从 AlexNet、VGG 到 ResNet：卷积网络深度学习笔记
从卷积核和参数共享出发，理解 AlexNet、VGG 与 ResNet 的设计重点，以及深度、优化和泛化的区别。
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U-Net 与 Mask R-CNN 学习笔记：像素类别与实例掩码
对照两篇论文的任务、特征融合与空间定位，区分语义分割、实例分割，以及损失函数和评价指标。
Transformer 与 BERT 学习笔记：结构、注意力与预训练任务
从注意力公式、编码器解码器和位置表示读 Transformer，再比较 BERT 的双向编码、MLM、NSP 与微调方式。
Agent 的记忆不只一种：MemGPT、AWM 与 A-Mem 学习笔记
比较 MemGPT 的上下文调度、AWM 的经验流程复用和 A-Mem 的记忆组织，用例子理解三种记忆能力的差别。