Python 编程
从语法基础到工程实践：数据结构、函数式写法、异步与并发、虚拟环境与依赖管理、常用第三方库的踩坑记录，以及可复用的脚本模板。
- 基础语法与进阶特性
- 爬虫、自动化与数据处理
- 代码规范与项目组织
内容方向
围绕三个核心技术领域，整理可复用的代码、思路与实践经验。
深度学习
梳理神经网络的核心概念与主流框架实战：模型搭建、训练调参、数据增强、迁移学习与部署推理，并复盘论文中的关键思路。
- CNN / RNN / Transformer 原理
- PyTorch 与 TensorFlow 实战
- 模型训练、评估与推理优化
Matlab 应用
面向工程与科研场景的 Matlab 使用经验：数值计算、矩阵运算、数据可视化、Simulink 建模，以及与 Python 的混合编程方案。
- 数值计算与矩阵技巧
- 绘图、仿真与建模
- Matlab / Python 混合调用
技术文章
以下为本站近期整理的文章与学习笔记，内容均围绕上述技术方向原创或二次整理。
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Python
Python 虚拟环境与依赖管理实践笔记
整理 venv、conda 与 requirements/poetry 的取舍，以及多项目环境下依赖冲突的排查思路。
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深度学习
从零理解卷积神经网络：卷积、池化与感受野
用简单示例推导卷积输出尺寸与感受野的计算方式，并说明常见网络结构的设计取舍。
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Matlab
Matlab 矩阵运算与向量化提速技巧
对比循环与向量化的性能差异，总结索引、广播与预分配在内的大矩阵处理经验。
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Python
用 Python 完成一份数据的清洗与可视化
以真实表格为例，演示缺失值处理、异常值识别与图表输出的完整流程。
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深度学习
迁移学习实战：小样本场景下的微调策略
讨论冻结层选择、学习率设置与数据增强在小样本任务中的实际影响。
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Matlab
Simulink 建模入门：从模块到仿真结果
以典型动态系统为例，说明建模流程、参数配置与仿真结果的分析方法。
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