Data Science / NLP / LLM Applications

RichardF

大四学生，正在系统训练 Python、PyTorch、算法、NLP/LLM 应用和 RAG 项目能力。这里记录我的学习路线、项目复盘和技术笔记。

学习路线项目作品集知识图谱 GitHub

Current Goal2026 Internship Prep

NLP/LLM 应用算法、RAG/Agent、数据挖掘、搜索/推荐基础。

Python / PyTorchNLP & LLM AppsRAG / AgentAlgorithmsC++ Basics

Projects Portfolio项目作品集入口：NLP、Big Data、数学笔记和后续 RAG/Search baseline。Algorithm Internship Roadmap从 Python/C++ 基础到 NLP/RAG 项目的阶段路线。DSAI4205 Sentiment ClassificationTF-IDF / XGBoost / BERT / LoRA sentiment analysis experiments.

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2026-06-24发表2026-06-24更新Linear Algebra22 分钟读完 (大约3317个字)

Tensor 分解入门笔记：从基本记号到 CP、Tucker 与 PARAFAC2

这篇笔记主要根据 Kolda 与 Bader 的综述论文 Tensor Decompositions and Applications 整理，用来建立张量分解的基础概念。可以把它理解成从矩阵分解继续往高维数组推广：向量是一阶张量，矩阵是二阶张量，三维及以上数组就是高阶张量。