的代码以及gradescope的autograder。同样，这门课讲得相当理论且深入。
 
 ## 课程资源
-- 课程网站：https://www.eecs189.org/
-- 课程视频：参见课程网站
-- 课程教材：课程notes
-- 课程作业：参见课程网站
+- [课程网站](https://www.eecs189.org/)
+- [课程视频](https://www.youtube.com/playlist?list=PLOOm2AoWIPEyZazQVnIcaK2KnezpGZV-X)
+- [课程教材](https://www.eecs189.org/)
+- [课程作业](https://www.eecs189.org/)

docs/机器学习/CS229.md

@@ -9,8 +9,8 @@
 同样是吴恩达讲授，但是这是一门研究生课程，所以更偏重数学理论，不满足于调包而想深入理解算法本质，或者有志于从事机器学习理论研究的同学可以学习这门课程。课程网站上提供了所有的课程notes，写得非常专业且理论，需要一定的数学功底。
 
 ## 课程资源
-- 课程网站：http://cs229.stanford.edu/syllabus.html
-- 课程视频：B站搜索CS229
+- [课程网站](http://cs229.stanford.edu/syllabus.html)
+- [课程视频](https://www.bilibili.com/video/BV1JE411w7Ub?from=search&seid=5398201299974322433&spm_id_from=333.337.0.0)
 - 课程教材：无，课程notes写得非常好
 - 课程作业：不对公众开放
 

docs/机器学习/ML.md

@@ -13,7 +13,7 @@
 当然，这门课作为一个公开慕课，难度上刻意放低了些，很多数学推导大多一带而过，如果你有志于从事机器学习理论研究，想要深究这些算法背后的数学理论，可以参考[CS229](./CS229.md)和[CS189](./CS189.md)。
 
 ## 课程资源
-- 课程网站：https://www.coursera.org/learn/machine-learning
+- [课程网站](https://www.coursera.org/learn/machine-learning)
 - 课程视频：参见课程网站
 - 课程教材：无
 - 课程作业：参见课程网站

docs/深度学习/CS224n.md

@@ -13,10 +13,10 @@ Stanford的NLP入门课程，由自然语言处理领域的巨佬Chris Manning
 最终的大作业是在Stanford著名的SQuAD数据集上训练QA模型，有学生的大作业甚至直接发表了顶会论文。
 
 ## 课程资源
-- 课程网站：http://web.stanford.edu/class/cs224n/index.html
+- [课程网站](http://web.stanford.edu/class/cs224n/index.html)
 - 课程视频：B站搜索CS224n
 - 课程教材：无
-- 课程作业：5个HW + 1个Final Project
+- [课程作业](http://web.stanford.edu/class/cs224n/index.html)：5个编程作业 + 1个Final Project
 
 ## 资源汇总
 我在学习这门课中用到的所有资源和作业实现都汇总在[这个Github仓库](https://github.com/PKUFlyingPig/CS224n)中。

docs/深度学习/CS224w.md

@@ -9,7 +9,7 @@
 Stanford的图神经网络入门课，这门课我没有上过，但众多做GNN的朋友都向我力荐过这门课，想必Stanford的课质量还是一如既往地有保证的。另外就是这门课的授课老师非常年轻帅气:)
 
 ## 课程资源
-- 课程网站：http://web.stanford.edu/class/cs224w/
-- 课程视频：[Youtube](https://www.youtube.com/watch?v=JAB_plj2rbA&list=RDCMUCBa5G_ESCn8Yd4vw5U-gIcg&start_radio=1&rv=JAB_plj2rbA&t=7)
+- [课程网站](http://web.stanford.edu/class/cs224w/)
+- [课程视频](https://www.youtube.com/watch?v=JAB_plj2rbA&list=RDCMUCBa5G_ESCn8Yd4vw5U-gIcg&start_radio=1&rv=JAB_plj2rbA&t=7)
 - 课程教材：无
-- 课程作业：6个编程作业，3个Latex书面作业
+- [课程作业](http://web.stanford.edu/class/cs224w/)：6个编程作业，3个Latex书面作业

docs/深度学习/CS230.md

@@ -9,7 +9,7 @@
 吴恩达在Coursera开设的另一门网红课程，学习者无数，堪称圣经级的深度学习入门课。深入浅出的讲解，眼花缭乱的Project。从最基础的神经网络，到CNN，RNN，再到最近大热的Transformer。学完这门课，你将初步掌握深度学习领域必备的知识和技能，并且可以在[Kaggle](https://www.kaggle.com/)中参加自己感兴趣的比赛，在实践中锻炼自己。
 
