证明
反复书写定义、推导和证明，直到每一步都经得起追问。
选择入口
同一段旅程，四个清楚的入口。
技术学习、共同讨论、个人随笔和关于我的介绍各自独立，也会在这里彼此照应。
当前路线
从基础走向研究，也让尚未完成的部分保持可见。
WH Learning 记录的，是从“想做 AI 研究”走到“能够认真完成研究”之间那段真实距离。
学习如何向前
构建
从原理出发实现想法，加入测试，并保留可复现的结果。
阅读
围绕问题、方法、证据与局限，重新理解每一篇论文。
反思
把失败和观点改变留在记录里，而不是从故事中删掉。
漫长路线
用几年构建，每一段都留下清晰证据。
01
2026 / 01
建立基础
微积分、线性代数、Python 与数学写作。
02
02
核心体系
概率论、优化、数据结构与机器学习基础。
03
03
研究实践
论文复现、开源工作与科研合作。
04
04
形成方向
独立问题、毕业论文与研究生阶段准备。
最新发车记录
来自行进途中的学习笔记。
记录数学、代码、论文、实验，以及那些仍然没有解决的问题。
September 13, 2026
从 Python 条件分支到 s×n 矩阵
复习 f-string、条件分支、pass 与嵌套语句，同时开始接触 n 元线性方程组和矩阵表示。
September 11, 2026
戴德金分界数唯一性与 Python 取模
卡在戴德金连续性公理的分界数证明里，也重新记清 Python 中取模、相等与不等于的写法。
来自随笔
September 9, 2026
随意度春秋
有些东西是拿来过的，有些东西是拿来想的。日子要认真过，也别因此停止想象。
阅读随笔下一站
关注过程，而不只是终点。
从第零天开始，或者了解这份公开记录为什么存在。