中山大学人工智能学院 2024 级本科部分专业课程的课堂笔记，使用 Obsidian 编写与管理。
⚠️ 仅为小部分课程的笔记，内容随学习进度更新，难免有疏漏与错误，仅供学习参考，欢迎指正。
| 课程 | 笔记数 | 内容概览 |
|---|---|---|
| 人工智能原理 | 32 | 智能体与搜索、约束满足、对抗搜索、逻辑、马尔科夫决策、强化学习、贝叶斯、隐马尔科夫模型、机器学习 |
| 机器人原理 | 16 | 空间描述与变换、操作臂正/逆运动学、速度与静力、动力学、轨迹规划、机构设计、线性控制 |
| 计算机组成原理 | 12 | 计算机抽象、指令系统、8086 微机系统、处理器、层次化存储、并行处理器、I/O 接口 |
| 博弈论 | 10 | 完全/不完全信息 × 静态/动态博弈、Nash 均衡的求解与精炼、扩展式与子博弈精炼、重复博弈、贝叶斯博弈、精炼贝叶斯均衡 |
| 统计决策与贝叶斯分析 | 10 | 贝叶斯基本概念、极大似然/贝叶斯估计、贝叶斯推理、MCMC、PyMC、层级模型、广义线性模型 |
| 复变函数作业 | 7 | 复数与复变函数、解析函数、复积分、级数（泰勒/洛朗）、留数及其应用、共形映射（习题作业） |
上表「课程 / 笔记数 / MOC 链接」由
scripts/update_readme.py经 pre-commit 钩子自动维护，新增笔记后提交即同步；「内容概览」为人工撰写、自动保留（见文末「自动化」）。
每门课程目录下的 00_课程总览_MOC.md（作业文件夹为 00_作业总览_MOC.md）是该课程的索引（MOC, Map of Content），可作为阅读入口。
笔记包含较多数学公式、双向链接与 Excalidraw 手绘图，推荐用 Obsidian 打开以获得完整阅读体验：
git clone https://github.com/PhSeCl/ObsidianRepository.git- 在 Obsidian 中「打开文件夹作为仓库」，选择克隆下来的目录即可。
也可以直接在 GitHub 上浏览各 .md 文件（公式与手绘图渲染可能不完整）。
.obsidian/保留了插件与主题配置，克隆后可获得一致的阅读环境；本地窗口布局、缓存等设备相关文件已通过.gitignore排除。- 文本文件统一为 LF 换行（见
.gitattributes），便于跨设备协作同步。
仓库自带一条 pre-commit 钩子（.githooks/pre-commit），每次提交前自动：
- 运行
scripts/update_readme.py，按实际目录刷新上方「课程目录」表的笔记数与 MOC 链接（新增/删除笔记后提交即同步，无需手动改 README）；「内容概览」为人工撰写，脚本只保留不臆造。 - 运行
scripts/check_links.py做链接体检（死链 / 失效锚点 / 破图），仅打印告警、不阻断提交。
克隆后一次性启用：在仓库根执行
git config core.hooksPath .githooks即可。 两个脚本均零依赖，任何 Python 3 可跑；也可随时手动运行python scripts/update_readme.py、python scripts/check_links.py .。
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