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这篇笔记用适合入门者的方式梳理 CNN 五个经典网络：LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet 和 ResNet，重点讲清楚它们各自解决了什么问题、结构怎么理解，以及为什么会影响后来的计算机视觉模型。

这篇文章用一个完整的 CIFAR-10 分类项目，带你从数据增强、手写 ResNet、训练循环到保存权重，走完整个 PyTorch 实战流程。

计算机视觉到底该怎么学？这篇文章从任务层次、经典架构、目标检测、语义分割和项目路线图几个角度，帮你把 CV 主线理清楚。

GAN、VAE 和扩散模型经常一起出现，但它们的思路完全不同。这篇文章从直觉、结构、优缺点和应用场景出发，把三者一次讲清楚。

很多模型不是不会搭，而是不会训。这篇文章把训练曲线诊断、过拟合处理、学习率策略、正则化和调参方法系统整理成一份实战指南。

这篇文章作为深度学习总览地图，先帮你建立完整框架；训练工程、生成模型、CV 路线和 CIFAR-10 实战已经拆分成独立文章，阅读更轻松。

机器学习、深度学习、模型、Agent、MCP、Skills 之间到底是什么关系？这篇文章用一条清晰主线，把 AI 从“会预测”到“会干活”的演进过程讲明白。

为什么很多人用了 WSL、SSH 和 Claude Code 之后，还是离不开 Tmux？这篇文章把 Tmux 最核心的分屏、会话保活、滚动查看和鼠标支持一次讲清楚。

最近发现一个很有意思的现象。

整理 grok-register 与 grok2api 的组合部署流程，包括本地启动、参数配置、号池对接、云端部署时的数据持久化注意事项，以及发布前更适合阅读的结构化说明。

从 0 开始梳理 AWS EC2 上安装 Nginx、放行安全组、做域名解析、反向代理应用，以及用 Let's Encrypt 配置 HTTPS 的完整流程。

为什么 Claude Code 总说自己不能操作文件？权限怎么配？CLAUDE.md 和 Hooks 有什么用？这篇文章把新手最常踩的坑一次讲清楚。

使用 CLIProxyAPI、DuckMail 与 Codex 注册机，实现从账号注册到云端部署，再到本地 AI 编程工具接入的一条龙自动化流程。

记录 OpenClaw 当前推荐的安装方式，包括环境要求、Linux/macOS 安装、Windows 通过 WSL2 安装，以及首次启动后的检查方法。