Day71_0128
专注时间：目标是：5h30~6h。实际：274min。1.调整学习路线；2.调整算法学习方法；3.重视工程能力。
每日任务：饭后的休息（25min），学习间歇的休息（15min）都用手表计时器来监督
{step1}40min=二刷1道力扣hot100+昨天的题再做一遍(如果是hard，只做一道就好，完成情况及时长：二刷昨日题目：0min，今日题目：69+18min)；【学习资源：PyTorch官方文档：https://docs.pytorch.ac.cn/tutorials/beginner/basics/intro.html】1.5h=PyTorch工程实操(完成情况及时长：0。把第二个pytorch网页的“局部禁用梯度计算”看懂，就去看第一个pytorch网页)；{step4}1h=周志华机器学习(完成情况及时长：0min)；{setp3}1.5h+(claude的《RL4LLM》+《Claude Opus 4.5深度思考RLHF学习路径》学习路径，时长：min)；{step2，计网考纲复习+模式识别复习}3h=计算机网络考纲题目背诵]（完成情况及时长：）；
学完机器学习，然后是深度学习。学完PyTorch，之后是Transformer与大模型架构（见Gemini3pro生成的阶段2）。学快一点。准备一个GitHub Repo把所有手撕过的算法整理进去，这会是最好的复习资料。
必须熟记的API、最简洁的GPT实现、带注释的Transformer实现、推荐系统模型库（包含主流模型实现）还有“Let's build GPT”系列学习视频见Claude的第20页。冰哥听讲座，老师说：GPT是最好的老师，不需要其他家教，清华学生智商120，GPT有140。多用大模型来帮助学习。
学习内容：如上
总结与心得：玩了很久也在床上睡了很久，不想复习，得调整一下心态。
《51.N皇后》
class Solution(object): def is_valid(self,chessBoard,row,col): for i in range(row): if chessBoard[i][col] == 'Q': return False i,j = row-1,col-1 while i>=0 and j>=0: if chessBoard[i][j]=='Q': return False i-=1 j-=1 i,j = row-1,col+1 while i>=0 and j<len(chessBoard): if chessBoard[i][j] == 'Q': return False i-=1 j+=1 return True def solveNQueens(self, n): """ :type n: int :rtype: List[List[str]] """ chessBoard = [['.' for _ in range(n)] for _ in range(n)] self.ans = [] def backtracking(row): if row == n: #将ans里的每个一维list里的每一个字符合并字符串，注意要把他们框起来 #自己实现join()函数 #cur_res = [''.join(r) for r in chessBoard] cur_res = [] for r in chessBoard: row_str = "" for c in r: row_str+=c cur_res.append(row_str) self.ans.append(cur_res) return for col in range(n): if self.is_valid(chessBoard,row,col): chessBoard[row][col] = 'Q' backtracking(row+1) chessBoard[row][col] = '.' backtracking(0) return self.ansclass Solution(object): def is_valid(self,chessBoard,row,col): for i in range(row): if chessBoard[i][col] == 'Q': return False i,j = row-1,col-1 while i>=0 and j>=0: if chessBoard[i][j]=='Q': return False i-=1 j-=1 i,j = row-1,col+1 while i>=0 and j<len(chessBoard): if chessBoard[i][j] == 'Q': return False i-=1 j+=1 return True def solveNQueens(self, n): """ :type n: int :rtype: List[List[str]] """ chessBoard = [['.' for _ in range(n)] for _ in range(n)] self.ans = [] def backtracking(row): if row == n: #将ans里的每个一维list里的每一个字符合并字符串，注意要把他们框起来 cur_res = [''.join(r) for r in chessBoard] self.ans.append(cur_res) return for col in range(n): if self.is_valid(chessBoard,row,col): chessBoard[row][col] = 'Q' backtracking(row+1) chessBoard[row][col] = '.' backtracking(0) return self.ans
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