04. 神经网络基础
从感知机到多层神经网络，深入理解激活函数、反向传播、损失函数、优化器与 Dropout/批归一化等训练技巧
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PyTorch
共 3 篇文章。
Python 数据科学与 AI：Pandas/Polars、PyTorch 推理与 ONNX 部署
Python 数据科学生态全景：Pandas vs Polars vs NumPy 选型与性能对比、PyTorch 模型推理与优化、Transformers pipeline 实战、ONNX 导出与跨平台推理、与 Rust（PyO3）互操作加速。覆盖从数据处理到生产部署的完整链路。
机器学习的学习计划
为有编程基础的学习者设计 12 个月机器学习学习计划，覆盖数学基础、Python、经典算法、深度学习、项目实践、工具选择、评估方法和求职作品集。