 ## 课程资源
-- 课程网站: https://www.coursera.org/specializations/deep-learning
-- 课程视频：参见课程网站，B站有搬运
+- [课程网站](https://www.coursera.org/specializations/deep-learning)
+- [课程视频](https://www.coursera.org/specializations/deep-learning)：B站有搬运
 - 课程教材：无
-- 课程作业：参见课程网站
+- [课程作业](https://www.coursera.org/specializations/deep-learning)

docs/深度学习/CS231.md

@@ -9,8 +9,8 @@
 Stanford的CV入门课，由计算机领域的巨佬李飞飞院士领衔教授（CV领域划时代的著名数据集ImageNet的研究团队），但其内容相对基础且友好，如果上过CS230的话可以直接上手Project作为练习。
 
 ## 课程资源
-- 课程网站：http://cs231n.stanford.edu/
-- 课程视频：B站搜索CS231
+- [课程网站](http://cs231n.stanford.edu/)
+- [课程视频](https://www.bilibili.com/video/BV1nJ411z7fe?from=search&seid=8596063021098656438&spm_id_from=333.337.0.0)
 - 课程教材：无
-- 课程作业：3个Project
+- [课程作业](http://cs231n.stanford.edu/schedule.html)：3个编程作业
 

docs/深度学习/CS285.md

@@ -9,7 +9,7 @@
 伯克利的强化学习研究生课程，所有课程录影、slides、作业代码均在网站开源。在我的收藏夹里吃灰很久了，一直想找机会学习一下。
 
 ## 课程资源
-- 课程网站：http://rail.eecs.berkeley.edu/deeprlcourse/
-- 课程视频：[Youtube](https://youtube.com/playlist?list=PL_iWQOsE6TfXxKgI1GgyV1B_Xa0DxE5eH)
+- [课程网站](http://rail.eecs.berkeley.edu/deeprlcourse/)
+- [课程视频](https://youtube.com/playlist?list=PL_iWQOsE6TfXxKgI1GgyV1B_Xa0DxE5eH)
 - 课程教材：无
-- 课程作业：5个编程作业
+- [课程作业](http://rail.eecs.berkeley.edu/deeprlcourse/)：5个编程作业

docs/深度学习/LHY.md

@@ -14,7 +14,7 @@ RL、Compression、Life-Long Learning以及Meta Learning。可谓是包罗万象
 大家也大可不必担心作业的难度，因为所有作业都会提供助教的示例代码，帮你完成数据处理、模型搭建等，你只需要在其基础上进行适量的修改即可。这也是一个学习别人优质代码的极好机会，大家需要水课程大作业的话，这里也是一个不错的资料来源。
 
 ## 课程资源
-- 课程网站：https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/2021-spring.html
-- 课程视频：参见课程网站
+- [课程网站](https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/2021-spring.html)
+- [课程视频](https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/2021-spring.html)：每节课的链接参见课程网站
 - 课程教材：无
-- 课程作业：15个lab，几乎覆盖了主流深度学习的所有领域
+- [课程作业](https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/2021-spring.html)：15个lab，几乎覆盖了主流深度学习的所有领域

docs/编程入门/CS106L.md

@@ -15,12 +15,12 @@
 总的来讲这门课并不难，但是信息量很大，需要你在之后的开发实践中反复巩固。Stanford之所以单开一门C++的编程课，是因为它后续的很多CS课程Project都是基于C++的。例如CS144计算机网络和CS143编译器。这两门课在本书中均有收录。
 
