在写的几个系列

百炼大模型平台：Prompt 工程、微调、Agent 与评估。

在阿里云上跑生产级机器学习——DSW、DLC、EAS、Designer 与 QuickStart 全链路实战。

Claude Code 六篇实战手册——配置、模式、斜杠命令、MCP、Hooks、SDK 与 GitHub。

基础设施、网络与机器学习真正运行的平台。

操作系统、网络、编译器——一切之下的基质。

按模式分类的算法题解。

支撑机器学习的几何与计算。

实用 Linux——Shell、进程、网络与性能。

算法推导——拒绝挥手。

现代 NLP——语言模型、向量表征、Transformer 及更多。

从经典 ODE 方法到 Neural ODE。

自托管 AI Agent 网关从零到一条能用的工作流——安装、渠道、Skills、MCP。

PINN、神经算子与可学习 PDE 求解器背后的数学。

从经典协同过滤到 GNN、GCSAN、HCGR 与多目标排序。

强化学习基础：MDP、策略梯度、Actor-Critic 与离线 RL。

构建 IaC Agent：规划、校验与应用循环。

统计与深度方法的大规模时序预测。

领域自适应、微调与表征迁移。