OpenDataLab MinerU日志审计功能：操作追溯与安全管理
Day71_0128专注时间目标是5h30~6h。
实际274min。
调整学习路线
调整算法学习方法
重视工程能力。
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0min今日题目6918min)【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》《Claude Opus
5深度思考RLHF学习路径》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
总结与心得玩了很久也在床上睡了很久不想复习得调整一下心态。
《
N皇后》class Solution(object): def is_valid(self,chessBoard,row,col): for i in range(row): if chessBoard[i][col] Q: return False i,j row-1,col-1 while i0 and j0: if chessBoard[i][j]Q: return False i-1 j-1 i,j row-1,col1 while i0 and jlen(chessBoard): if chessBoard[i][j] Q: return False i-1 j1 return True def solveNQueens(self, n): :type n: int :rtype: List[List[str]] chessBoard [[. for _ in range(n)] for _ in range(n)] self.ans [] def backtracking(row): if row n: #将ans里的每个一维list里的每一个字符合并字符串注意要把他们框起来 #自己实现join()函数 #cur_res [.join(r) for r in chessBoard] cur_res [] for r in chessBoard: row_str for c in r: row_strc cur_res.append(row_str) self.ans.append(cur_res) return for col in range(n): if self.is_valid(chessBoard,row,col): chessBoard[row][col] Q backtracking(row
chessBoard[row][col] . backtracking(
return self.ansclass Solution(object): def is_valid(self,chessBoard,row,col): for i in range(row): if chessBoard[i][col] Q: return False i,j row-1,col-1 while i0 and j0: if chessBoard[i][j]Q: return False i-1 j-1 i,j row-1,col1 while i0 and jlen(chessBoard): if chessBoard[i][j] Q: return False i-1 j1 return True def solveNQueens(self, n): :type n: int :rtype: List[List[str]] chessBoard [[. for _ in range(n)] for _ in range(n)] self.ans [] def backtracking(row): if row n: #将ans里的每个一维list里的每一个字符合并字符串注意要把他们框起来 cur_res [.join(r) for r in chessBoard] self.ans.append(cur_res) return for col in range(n): if self.is_valid(chessBoard,row,col): chessBoard[row][col] Q backtracking(row
chessBoard[row][col] . backtracking(
return self.ans
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