AI/ML 系统学习资源库开源
techNmak · x · 2026-07-13
这是一个面向 **AI/ML 深入学习** 的 GitHub 资源库，作者强调它不是“速成教程”，而是把基础概念讲透的长期整理。 ### 主要内容 - 数学基础：向量、矩阵、微积分、统计、概率 - 机器学习：经典 ML、分布式训练、RL - NLP / LLM：Transformer、Attention、MoE、SSM、LLM 架构 - 计算机视觉：Diffusion、Flow Matching、ViT、SLAM - 音频与语音：ASR、TTS、WaveNet、Conformer、说话人分离 - 多模态：CLIP、VLM、图像/视频 token 化、world models - 自主系统：VLA、自动驾驶、空间机器人 - GPU/推理/系统：CUDA、Triton、ARM NEON、AVX、TPU、WebGPU、量化、推理优化 ### 额外特性 - 内容覆盖约 20 个章节 - 需要的起点只是基础数学和 Python - 内置 **MCP server**，可被 Claude Code、Cursor、VS Code 当作知识库使用 作者还提到，这套笔记曾帮助朋友准备 DeepMind、OpenAI、Nvidia 面试。
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