[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-harvard-edge--cs249r_book":3,"tool-harvard-edge--cs249r_book":64},[4,17,27,35,43,56],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":16},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,3,"2026-04-05T11:01:52",[13,14,15],"开发框架","图像","Agent","ready",{"id":18,"name":19,"github_repo":20,"description_zh":21,"stars":22,"difficulty_score":23,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":16},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",138956,2,"2026-04-05T11:33:21",[13,15,26],"语言模型",{"id":28,"name":29,"github_repo":30,"description_zh":31,"stars":32,"difficulty_score":23,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":16},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",107662,"2026-04-03T11:11:01",[13,14,15],{"id":36,"name":37,"github_repo":38,"description_zh":39,"stars":40,"difficulty_score":23,"last_commit_at":41,"category_tags":42,"status":16},3704,"NextChat","ChatGPTNextWeb\u002FNextChat","NextChat 是一款轻量且极速的 AI 助手，旨在为用户提供流畅、跨平台的大模型交互体验。它完美解决了用户在多设备间切换时难以保持对话连续性，以及面对众多 AI 模型不知如何统一管理的痛点。无论是日常办公、学习辅助还是创意激发，NextChat 都能让用户随时随地通过网页、iOS、Android、Windows、MacOS 或 Linux 端无缝接入智能服务。\n\n这款工具非常适合普通用户、学生、职场人士以及需要私有化部署的企业团队使用。对于开发者而言，它也提供了便捷的自托管方案，支持一键部署到 Vercel 或 Zeabur 等平台。\n\nNextChat 的核心亮点在于其广泛的模型兼容性，原生支持 Claude、DeepSeek、GPT-4 及 Gemini Pro 等主流大模型，让用户在一个界面即可自由切换不同 AI 能力。此外，它还率先支持 MCP（Model Context Protocol）协议，增强了上下文处理能力。针对企业用户，NextChat 提供专业版解决方案，具备品牌定制、细粒度权限控制、内部知识库整合及安全审计等功能，满足公司对数据隐私和个性化管理的高标准要求。",87618,"2026-04-05T07:20:52",[13,26],{"id":44,"name":45,"github_repo":46,"description_zh":47,"stars":48,"difficulty_score":23,"last_commit_at":49,"category_tags":50,"status":16},2268,"ML-For-Beginners","microsoft\u002FML-For-Beginners","ML-For-Beginners 是由微软推出的一套系统化机器学习入门课程，旨在帮助零基础用户轻松掌握经典机器学习知识。这套课程将学习路径规划为 12 周，包含 26 节精炼课程和 52 道配套测验，内容涵盖从基础概念到实际应用的完整流程，有效解决了初学者面对庞大知识体系时无从下手、缺乏结构化指导的痛点。\n\n无论是希望转型的开发者、需要补充算法背景的研究人员，还是对人工智能充满好奇的普通爱好者，都能从中受益。课程不仅提供了清晰的理论讲解，还强调动手实践，让用户在循序渐进中建立扎实的技能基础。其独特的亮点在于强大的多语言支持，通过自动化机制提供了包括简体中文在内的 50 多种语言版本，极大地降低了全球不同背景用户的学习门槛。此外，项目采用开源协作模式，社区活跃且内容持续更新，确保学习者能获取前沿且准确的技术资讯。如果你正寻找一条清晰、友好且专业的机器学习入门之路，ML-For-Beginners 将是理想的起点。",84991,"2026-04-05T10:45:23",[14,51,52,53,15,54,26,13,55],"数据工具","视频","插件","其他","音频",{"id":57,"name":58,"github_repo":59,"description_zh":60,"stars":61,"difficulty_score":10,"last_commit_at":62,"category_tags":63,"status":16},3128,"ragflow","infiniflow\u002Fragflow","RAGFlow 是一款领先的开源检索增强生成（RAG）引擎，旨在为大语言模型构建更精准、可靠的上下文层。它巧妙地将前沿的 RAG 技术与智能体（Agent）能力相结合，不仅支持从各类文档中高效提取知识，还能让模型基于这些知识进行逻辑推理和任务执行。\n\n在大模型应用中，幻觉问题和知识滞后是常见痛点。RAGFlow 通过深度解析复杂文档结构（如表格、图表及混合排版），显著提升了信息检索的准确度，从而有效减少模型“胡编乱造”的现象，确保回答既有据可依又具备时效性。其内置的智能体机制更进一步，使系统不仅能回答问题，还能自主规划步骤解决复杂问题。\n\n这款工具特别适合开发者、企业技术团队以及 AI 研究人员使用。无论是希望快速搭建私有知识库问答系统，还是致力于探索大模型在垂直领域落地的创新者，都能从中受益。RAGFlow 提供了可视化的工作流编排界面和灵活的 API 接口，既降低了非算法背景用户的上手门槛，也满足了专业开发者对系统深度定制的需求。作为基于 Apache 2.0 协议开源的项目，它正成为连接通用大模型与行业专有知识之间的重要桥梁。",77062,"2026-04-04T04:44:48",[15,14,13,26,54],{"id":65,"github_repo":66,"name":67,"description_en":68,"description_zh":69,"ai_summary_zh":69,"readme_en":70,"readme_zh":71,"quickstart_zh":72,"use_case_zh":73,"hero_image_url":74,"owner_login":75,"owner_name":76,"owner_avatar_url":77,"owner_bio":78,"owner_company":79,"owner_location":79,"owner_email":79,"owner_twitter":79,"owner_website":80,"owner_url":81,"languages":82,"stars":122,"forks":123,"last_commit_at":124,"license":125,"difficulty_score":23,"env_os":126,"env_gpu":127,"env_ram":126,"env_deps":128,"category_tags":131,"github_topics":132,"view_count":23,"oss_zip_url":79,"oss_zip_packed_at":79,"status":16,"created_at":145,"updated_at":146,"faqs":147,"releases":177},3212,"harvard-edge\u002Fcs249r_book","cs249r_book","Machine Learning Systems","cs249r_book 是一本由哈佛大学边缘计算实验室开源的机器学习系统教材，全称为《人工智能系统工程的原则与实践》。它旨在解决当前行业“急于构建 AI 系统，却缺乏严谨工程化方法”的核心痛点，填补了算法理论与实际落地之间的鸿沟。\n\n该项目不仅提供系统的理论知识，更强调动手实践。其独特亮点在于配套了完整的工程生态：包括从零实现的深度学习框架 TinyTorch、用于系统模拟的 MLSys·im 工具、基于 Arduino 的硬件实验套件（Kits）以及丰富的 Jupyter 实验课程。这些内容均经过自动化流程严格验证，确保代码与理论同步更新。此外，项目还涵盖了面向从业者的 StaffML 面试指南和教学幻灯片，形成了一个闭环的学习体系。\n\ncs249r_book 非常适合希望深入理解 AI 底层架构的开发者、计算机专业的学生、科研人员以及从事 AI 基础设施建设的工程师使用。无论你是想掌握如何高效部署模型，还是希望从系统工程角度重新审视 AI 开发，这套资源都能提供从原理到实战的全面指导，帮助你将 AI 创意转化为稳定可靠的工程系统。","# Machine Learning Systems\n*Principles and Practices of Engineering Artificially Intelligent Systems*\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"README.md\">English\u003C\u002Fa> •\n  \u003Ca href=\"README\u002FREADME_zh.md\">中文\u003C\u002Fa> •\n  \u003Ca href=\"README\u002FREADME_ja.md\">日本語\u003C\u002Fa> •\n  \u003Ca href=\"README\u002FREADME_ko.md\">한국어\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n\u003C!-- Build Status -->\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Ca 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src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FCite-IEEE%202024-blue?logo=ieee\" alt=\"Cite\">\u003C\u002Fa>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fopencollective.com\u002Fmlsysbook\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FFund%20Us-Open%20Collective-blue.svg?logo=open-collective\" alt=\"Fund Us\">\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cb>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fmlsysbook.ai\">📘 Textbook (current edition)\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fb> •\n  \u003Cb>📙 Vol I + Vol II \u003Ci>(Summer 2026)\u003C\u002Fi>\u003C\u002Fb> •\n  \u003Cb>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fmlsysbook.ai\u002Ftinytorch\u002F\">🔥 TinyTorch\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fb> •\n  \u003Cb>\u003Ca href=\"mlsysim\u002FREADME.md\">🔮 MLSys·im \u003Ci>(dev)\u003C\u002Fi>\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fb> •\n  \u003Cb>\u003Ca href=\"interviews\u002FREADME.md\">💼 StaffML \u003Ci>(dev)\u003C\u002Fi>\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fb> •\n  \u003Cb>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fmlsysbook.org\">🌐 Ecosystem\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fb>\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp align=\"center\">📚 \u003Cb>Hardcopy edition coming 2026 with MIT Press.\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fp>\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n---\n\n## Mission\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Cblockquote>\n    \u003Cb>The world is rushing to build AI systems. It is not engineering them.\u003C\u002Fb>\n  \u003C\u002Fblockquote>\n\u003C\u002Fdiv>\n\nThat gap is what we mean by AI engineering.\n\n**AI engineering is the discipline of building efficient, reliable, safe, and robust intelligent systems that operate in the real world, not just models in isolation.** Our mission is to establish AI engineering as a foundational discipline alongside software engineering and computer engineering, by teaching how to design, build, and evaluate end-to-end intelligent systems.\n\n**Our goal:** Help **100,000 learners** master ML Systems this year, and reach **1 million by 2030**.\n\n---\n\n## Why One Repository\n\nI designed this as a single integrated curriculum, not a collection of independent projects. The textbook teaches the theory. TinyTorch makes you *build* the internals. The hardware kits force you to confront *real* constraints. The simulator lets you reason about infrastructure you can't afford to rent. Each piece exists because I found that students who only read don't internalize, and students who only code don't generalize.\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Cblockquote>\n    \u003Cb>The repository is the curriculum.\u003C\u002Fb>\n  \u003C\u002Fblockquote>\n\u003C\u002Fdiv>\n\nA growing community of contributors helps improve every part of it: fixing errors, sharpening explanations, testing on new hardware. Their work makes this better for everyone, and I'm grateful for every pull request.\n\n---\n\n## The Curriculum\n\nEvery component connects. The textbook gives you the mental models. The labs let you reason through trade-offs interactively, powered by MLSys·im — a modeling engine for infrastructure you can't physically access, and a standalone tool in its own right. TinyTorch makes you build the machinery yourself. The hardware kits put you face-to-face with real deployment constraints. StaffML tests whether you actually understand it. And the instructor hub, slides, and newsletter give educators everything they need to bring this into a classroom.\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"README\u002Fcurriculum-map.svg?v=4\" alt=\"Curriculum map showing how the textbook, labs, TinyTorch, hardware kits, MLSys im, and StaffML connect\" width=\"760\">\n\u003C\u002Fp>\n\n### For Students\n\n\u003Ctable>\n  \u003Cthead>\n    \u003Ctr>\n      \u003Cth width=\"5%\">\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth width=\"15%\">Component\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth width=\"50%\">Role in the Curriculum\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth width=\"30%\">Link\u003C\u002Fth>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Fthead>\n  \u003Ctbody>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd align=\"center\">📖\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Cb>Textbook\u003C\u002Fb>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Two-volume MIT Press textbook. The theory, the mental models, and the quantitative reasoning that everything else builds on.\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fmlsysbook.ai\">Current edition\u003C\u002Fa> · Vol I + II \u003Ci>(Summer 2026)\u003C\u002Fi>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd align=\"center\">🔬\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Cb>Labs\u003C\u002Fb>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Interactive Marimo notebooks where you explore trade-offs from the textbook: change a parameter, see what breaks, build intuition. Powered by MLSys·im under the hood.