深度学习

【深度学习】Day 3：Transformer——从注意力机制到 Encoder-Decoder

Friday, May 8, 2026

自注意力机制、QKV、多头注意力、位置编码、LayerNorm、Encoder-Decoder 架构详解

【深度学习】Day 2：CNN 架构与深度学习进阶理论

Thursday, May 7, 2026

卷积层、池化、Dropout、正则化、优化器（SGD/Momentum/Adam）、ResNet、Batch Normalization、迁移学习

【深度学习】Day 1：PyTorch 基础——从线性回归到神经网络

Tuesday, May 5, 2026

Tensor、自动求导、线性层、激活函数、Softmax、交叉熵——PyTorch 深度学习入门笔记

【3D生成AI】学习笔记（一）：范式革命与管线全景图

Sunday, Apr 27, 2025

从传统3D内容制作管线的工时金字塔出发，拆解3D生成AI带来的三重范式转移——门槛民主化、创意涌现性与表示连续化，并给出全流程管线总览与AI在管线中的阶梯式定位。

【3D生成AI】学习笔记（二）：先修知识体系

Sunday, Apr 27, 2025

系统梳理3D生成AI的两大先修知识支柱：3D计算机图形学基础（五种核心表示方法、多视图几何、渲染管线）与深度学习核心基石（GAN/VAE/扩散模型推导、神经网络架构、优化理论），并附先修知识自测清单。