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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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精选文章
随笔
用包容的眼光看待世界
#62#三观#人际关系#认知边界#道德判断#庄子
vibecoding的小总结
#60#Vibe Coding#AI 开发#工程实践#开发方法
当 AI 写完代码之后,还剩下什么?
#59#AI#软件工程#工程实践#职业思考
笔记
AI 与深度学习
从 AE、变分推断和重参数化理解 VAE,结合原始论文梳理 MNIST/Frey Face 实验、概率架构、ELBO 损失与训练策略。
#60#VAE#自编码器#生成模型#变分推断
AI 与深度学习
左侧英文原文,右侧中文译文,逐段对照阅读 Qwen-VL 的模型架构、三阶段训练、实验与附录,保留原图并直链文内引用。
#59#Qwen-VL#多模态#视觉语言模型#论文阅读
编程与开发
Windows Docker 与 WSL 2 配置、Docker Desktop 界面图解、容器管理、端口和数据持久化,以及 IT-Tools、rembg GPU 部署与排错。
#36#Docker#WSL 2#GPU#计算机视觉
编程与开发
记录在 VS Code 的 Git Graph 中回退当前分支,并将回退结果安全同步到远端的图形化操作流程。
#38#Git#Git Graph#版本回退#远端同步
AI 与深度学习
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。
#46#Navier–Stokes#流体力学#AI for Science#偏微分方程