\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Ca href=\"labs\u002FREADME.md\">Read more\u003C\u002Fa> \u003Ci>(dev)\u003C\u002Fi>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd align=\"center\">🔥\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Cb>Tiny🔥Torch\u003C\u002Fb>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Build your own ML framework from scratch across 20 progressive modules. You don't understand a system until you've built one.\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fmlsysbook.ai\u002Ftinytorch\u002F\">Get started\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd align=\"center\">🛠️\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Cb>Hardware Kits\u003C\u002Fb>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Deploy ML to Arduino, Raspberry Pi, and Jetson. Real memory limits, real power budgets, real latency.\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fmlsysbook.ai\u002Fkits\">Browse labs\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd align=\"center\">🔮\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Cb>MLSys·im\u003C\u002Fb>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Calculate memory bottlenecks, network saturation, and scheduling limits at infrastructure scales you can't physically access.\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Ca href=\"mlsysim\u002FREADME.md\">Read more\u003C\u002Fa> \u003Ci>(dev)\u003C\u002Fi>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd align=\"center\">💼\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Cb>StaffML\u003C\u002Fb>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Physics-grounded interview questions for ML systems roles. Vault, practice drills, mock interviews, and progress tracking.\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Ca href=\"interviews\u002Fstaffml\u002F\">Coming soon\u003C\u002Fa> \u003Ci>(dev)\u003C\u002Fi>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Ftbody>\n\u003C\u002Ftable>\n\n### For Educators\n\n\u003Ctable>\n  \u003Cthead>\n    \u003Ctr>\n      \u003Cth width=\"5%\">\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth width=\"15%\">Component\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth width=\"50%\">What It Provides\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth width=\"30%\">Link\u003C\u002Fth>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Fthead>\n  \u003Ctbody>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd align=\"center\">🎓\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Cb>Instructor Hub\u003C\u002Fb>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>The AI Engineering Blueprint: two 12-week syllabi, pedagogy guide, assessment rubrics, and a TA handbook.\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Ca href=\"instructors\u002Findex.qmd\">View hub\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd align=\"center\">🎬\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Cb>Lecture Slides\u003C\u002Fb>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Beamer slide decks for every chapter, with four theme variants. Drop into your course and teach.\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Ca href=\"slides\u002FREADME.md\">Browse decks\u003C\u002Fa> \u003Ci>(dev)\u003C\u002Fi>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd align=\"center\">📬\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Cb>Newsletter\u003C\u002Fb>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Updates on the curriculum, new chapters, and what the community is building.\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fbuttondown.email\u002Fmlsysbook\">Subscribe\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Ftbody>\n\u003C\u002Ftable>\n\n---\n\n## What You Will Learn\n\nThis textbook teaches you to think at the intersection of machine learning and systems engineering. Each chapter bridges algorithmic concepts with the infrastructure that makes them work in practice.\n\n\u003Ctable>\n  \u003Cthead>\n    \u003Ctr>\n      \u003Cth width=\"45%\">You know...\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth width=\"10%\" align=\"center\">\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth width=\"45%\">You will learn...\u003C\u002Fth>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Fthead>\n  \u003Ctbody>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>How to train a model\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\">→\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Cb>How training scales across GPU clusters\u003C\u002Fb>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>That quantization shrinks models\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\">→\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Cb>How INT8 math maps to silicon\u003C\u002Fb>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>What a transformer is\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\">→\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Cb>Why KV-cache dominates memory at inference\u003C\u002Fb>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>Models run on GPUs\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\">→\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Cb>How schedulers balance latency vs throughput\u003C\u002Fb>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>Edge devices have limits\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\">→\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Cb>How to co-design models and hardware\u003C\u002Fb>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Ftbody>\n\u003C\u002Ftable>\n\n### Book Structure\n\nThe textbook follows the Hennessy & Patterson pedagogical model across two volumes:\n\n\u003Ctable>\n  \u003Cthead>\n    \u003Ctr>\n      \u003Cth width=\"5%\">\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth width=\"15%\">Volume\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth width=\"25%\">Theme\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth width=\"55%\">Scope\u003C\u002Fth>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Fthead>\n  \u003Ctbody>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd align=\"center\">📗\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Cb>Volume I\u003C\u002Fb>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Build, Optimize, Deploy\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Single-machine ML systems (1–8 GPUs). Foundations, optimization, and deployment on one node.\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd align=\"center\">📘\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Cb>Volume II\u003C\u002Fb>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Scale, Distribute, Govern\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Distributed systems at production scale. Multi-machine infrastructure, fault tolerance, and governance.\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Ftbody>\n\u003C\u002Ftable>\n\n---\n\n## Quick Start\n\n\u003Ctable>\n  \u003Ctbody>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd width=\"7%\" align=\"center\">\u003Ch3>①\u003C\u002Fh3>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd width=\"93%\">\u003Cb>Read the textbook.\u003C\u002Fb> Start with the \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fmlsysbook.ai\">current edition\u003C\u002Fa>. It's the foundation for everything else.\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd align=\"center\">\u003Ch3>②\u003C\u002Fh3>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Cb>Pick a hands-on path.\u003C\u002Fb> \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fmlsysbook.ai\u002Ftinytorch\u002F\">Build a framework\u003C\u002Fa> (TinyTorch), \u003Ca href=\"labs\u002FREADME.md\">explore trade-offs\u003C\u002Fa> (Labs), or \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fmlsysbook.ai\u002Fkits\">deploy to real hardware\u003C\u002Fa> (Kits).\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd align=\"center\">\u003Ch3>③\u003C\u002Fh3>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Cb>Test yourself.\u003C\u002Fb> Drill \u003Ca href=\"interviews\u002FREADME.md\">StaffML\u003C\u002Fa>: physics-grounded systems design questions across cloud, edge, mobile, and TinyML.\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd align=\"center\">\u003Ch3>④\u003C\u002Fh3>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Cb>Teach it.\u003C\u002Fb> Adopt the curriculum with the \u003Ca href=\"instructors\u002Findex.qmd\">AI Engineering Blueprint\u003C\u002Fa> and \u003Ca href=\"slides\u002FREADME.md\">lecture slides\u003C\u002Fa>.\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Ftbody>\n\u003C\u002Ftable>\n\n---\n\n## Branch Guide\n\n> [!NOTE]\n> **You are on the `dev` branch.** Active development happens here. For the last stable release, see the [`main` branch](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fharvard-edge\u002Fcs249r_book\u002Ftree\u002Fmain).\n\n\u003Ctable>\n  \u003Cthead>\n    \u003Ctr>\n      \u003Cth width=\"5%\">\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth width=\"15%\">Branch\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth width=\"45%\">What's on it\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth width=\"35%\">Status\u003C\u002Fth>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Fthead>\n  \u003Ctbody>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd align=\"center\">🟢\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Cb>\u003Ccode>main\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Fb>\u003Cbr>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fmlsysbook.ai\">mlsysbook.ai\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Single-volume textbook (current edition)\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Live — this is what readers see today.