ABOUT / NOW & NEXT

关于我与
这份长期记录

WHY THIS BLOG

记录不是终点，而是一次重新理解。

这个博客从早期的课程 Wiki 演进而来。学习内容越多，越需要一个结构清晰的地方保存思路、代码和复盘。这里不包装“标准答案”，更愿意留下推导过程以及曾经踩过的坑。

PROFILE / RESUME

一名以项目与竞赛驱动学习的计算机科学学习者。我关注算法、人工智能与系统基础，也在持续练习如何把一个模糊的问题拆成可验证、可复现的步骤。

FOCUS

围绕算法与数据结构、机器学习、深度学习及系统基础建立长期学习主线，并通过课程与项目补齐知识结构。

PRACTICE

持续进行 Codeforces 训练与赛后补题，同时参与 Kaggle、天池及 Datawhale 相关实践，记录每次实验、提交和策略变化。

OUTPUT

使用 Astro 维护个人技术博客，在 GitHub 整理算法代码，把课程笔记、错误路径和竞赛复盘转化为可检索的公开资料。

NOW

提升算法问题识别能力与 AI 实验的可复现性，用稳定的小步迭代积累可以长期复用的方法和工程经验。

TOOLBOX

在算法训练、AI 实验和博客工程中持续使用与学习的语言、框架及工具。

C++语言

Python语言

Java语言

TypeScript语言

PyTorchAI / ML

TensorFlowAI / ML

scikit-learnAI / ML

AstroWeb

Git工具

Linux工具

CURRENT ROADMAP

算法
数据结构、LeetCode / Codeforces 训练与题型归纳

人工智能
机器学习、深度学习、Kaggle / 天池竞赛实践

计算机基础
CS61 系列、CSAPP、操作系统与网络

工程实践
用小项目把知识连接起来，并持续改进工具链

PRINCIPLE

不把路线图当作进度表，也不追求同时完成所有课程。优先把一个问题弄明白、做出来、写下来，再继续向前。