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知识库索引

简洁的知识管理系统 · 共 6 个知识领域

Kaggle 12 篇

  • ▶ Drawing with llms
    6 篇
    • 📄 kaggle平台
    • 📄 vllm多进程报错
    • 📄 开源方案学习
    • 📄 比赛总结
    • 📄 给kaggle的反馈
    • 📄 遇到的问题
  • ▶ Eedi
    3 篇
    • 📄 pip安装问题
    • 📄 开源方案学习
    • 📄 总结
  • ▶ Jane street
    1 篇
    • 📄 总结
  • ▶ MDC
    2 篇
    • 📄 2025-09-16 开源方案
    • 📄 2025-09-17 总结

各种库 20 篇

  • ▶ Github
    1 篇
    • 📄 常用命令
  • ▶ Numpy_Pandas
    3 篇
    • 📄 DataFrameGroupBy
    • 📄 isin()重新认识
    • 📄 两个argsort
  • ▶ Python
    8 篇
    • 📄 azure docker
    • 📄 import
    • 📄 可变类型
    • 📄 慎用if x:…
    • 📄 指定函数 参数类型
    • 📄 正则
    • 📄 装饰器
    • 📄 进程和线程
  • ▶ Pytorch
    4 篇
    • 📄 Batchnorm layernorm
    • 📄 cuda 多进程
    • 📄 广播
    • 📄 花式索引
  • ▶ Scikit-learn
    1 篇
    • 📄 Kfold
  • ▶ huggingface
    3 篇
    • 📄 datasets
    • 📄 sentence_transformers
    • 📄 transformers_Trainer

图像相关 8 篇

  • ▶ 图像生成
    7 篇
    • 📄 Classifier-free Guidance
    • 📄 DDPM
    • 📄 Score base diffusion models
    • 📄 Stable diffusion代码
    • 📄 VAE paper
    • 📄 vae
    • 📄 变分推理
  • ▶ 算法
    1 篇
    • 📄 CNN

数学 10 篇

  • ▶ 其他知识
    1 篇
    • 📄 How to learn
  • ▶ 微积分
    1 篇
    • 📄 Unnamed__64
  • ▶ 线性代数
    5 篇
    • 📄 矩阵的转置
    • 📄 线代part-1
    • 📄 线代part-2
    • 📄 线代part-3
    • 📄 线代part-4
  • ▶ 统计学
    3 篇
    • 📄 KL散度
    • 📄 P-value
    • 📄 调和平均数

机器学习 34 篇

  • ▶ RL课程
    10 篇
    • 📄 强化学习的数学原理-第10课
    • 📄 强化学习的数学原理-第1课
    • 📄 强化学习的数学原理-第2课
    • 📄 强化学习的数学原理-第3课
    • 📄 强化学习的数学原理-第4课
    • 📄 强化学习的数学原理-第5课
    • 📄 强化学习的数学原理-第6课
    • 📄 强化学习的数学原理-第7课
    • 📄 强化学习的数学原理-第8课
    • 📄 强化学习的数学原理-第9课
  • ▶ 其他算法
    4 篇
    • 📄 GNN
    • 📄 Pointwise pairwise listwise
    • 📄 对比学习
    • 📄 聚类
  • ▶ 树模型
    6 篇
    • 📄 Catboost
    • 📄 GBDT
    • 📄 LightGBM
    • 📄 Random forest
    • 📄 XGB
    • 📄 分类和回归树
  • ▶ 神经网络
    7 篇
    • 📄 Basic_1
    • 📄 Basic_2
    • 📄 batch_size
    • 📄 Google 调参playbook
    • 📄 反向传播实现
    • 📄 损失函数
    • 📄 激活函数
  • ▶ 线性模型
    5 篇
    • 📄 Lasso regression-1
    • 📄 Lasso regression-2
    • 📄 Logistic regression
    • 📄 Ridge regression
    • 📄 SVM
  • ▶ 降维
    2 篇
    • 📄 SVD PCA
    • 📄 可视化降维三巨头:PCA、t-SNE、UMAP

自然语言处理 45 篇

  • ▶ LLM
    10 篇
    • 📄 LLAMA
    • 📄 LLM知识
    • 📄 MLA
    • 📄 MOE
    • 📄 MTP
    • 📄 Prenorm vs postnorm
    • 📄 Reasoning
    • 📄 位置编码
    • 📄 量化-2
    • 📄 量化_1
  • ▶ 应用
    7 篇
    • 📄 Advanced Context engineer in coding agent
    • 📄 Agent
    • 📄 Chunking
    • 📄 Context engineer
    • 📄 Context engineering-LiHongYi
    • 📄 Extractive QA
    • 📄 RAG
  • ▶ 教程
    8 篇
    • 📄 [1hr Talk] Intro to Large Language Models
    • 📄 Andrej Karpathy微软Build大会
    • 📄 Build makemore
    • 📄 Let's build GPT_ from scratch, in code, spelled out
    • 📄 Let's build the GPT Tokenizer
    • 📄 let's dive deep into chatgpt
    • 📄 Let's reproduce GPT-2(124M)
    • 📄 如何使用LLM
  • ▶ 算法
    10 篇
    • 📄 BGE
    • 📄 Bi-encoder_ Cross encoder
    • 📄 bm25
    • 📄 Deberta
    • 📄 Lora
    • 📄 Rnn Lstm Gru -1
    • 📄 Rnn Lstm Gru -2
    • 📄 Roberta
    • 📄 Transformer-1
    • 📄 Transformer-2
  • ▶ 课程
    10 篇
    • 📄 [李宏毅]- 生成式AI时代下的机器学习2025-第7-8讲
    • 📄 CS336-2025-lec1
    • 📄 CS336-2025-lec10
    • 📄 CS336-2025-lec2
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    • 📄 CS336-2025-lec9

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2026-01-21 更新日期