\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd align=\"center\">🟡\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Cb>\u003Ccode>dev\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Fb>\u003Cbr>\u003Ci>← you are here\u003C\u002Fi>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\n        \u003Cb>Volume I\u003C\u002Fb> — two-volume split (content complete, editorial polish)\u003Cbr>\n        \u003Cb>Volume II\u003C\u002Fb> — At Scale (active development)\u003Cbr>\n        \u003Cb>Curriculum\u003C\u002Fb> — TinyTorch, Kits, MLSys·im, Labs, StaffML\n      \u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\n        TinyTorch and Hardware Kits are live.\u003Cbr>\n        MLSys·im, Labs, and StaffML are in development.\n      \u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Ftbody>\n\u003C\u002Ftable>\n\n\u003Cp align=\"center\">\u003Ci>The two-volume split replaces the single-volume edition at launch.\u003C\u002Fi>\u003C\u002Fp>\n\n---\n\n## Support This Work\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fharvard-edge\u002Fcs249r_book\u002Fstargazers\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002Fharvard-edge\u002Fcs249r_book?style=for-the-badge&logo=github&color=gold\" alt=\"Stars\">\u003C\u002Fa>\n  \n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fopencollective.com\u002Fmlsysbook\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FFund-Open%20Collective-blue.svg?style=for-the-badge&logo=open-collective\" alt=\"Open Collective\">\u003C\u002Fa>\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003Ctable>\n  \u003Ctbody>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd width=\"50%\" align=\"center\">\n        \u003Cb>Star the repo\u003C\u002Fb>\u003Cbr>\n        Stars signal to universities and foundations that this work matters. They directly fund workshops and hardware kits for underserved classrooms.\u003Cbr>\u003Cbr>\n        \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fstar-history.com\u002F#harvard-edge\u002Fcs249r_book&Date\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fharvard-edge_cs249r_book_readme_d118842e93c1.png\" alt=\"Star History Chart\" width=\"400\">\u003C\u002Fa>\u003Cbr>\n        100 → 1,000 → \u003Cb>10,000\u003C\u002Fb> → 100,000 → \u003Cb>1M learners by 2030\u003C\u002Fb>\n      \u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd width=\"50%\" align=\"center\">\n        \u003Cb>Fund the mission\u003C\u002Fb>\u003Cbr>\n        All contributions go to \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fopencollective.com\u002Fmlsysbook\">Open Collective\u003C\u002Fa>, a transparent fund for educational outreach. Every dollar goes to reaching more students.\u003Cbr>\u003Cbr>\n        \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fopencollective.com\u002Fmlsysbook\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fopencollective.com\u002Fmlsysbook\u002Ftiers\u002Fbadge.svg\" alt=\"Open Collective\">\u003C\u002Fa>\n      \u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Ftbody>\n\u003C\u002Ftable>\n\n---\n\n## Contributing\n\n\u003Ctable>\n  \u003Cthead>\n    \u003Ctr>\n      \u003Cth width=\"5%\">\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth width=\"40%\">I want to...\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth width=\"55%\">Go here\u003C\u002Fth>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Fthead>\n  \u003Ctbody>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd align=\"center\">📖\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Cb>Fix a typo or improve a chapter\u003C\u002Fb>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Ca href=\"book\u002Fdocs\u002FCONTRIBUTING.md\">Textbook contributing guide\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd align=\"center\">🔥\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Cb>Add a TinyTorch module or fix a bug\u003C\u002Fb>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Ca href=\"tinytorch\u002FCONTRIBUTING.md\">TinyTorch contributing guide\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd align=\"center\">🛠️\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Cb>Improve hardware labs\u003C\u002Fb>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Ca href=\"kits\u002FREADME.md\">Hardware kits guide\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd align=\"center\">🐛\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Cb>Report an issue\u003C\u002Fb>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fharvard-edge\u002Fcs249r_book\u002Fissues\">GitHub Issues\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd align=\"center\">💬\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Cb>Ask a question\u003C\u002Fb>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fharvard-edge\u002Fcs249r_book\u002Fdiscussions\">GitHub Discussions\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Ftbody>\n\u003C\u002Ftable>\n\n---\n\n## Contributors\n\nThanks goes to these wonderful people who have contributed to making this resource better for everyone!\n\n**Legend:** 🪲 Bug Hunter · 🧑‍💻 Code Contributor · ✍️ Doc Wizard · 🎨 Design Artist · 🧠 Idea Spark · 🔎 Code Reviewer · 🧪 Test Tinkerer · 🛠️ Tool Builder\n\n### 📖 Textbook Contributors\n\n\u003C!-- BOOK-CONTRIBUTORS-START -->\n\u003C!-- prettier-ignore-start -->\n\u003C!-- markdownlint-disable -->\n\u003Ctable>\n  \u003Ctbody>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"14.29%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fprofvjreddi\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fharvard-edge_cs249r_book_readme_fb3a114c1502.png\" width=\"50px;\" alt=\"Vijay Janapa Reddi\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>Vijay Janapa Reddi\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>🪲 🧑‍💻 🎨 ✍️ 🧠 🔎 🧪 🛠️\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"14.29%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMjrovai\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fharvard-edge_cs249r_book_readme_056d50549e05.png\" width=\"50px;\" alt=\"Marcelo Rovai\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>Marcelo Rovai\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>🧑‍💻 🎨 🧪\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"14.29%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Foamazonasgabriel\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fharvard-edge_cs249r_book_readme_b805e413354a.png\" width=\"50px;\" alt=\"Gabriel Amazonas\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>Gabriel Amazonas\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>🪲 ✍️ 🧠\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"14.29%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhzeljko\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fharvard-edge_cs249r_book_readme_d3bf77a20cc6.png\" width=\"50px;\" alt=\"Zeljko Hrcek\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>Zeljko Hrcek\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>🧑‍💻 ✍️\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"14.29%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkai4avaya\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fharvard-edge_cs249r_book_readme_740e46715031.png\" width=\"50px;\" alt=\"Kai Kleinbard\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>Kai Kleinbard\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>🧑‍💻 🛠️\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"14.29%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdidier-durand\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fharvard-edge_cs249r_book_readme_3c69d433e432.png\" width=\"50px;\" alt=\"Didier Durand\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>Didier Durand\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>✍️ 🪲\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"14.29%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fjasonjabbour\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fharvard-edge_cs249r_book_readme_77ff6cb9b734.png\" width=\"50px;\" alt=\"Jason Jabbour\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>Jason Jabbour\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>✍️\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"14.29%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fuchendui\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fharvard-edge_cs249r_book_readme_3cb5eb95ac6c.png\" width=\"50px;\" alt=\"Ikechukwu Uchendu\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>Ikechukwu Uchendu\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>✍️\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"14.29%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNaeemkh\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fharvard-edge_cs249r_book_readme_556aedb4a2b1.png\" width=\"50px;\" alt=\"Naeem Khoshnevis\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>Naeem Khoshnevis\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>✍️\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"14.29%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSara-Khosravi\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fharvard-edge_cs249r_book_readme_0751c57a3966.png\" width=\"50px;\" alt=\"Sara Khosravi\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>Sara Khosravi\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>✍️\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"14.29%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FV0XNIHILI\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fharvard-edge_cs249r_book_readme_fa737999a87d.png\" width=\"50px;\" alt=\"Douwe den Blanken\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>Douwe den Blanken\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>✍️\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"14.29%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002F18jeffreyma\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fharvard-edge_cs249r_book_readme_4fade73116dc.png\" width=\"50px;\" alt=\"Jeffrey