学习日记day65 - 技术栈

Day65_0122

专注时间：目标是：5h30~6h。实际：5h11min

每日任务： 饭后的休息（25min），学习间歇的休息（15min）都用手表计时器来监督

{step1} 40min =二刷 1 道力扣hot100 +昨天的题再做一遍 (如果是hard，只做一道就好 ， 完成情况及时长： 二刷昨日题目：6min，今日题目：13 min )；【学习资源：PyTorch官方文档：https://docs.pytorch.ac.cn/tutorials/beginner/basics/intro.html】1.5h=PyTorch工程实操(完成情况及时长： 0。把第二个pytorch网页的"局部禁用梯度计算"看懂，就去看第一个pytorch网页 )； {step4} 1h=周志华机器学习(完成情况及时长： 0min )； {setp3} 1.5h+(claude的RL4LLM学习路径，时长： 25+63+8+48min ) ； {step2，学习《考试重点.pdf》8页并每日复习和1h学习时间都要满足。} 1h= 计算机网络复习 $学习和背诵《考试重点.pdf》+1题历年考题，循环地做。不懂的可以看网课和问豆包$ （完成情况及时长： 很多时间 +复习了文档并做了一套试卷，还有很多试卷要做，明天计网快速过pdf和手写的笔记，然后做试卷 ）；

学完机器学习，然后是深度学习。学完PyTorch，之后是Transformer与大模型架构（见Gemini3pro生成的阶段2）。学快一点。准备一个GitHub Repo把所有手撕过的算法整理进去，这会是最好的复习资料。

必须熟记的API、最简洁的GPT实现、带注释的Transformer实现、推荐系统模型库（包含主流模型实现）还有"Let's build GPT"系列学习视频见Claude的第20页。 冰哥听讲座，老师说： GPT是最好的老师，不需要其他家教，清华学生智商120，GPT有140。多用大模型来帮助学习。

学习内容：如上

总结与心得：睡得早00:10，起得晚10:00，无所谓，休息好就行了。三刷了pytorch线性回归，希望工程能力变很强的那天能早点到来。早上没早起，专注时间少，然后中午抖音玩嗨了，没控制住，不过晚上和下午的时间都利用好了，以后争取明天6h专注时间，今天专注时间不够。明天计网快速过pdf和手写的笔记，然后做试卷；白天先力扣再45分钟RL4LLM再计网。晚上回来接着RL4LLM。

《78.子集》这题有很多细节。

python 复制代码

class Solution(object):
    def subsets(self, nums):
        """
        :type nums: List[int]
        :rtype: List[List[int]]
        """
        #如果取了数字就进入递归 递归刚开始就存path到答案，那么会有重复。这里为了避免重复，且收集正确格式的答案，应该是这样：当前startidx==len(nums)-1,配合used以及回溯。（used还要用吗？再想想）
        #还是没做出来，看看题解。发现了错误在for startindex in range(len(nums))上，但是没推导出来应该这样改：for i in range(startIndex,len(nums))
        self.res = []
        def backtrack(startIndex,path):
            #注意前两句话的相对顺序
            self.res.append(path[:])
            if startIndex >= len(nums):
                return
            for i in range(startIndex,len(nums)):
                path.append(nums[i])
                #这里是i+1,不是startIndex+1否则会有重复数
                backtrack(i+1,path)
                path.pop()
        backtrack(0,[])
        return self.res