圆圆的算法笔记知识库使用指南

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圆圆的算法笔记知识星球已经运营2年多了，有 1000+ 粉丝加入学习。通过这2年多的内容积累，已经形成了一个包含 800+ 干活内容的充实知识库。

但是，最近一些星球同学和想加入星球的同学反馈，星球里的资料太多，不知道从哪看起。也有一些同学提出的问题，在之前星球里已经更新过，但是星球资料太多不容易查找。因此，这篇文章就给大家介绍一下星球知识库的各类资料，帮助星球同学和后续想加入星球的同学了解应该如何使用星球。

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星球知识库主要分为以下5个板块：

前沿论文解读 ：从相关领域筛选高质量最新前沿论文，进行论文详细解读，下图为部分专栏内容；

方向性工作梳理 ：针对某一方向的研究工作进行的业内工作系统性整理，例如频域建模在时间序列中的应用、多尺度建模在时间序列中的应用、2024时间序列工作总结专题等，不分内容如下图；

代码解析&项目实战 ：解读SOTA模型、开源项目代码，手把手教你复现业内前沿工作模型，部分内容如下图；

新人教程 ：针对基础比较薄弱的同学，提供机器学习、深度学习基础的介绍，以及基础Tensorflow、Pytorch代码开发的教程；

系统课程 ：针对某个领域的一系列全面、深入的课程介绍，部分系统性课程如下图；

问答 ：针对星球用户提出的问题进行回答，全体星球成员共享。

星球知识库涉及时间序列、多模态、大模型、搜推广、深度学习基础等多个领域，目前时间序列领域内容占主导，后续会逐渐完善多模态、大模型、搜推广等领域的知识。具体来说，主要包括以下资料：

时间序列 ：涉及时间序列预测、时间序列分类、时间序列异常检测、大模型时间序列、时间序列填充、时间序列生成等各类时间序列领域的资料；

多模态&大模型 ：涉及大语言模型、多模态大模型、视频和图像理解、生成式大模型等，如Sora底层原来解析等专题资料；

搜推广 ：涉及CTR预估、CVR预估、序列建模等推荐场景常用的深度学习模型优化技术；

深度学习基础 ：包括图学习、表示学习、迁移学习等一系列深度学习的基础研究领域。

对于基础薄弱的新人同学 ：先看新人教程专栏中的基础模型代码、深度学习和机器学习基础资料，然后看专题课程（如时间序列专题课程）；

对于想学习代码的同学 ：重点看代码解析&项目实战专栏中的SOTA模型代码解析，以及优秀开源项目的介绍；

对于想跟进业内最新工作的同学 ：每周会更新多篇业内前沿工作，持续关注星球更新即可；

对于想研究某个方向工作的同学 ：在星球搜索关键字，即可查找对应的总结类文章，如想看频域信息在时间序列中有哪些应用，星球搜索【频域】即可，查看相关总结类文章。

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