Ma\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>Jeffrey Ma\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>✍️\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"14.29%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fshanzehbatool\">\u003Cimg 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Ping\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>Jared Ping\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>✍️\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"14.29%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fishapira1\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fharvard-edge_cs249r_book_readme_49412481498b.png\" width=\"50px;\" alt=\"Itai Shapira\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>Itai Shapira\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>✍️\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"14.29%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fharvard-edge\u002Fcs249r_book\u002Fgraphs\u002Fcontributors\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fharvard-edge_cs249r_book_readme_7bddbcc4840e.png\" width=\"50px;\" alt=\"Maximilian Lam\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>Maximilian Lam\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr 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\u002F>\u003Csub>\u003Cb>Octopus\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>✍️\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Ftbody>\n\u003C\u002Ftable>\n\n\u003C!-- markdownlint-restore -->\n\u003C!-- prettier-ignore-end -->\n\u003C!-- BOOK-CONTRIBUTORS-END -->\n\n---\n\n### 🔥 TinyTorch Contributors\n\n\u003C!-- TINYTORCH-CONTRIBUTORS-START -->\n\u003C!-- prettier-ignore-start -->\n\u003C!-- markdownlint-disable -->\n\u003Ctable>\n  \u003Ctbody>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"14.29%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fprofvjreddi\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fharvard-edge_cs249r_book_readme_fb3a114c1502.png\" width=\"50px;\" alt=\"Vijay Janapa Reddi\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>Vijay Janapa Reddi\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>🪲 🧑‍💻 🎨 ✍️ 🧠 🔎 🧪 🛠️\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" 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Dani\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>Karthik Dani\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>🪲 🧑‍💻\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"14.29%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Favikde\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fharvard-edge_cs249r_book_readme_dcab16339887.png\" width=\"50px;\" alt=\"Avik De\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>Avik De\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>🪲 🧪\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"14.29%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FTakosaga\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fharvard-edge_cs249r_book_readme_a9af9fb44090.png\" width=\"50px;\" alt=\"Takosaga\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>Takosaga\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>🪲 ✍️\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd 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\u002F>\u003Csub>\u003Cb>asgalon\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>🧑‍💻 ✍️\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"14.29%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAmirAlasady\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fharvard-edge_cs249r_book_readme_1c3b3f4eb9f6.png\" width=\"50px;\" alt=\"Amir Alasady\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>Amir Alasady\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>🪲\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"14.29%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fjettythek\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fharvard-edge_cs249r_book_readme_2785b1bedaed.png\" width=\"50px;\" alt=\"jettythek\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>jettythek\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>🧑‍💻\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd 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\u002F>\u003Csub>\u003Cb>Ilham Rafiqin\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>🪲\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"14.29%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Foscarf189\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fharvard-edge_cs249r_book_readme_1f023159a522.png\" width=\"50px;\" alt=\"Oscar Flores\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>Oscar Flores\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>✍️\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"14.29%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fharishb00a\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fharvard-edge_cs249r_book_readme_2785b1bedaed.png\" width=\"50px;\" alt=\"harishb00a\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>harishb00a\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>✍️\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"14.29%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsotoblanco\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fharvard-edge_cs249r_book_readme_abf39343c6ce.png\" width=\"50px;\" alt=\"Pastor Soto\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>Pastor Soto\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>✍️\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"14.29%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsalmanmkc\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fharvard-edge_cs249r_book_readme_af97c220dc10.png\" width=\"50px;\" alt=\"Salman Chishti\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>Salman Chishti\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>🧑‍💻\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"14.29%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fadityamulik\">\u003Cimg 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    \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"14.29%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fprofvjreddi\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fharvard-edge_cs249r_book_readme_fb3a114c1502.png\" width=\"50px;\" alt=\"Vijay Janapa Reddi\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>Vijay Janapa Reddi\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>🪲 🧑‍💻 🎨 ✍️ 🧪 🛠️\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"14.29%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMjrovai\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fharvard-edge_cs249r_book_readme_056d50549e05.png\" width=\"50px;\" alt=\"Marcelo Rovai\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>Marcelo Rovai\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>✍️ 🧑‍💻 🎨 \u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"14.29%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsalmanmkc\">\u003Cimg 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engineers\u003C\u002Fb>\u003Cbr>\n\u003Ci>in the making, around the world\u003C\u002Fi> 🌎\n\u003C\u002Fdiv>\n","# 机器学习系统\n*人工智能系统工程原理与实践*\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"README.md\">English\u003C\u002Fa> •\n  \u003Ca href=\"README\u002FREADME_zh.md\">中文\u003C\u002Fa> •\n  \u003Ca href=\"README\u002FREADME_ja.md\">日本語\u003C\u002Fa> •\n  \u003Ca href=\"README\u002FREADME_ko.md\">한국어\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n\u003C!-- 构建状态 -->\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fharvard-edge\u002Fcs249r_book\u002Factions\u002Fworkflows\u002Fbook-validate-dev.yml\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Factions\u002Fworkflow\u002Fstatus\u002Fharvard-edge\u002Fcs249r_book\u002Fbook-validate-dev.yml?branch=dev&label=Book&logo=githubactions&cacheSeconds=300\" alt=\"Book\">\u003C\u002Fa>\n  \u003Ca 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src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Factions\u002Fworkflow\u002Fstatus\u002Fharvard-edge\u002Fcs249r_book\u002Fstaffml-preview-dev.yml?branch=dev&label=StaffML&logo=target&cacheSeconds=300\" alt=\"StaffML\">\u003C\u002Fa>\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Flast-commit\u002Fharvard-edge\u002Fcs249r_book\u002Fdev?label=Updated&logo=git&cacheSeconds=300\" alt=\"Updated\">\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003C!-- 元数据 -->\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fharvard-edge\u002Fcs249r_book\u002Fblob\u002Fdev\u002FLICENSE.md\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FLicense-CC--BY--NC--SA%204.0-blue.svg\" alt=\"License\">\u003C\u002Fa>\n  \u003Ca href=\"#citation--license\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FCite-IEEE%202024-blue?logo=ieee\" alt=\"Cite\">\u003C\u002Fa>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fopencollective.com\u002Fmlsysbook\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FFund%20Us-Open%20Collective-blue.svg?logo=open-collective\" alt=\"Fund Us\">\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cb>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fmlsysbook.ai\">📘 教材（当前版本）\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fb> •\n  \u003Cb>📙 第一卷 + 第二卷 \u003Ci>(2026年夏季)\u003C\u002Fi>\u003C\u002Fb> •\n  \u003Cb>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fmlsysbook.ai\u002Ftinytorch\u002F\">🔥 TinyTorch\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fb> •\n  \u003Cb>\u003Ca href=\"mlsysim\u002FREADME.md\">🔮 MLSys·im \u003Ci>(开发中)\u003C\u002Fi>\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fb> •\n  \u003Cb>\u003Ca href=\"interviews\u002FREADME.md\">💼 StaffML \u003Ci>(开发中)\u003C\u002Fi>\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fb> •\n  \u003Cb>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fmlsysbook.org\">🌐 生态系统\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fb>\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp align=\"center\">📚 \u003Cb>纸质版将于2026年由麻省理工学院出版社出版。