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Day68_0125专注时间目标是5h30~6h。

实际1h21min每日任务饭后的休息25min学习间歇的休息15min都用手表计时器来监督{step1}40min二刷1道力扣hot100昨天的题再做一遍(如果是hard只做一道就好完成情况及时长二刷昨日题目5min今日题目24min)【学习资源PyTorch官方文档https://docs.pytorch.ac.cn/tutorials/beginner/basics/intro.html】

5hPyTorch工程实操(完成情况及时长0。

把第二个pytorch网页的“局部禁用梯度计算”看懂就去看第一个pytorch网页){step4}1h周志华机器学习(完成情况及时长0min){setp3}

5h(claude的RL4LLM学习路径时长min){step2计网考纲复习模式识别复习}3h计算机网络考纲题目背诵]完成情况及时长学完机器学习然后是深度学习。

学完PyTorch之后是Transformer与大模型架构见Gemini3pro生成的阶段2。

学快一点。

准备一个GitHub Repo把所有手撕过的算法整理进去这会是最好的复习资料。

必须熟记的API、最简洁的GPT实现、带注释的Transformer实现、推荐系统模型库包含主流模型实现还有“Lets build GPT”系列学习视频见Claude的第20页。

冰哥听讲座老师说GPT是最好的老师不需要其他家教清华学生智商120GPT有140。

多用大模型来帮助学习。

学习内容如上

总结与心得今天看比赛出去玩只有早上和晚上回来学了一下。

之前生成学习路线时候Claude没开深度思考重新生成了一份明天仔细读读调整一下。

这几天的回溯题目都是没思路10月底做的时候不至于这样但是瞟一眼提交记录的代码又立马会了这是不是说明没掌握呢问了豆包确实要调整一下刷算法的方法明天仔细看看他给出的文档改一下自己确实没有认真去思考每一步并写伪代码这样就练不到思维了。

从翁家翌那里更加意识到工程能力在这个时代的极度重要性百万年薪的学长也是把强化学习的论文都看完自己手搓强化学习项目。

总结就是

调整学习路线

调整算法学习方法

重视工程能力。

括号生成》class Solution(object): def generateParenthesis(self, n): :type n: int :rtype: List[str] #要知道这点只要在左括号数量大于右括号数量的前提下进行添加右括号的递归那么生成的括号组就是有效的。

self.ans [] def backtrack(n,path,left_cnt,right_cnt): if len(path)2*n: self.ans.append(path) return if left_cntn: path ( backtrack(n,path,left_cnt1,right_cnt) path path[:-1] if right_cntleft_cnt: path ) backtrack(n,path,left_cnt,right_cnt

path path[:-1] backtrack(n,,0,

return self.ans

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