There are the overall of paper with code for CV / AIGC / LLM / VLM.
https://github.com/Gojay001/DeepLearning-Paper-with-Code.
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源码实现-Normalization
本文整理 BatchNorm / LayerNorm / RMSNorm 的作用与差异，并给出与 PyTorch 思路一致的简化实现（dummy），便于对照官方源码阅读。
源码实现-MobileNet
本文整理 MobileNetV1 / V2 （Depthwise Separable、Inverted Residual）中与标准卷积的差异，并给出与常见实现思路一致的 PyTorch 极简模块，便于对照
timm等源码阅读。
Python-random汇总
本文主要对 python 常用的几个
random 模块进行简单的对比分析，并对常用的函数及其参数进行总结。包括python-random, numpy-random, pytorch-random。
