一份深度学习教程：深度学习笔记
地址：github.com/jshn9515/deep-learning-notes/
在线阅读：jshn9515.github.io/deep-learning-notes/zh/index.html

“关于怎么学深度学习，我困扰了很久。

《动手学深度学习》是很好的入门书，但更新速度已经有些跟不上这个领域的发展。Transformer 之后，CLIP、Diffusion、vLLM 等等内容越来越多，网上资料虽然丰富，却很零散，今天看 Attention，明天学 LoRA，后天又去读扩散模型，最后留下的往往只是碎片，很难真正串成体系。

所以我想，干脆把自己学过的内容系统地整理下来。从最基础的 PyTorch，到 Attention、Transformer，再到 GAN、CLIP、Stable Diffusion、SAM3，我会尽量把每个主题的核心思想、公式推导、代码实现和常见问题都写清楚。这个仓库就是这份笔记的公开版。如果你也在自学深度学习，希望它能给你一些帮助。”

内容主要包括：
PyTorch 核心与工程实践
注意力机制与 Transformer 系列模型
生成模型，如 GAN、VAE、Diffusion
多模态模型，如 CLIP 等
Hugging Face 生态与实际应用
从数据处理到训练、推理、部署的实践笔记

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