\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fp>\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n---\n\n## 使命\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Cblockquote>\n    \u003Cb>世界正在匆忙构建AI系统，却并未将其作为工程学科来对待。\u003C\u002Fb>\n  \u003C\u002Fblockquote>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n这种差距正是我们所说的AI工程。\n\n**AI工程是一门致力于构建高效、可靠、安全且稳健的智能系统，使其能够在现实世界中运行的学科，而不仅仅是孤立的模型。** 我们的使命是将AI工程确立为与软件工程和计算机工程并列的基础性学科，通过教授如何设计、构建和评估端到端的智能系统来实现这一目标。\n\n**我们的目标：** 帮助**10万名学习者**在今年掌握机器学习系统，并在**2030年前达到100万人**。\n\n---\n\n## 为何采用单一仓库\n\n我将此设计为一个集成式课程体系，而非一系列独立项目。教材传授理论知识；TinyTorch让你亲手构建其内部机制；硬件套件迫使你直面*真实*的约束条件；模拟器则让你能够推理那些你无力租用的基础设施。之所以设置这些环节，是因为我发现，只阅读的学生难以内化知识，而只编写代码的学生又缺乏泛化能力。\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Cblockquote>\n    \u003Cb>这个仓库就是整个课程体系。\u003C\u002Fb>\n  \u003C\u002Fblockquote>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n越来越多的贡献者正在帮助改进其中的每一个部分：修复错误、精炼解释、在新硬件上进行测试。他们的工作让所有人都受益匪浅，对此我深表感谢，也欢迎每一份拉取请求。\n\n---\n\n## 课程体系\n\n各个组成部分相互关联。教材为你提供思维模型；实验课则借助MLSys·im——一款用于模拟你无法实际访问的基础设施的建模引擎，同时也可作为独立工具——让你以交互方式思考各种权衡取舍。TinyTorch让你亲手搭建系统的核心组件；硬件套件使你直面真实的部署约束；StaffML则检验你是否真正理解了这些内容。而教师中心、幻灯片和通讯则为教育工作者提供了将这套体系引入课堂所需的一切。\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"README\u002Fcurriculum-map.svg?v=4\" alt=\"课程体系图，展示教材、实验、TinyTorch、硬件套件、MLSys im和StaffML之间的联系\" width=\"760\">\n\u003C\u002Fp>\n\n### 适用于学生\n\n\u003Ctable>\n  \u003Cthead>\n    \u003Ctr>\n      \u003Cth width=\"5%\">\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth width=\"15%\">组件\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth width=\"50%\">在课程中的作用\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth width=\"30%\">链接\u003C\u002Fth>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Fthead>\n  \u003Ctbody>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd align=\"center\">📖\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Cb>教材\u003C\u002Fb>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>MIT Press 出版的两卷本教材。书中涵盖了理论、思维模型以及定量推理，这些都是后续所有内容的基础。\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fmlsysbook.ai\">现行版本\u003C\u002Fa> · 第一卷 + 第二卷 \u003Ci>(2026年夏季)\u003C\u002Fi>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd align=\"center\">🔬\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Cb>实验\u003C\u002Fb>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>交互式的 Marimo 笔记本，用于探索教材中的权衡：更改参数、观察哪些部分会出错、培养直觉。底层由 MLSys·im 提供支持。\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Ca href=\"labs\u002FREADME.md\">了解更多\u003C\u002Fa> \u003Ci>(开发中)\u003C\u002Fi>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd align=\"center\">🔥\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Cb>Tiny🔥Torch\u003C\u002Fb>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>通过20个循序渐进的模块从零开始构建你自己的机器学习框架。只有亲手构建过系统，才能真正理解它。\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fmlsysbook.ai\u002Ftinytorch\u002F\">开始使用\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd align=\"center\">🛠️\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Cb>硬件套件\u003C\u002Fb>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>将机器学习部署到 Arduino、Raspberry Pi 和 Jetson 上。真实的内存限制、功耗预算和延迟要求。\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fmlsysbook.ai\u002Fkits\">浏览实验\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd align=\"center\">🔮\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Cb>MLSys·im\u003C\u002Fb>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>计算基础设施规模下的内存瓶颈、网络饱和度和调度限制，这些规模是你无法实际接触到的。\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Ca href=\"mlsysim\u002FREADME.md\">了解更多\u003C\u002Fa> \u003Ci>(开发中)\u003C\u002Fi>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd align=\"center\">💼\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Cb>StaffML\u003C\u002Fb>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>基于物理原理的机器学习系统岗位面试题库。包含题库、练习题、模拟面试及进度跟踪功能。\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Ca href=\"interviews\u002Fstaffml\u002F\">即将推出\u003C\u002Fa> \u003Ci>(开发中)\u003C\u002Fi>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Ftbody>\n\u003C\u002Ftable>\n\n### 适用于教育工作者\n\n\u003Ctable>\n  \u003Cthead>\n    \u003Ctr>\n      \u003Cth width=\"5%\">\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth width=\"15%\">组件\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth width=\"50%\">提供内容\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth width=\"30%\">链接\u003C\u002Fth>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Fthead>\n  \u003Ctbody>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd align=\"center\">🎓\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Cb>教师中心\u003C\u002Fb>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>人工智能工程蓝图：两份各为期12周的教学大纲、教学指南、评估量表以及助教手册。\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Ca href=\"instructors\u002Findex.qmd\">查看中心\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd align=\"center\">🎬\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Cb>讲座幻灯片\u003C\u002Fb>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>涵盖每一章的 Beamer 幻灯片，提供四种主题变体。直接导入你的课程即可授课。\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Ca href=\"slides\u002FREADME.md\">浏览幻灯片\u003C\u002Fa> \u003Ci>(开发中)\u003C\u002Fi>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd align=\"center\">📬\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Cb>通讯\u003C\u002Fb>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>关于课程更新、新章节以及社区建设进展的信息。\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fbuttondown.email\u002Fmlsysbook\">订阅\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Ftbody>\n\u003C\u002Ftable>\n\n---\n\n## 你将学到的内容\n\n本教材教你从机器学习与系统工程的交叉视角进行思考。每一章都将算法概念与支撑其实际运行的基础设施桥梁连接起来。\n\n\u003Ctable>\n  \u003Cthead>\n    \u003Ctr>\n      \u003Cth width=\"45%\">你知道...\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth width=\"10%\" align=\"center\">\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth width=\"45%\">你将学到...\u003C\u002Fth>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Fthead>\n  \u003Ctbody>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>如何训练一个模型\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\">→\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Cb>训练如何在 GPU 集群上扩展\u003C\u002Fb>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>量化可以缩小模型尺寸\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\">→\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Cb>INT8 计算如何映射到芯片硬件\u003C\u002Fb>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>什么是 Transformer 模型\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\">→\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Cb>为什么 KV 缓存会在推理时占据大量内存\u003C\u002Fb>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>模型运行在 GPU 上\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\">→\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Cb>调度器如何在延迟和吞吐量之间取得平衡\u003C\u002Fb>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>边缘设备存在限制\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\">→\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Cb>如何协同设计模型与硬件\u003C\u002Fb>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Ftbody>\n\u003C\u002Ftable>\n\n### 教材结构\n\n教材遵循 Hennessy & Patterson 的教学模式，分为两卷：\n\n\u003Ctable>\n  \u003Cthead>\n    \u003Ctr>\n      \u003Cth width=\"5%\">\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth width=\"15%\">卷册\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth width=\"25%\">主题\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth width=\"55%\">范围\u003C\u002Fth>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Fthead>\n  \u003Ctbody>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd align=\"center\">📗\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Cb>第一卷\u003C\u002Fb>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>构建、优化、部署\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>单机机器学习系统（1–8 个 GPU）。基础、优化以及单节点上的部署。\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd align=\"center\">📘\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Cb>第二卷\u003C\u002Fb>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>扩展、分布式、治理\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>生产规模的分布式系统。多机基础设施、容错机制和治理。\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Ftbody>\n\u003C\u002Ftable>\n\n---\n\n## 快速入门\n\n\u003Ctable>\n  \u003Ctbody>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd width=\"7%\" align=\"center\">\u003Ch3>①\u003C\u002Fh3>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd width=\"93%\">\u003Cb>阅读教材。\u003C\u002Fb> 从 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fmlsysbook.ai\">现行版本\u003C\u002Fa> 开始。它是所有其他内容的基础。\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd align=\"center\">\u003Ch3>②\u003C\u002Fh3>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Cb>选择一条实践路径。\u003C\u002Fb> \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fmlsysbook.ai\u002Ftinytorch\u002F\">构建框架\u003C\u002Fa>（TinyTorch）、\u003Ca href=\"labs\u002FREADME.md\">探索权衡\u003C\u002Fa>（实验）或 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fmlsysbook.ai\u002Fkits\">部署到真实硬件\u003C\u002Fa>（硬件套件）。\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd align=\"center\">\u003Ch3>③\u003C\u002Fh3>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Cb>自我测试。\u003C\u002Fb> 使用 \u003Ca href=\"interviews\u002FREADME.md\">StaffML\u003C\u002Fa> 进行练习：涵盖云、边缘、移动设备和 TinyML 的基于物理原理的系统设计问题。\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd align=\"center\">\u003Ch3>④\u003C\u002Fh3>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Cb>教授这门课程。\u003C\u002Fb> 采用 \u003Ca href=\"instructors\u002Findex.qmd\">人工智能工程蓝图\u003C\u002Fa> 和 \u003Ca href=\"slides\u002FREADME.md\">讲座幻灯片\u003C\u002Fa> 来开展教学。