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关于LLM的应用实践思考

阅读的一些论文

做过的一些算法题目和练习

高效使用python

高效使用Pytorch等相关工具

算法笔记

在学习《Machine Leaning In Action》发现代码实现很不好
很多代码实现繁琐，效率低
使用语言特性可以优化，如列表推导，zip等
利用第三方包可以简化代码，提升效率，如numpy广播，矩阵处理等
数学上的简化更加有效

一些关于机器学习、数据科学的算法和应用相关内容

Udacity Deep RL代码理解，笔记

阅读《Crafting Your Research Future A guide to Successful Master’s and Ph.D. Degrees in Science & engineering》笔记

记录Kaggle上的尝试

强化学习相关笔记