feat(notes): 建立学习笔记系统
- notes/README.md: 整体说明 - notes/progress.md: 学习进度日志模板 - notes/mistakes/: 错题本 (含 README + 模板) - notes/keynotes/: 重点笔记 (含 README + 模板, 25 课索引)
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33e781bf7b
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fd8fe2d3f1
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# 学习笔记系统
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> 与 Claude 互动学习 AI-For-Beginners 课程的记录。
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> 所有内容维护在 `my-learning-notes` 分支, 不影响主分支。
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## 📁 目录结构
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notes/
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├── README.md ← 你正在看的文件
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├── progress.md ← 学习进度 (按时间顺序, 每次学习追加一条)
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├── mistakes/ ← 错题本 & 疑难问题
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│ ├── README.md
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│ └── *.md ← 每道错题 / 难题一个文件
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└── keynotes/ ← 重点笔记 (按课程章节组织)
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├── README.md
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└── *.md ← 每节课一个文件, 命名格式: <编号>-<slug>.md
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## 🎯 三类记录说明
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### 1. `progress.md` — 学习进度
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记录"我今天学了哪些内容、花了多久、掌握度如何"。**只追加, 不修改**。
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### 2. `mistakes/` — 错题 & 疑难
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做题/做实验时**答错、理解错、卡住**的地方。每条独立成文, 方便后续反复回看。
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文件命名: `<日期>-<主题简述>.md`, 例如 `2026-08-11-perceptron-step-function.md`
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### 3. `keynotes/` — 重点笔记
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每节课的**核心概念、易考点、易混点**。按课程章节对齐, 命名格式: `<lesson编号>-<slug>.md`
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例如 `03-perceptron.md`、`07-ConvNets.md`
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## 🔄 日常使用流程
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| 步骤 | 操作 | 命令 |
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| 1 | 在 Claude 里学习某个章节 | — |
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| 2 | 让我帮你在 `progress.md` 追加一条 | — |
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| 3 | 让我把重点写到 `keynotes/<lesson>.md` | — |
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| 4 | 把错题写到 `mistakes/<date>-<topic>.md` | — |
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| 5 | 提交并推送 | `git add . && git commit -m "..." && git push` |
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## 💡 提示
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- 三类记录**分别面向不同需求**: 进度给"自己回看节奏", 错题给"反复巩固", 笔记给"考前速览"。
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- 让我帮你写时, 直接说"帮我加一条进度" / "这道题加入错题本" / "写一下第3课的重点" 即可。
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- 所有笔记都在 `notes/` 下, 不会污染课程原文。
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# 📌 重点笔记索引
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> 按课程章节组织的核心笔记。每个章节一个文件, 命名: `<lesson编号>-<slug>.md`
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> 例如: `03-perceptron.md`、`07-ConvNets.md`
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## 📚 笔记列表
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| 课程 | 标题 | 文件 |
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|------|------|------|
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| 0 | 环境搭建 | `00-course-setup.md` |
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| 1 | AI 简介 | `01-intro.md` |
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| 2 | 符号 AI | `02-symbolic.md` |
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| 3 | 感知器 | `03-perceptron.md` |
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| 4 | 多层感知器 & 自建框架 | `04-own-framework.md` |
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| 5 | 框架入门 (PyTorch/TF) | `05-frameworks.md` |
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| 6 | CV 入门 / OpenCV | `06-intro-cv.md` |
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| 7 | 卷积神经网络 | `07-ConvNets.md` |
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| 8 | 迁移学习 | `08-transfer-learning.md` |
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| 9 | 自编码器 / VAE | `09-autoencoders.md` |
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| 10 | GAN | `10-GANs.md` |
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| 11 | 目标检测 | `11-object-detection.md` |
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| 12 | 语义分割 / U-Net | `12-segmentation.md` |
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| 13 | 文本表示 | `13-text-rep.md` |
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| 14 | 词嵌入 | `14-embeddings.md` |
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| 15 | 语言建模 | `15-language-modeling.md` |
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| 16 | RNN | `16-RNN.md` |
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| 17 | 生成式 RNN | `17-generative-rnn.md` |
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| 18 | Transformer / BERT | `18-transformers.md` |
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| 19 | NER | `19-NER.md` |
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| 20 | LLM / 提示工程 | `20-LangModels.md` |
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| 21 | 遗传算法 | `21-genetic.md` |
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| 22 | 深度强化学习 | `22-deep-rl.md` |
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| 23 | 多智能体系统 | `23-multiagent.md` |
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| 24 | AI 伦理 | `24-ethics.md` |
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| X1 | 多模态 (CLIP) | `X1-multimodal.md` |
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<!--
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📝 添加新笔记:
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1. 复制本目录下的 `_template.md` 改名为对应的 `<编号>-<slug>.md`
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2. 填入内容
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3. 在上面表格里把状态从 "未开始" 改为 "✅"
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-->
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@ -0,0 +1,26 @@
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# <Lesson 编号> · <章节标题>
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> **状态**: ⬜ 未开始 / 🟡 进行中 / ✅ 已完成
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> **学习日期**: YYYY-MM-DD
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> **课程链接**: `../../translations/zh-CN/lessons/<路径>` 或 `../../lessons/<路径>`
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## 🎯 核心概念 (5 条以内)
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- <一句话讲清楚最重要的概念>
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- ...
