zzn2 @zzn2

Software Engineer. - love opensource and cloud computing. - speak c and java. - edit with vim and surf with vimperator. douban.com/people/zzn2 beijing Joined May 2007

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3 weeks ago

Subaru Crosstrek 2.0i Premium 47951 #zzc5

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a month ago

Odometer 133341 km #zzc4 Thanks and farewell.

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5 months ago

今天下班从公司到家全程骑行，没有借助公交。这个距离和时间的骑行我以往从没有体验过。个人纪录已刷新。

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zzn2 @zzn2

5 months ago

本雪季完美收官。

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5 months ago

第一次体验骑车上下班

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5 months ago

从公司阳台上看出去的风景

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5 months ago

温哥华散步：downtown → VCC-Clark station

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5 months ago

温哥华散步之MacLeod's Books

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6 months ago

Revelatoke，小滑一趟

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7 months ago

Big White!

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Ilya Sutskever 曾断言，只要读懂那 30 篇奠基论文，就能掌握人工智能 90% 的精髓。但面对枯燥的数学公式，大多数人很难将其转化为可运行的代码。最近在 GitHub 上发现 Sutskever 30 这个开源项目，用纯 NumPy 实现了 Ilya Sutskever 推荐的 30 篇奠基性论文，全部完成。每个实现都不依赖深度学习框架，只用 NumPy 从零构建，配合 Jupyter Notebook 交互式学习，还自带合成数据可以直接运行。 GitHub：github.com/pageman/sutske… 涵盖从 RNN、LSTM 到 Transformer、ResNet 的核心架构演进，包括注意力机制、残差连接、图神经网络等关键技术，还有 VAE、神经图灵机、CTC 损失等高级主题。值得一提，项目还实现了 Kolmogorov 复杂度、MDL 原理、通用人工智能(AIXI)等理论基础，以及 RAG、长文本分析等现代应用。如果你想从底层理解深度学习的核心机制，而不是只会调用框架 API，这个项目值得收藏学习。