知识图谱

Learning Knowledge Map

从基础能力到 AI 应用的学习图谱

这张图谱把当前博客里的学习方向整理成一条可扩展路径：从 Python、数学和算法基础， 逐步连接到 PyTorch、NLP、RAG/Agent、推荐系统和 AI Infra。

学习路线 Demo 项目作品集 Demo

Foundation Python / C++ / Algorithms 代码能力和刷题基础 Math Linear Algebra 向量、矩阵、空间变换 Math Calculus / Optimization 梯度、优化、变化率 Data Pandas / Data Mining 表格数据、特征和分析

Deep Learning PyTorch tensor、autograd、训练闭环

NLP LLM Apps / RAG 检索增强、Agent、应用算法

Project Sentiment Classification TF-IDF、XGBoost、BERT、LoRA

Future Search / Recommendation 召回、排序、推荐 baseline

Long-term AI Infra 推理优化、系统性能、工程化

Foundation

Python / C++ / Algorithms

Status: learning

Related content

Next action

怎么读这张图

左侧是基础，中间是数学和数据能力，右侧是项目与未来方向。每个节点都可以继续扩展成文章、 项目、错题记录或复盘。现在是第一版手工图谱，后续可以自动从文章标签生成。

下一步可以加什么

• 点击节点展开相关文章列表。
• 用颜色表示学习阶段：基础、项目、长期方向。
• 给每个节点加进度，比如 learning / building / reviewed。
• 从 Markdown front matter 自动生成节点和边。