你好，我是董董灿，一个主要写AI算法原理与工程实现的作者。
带人入门这件事，我没有走捷径。在《AI视觉算法入门与调优》里，我从像素、卷积一路讲到残差结构、Softmax和全连接；100多讲，每一个算法我都带你从零手写实现一遍，再教你识别模型里真正影响性能的瓶颈在哪里。文本方向同样如此——《Transformer通关秘籍》从编码器-解码器结构讲到GPT、BERT与Decoder-Only的差异，而《从零手写大模型实战》7次课程，包含位置编码、多头注意力、GQA、前馈网络和完整对话流程，全是你自己动手可以复现的代码。
我写东西有一个边界：不堆概念，不给空泛的结论。我只把一条完整链路讲透——从问题背景、算法原理，到代码实现层面的取舍。我希望你学完一个专题后，能亲手敲出模型并理解它为什么会这样工作。
如果你想入门AI视觉，或者想真正搞懂Transformer和大模型内部在做什么，欢迎顺着这三个专栏往下读。我把我踩过的坑、验证过的调试方法都放在里面了，剩下的路，需要你动手走一遍。
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作者董董灿，致力于小伙伴快速入门AI视觉技术。公众号《董董灿是个攻城狮》主理人，多年AI算法开发和调优经验。 本专栏已更新完成，共100+讲原理解析和代码实战，配有代码仓库。 本专栏从传统计算机视觉背景讲起，由浅入深的剖析图像的像素、卷积、池化、残差结构、激活、SoftMax 分类、全连接等算法原理。 并带你从零手写以上所有算法，从零手写模型完成图像识别。最后，对手写的模型进行性能调优。 适合希望入门AI视觉算法、希望提高并学习性能调优的朋友。 你可详查看专栏的置顶文章了解详。 祝你学有所成，收获满满。
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作者董董灿，致力于帮助小伙伴快速入门AI算法，公众号《董董灿是个攻城狮》主理人。 基于Transformer的大模型已经成为AI的顶流，该架构可以处理文本、语音和图像，基于此技术的AI应用也层出不穷。 本专栏将围绕Transformer系统从零讲解背景与算法技术，帮你打通理解该架构的最后一公里。 此外，也会有不少好玩的体验大模型应用的方法。 购买后加我微信 ddcsggcs，祝你学有所成，收获满满。
作者董董灿，致力于小伙伴快速入门AI技术。公众号《董董灿是个攻城狮》主理人，多年AI算法开发和调优经验。 本专栏共 7 次课程，会带你从零开始手写一个大模型，并且讲透一个大模型在运行过程中需要的背景和算法原理。 从零实现的内容包含：大模型的前处理/后处理，多头注意力机制的实现，GQA 的实现，前馈神经网络，大模型的后处理等内容。 非常适合想要入门大模型并且有提高的同学，祝你学有所成，收获满满。 扫描下方二维码后查看置顶文章，有更详细的介绍哦。