我的创作纪念日

机缘

作为一个csdn创作者，我始终坚持我的初心：通过分享自工作的实战项目经验和日常学习记录，踩过很多坑，走过很多弯路，但我坚定不移一直走下去，我希望分享我的经验，帮助其他人解决技术问题，提高他们的技术水平。

创作之初，我主要是通过写一些实战项目中遇到的问题和解决方案来分享我的经验，也学习更多较为前沿技术分享我的经验总结。这些经验分享不仅可以帮助其他开发者在实际项目中快速解决问题，还可以让他们了解到更多的技术细节和实践经验。

而且，令人兴奋地是，随着时间的推移，我逐渐发现，记录自己的学习过程也是一种很好的方式，可以帮助我更好地回顾自己的学习历程，并且也可以让其他人从我的日常学习记录中获取到有关技术方面的知识和启示。

特别，我在创作分享时候，我会认真总结技术细节，力图给读者更多有价值信息，同时，我也作为一个从中受益的人，我认为通过文章进行技术交流是非常重要的，这不仅可以扩展自己的技术视野，更可以帮助其他人解决实际问题，同时也可以让我们共同进步。我必定会坚定初心，成长自己，也为他人提供有用的技术知识和帮助。

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收获

作为一名创作者，我始终坚持着初心和目标，不断学习，力求在创作的每篇文章都是有意义的，每篇文章都有收获。

截止到今天，我认真在CSDN博客创作大约1年的时间，我差不多有600个粉丝，总阅读量已经超过了3万，我创作了CUDA教程专栏，前后大约花了我几个月时间，从代码编写到文章完稿，也都呈现了我的努力与付出，我涉猎较广，我有NLP相关专栏、有ros相关内容、有目标检测、分割、分类与追踪内容、也有涉及3D检测与标定相关内容。尽管，我有很多还未发表成博客文章，但我已分享文章还是得到大家阅读与点赞，这让我非常感动和激励，因为这意味着我的付出得到了认可，我的内容受到了广大读者的欢迎和喜爱。这也让我更加坚定地继续写作和分享，为更多人提供有价值的技术知识和经验。

当然了，除了数字上的成果外，我的创作还让我结识了很多志同道合的领域同行。他们来自不同的领域和职业，在技术方面有着非常深入的研究和实践经验。通过与他们的交流和互动，我不仅学到了更多有用的知识和技能，也拓展了自己的视野和思路。这些同行们也给了我很多建议和支持，帮助我更好地成长和进步。

这期间最让人开心的莫过于，在创作过程中，我还收获了很多正向的反馈，如赞、评论和阅读量等。这些反馈让我感受到了读者对我的认可和喜爱，也让我更有动力和信心继续创作。此外，我也通过阅读其他人的博客和文章，学到了很多新知识和技能，这对我的职业发展和个人成长都非常有帮助。

我相信，只要一直秉持初心，坚持不懈地创作和分享，就一定能够迎来更大的成果和收获，我也将会在博客不断发表自己文章，与更多人共同远航。

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日常

我是一名AI岗位职业者，AI有很多东西需要我不断学习，我也很享受分享个人内容，不管是对于我来说还是对于他人，创作已经成为了生活中非常重要的一部分。每天的工作都需要投入很高的精力和时间，但无论是在工作还是学习，我始终保持对技术领域的热情和兴趣。

日常中，我喜欢学习与动漫，而创作扮演着重要的角色。我通过写作，更好地总结和归纳自己工作和学习的内容，并将自己的经验和知识分享给其他人，共同受益。

然而，精力总归是有限的，却需要平衡创造、工作、学习、生活内容，而抽出时间创造也是一个非常大的挑战。但我因为心中理想与分享乐趣，我通常会规划自己的时间，并且按照优先级和紧急程度来处理不同的任务。同时，我也会抽出一些时间专门用于自己的创作和学习，这样可以让自己更好地保持状态和提高效率。

不管怎么说只要热爱就坚持，创作与我的工作和学习密切相关，它帮助我更好地总结和归纳自己的经验和知识，也让我更好地与其他人交流和学习。在有限的精力下，平衡三者是一个非常大的挑战，但是只要合理安排时间和任务，就能够做到。

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成就

作为一名程序员和技术博主，我在创作的过程中写出了精彩文章与代码。我将带领大家一起欣赏：

①、CUDA底层编码
第一章 指针篇–>点击这里
第二章 CUDA原理篇–>点击这里
第三章 CUDA编译器环境配置篇–>点击这里
第四章 kernel函数基础篇–>点击这里
第五章 kernel索引(index)篇–>点击这里
第六章 kenel矩阵计算实战篇–>点击这里-上篇–点击这里-下篇

第七章 kenel实战强化篇–>点击这里
第八章 CUDA内存应用与性能优化篇–>点击这里-上篇–点击这里-中篇–点击这里-下篇
第九章 CUDA原子(atomic)实战篇–>点击这里
第十章 CUDA流(stream)实战篇–>点击这里
第十一章 CUDA的NMS算子实战篇–>点击这里-上篇–点击这里-下篇
第十二章 YOLO的部署实战篇–>点击这里-上篇–点击这里-下篇

第十三章 基于CUDA的YOLO部署实战篇–>点击这里

②、目标检测
我已detr代码为列，该代码已被修改和提炼，可直接接到任意backbone后面，解码decode与loss计算，如下内容：

③、大模型
最近，我也是在研究大模型，我已整理SAM、ram模型，也看过blip、lava、llama、cogvlm等模型，特别是多模态模型，而我正在研究多模态大模型，在这也已多模态CLIP模型为例。

当然，我也有很多还未说明和提及的成就，但我想说，我在csdn中分享我的文章，既能加深个人理解也能帮助他人更好成长，是一件较为快乐的事情。

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憧憬

分享既可监督自己学习也可享受帮助他人的快乐，我更加坚定自己目标和方向，发挥自己优势和潜力，与众多爱好者共同成长，实现彼此价值。

我创作规划是继续坚持写作和分享，在技术领域和生活中总结自己的经验和思考，通过创作和分享，让自己的思路更加清晰和深入，也让自己更好地成长和进步，更让更多读者能快速吸收我的成果前行。

我相信只要一直保持初心和梦想，坚持不懈地努力和奋斗，就一定能够实现自己的人生价值和梦想。

Tips

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