学习地图

这是博客的内容导航，也是我的长期学习路线。每一个主题都会从概念、工具走向实验与项目。

01 · 编程与工程基础

Python → Linux → Git → 数据处理 → 可复现实验

目标是把想法变成结构清晰、可以重复运行的代码。

02 · 通信系统

概率统计 → 信号与系统 → 数字通信 → 无线信道 → 低空网络

关注信息如何在噪声、干扰和动态环境中可靠传递。

03 · 深度强化学习

机器学习基础 → PyTorch → MDP → DQN / PPO → 通信资源优化

不只记录算法公式，也记录奖励设计、训练曲线、失败实验和结果分析。

04 · 阶段性输出

• 一篇可独立阅读的概念笔记。
• 一个可运行的代码示例。
• 一次包含环境、参数与结果的实验复盘。
• 一份面向未来自己的学习总结。

这张地图会随着学习持续更新，它不是课程表，而是已经走过的路。