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An Introduction to Statistical Learning with Applications in Python
页面是《An Introduction to Statistical Learning》一书的官方网站，可下载 R 版与 Python 版教材。书中以较少技术化的方式覆盖统计学习主要主题，章节包括回归、分类、重采样方法、线性模型选择与正则化、非线性方法、树方法、支持向量机、深度学习、生存分析、无监督学习和多重检验，每章末尾附有 R 或 Python 实验。R 版首版于 2013 年、第二版于 2021 年，Python 版于 2023 年出版。适合希望用当代工具做数据分析的读者使用。
斯坦福大学 CS149《并行计算》2025 年秋季课程网站。课程旨在深入讲解现代并行计算系统设计的基本原理与工程权衡，并教授有效利用这些机器所需的并行编程技术，内容同时涵盖并行硬件与软件设计。基本信息显示上课时间为周二、周四 10:30–11:50，地点 NVIDIA Auditorium，授课教师为 Kayvon Fatahalian 和 Kunle Olukotun。页面还列出课程安排，前几讲涉及并行的动机与效率、现代多核处理器（多核、SIMD、多线程）、ISPC 编程抽象、数据并行示例以及程序优化等主题。
斯坦福大学 2026 年冬季 CS224N《Natural Language Processing with Deep Learning》课程网站，授课教师为 Diyi Yang 与 Yejin Choi，并列出课程管理人员和助教名单。课程介绍称近年深度学习方法在许多 NLP 任务上取得很高表现，学生将获得对前沿 NLP 神经网络的系统入门。讲座为太平洋时间周二、周四 16:30–17:50，在 NVIDIA Auditorium 举行并通过 Canvas 上的 Panopto 直播；选修学生的录播需登录 Canvas，非选修者无法观看，但 2024 年版完整课程视频在 YouTube 免费公开。
RLHF Book：Reinforcement Learning from Human Feedback and LLM Post-Training
一本关于基于人类反馈的强化学习（RLHF）与大模型后训练的书的网页版，纸质版于 2026 年 7 月首次出版。页面主要记录网页版与纸质版之间的差异，包括带勾标记表示已纳入 2026 年 10 月第一次重印的网页勘误。内容增补涉及：在第 3 章扩展标准训练配方并加入 MOPD 与智能体后训练示例和新流程图；第 16 章新增智能体评估小节；第 5 章澄清结果奖励模型的历史并重组奖励建模章节；第 6 章整理 RL 符号（轨迹采样分布与时间下标）；第 12 章扩展在线策略蒸馏内容并更名为“合成数据与蒸馏”；以及正则化章节的次序调整。作者提到考虑几年后推出改名为“后训练书”的第二版。
Stanford CS246：Mining Massive Data Sets
斯坦福大学 CS246 课程主页，介绍课程将讨论用于分析超大规模数据的数据挖掘与机器学习算法。页面列出周二、周四 15:00–16:20 在 NVIDIA Auditorium 线下授课、注册学生在 Canvas 观看讲座视频、可参考往期 Coursera MOOC、公开讲义与作业、Ed 答疑与课程邮箱、无障碍便利申请流程，以及教师 Jure Leskovec、客座联合教师 Charilaos Kanatsoulis 和助教名单，并附课程介绍讲义链接。适合想了解大规模数据挖掘课程公开材料的人查阅。
斯坦福大学 CS224W 课程主页，2026 年秋季开设，讲授图机器学习。页面列出课程安排（周二、周四 15:00–16:20，NVIDIA Auditorium 线下授课）、面向注册学生的 Canvas 讲座视频、随课程进度公开的讲义与作业、答疑平台 Ed、无障碍便利申请流程与旁听申请表格，并介绍授课教师 Jure Leskovec、客座教师 Charilaos Kanatsoulis 及助教团队。材料显示非正式注册者可使用公开资源但不获评分。适合想自学图机器学习、跟进斯坦福课程公开材料的人查阅。
Loop Engineering with LangChain Deep Agents
DeepLearning.AI 上的一门中级课程，讲师为 Sydney Runkle 和 Esmaeil Gargari，时长约 1 小时 16 分钟，含 8 个视频课、4 个代码示例和 2 个评分作业，需 PRO 会员。内容介绍围绕智能体的四种循环（智能体循环、验证循环、事件驱动循环、爬山式改进循环），并动手构建智能体循环、加入由评估器按明确标准检查输出并反馈重试的验证循环、由 Slack 消息或 Jira 工单等事件自动触发，以及分析多次运行的追踪记录来改进执行框架。