# 一些想学但是还没学的好东西，不要让收藏夹⭐吃灰了！给我学！赚钱！



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# 理论基础
1. [DW 机器学习-南瓜书🎃](https://www.datawhale.cn/learn/content/2/62) 
————[配套的B站教程](https://www.bilibili.com/video/BV1Mh411e7VU/?vd_source=2d76796757e78dafed9e8a5c75308ea8&spm_id_from=333.788.videopod.episodes&p=3)：西瓜书🍉的简易版

2. [DW 人工智能培养方案](https://www.datawhale.cn/learn/summary/40)





3. [深度学习的知识合集网站](https://www.rethink.fun/)

4. ① [强化学习教程 - 磨菇书🍄](https://github.com/datawhalechina/easy-rl)
 ② [easy-rl在线阅读](https://datawhalechina.github.io/easy-rl/#/chapter1/chapter1?id=_11-%e5%bc%ba%e5%8c%96%e5%ad%a6%e4%b9%a0%e6%a6%82%e8%bf%b0)：还有苹果书🍎

5. [self-llm 项目实战](https://github.com/datawhalechina/self-llm/tree/master)
# B站up主
1. [清华读研](https://space.bilibili.com/478929155?spm_id_from=333.788.upinfo.head.click)

# 细分领域
## 模型下载
国内：
1. [魔搭社区ModelScope模型库](https://www.modelscope.cn/models)：牛逼
2. [阿里EasyNLP](https://github.com/alibaba/EasyNLP/tree/master)：这个更NLP，有BERT什么的
3. [百度飞浆PeddlePeddle的模型库](https://aistudio.baidu.com/modelsoverview?lang=zh_CN)：没有魔搭好
4. [文心ERNIEKIT专用](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/9349901)：只有ERNIE系列模型，要用才用这个


国外：
1. [Huggingface](https://huggingface.co/models)：权威啊



## 云环境
1. [阿里-魔搭社区](https://www.modelscope.cn/my/mynotebook)
2. [百度BML]()

## RAG
1. [同济的RAG-Survey教程](https://github.com/Tongji-KGLLM/RAG-Survey?tab=readme-ov-file#what--is-)

## 大模型竞技场
1. [LMArena](https://lmarena.ai/)———大家可以在上面使用对比不同模型


# 项目
岗位分类应用算法型、研究型

Agent/RAG > 微调 > 


# 科研


1. [谷歌学术](https://scholar.google.com/)

## 视频
1. [清华2025夏校之科研：科研是一条你要为之奋斗的路，坚定的持续学习思考！](https://www.bilibili.com/video/BV1zPegzFELs/?share_source=copy_web&vd_source=75e9a92d102eb965bf639abcc7a9d945)
2. [清华2025夏校之docker，讲的超好](https://www.bilibili.com/video/BV1eSb8zaEAf/?share_source=copy_web&vd_source=75e9a92d102eb965bf639abcc7a9d945)
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### what is 科研？
新知识

工程（复现代码）、刷榜（只是方法的复现，用别人的方法测不同的参数。我发现这个方法在其他数据集效果更好）、研究（就是为了同行交流，不可学术不端！！永远不可为了有成功而低头，要真的有用）

论文不要都精读，带着问题解决我的问题就行


### 论文的构成

- title-标题
- abstract-摘要：告诉你做了啥，结果是啥
- introduction-介绍：任务的背景介绍
- related works- 相关工作：引用同行的工作，要调研清楚同行的
- method- 方法：用的什么方法解决问题
- experiments-实验：跑实验，文章是怎么说明问题的
- conclusion-结论：文章的结论
- limitations/discussion-局限和讨论：局限、未来可能的方向，展望


### 筛选论文
先花1-3min决定要不要下载/关闭？
- 标题：是否方向相关？
- 摘要：什么问题、方法、结论
- 图标：图的标题和内容，好图胜过千言万语
- 结论：看第一段+最后一段，确认贡献和局限性

不看introduction、method、results、实验细节、参考文献

### how to 读 paper？
化为己用！学创新点 不要线性从头到尾读 榨




# 捞捞



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