在学习和构建之间，
保持好奇。

从 Python 与模型实验出发。

我通过 PyTorch 练习理解卷积网络、Inception 和 ResNet，也逐渐意识到：能跑通模型只是开始。数据划分、训练设置和结果表述同样需要准确。

继续走向真实的软件。

现在的项目把模型、接口、前端、测试和工作流连接起来。我关心的不只是功能能否出现，也关心它能否被解释、验证和继续维护。