心血來潮，試試專欄。

這裡現在可能會出現的內容：

1.複分析：Ahlfors的Complex Analysis加上Snider的Fundamentals of Complex Analysis with Applications to Engineering

2.機器學習：Bishop的PRML

3.深度學習：Goodfellow的Deep Learning

4.視覺追蹤的論文

5.微分幾何：古典微分幾何加上Do Carmo的DGCS

這裡不久可能會出現的內容：

動力系統，張量分析，計算機視覺的經典方法，高級演算法，計算機架構，非線性優化，線性優化，信號與系統

這裡未來可能會出現的內容：

實分析，泛函分析，實分析為基礎的概率論，數理統計，計算理論，數值分析，偏微分方程，偏微分方程數值解，計算機圖形學，計算機視覺的優化，時間序列分析，聚類分析

這裡未來可能性比較小會出現的內容：

資料庫，信息安全，操作系統，編譯原理，分散式系統，計算機網路，控制理論，資訊理論

這裡有很小可能會出現的內容：

四大力學，金融工程，代數，廣相，機器人，通信原理。

吐槽一下：放棄Snider是因為裡面的證明實在是松得不能看，沒想到Ahlfors直接把這些證明跳了一大半，把數學寫得跟小說一樣，讓人慾仙欲死，最後還是找各種notes才看懂了

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