Thinking about High-Quality Human Data
理解人类标注数据质量的完整链路：从标注任务设计、标注员选拔与培训，到一致性度量与真值聚合，并能把多数投票、Raw agreement、Cohen's Kappa、MACE 等方法用于实际标注项目的质量评估与聚合。
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分类参考 ICLR 2026 与 NeurIPS 2026 征稿范围，用于学习导航，不代表唯一学术分类。
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wonderful-sql：从 0 到 1 掌握 SQL（Datawhale 开源课程）
以 MySQL 8.0 为环境，从零掌握 SQL 基础查询、复杂查询、集合运算与高级处理，并通过面试题练习应对求职与日常数据工作。
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Stanford AA228 / CS238：Decision Making under Uncertainty（2026 秋）
用概率模型和决策算法处理不确定性，学习动态规划、强化学习及部分可观测决策。
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