 ## 课程资源
-- 课程网站：http://web.stanford.edu/class/cs106l/
-- 课程视频：https://www.youtube.com/channel/UCSqr6y-eaQT_qZJVUm_4QxQ/playlists
-- 课程教材：http://web.stanford.edu/class/cs106l/full_course_reader.pdf
+- [课程网站](http://web.stanford.edu/class/cs106l/)
+- [课程视频](https://www.youtube.com/channel/UCSqr6y-eaQT_qZJVUm_4QxQ/playlists)
+- [课程教材](http://web.stanford.edu/class/cs106l/full_course_reader.pdf)
 - 课程作业：具体内容见课程网站，我做的时候一共是两个：
     - (1）实现一个WikiRacer的小游戏 
-    - (2）实现HashMap
+    - (2）实现一个类似STL库的HashMap
 
 ## 资源汇总
 我在学习这门课中用到的所有资源和作业实现都汇总在[这个Github仓库](https://github.com/PKUFlyingPig/CS106L)中。

docs/编程入门/CS110L.md

@@ -12,8 +12,8 @@
 
 这门课的后半部分关注在并发（concurrency）这一主题上，你将会系统地掌握多进程、多线程、基于事件驱动的并发等若干并发技术，并在第二个project中比较它们各自的优劣。Rust中“futures”的概念非常有趣和优雅，这些基础知识对你后续对计算机系统相关课程的学习很有帮助。另外，清华大学的操统实验rCore就是基于Rust编写的，具体参见[文档](https://rcore-os.github.io/rCore-Tutorial-Book-v3/index.html)。
 ## 课程资源
-- 课程网站：https://reberhardt.com/cs110l/spring-2020/
-- 课程视频：https://youtu.be/j7AQrtLevUE
+- [课程网站](https://reberhardt.com/cs110l/spring-2020/)
+- [课程视频](https://youtu.be/j7AQrtLevUE)
 - 课程教材：无
 - 课程作业：共6个lab和2个project，作业文档和代码框架详见课程网站。其中两个project非常有趣，分别是：
     - （1）用Rust实现一个类似于gdb的debugger

docs/编程入门/CS50.md

@@ -9,7 +9,7 @@
 连续多年被哈佛大学学生评为最受欢迎的公选课程。Malan教授上课非常有激情，撕黄页讲二分法的场面让人记忆犹新（笑）。但因为它的入门以及全校公选的属性，课程内容难度比较温和，但是课程作业质量非常高而且全部免费开源，非常适合小白入门，或者大佬休闲。
 
 ## 课程资源
-- 课程网站：https://cs50.harvard.edu/x/2021/
-- 课程视频：见课程网站
+- [课程网站](https://cs50.harvard.edu/x/2021/)
+- [课程视频](https://cs50.harvard.edu/x/2021/)
 - 课程教材：无
-- 课程作业：见课程网站
+- [课程作业](https://cs50.harvard.edu/x/2021/)

docs/编程入门/CS61A.md

@@ -19,9 +19,9 @@ CS61B和CS61C在本书中均有收录。
 回到CS61A，注意这不仅仅是一门编程语言课，而是会深入到程序构造与运行的原理。最后你将在第4个Project中用Python实现一个Scheme的解释器。此外，抽象将是这门课的一大主题，你将学习到函数式编程、数据抽象、面向对象等等知识来让你的代码更易读，更模块化。当然，学习编程语言也是这门课的一大内容，你将会掌握Python、Scheme和SQL这三种编程语言，在它们的学习和比较中，相信你会拥有快速掌握一门新的编程语言的能力。
 
 ## 课程资源
-- 课程网站：https://inst.eecs.berkeley.edu/~cs61a/su20/
-- 课程视频：https://www.youtube.com/watch?v=0_LryzvBxFw&list=PL6BsET-8jgYVkdaPYJNyvuNga3QA_U1gA
-- 课程教材：http://composingprograms.com/
+- [课程网站](https://inst.eecs.berkeley.edu/~cs61a/su20/)
+- [课程视频](https://www.youtube.com/watch?v=0_LryzvBxFw&list=PL6BsET-8jgYVkdaPYJNyvuNga3QA_U1gA)
+- [课程教材](http://composingprograms.com/)
 - 课程作业：课程网站会有每个作业对应的文档链接以及代码框架的下载链接。
 
