山花落尽，我心犹青

本文深入探讨了卷积神经网络（CNN）的起源与核心思想，解释了为何全连接层在处理图像数据时效率低下，并详细阐述了平移不变性与局部性两大原则如何引导出卷积层的数学定义，最终构建出强大的CNN架构。

一次服务器迁移后，老域名访问被拒绝的诡异排查之旅，揭示了HSTS机制与浏览器“记忆”的深刻影响。

深入解析PyTorch中的延后初始化机制，理解LazyLinear如何动态推断网络参数维度，简化模型构建流程。

深入探讨PyTorch中神经网络参数的访问、初始化、绑定与复用等核心管理技巧，为高效模型训练与调试打下坚实基础。

深入探讨深度学习中的基本构建单元——块（Block），解析其设计思想、在PyTorch中的实现方式，以及如何通过组合块来构建复杂的神经网络模型。

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探讨机器学习模型在部署后可能面临的三种主要分布偏移：协变量偏移、标签偏移与概念偏移，并分析其成因、影响与应对策略。