这里存储了学习课程的一些笔记——比较早期的笔记是手搓的(部分用 AI 进行了重新整理和补充),比较新的大部分由 AI 在课前生成。我会在课程学习和复习过程中对笔记内容进行补充和润色,所以较新的笔记大概率存在有内容缺漏/不说人话的问题,不适合作为学习参考。
计算机系统工程
高质量实时渲染
应用系统体系架构
计算机系统基础
计算机科学的数学基础
高级数据结构
流匹配与扩散模型
计算机视觉
01计算机视觉-01:kNN 分类与线性分类02计算机视觉-02:损失函数03计算机视觉-03:正则化04计算机视觉-04:优化与梯度下降05计算机视觉-05:神经网络与反向传播06计算机视觉-06:卷积层07计算机视觉-07:CNN 与 ResNet08计算机视觉-08:模型训练09计算机视觉-09:循环神经网络10计算机视觉-10:Attention 与 Transformer11计算机视觉-11:目标检测12计算机视觉-12:视频理解13计算机视觉-13:大规模分布式训练14计算机视觉-14:自监督学习15计算机视觉-15:生成模型16计算机视觉-16:三维视觉17计算机视觉-17:多模态基础模型18计算机视觉-18:机器人学习