 ## 资源汇总

docs/编程入门/MIT-Missing-Semester.md

@@ -7,6 +7,6 @@
 正如课程名字所言：“计算机教学中消失的一个学期”，这门课将会教会你许多大学的课堂上不会涉及但却对每个CSer无比重要的工具或者知识点。如果你是一个计算机小白，那么我非常建议你学习一下这门课，因为它基本涉及了本书必学工具中的绝大部分内容。
 
 ## 课程资源
-- 课程网站：https://missing.csail.mit.edu/2020/
-- 课程视频：https://www.youtube.com/playlist?list=PLyzOVJj3bHQuloKGG59rS43e29ro7I57J
+- [课程网站](https://missing.csail.mit.edu/2020/)
+- [课程视频](https://www.youtube.com/playlist?list=PLyzOVJj3bHQuloKGG59rS43e29ro7I57J)
 - 课程作业：一些随堂小练习，具体见课程网站。

docs/计算机网络/CS144.md

@@ -11,10 +11,10 @@
 在这门课的Project中，你将用C++循序渐进地搭建出整个TCP/IP协议栈，实现IP路由以及ARP协议，最后利用你自己的协议栈代替Linux Kernel的网络协议栈和其他学生的计算机进行通信，非常amazing！
 
 ## 课程资源
-- 课程网站：https://cs144.github.io/
-- 课程视频：[Youtube](https://www.youtube.com/watch?v=K9hV3igminw&list=PLEAYkSg4uSQ2dr0XO_Nwa5OcdEcaaELSG&index=109)
+- [课程网站](https://cs144.github.io/)
+- [课程视频](https://www.youtube.com/watch?v=K9hV3igminw&list=PLEAYkSg4uSQ2dr0XO_Nwa5OcdEcaaELSG&index=109)
 - 课程教材：无
-- 课程作业：8个Project带你实现整个TCP/IP协议栈
+- [课程作业](https://cs144.github.io/)：8个Project带你实现整个TCP/IP协议栈
 
 ## 资源汇总
 我在学习这门课中用到的所有资源和作业实现都汇总在[这个Github仓库](https://github.com/PKUFlyingPig/CS144-Computer-Network)中。

docs/计算机网络/topdown.md

@@ -9,10 +9,10 @@
 《自顶向下方法》是计算机网络领域的一本经典教材，两位作者Jim Kurose和Keith Ross精心制作了教材配套的课程网站，并且公开了自己录制的网课视频，交互式的在线章节测试，以及利用wireshark进行抓包分析的lab。唯一遗憾的是这门课并没有硬核的编程作业，而Stanford的[CS144](./CS144.md)能很好地弥补这一点。
 
 ## 课程资源
-- 课程网站：https://gaia.cs.umass.edu/kurose_ross/index.php
-- 课程视频：https://gaia.cs.umass.edu/kurose_ross/lectures.php
+- [课程网站](https://gaia.cs.umass.edu/kurose_ross/index.php)
+- [课程视频](https://gaia.cs.umass.edu/kurose_ross/lectures.php)
 - 课程教材：Computer Networking: A Top-Down Approach
-- 课程作业：https://gaia.cs.umass.edu/kurose_ross/wireshark.php
+- [课程作业](https://gaia.cs.umass.edu/kurose_ross/wireshark.php)
 
 ## 资源汇总
 我在学习这门课中用到的所有资源和作业实现都汇总在[这个Github仓库](https://github.com/PKUFlyingPig/Computer-Network-A-Top-Down-Approach)中。

mkdocs.yml

@@ -30,6 +30,9 @@ nav:
   - 操作系统:
     - 'MIT 6.S081: Operating System Engineering': '操作系统/MIT6.S081.md'
     - 'UCB CS162: Operating System': '操作系统/CS162.md'
+  - 并行与分布式系统:
+    - 'Stanford CS149: Parallel Computing': '并行与分布式系统/CS149.md'
+    - 'MIT 6.824: Distributed System': '并行与分布式系统/MIT6.824.md'
   - 计算机网络:
     - 'Computer Networking: A Top-Down Approach': '计算机网络/topdown.md'
     - 'Stanford CS144: Computer Network': '计算机网络/CS144.md'