Day67_0124
专注时间：目标是：5h30~6h。实际：5h17min
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：4min，今日题目：21+20min)；【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：中午饭后、下午饭后都浪费时间去刷抖音了，晚上洗澡回来看游戏直播看了50分钟，其实发现抖音的内容越来越无聊，多阅读吧，能戒掉浮躁，进入学习的心流状态。计网和模式识别都多了很多复习任务，这几天估计只能复习了。舍友要睡觉了，不然还能再学15分钟。今后控制好饭后、洗澡后娱乐时间，用倒计时s。
《39.组合总和》
class Solution(object): def combinationSum(self, candidates, target): """ :type candidates: List[int] :type target: int :rtype: List[List[int]] """ #range(startIndex,len(candidates) #在可以重复选自己的前提下，还怎么自然过渡到下一层递归？ #看了自己之前的提交记录，有以下技巧： #1.target-candidate[i]传递 #2.for i in range(startIndex,len(candidates)): #if target-candidates[i]<0: #break #这样就能解决“在可以重复选自己的前提下，还怎么自然过渡到下一层递归？” #3.需要对candidates数组排序 上面的语法才能work #可能这些技巧很难一下子就想出来，还是需要先动手写基本的代码框架，在那上面改吧，加油多点耐心 self.ans = [] self.path = [] def backtrack(candidates,startIndex,target): if target == 0: self.ans.append(self.path[:]) return for i in range(startIndex,len(candidates)): if target-candidates[i]<0: break self.path.append(candidates[i]) backtrack(candidates,i,target-candidates[i]) self.path.pop() candidates.sort() backtrack(candidates,0,target) return self.ans
