以下为以助教工作为主的教学相关资料，内链中未标注【合作】的均为自制。
助教工作
本科阶段
几何学基础（大三上）
- 教材：《几何学基础》（盛茂、王作勤）
- 作图分享（需通过Mathematica打开）
- 部分习题课讲义
计算机组成原理（大三下）
- 教材：《计算机组成与设计 硬件/软件接口》（Patterson & Hennessy）
- 仓库链接
- 【合作】流水线CPU实验文档
- 期末供题
- 其余自制内容，包括部分作业、流水线CPU测试样例与未使用的ALU实验等详见仓库链接。
线性代数B2（大四上）
- 教材：《线性代数》（李炯生）
- 【合作】习题课讲义
数字电路实验（大四上）
- 课程主页（由于之后的数字电路实验课程仍使用此主页，内容已进行了更新）
- 仓库链接（教材）
- 仓库链接（实验，由于之后的数字电路实验课程仍使用此仓库，内容已进行了更新）
- 组合逻辑实验文档
- 此处的实验文档为编译后的网页，并非源代码。为节省空间，网页中并未保留其他实验的部分。
线性代数A1（大四下）
计算机组成原理（大四下）
- 教材：《计算机组成与设计 硬件/软件接口》（Patterson & Hennessy）
- 课程主页（由于之后的计算机组成原理课程仍使用此主页，内容已进行了更新）
- 仓库链接（由于之后的计算机组成原理课程仍使用此仓库，内容已进行了更新）
- 无冒险流水线CPU实验文档
- 完整流水线CPU实验文档
- 此处的实验文档为编译后的网页，并非源代码。为节省空间，网页中并未保留其他实验的部分。
博士阶段
线性代数A1（博一上）
线性代数A2（博一下）
高等数学A1（博二上）
- 教材：《高等数学 上》（李忠、周建莹）
- 课程主页
其他教学
数学课程
小波分析
- 小波求解PDE实现
- 代码为ipynb格式，需要Jupyter Notebook打开。
高等数学C
信科课程
C++相关
代数结构
机器学习概论
算法基础
- 纹理合成实现
- 代码为ipynb格式，需要Jupyter Notebook打开。
更多资料
版权原因，下方列举电子教材请联系作者获取，仅限个人学习使用。
数学
《高等数学 上》（李忠、周建莹）
《高等数学 下》（李忠、周建莹）
《数学分析教程 上》（常庚哲、史济怀）
《数学分析教程 下》（常庚哲、史济怀）
《数学分析习题课讲义 上》（谢惠民）
《数学分析习题课讲义 上》（谢惠民）部分答案
《数学分析习题课讲义 下》（谢惠民）
《数学分析习题课讲义 下》（谢惠民）部分答案
《数学分析中的反例》（邵品琮）
《几何基础》（Hilbert）
《几何学基础》（盛茂、王作勤）
《线性代数》（李尚志）
《线性代数学习指导》（李尚志）
《线性代数》（李炯生）
《线性代数》（李炯生）部分答案
《高等代数 上》（丘维声）
《高等代数 下》（丘维声）
《高等代数》（王萼芳、石生明）
《常微分方程教程》（丁同仁、李承治）
《常微分方程》（金福临）
《偏微分方程》（陈祖墀）
《偏微分方程》（Evans）
《实变函数论》（周民强）
《实变函数解题指南》（周民强）
《实分析》（Stein、Shakarchi）
《实分析》（Stein、Shakarchi）部分答案
《实分析》（Folland）
《复变函数》（史济怀、刘太顺）
《复分析》（Stein、Shakarchi）
《近世代数引论》（冯克勤）
《近世代数三百题》（冯克勤、章璞）
《概率论与随机过程》（Grimmett、Stirzaker）
《概率论1000题》（Grimmett、Stirzaker）
《概率论》（苏淳）
《随机过程》（方兆本、缪柏其）
《微分几何》（彭家贵、陈卿）
《泛函分析讲义 上》（张恭庆、林源渠）
《泛函分析》（Buhler、Salamon）
《数值线性代数》（徐树方、高立、张平文）
《数值分析》（Kincaid、Cheney）
《多网格》（Briggs、Henson、McCormick）
《最优化：建模、算法与理论》（刘浩洋、户将、李勇锋、文再文）
《数学模型》（谭永基、蔡志杰）
进阶数学
《复分析导引》（李忠）
《傅里叶分析》（Duoandikoetxea）
《经典傅里叶分析 (GTM249)》（Grafakos）
《二阶椭圆型方程与椭圆型方程组》（陈亚浙、吴兰成）
《微分流形讲义》（王作勤）
《微分流形 (GTM218)》（Lee）
《黎曼几何引论 上册》（陈维桓、李兴校）
《代数拓扑》（Hatcher）
《李代数》（万哲先）
《代数数论》（冯克勤）
《有限元方法的数学理论》（Brenner、Scott）
《混合有限元方法与应用》（Boffi、Brezzi、Fortin）
《守恒律的数学方法》（Leveque）
《近似算法的设计与分析》（堵丁柱、葛可一、胡晓东）
信科
LaTeX符号速查
《LaTeX入门》（刘海洋）
《C语言程序设计》（谭浩强）
《Python编程从入门到实践》（Matthes）
《Mathematica7实用教程》（张韵华、王新茂）
《Matlab编程》（Chapman）
《RISC-V指令集手册》（Patterson、Waterman）
《编译原理》（陈意云、张昱）
《机器学习》（周志华）
《模式识别与机器学习 (PRML)》（马春鹏）
《并行算法实践》（陈国良、安虹、陈肞、郑启龙、单久龙）
《编程者的范畴论》（Milewski）
物理
《数学物理方法》（顾樵）
《经典力学》（Goldstein、Poole、Safko）
《经典力学》（高显）
《经典电动力学讲义》（杨焕雄）
《热力学统计物理》（汪志诚）部分答案
《量子力学》（曾谨言）
《凝聚态物理学导论》（钟寅）
《计算热物理引论》（吴清松）