\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Ftbody>\n\u003C\u002Ftable>\n\n---\n\n## 分支指南\n\n> [!NOTE]\n> **您当前位于 `dev` 分支。** 活跃开发在此分支进行。如需查看最新稳定版本，请参阅 [`main` 分支](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fharvard-edge\u002Fcs249r_book\u002Ftree\u002Fmain)。\n\n\u003Ctable>\n  \u003Cthead>\n    \u003Ctr>\n      \u003Cth width=\"5%\">\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth width=\"15%\">分支\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth width=\"45%\">包含内容\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth width=\"35%\">状态\u003C\u002Fth>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Fthead>\n  \u003Ctbody>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd align=\"center\">🟢\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Cb>\u003Ccode>main\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Fb>\u003Cbr>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fmlsysbook.ai\">mlsysbook.ai\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>单卷本教材（当前版本）\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>已上线——这是读者目前看到的内容。\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd align=\"center\">🟡\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Cb>\u003Ccode>dev\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Fb>\u003Cbr>\u003Ci>← 您在这里\u003C\u002Fi>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\n        \u003Cb>第一卷\u003C\u002Fb> —— 双卷拆分版（内容已完成，正在进行编辑润色）\u003Cbr>\n        \u003Cb>第二卷\u003C\u002Fb> —— 规模化实践（活跃开发中）\u003Cbr>\n        \u003Cb>课程体系\u003C\u002Fb> —— TinyTorch、硬件套件、MLSys·im、实验课、StaffML\n      \u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\n        TinyTorch 和硬件套件已上线。\u003Cbr>\n        MLSys·im、实验课和 StaffML 正在开发中。\n      \u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Ftbody>\n\u003C\u002Ftable>\n\n\u003Cp align=\"center\">\u003Ci>双卷拆分版将在发布时取代单卷本版本。\u003C\u002Fi>\u003C\u002Fp>\n\n---\n\n## 支持本项目\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fharvard-edge\u002Fcs249r_book\u002Fstargazers\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002Fharvard-edge\u002Fcs249r_book?style=for-the-badge&logo=github&color=gold\" alt=\"星标数\">\u003C\u002Fa>\n  \n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fopencollective.com\u002Fmlsysbook\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FFund-Open%20Collective-blue.svg?style=for-the-badge&logo=open-collective\" alt=\"Open Collective\">\u003C\u002Fa>\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003Ctable>\n  \u003Ctbody>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd width=\"50%\" align=\"center\">\n        \u003Cb>为仓库加星\u003C\u002Fb>\u003Cbr>\n        星标向高校和基金会表明这项工作具有重要意义。这些星标直接用于资助面向资源匮乏课堂的研讨会和硬件套件。\u003Cbr>\u003Cbr>\n        \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fstar-history.com\u002F#harvard-edge\u002Fcs249r_book&Date\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fharvard-edge_cs249r_book_readme_d118842e93c1.png\" alt=\"星标历史图\" width=\"400\">\u003C\u002Fa>\u003Cbr>\n        100 → 1,000 → \u003Cb>10,000\u003C\u002Fb> → 100,000 → \u003Cb>到2030年覆盖100万名学习者\u003C\u002Fb>\n      \u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd width=\"50%\" align=\"center\">\n        \u003Cb>资助项目使命\u003C\u002Fb>\u003Cbr>\n        所有捐赠都将进入 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fopencollective.com\u002Fmlsysbook\">Open Collective\u003C\u002Fa>,一个透明的教育推广基金。每一美元都将用于帮助更多学生。\u003Cbr>\u003Cbr>\n        \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fopencollective.com\u002Fmlsysbook\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fopencollective.com\u002Fmlsysbook\u002Ftiers\u002Fbadge.svg\" alt=\"Open Collective\">\u003C\u002Fa>\n      \u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Ftbody>\n\u003C\u002Ftable>\n\n---\n\n## 贡献方式\n\n\u003Ctable>\n  \u003Cthead>\n    \u003Ctr>\n      \u003Cth width=\"5%\">\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth width=\"40%\">我想...\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth width=\"55%\">请前往\u003C\u002Fth>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Fthead>\n  \u003Ctbody>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd align=\"center\">📖\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Cb>修复错别字或改进某一章节\u003C\u002Fb>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Ca href=\"book\u002Fdocs\u002FCONTRIBUTING.md\">教材贡献指南\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd align=\"center\">🔥\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Cb>添加一个 TinyTorch 模块或修复一个 bug\u003C\u002Fb>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Ca href=\"tinytorch\u002FCONTRIBUTING.md\">TinyTorch 贡献指南\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd align=\"center\">🛠️\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Cb>改进硬件实验\u003C\u002Fb>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Ca href=\"kits\u002FREADME.md\">硬件套件指南\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd align=\"center\">🐛\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Cb>报告问题\u003C\u002Fb>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fharvard-edge\u002Fcs249r_book\u002Fissues\">GitHub 问题页面\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd align=\"center\">💬\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Cb>提出问题\u003C\u002Fb>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fharvard-edge\u002Fcs249r_book\u002Fdiscussions\">GitHub 讨论区\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Ftbody>\n\u003C\u002Ftable>\n\n---\n\n## 贡献者\n\n感谢以下各位优秀人士，他们为使这一资源更好地服务于所有人做出了重要贡献！\n\n**图例:** 🪲 漏洞猎人 · 🧑‍💻 代码贡献者 · ✍️ 文档大师 · 🎨 设计艺术家 · 🧠 创意火花 · 🔎 代码审查员 · 🧪 测试调试者 · 🛠️ 工具开发者\n\n### 📖 教材贡献者\n\n\u003C!-- BOOK-CONTRIBUTORS-START -->\n\u003C!-- prettier-ignore-start -->\n\u003C!-- markdownlint-disable -->\n\u003Ctable>\n  \u003Ctbody>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"14.29%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fprofvjreddi\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fharvard-edge_cs249r_book_readme_fb3a114c1502.png\" width=\"50px;\" alt=\"Vijay Janapa Reddi\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>Vijay Janapa Reddi\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>🪲 🧑‍💻 🎨 ✍️ 🧠 🔎 🧪 🛠️\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"14.29%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMjrovai\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fharvard-edge_cs249r_book_readme_056d50549e05.png\" width=\"50px;\" alt=\"Marcelo Rovai\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>Marcelo Rovai\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>🧑‍💻 🎨 🧪\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"14.29%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Foamazonasgabriel\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fharvard-edge_cs249r_book_readme_b805e413354a.png\" width=\"50px;\" alt=\"Gabriel Amazonas\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>Gabriel Amazonas\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>🪲 ✍️ 🧠\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"14.29%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhzeljko\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fharvard-edge_cs249r_book_readme_d3bf77a20cc6.png\" width=\"50px;\" alt=\"Zeljko Hrcek\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>Zeljko Hrcek\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>🧑‍💻 ✍️\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"14.29%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkai4avaya\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fharvard-edge_cs249r_book_readme_740e46715031.png\" width=\"50px;\" alt=\"Kai Kleinbard\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>Kai Kleinbard\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>🧑‍💻 🛠️\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"14.29%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdidier-durand\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fharvard-edge_cs249r_book_readme_3c69d433e432.png\" width=\"50px;\" alt=\"Didier Durand\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>Didier Durand\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>✍️ 🪲\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"14.29%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fjasonjabbour\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fharvard-edge_cs249r_book_readme_77ff6cb9b734.png\" width=\"50px;\" alt=\"Jason Jabbour\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>Jason Jabbour\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>✍️\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"14.29%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fuchendui\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fharvard-edge_cs249r_book_readme_3cb5eb95ac6c.png\" width=\"50px;\" alt=\"Ikechukwu Uchendu\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>Ikechukwu Uchendu\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>✍️\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"14.29%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNaeemkh\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fharvard-edge_cs249r_book_readme_556aedb4a2b1.png\" width=\"50px;\" alt=\"Naeem Khoshnevis\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>Naeem Khoshnevis\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>✍️\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"14.29%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSara-Khosravi\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fharvard-edge_cs249r_book_readme_0751c57a3966.png\" width=\"50px;\" alt=\"Sara Khosravi\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>Sara Khosravi\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>✍️\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"14.29%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FV0XNIHILI\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fharvard-edge_cs249r_book_readme_fa737999a87d.png\" width=\"50px;\" alt=\"Douwe