ZHUO'S LIVING INDEX

让好奇心
形成连接。

我是 Zhuo。这里记录我如何学习人工智能、构建真实项目,并把每次理解留下来。

正在关注
AI · CV · LLM 工程
记录方式
代码、文章与证据
LIVE SIGNAL MAP学习信号场 / 01
互动学习信号场学习主题以节点和轨道连接成一张抽象信号图,指针移动时会产生轻微位移。PythonPyTorchVisionReactLLMRAGEvidenceBuildx: curiosity / y: evidence

移动指针,观察知识信号之间的关系。

SITE NOTE / 关于这个网站

我把个人网站当成一张持续更新的坐标图:项目标记做过的事,文章保存理解的过程,未解决的问题指向下一段路径。

按兴趣探索

生成一条
属于你的路线。

选择你关心的方向,我会从现有文章和项目中连接出三个起点。

默认路线:调试、结构、产品

  1. 01
    文章

    把 Traceback 读成下一步

    先学会把失败缩小成一个可以继续行动的问题。

    从这里开始
  2. 02
    项目

    CNN × Inception × ResNet

    在统一实验流程里对照三种经典视觉网络。

    从这里开始
  3. 03
    项目

    问渠 Wenqu

    看 AI 阅读如何回到原文,并留下学习过程的证据。

    从这里开始

SELECTED PROJECTS / 精选项目

从模型实验,
走向可运行的产品。

浏览全部项目 →

FIELD NOTES / 最近文章

把刚刚弄懂的事,
写成下一次的路标。

进入文章索引 →
01

调试方法 · 4 分钟

把 Traceback 读成下一步

先找到真正失败的一行,再把环境、输入和调用链逐层缩小。阅读全文 →
02

结构笔记 · 5 分钟

Inception:分支为什么能汇合

从 torch.cat 出发,理解多尺度分支、空间尺寸和通道数。阅读全文 →
03

结构笔记 · 5 分钟

ResNet:identity 留下了什么

用 out += identity 阅读残差连接,而不是把它当成性能承诺。阅读全文 →
Zhuo 的头像HELLO / 你好

ABOUT THE MAKER

有目标的人才会迷路,
我只是来地球散步的。

“散步”不是没有方向,而是允许自己靠近问题、观察细节,再走出一条属于自己的路线。我正在把深度学习、计算机视觉和 LLM 工程里的学习过程,整理成可运行、可复盘的作品。

再多认识我一点