扩散模型 04
DiT 学习。
Transformer 03
ViT 学习。
LLM 04
LoRA 机理学习。
LLM 03
GPT-3 拆解。
LLM 02
BERT 拆解。
LLM 01
GPT-2 拆解。
扩散模型 03
Latent Diffusion and Stable Diffusion.
CNN 06
U-Net 的像素级预测。
扩散模型 02
扩散模型采样加速。
扩散模型 01
学习 Diffusion 结构和原理。
Transformer 02
Transformer 架构学习。
Transformer 01
走进 Self-Attention，学习 QKV。
生成模型 04
解决生成模型的工程调优问题。
生成模型 03
Attention is all you need.
生成模型 02
RNN 时代的自回归生成。
生成模型 01
在 Diffusion 之前：PixelRNN、VAE 和 GAN 的路线之争。
CNN 05
ResNet：论文拆解学习。
RNN 04
LSTM 如何用门控和加法通道缓解长序列记忆问题。
RNN 03
RNN 的典型任务形态。
RNN 02
RNN 的训练问题。
RNN 01
we need memory!
无线网络技术
课件与个人复习资料整理。
物联网安全
课件与个人复习资料整理。
智能终端与边缘计算
个人复习资料整理。
GNN 01
从规则网格走向图结构，理解 GNN 的消息传递。
CNN 04
CNN in elsewhere.
CNN 03
CNN 的风格迁移尝试。
CNN 02
卷积核到底学到了什么。
CNN 01
卷积网络 is for 图像任务。
深度学习 11
从全连接网络走向结构设计。
深度学习 10
一些让训练更稳定的小技巧。
深度学习 09
Test Bad，打击小镇做题家。
深度学习 08
Adam 的家族发展史。
深度学习 07
从 SGD 到 Adam 的优化器进化史。
深度学习 06
更换激活函数，解决梯度消失问题。
深度学习 05
反向传播的具体公式推导。
深度学习 04
重生之我在富士康管理流水线。
深度学习 03
为什么深度学习突然可行。
深度学习 02
为什么神经网络需要变深。
深度学习 01
从感知机走到深度学习的基本范式。
机器学习 09
从逻辑回归的边界走到神经网络。
机器学习 08
学习什么是 Sigmoid，以及它在逻辑回归中的应用。
机器学习 07
判别模型：直接学习分类边界。
机器学习 06
从贝叶斯公式理解概率生成模型。
机器学习 05
分类问题：新场景，新模型。
机器学习 04
从偏差、方差到正则化和交叉验证，问题其实都是泛化。
机器学习 03
梯度下降是在往哪走：学习率相关算法（初级版）。
机器学习 02
学明白线性回归这条线。
机器学习 01
重新理解机器学习，机器在学什么。
leetcode 05：回溯
掌握基本模版后，难点在于如何找分界点。
leetcode 04：子串
T560、T239、T155、T209、T76，涉及滑动窗口和单调队列。
数据结构复习 - 02
对应朱老师 PPT 的 lec5，主要涉及栈/递归/回溯。
数据结构复习 - 01
对应朱老师 PPT 的 lec3~4，主要涉及链表相关。
leetcode 03：滑动窗口
指针的进一步学习
leetcode 02：双指针
双指针的学习
多级菜单交互的解决方案
亚马逊“安全三角区域”算法的原理与实现。
leetcode 01：哈希表
set 和 map 的学习
Astro SSG 模式下的路由重定向问题的解决
在学习 Astro 的静态生成逻辑后，解决了重定向水土不服的问题。
图片渐变消失
探索如何使用 CSS 实现图片渐变消失效果。
曼彻斯特编码的绘画技巧
记录一下曼彻斯特编码的个人画法思路。
S3C2240 中断机制
个人梳理。
数据库系统原理复习资料
数据库系统原理课件原版和双语版。
嵌入式系统设计复习资料
整理了一些嵌入式系统设计相关的复习资料和笔记，正好测试 astro 框架的下载实现。
ARM 实现字节序反转
记录个人觉得很巧妙的算法实现。
ARM 指令的设计研究
思考 ARM 指令集中的一些巧妙设计。
Android 后台保活的实现
解决 MIUI 冻结后台应用的问题。
对 ICMP 差错报文的疑问解决
思考数据包向上传递的细节流程。
macOS 代码块
探索如何使用 CSS 实现类似 macOS 代码块的视觉效果。