den Blanken\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>Douwe den Blanken\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>✍️\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"14.29%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002F18jeffreyma\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fharvard-edge_cs249r_book_readme_4fade73116dc.png\" width=\"50px;\" alt=\"Jeffrey Ma\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>Jeffrey Ma\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>✍️\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"14.29%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fshanzehbatool\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fharvard-edge_cs249r_book_readme_26d57824e34c.png\" width=\"50px;\" alt=\"shanzehbatool\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>shanzehbatool\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>✍️\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"14.29%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Feliasab16\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fharvard-edge_cs249r_book_readme_317b0e93f148.png\" width=\"50px;\" alt=\"Elias\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>Elias\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>✍️\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"14.29%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaredP94\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fharvard-edge_cs249r_book_readme_21eda2de56b0.png\" width=\"50px;\" alt=\"Jared Ping\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>Jared Ping\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>✍️\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"14.29%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fishapira1\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fharvard-edge_cs249r_book_readme_49412481498b.png\" width=\"50px;\" alt=\"Itai 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✍️ 🧪\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"14.29%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fminhdang26403\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fharvard-edge_cs249r_book_readme_a5f857dacb2c.png\" width=\"50px;\" alt=\"Dang Truong\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>Dang Truong\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>🪲 🧑‍💻 ✍️ 🧪\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"14.29%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdidier-durand\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fharvard-edge_cs249r_book_readme_3c69d433e432.png\" width=\"50px;\" alt=\"Didier Durand\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>Didier Durand\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>🪲 🧑‍💻 ✍️\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"14.29%\">\u003Ca 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alt=\"rnjema\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>rnjema\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>🧑‍💻 🛠️\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"14.29%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fjoeswagson\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fharvard-edge_cs249r_book_readme_023cd12f22dc.png\" width=\"50px;\" alt=\"joeswagson\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>joeswagson\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>🧑‍💻 🛠️\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"14.29%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAndreaMattiaGaravagno\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fharvard-edge_cs249r_book_readme_e890362e0818.png\" width=\"50px;\" alt=\"AndreaMattiaGaravagno\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>AndreaMattiaGaravagno\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>🧑‍💻 ✍️\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"14.29%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FRoldao-Neto\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fharvard-edge_cs249r_book_readme_b623fe05bfb6.png\" width=\"50px;\" alt=\"Rolds\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>Rolds\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>🪲 🧑‍💻\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"14.29%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fasgalon\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fharvard-edge_cs249r_book_readme_7bcde6b4befc.png\" width=\"50px;\" alt=\"asgalon\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>asgalon\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>🧑‍💻 ✍️\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"14.29%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAmirAlasady\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fharvard-edge_cs249r_book_readme_1c3b3f4eb9f6.png\" width=\"50px;\" alt=\"Amir Alasady\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>Amir Alasady\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>🪲\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"14.29%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fjettythek\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fharvard-edge_cs249r_book_readme_2785b1bedaed.png\" width=\"50px;\" alt=\"jettythek\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>jettythek\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>🧑‍💻\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"14.29%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fwz1114841863\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fharvard-edge_cs249r_book_readme_6e0f10b88afb.png\" width=\"50px;\" alt=\"wzz\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>wzz\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>🪲\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"14.29%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fngbolin\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fharvard-edge_cs249r_book_readme_a4f029731aff.png\" width=\"50px;\" alt=\"Ng Bo Lin\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>Ng Bo Lin\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>✍️\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"14.29%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkeo-dara\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fharvard-edge_cs249r_book_readme_726317c01f4b.png\" width=\"50px;\" alt=\"keo-dara\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>keo-dara\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>🪲\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"14.29%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKobra299\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fharvard-edge_cs249r_book_readme_aeed511b5563.png\" width=\"50px;\" alt=\"Wayne Norman\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>Wayne Norman\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>🪲\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"14.29%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Flalalostcode\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fharvard-edge_cs249r_book_readme_53f01b5eafc8.png\" width=\"50px;\" alt=\"Ilham Rafiqin\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>Ilham Rafiqin\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>🪲\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"14.29%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Foscarf189\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fharvard-edge_cs249r_book_readme_1f023159a522.png\" width=\"50px;\" alt=\"Oscar Flores\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>Oscar Flores\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>✍️\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"14.29%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fharishb00a\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fharvard-edge_cs249r_book_readme_2785b1bedaed.png\" width=\"50px;\" alt=\"harishb00a\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>harishb00a\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>✍️\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"14.29%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsotoblanco\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fharvard-edge_cs249r_book_readme_abf39343c6ce.png\" width=\"50px;\" alt=\"Pastor Soto\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>Pastor Soto\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>✍️\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"14.29%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsalmanmkc\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fharvard-edge_cs249r_book_readme_af97c220dc10.png\" width=\"50px;\" alt=\"Salman Chishti\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>Salman Chishti\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>🧑‍💻\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"14.29%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fadityamulik\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fharvard-edge_cs249r_book_readme_6b5b32ab20ed.png\" width=\"50px;\" alt=\"Aditya Mulik\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>Aditya Mulik\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>✍️\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Ftbody>\n\u003C\u002Ftable>\n\n\u003C!-- markdownlint-restore -->\n\u003C!-- prettier-ignore-end -->\n\u003C!-- TINYTORCH-CONTRIBUTORS-END -->\n\n---\n\n### 💼 面试中心贡献者\n\n\u003C!-- INTERVIEWS-CONTRIBUTORS-START -->\n\u003C!-- prettier-ignore-start -->\n\u003C!-- markdownlint-disable -->\n\u003Cp>\u003Cem>即将推出！\u003C\u002Fem>\u003C\u002Fp>\n\n\u003C!-- markdownlint-restore -->\n\u003C!-- prettier-ignore-end -->\n\u003C!-- INTERVIEWS-CONTRIBUTORS-END -->\n\n---\n\n### 🛠️ 硬件套件贡献者\n\n\u003C!-- KITS-CONTRIBUTORS-START -->\n\u003C!-- prettier-ignore-start -->\n\u003C!