# 学习笔记

成体系的专题读物，按篇独立维护，不按日期，适合顺着顺序读完。

| 专题 | 内容 | 篇数 |
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| [AI模型学习](AI模型学习/README.md) | 机器学习系统教程：导论与建模流程 → 回归 → 树与集成 → SVM/KNN/NB → 聚类降维 → 深度学习 → 评估调参与端到端实战 | 7 |
| [语种学习](语种学习/README.md) | 英语分级（初级/中级/高级），每级 1—3 个月计划 + 84 篇每日文档；高级另有按日期归档的每日学习 | 84 × 3 |
| [数据分析](数据分析/README.md) | 从入门到行业实战：工作流、取数清洗、指标体系、诊断归因、AB 实验、预测建模、工具与行业案例 | 12 |
| [信贷行业知识](信贷行业知识/README.md) | 信贷体系化读物：行业全景、产品、商业模式、运营流程、风控、监管、财务、科技、趋势与学习路径 | 14 |
| [技术专栏](技术专栏/README.md) | 面向高级/专家程序员，按文章类型分三类：认知与判断（能力模型与分水岭）· 系统设计（架构取舍、容量与性能、分布式一致性）· 工程与稳定（稳定性与故障复盘、工程质量与重构） | 6 |
| [管理专栏](管理专栏/README.md) | 面向技术管理者：角色转变、目标与计划、资源调配与优先级、解决问题的方法、向上管理与跨部门、团队与人才 | 6 |
| [开发者AI全能力提升指南](开发者AI全能力提升指南.md) | 单篇长文：开发者用 AI 的能力地图（技术、学习、思维、表达、数据、管理、职业、创造） | 1 |

每个专题目录下都有自己的 `README.md`，内含目录、学习顺序与练习建议。