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## 🔑 关键公式 / 代码
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<放公式或关键代码片段>
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```
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## ⚠️ 易错点 / 易混点
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- <与其他概念容易混淆的地方>
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- ...
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## 💭 我的理解 (用自己的话)
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<用自己的话复述, 检验是否真的懂了>
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## 🔗 关联
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- 上一节: <链接>
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- 下一节: <链接>
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- 错题: `../mistakes/` (如果有相关)
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# ❌ 错题 & 疑难
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> 这里集中记录学习过程中**答错、理解错、卡住**的地方。
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> 每条独立一个文件, 命名格式: `YYYY-MM-DD-<主题简述>.md`
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## 📋 错题索引
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| 日期 | 主题 | 关联课程 | 状态 | 链接 |
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|------|------|----------|------|------|
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| _暂无_ | — | — | — | — |
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## 🗂 状态说明
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- 🔴 **未理解** — 完全卡住, 等回头重学
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- 🟡 **部分理解** — 大致懂, 细节模糊
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- 🟢 **已解决** — 已经完全搞懂 (解决后请把状态从 🔴/🟡 改为 🟢)
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<!--
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📝 添加新错题:
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1. 复制本目录下的 `_template.md` 改名 `YYYY-MM-DD-<主题>.md`
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2. 填写内容
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3. 在上面表格里加一行
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-->
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@ -0,0 +1,21 @@
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# <错题标题, 简洁描述问题>
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> **状态**: 🔴 未理解 / 🟡 部分理解 / 🟢 已解决
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> **日期**: YYYY-MM-DD
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> **关联课程**: <例如: 03 感知器 / 04 多层感知器>
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## ❓ 我的问题
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<用你自己的话描述: 哪里卡住了、错在哪里、当时怎么想的>
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## 🔍 答案 & 解析
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<Claude 帮你解答的内容, 或你自己查资料后的理解>
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## 💡 关键要点
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- 提炼 1-3 条最容易记错的点
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- <例如: 感知器的 step function 输出只有 0/1, 不能用 sigmoid 替代>
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- ...
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## 🔗 相关
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- 对应课程: `../../translations/zh-CN/lessons/...` 或 `../../lessons/...`
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- 重点笔记: `../keynotes/<lesson>.md` (如果有)
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- 参考资料: <链接>
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# 📈 学习进度
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> 按时间倒序排列 (最新的在上)。每完成一次学习, 在最上方追加一条。
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> 格式: `## YYYY-MM-DD · <主题>` + 4 行核心信息。
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## YYYY-MM-DD · <章节主题, 例如: 03 感知器>
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- **学习时长**: X 小时
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- **学习内容**:
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- [ ] 已读 / 已看完
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- [ ] 已做实验
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- [ ] 已做笔记 (keynotes)
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- **掌握度**: ⭐⭐⭐⭐⭐ (1-5 星, 自我评估)
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- **遗留问题**: <如果有, 指向 mistakes/ 里对应的文件, 没有就写 "无">
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- **下一步**: <下一节要学什么>
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📝 追加新条目时, 把上面这段模板复制到最上方 (在 "---" 分隔线下面) 并填写。
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⚠️ 不要修改或删除已有的历史条目, 它们是你的成长记录。
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Reference in New Issue