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保持好奇,持续探索技术

我始终对技术保持好奇,喜欢理解新概念、拆解问题,并把知识落实到实践中。这里记录我在计算机视觉、多模态与生成式 AI 方向上的学习、思考和实验,也记录自己不断理解、积累与向前的过程。

研究方向

计算机视觉与多模态学习

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模型、工具与工程实践笔记

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从速度场、不可压缩条件和非线性放大出发,理解 OpenAI 公开的受迫三维 Navier–Stokes 有限时间奇点构造,以及它对数学和工程意味着什么。

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围绕神经网络学习、反向传播、优化技巧与卷积神经网络,整理《深度学习入门》的核心知识。

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编程与开发

从仓库、提交、分支与 HEAD 出发,整理远程协作、Pull Request、Rebase、Stash 等 Git 实践。

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