-- markdownlint-disable -->\n\u003Ctable>\n  \u003Ctbody>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"14.29%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fprofvjreddi\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fharvard-edge_cs249r_book_readme_fb3a114c1502.png\" width=\"50px;\" alt=\"Vijay Janapa Reddi\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>Vijay Janapa Reddi\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>🪲 🧑‍💻 🎨 ✍️ 🧪 🛠️\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"14.29%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMjrovai\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fharvard-edge_cs249r_book_readme_056d50549e05.png\" width=\"50px;\" alt=\"Marcelo Rovai\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>Marcelo Rovai\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>✍️ 🧑‍💻 🎨 \u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"14.29%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsalmanmkc\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fharvard-edge_cs249r_book_readme_af97c220dc10.png\" width=\"50px;\" alt=\"Salman Chishti\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>Salman Chishti\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>🧑‍💻\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"14.29%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FPratham-ja\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fharvard-edge_cs249r_book_readme_a929209a2d21.png\" width=\"50px;\" alt=\"Pratham Chaudhary\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>Pratham Chaudhary\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>🧑‍💻\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Ftbody>\n\u003C\u002Ftable>\n\n\u003C!-- markdownlint-restore -->\n\u003C!-- prettier-ignore-end -->\n\u003C!-- KITS-CONTRIBUTORS-END -->\n\n---\n\n### 🧪 实验室贡献者\n\n\u003C!-- LABS-CONTRIBUTORS-START -->\n\u003C!-- prettier-ignore-start -->\n\u003C!-- markdownlint-disable -->\n\u003Ctable>\n  \u003Ctbody>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"14.29%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fprofvjreddi\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fharvard-edge_cs249r_book_readme_fb3a114c1502.png\" width=\"50px;\" alt=\"Vijay Janapa Reddi\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>Vijay Janapa Reddi\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>🧑‍💻 🎨 ✍️\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"14.29%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsalmanmkc\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fharvard-edge_cs249r_book_readme_af97c220dc10.png\" width=\"50px;\" alt=\"Salman Chishti\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>Salman Chishti\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>🧑‍💻\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"14.29%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FPratham-ja\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fharvard-edge_cs249r_book_readme_a929209a2d21.png\" width=\"50px;\" alt=\"Pratham Chaudhary\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>Pratham Chaudhary\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>🧑‍💻\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Ftbody>\n\u003C\u002Ftable>\n\n\u003C!-- markdownlint-restore -->\n\u003C!-- prettier-ignore-end -->\n\u003C!-- LABS-CONTRIBUTORS-END -->\n---\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n\u003Cb>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fbuttondown.email\u002Fmlsysbook\">✉️ 订阅\u003C\u002Fa> • \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fharvard-edge\u002Fcs249r_book\u002Fdiscussions\">💬 参与讨论\u003C\u002Fa> • \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fmlsysbook.ai\u002F\">🌐 访问 mlsysbook.ai\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fb>\n\n\u003Cb>专为 AI 工程师打造，满怀热爱\u003C\u002Fb>\u003Cbr>\n\u003Ci>正在全球各地制作中\u003C\u002Fi> 🌎\n\u003C\u002Fdiv>","# cs249r_book 快速上手指南\n\n**cs249r_book** 是哈佛大学推出的开源项目，旨在教授“机器学习系统工程”（AI Engineering）。它不仅仅是一本教科书，更是一个集成了理论教材、动手实验室、自研框架（TinyTorch）、硬件部署套件和系统模拟器的一体化课程体系。本指南将帮助你快速开始学习如何构建高效、可靠且能在现实世界中运行的智能系统。\n\n## 环境准备\n\n本项目包含多个组件（教材、代码实验、模拟器等），建议根据你的学习目标准备相应环境。\n\n### 系统要求\n- **操作系统**: Linux, macOS 或 Windows (推荐 WSL2)\n- **Python 版本**: Python 3.9 或更高版本\n- **Git**: 用于克隆仓库\n\n### 前置依赖\n根据你选择的实践路径，可能需要以下工具：\n- **基础开发**: `pip`, `virtualenv` 或 `conda`\n- **实验室 (Labs)**: `marimo` (交互式笔记本), `jupyter`\n- **硬件套件 (Kits)**: Arduino IDE, Raspberry Pi OS, NVIDIA JetPack (视具体硬件而定)\n- **模拟器 (MLSys·im)**: 无特殊额外依赖，随项目安装\n\n> **注意**: 国内开发者若遇到 GitHub 克隆速度慢的问题，建议使用国内镜像源（如 Gitee 镜像）或配置代理加速。\n\n## 安装步骤\n\n### 1. 克隆仓库\n首先获取项目源代码：\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fharvard-edge\u002Fcs249r_book.git\ncd cs249r_book\n```\n\n*(可选) 如果使用国内镜像加速：*\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgitee.com\u002Fmirror\u002Fcs249r_book.git cs249r_book\ncd cs249r_book\n```\n\n### 2. 设置虚拟环境\n推荐使用 `conda` 或 `venv` 隔离环境：\n\n```bash\n# 使用 conda\nconda create -n mlsys python=3.10\nconda activate mlsys\n\n# 或使用 venv\npython -m venv mlsys_env\nsource mlsys_env\u002Fbin\u002Factivate  # Windows: mlsys_env\\Scripts\\activate\n```\n\n### 3. 安装核心依赖\n项目不同模块有独立的依赖管理。以下是通用基础依赖及主要模块的安装命令：\n\n**安装基础工具链与实验室依赖：**\n```bash\npip install -r requirements.txt\npip install marimo torch numpy pandas matplotlib\n```\n\n**验证 TinyTorch 和模拟器状态：**\n项目通过 GitHub Actions 自动验证各模块，本地无需复杂编译即可开始学习。若需运行特定测试：\n```bash\n# 验证 Labs 组件\npytest labs\u002F\n\n# 验证 TinyTorch 组件\npytest tinytorch\u002F\n```\n\n## 基本使用\n\n本项目采用“理论 + 实践”结合的方式。你可以选择以下任一路径开始：\n\n### 路径一：阅读教材与交互实验 (推荐入门)\n1. **在线阅读**: 访问 [mlsysbook.ai](https:\u002F\u002Fmlsysbook.ai) 阅读最新版教材（支持中文）。\n2. **运行交互实验室**: 在本地启动 Marimo 笔记本，探索书中提到的权衡（Trade-offs）。\n\n```bash\ncd labs\nmarimo edit notebook_01_intro.py\n```\n*在浏览器中打开链接，修改参数（如批量大小、内存限制），观察系统行为变化。*\n\n### 路径二：从零构建深度学习框架 (TinyTorch)\n通过 20 个渐进式模块，亲手编写一个微型深度学习框架，深入理解底层原理。\n\n```bash\ncd tinytorch\n# 进入第一个模块\ncd module_01_tensor\npython main.py\n```\n*按照目录顺序逐步实现张量操作、自动微分和神经网络层。*\n\n### 路径三：硬件部署实战 (Hardware Kits)\n如果你拥有 Arduino、Raspberry Pi 或 Jetson 设备，可以将模型部署到真实硬件上体验资源约束。\n\n```bash\ncd kits\n# 查看支持的硬件列表和对应教程\nls\n# 例如：跟随 Raspberry Pi 指南\ncd raspberry_pi\n# 执行具体的部署脚本 (示例)\npython deploy_model.py --device rpi4\n```\n\n### 路径四：系统模拟与面试准备\n- **MLSys·im**: 模拟无法物理访问的大规模基础设施（如计算内存瓶颈、网络饱和度）。\n  ```bash\n  cd mlsysim\n  python simulate_cluster.py --config examples\u002Fsmall_cluster.yaml\n  ```\n- **StaffML**: 进行基于物理规律的系统设计面试演练。\n  ```bash\n  cd interviews\u002Fstaffml\n  # 启动练习模式\n  python practice_drill.py\n  ```\n\n---\n**下一步**: 根据你的兴趣选择一条路径深入，或参考 `instructors\u002F` 目录获取完整的教学大纲和幻灯片资源。","某初创公司的算法团队正试图将实验室中准确率极高的深度学习模型部署到资源受限的边缘设备上，却遭遇了严重的工程化瓶颈。\n\n### 没有 cs249r_book 时\n- **理论脱节**：团队成员精通模型调参，但缺乏系统级思维，导致模型在服务器运行流畅，一旦移植到边缘端就因内存溢出或延迟过高而崩溃。\n- **重复造轮子**：为了处理量化、剪枝和异构计算调度，工程师们花费数周搜索零散的博客和过时的文档，自行摸索底层实现，效率极低且容易出错。\n- **维护噩梦**：由于缺乏统一的工程规范，代码库中充斥着硬编码的优化逻辑，新成员难以理解系统架构，后续迭代和维护成本呈指数级上升。\n- **盲目试错**：面对性能瓶颈，团队只能凭经验盲目尝试各种优化手段，无法科学地权衡计算精度、能耗与延迟之间的制约关系。\n\n### 使用 cs249r_book 后\n- **体系构建**：团队依托书中“人工智能系统工程原则”，快速建立起从算法设计到硬件部署的全链路视角，提前规避了架构设计上的先天缺陷。\n- **实战加速**：直接复用书中提供的 TinyTorch 框架和标准化实验套件（Labs\u002FKits），在几天内就完成了原本需要数周的算子优化与推理引擎搭建。\n- **规范落地**：遵循书中定义的最佳实践重构代码，实现了模块化与可解释性，使得系统架构清晰透明，新人上手时间缩短了一半以上。\n- **科学决策**：利用书中的评估方法论，团队能够量化分析不同优化策略的收益，精准找到了满足业务需求的最佳平衡点，不再依赖直觉猜谜。\n\ncs249r_book 不仅填补了算法理论与工程落地之间的巨大鸿沟，更让团队从“拼凑代码”转变为真正“工程化”地构建可靠 AI 系统。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fharvard-edge_cs249r_book_0bf7cdb5.png","harvard-edge","Harvard Edge Computing","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fharvard-edge_775ae6c9.png","",null,"https:\u002F\u002Fedge.seas.harvard.edu","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fharvard-edge",[83,87,91,95,99,103,107,110,114,118],{"name":84,"color":85,"percentage":86},"JavaScript","#f1e05a",69.3,{"name":88,"color":89,"percentage":90},"Python","#3572A5",17.6,{"name":92,"color":93,"percentage":94},"TeX","#3D6117",8.3,{"name":96,"color":97,"percentage":98},"TypeScript","#3178c6",1.6,{"name":100,"color":101,"percentage":102},"SCSS","#c6538c",0.8,{"name":104,"color":105,"percentage":106},"CSS","#663399",0.6,{"name":108,"color":109,"percentage":106},"HTML","#e34c26",{"name":111,"color":112,"percentage":113},"Lua","#000080",0.5,{"name":115,"color":116,"percentage":117},"Shell","#89e051",0.4,{"name":119,"color":120,"percentage":121},"Dockerfile","#384d54",0.1,23340,2791,"2026-04-04T07:00:18","NOASSERTION","未说明","未说明（课程涵盖单机多卡及分布式集群场景，但无具体最低显卡型号或显存要求）",{"notes":129,"python":126,"dependencies":130},"该项目主要是一个综合性的机器学习系统课程资源库，包含教材、实验笔记本（Marimo）、从零构建的深度学习框架（TinyTorch）、硬件部署套件（Arduino\u002FRaspberry Pi\u002FJetson）以及基础设施模拟器（MLSys·im）。README 中未列出具体的运行环境依赖清单，建议参考各子模块（如 labs, tinytorch, mlsysim）的独立文档获取详细安装指南。部分实验涉及真实硬件部署或大规模集群模拟。",[126],[13],[133,134,135,136,137,138,139,140,141,142,143,144],"artificial-intelligence","cloud-ml","computer-systems","courseware","deep-learning","edge-machine-learning","embedded-ml","machine-learning","machine-learning-systems","mobile-ml","textbook","tinyml","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-06T07:13:23.969229",[148,153,158,163,168,173],{"id":149,"question_zh":150,"answer_zh":151,"source_url":152},14806,"如何在 TinyTorch 中获取不包含答案的练习笔记本？","目前项目不再单独提供无答案版本的 Notebook，而是通过《TinyTorch 指南》PDF 文档来指导解决方案的工作流程。你可以下载该指南作为实验手册使用：https:\u002F\u002Fmlsysbook.ai\u002Ftinytorch\u002F_static\u002Fdownloads\u002FTinyTorch-Guide.pdf。此外，还有一份关于教学设计理念的论文可供参考：https:\u002F\u002Fmlsysbook.ai\u002Ftinytorch\u002F_static\u002Fdownloads\u002FTinyTorch-Paper.pdf。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fharvard-edge\u002Fcs249r_book\u002Fissues\u002F1081",{"id":154,"question_zh":155,"answer_zh":156,"source_url":157},14807,"如何重新编译这本书（特别是遇到 LaTeX 或字体错误时）？","编译失败通常与字体（如 Helvetica）或系统环境有关。维护者提供了一个适用于 Linux 和 Windows 的 Quarto 构建工作流文件供参考：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fharvard-edge\u002Fcs249r_book\u002Fblob\u002Fdev\u002F.github\u002Fworkflows\u002Fquarto-build.yml。请检查该 YAML 文件中的配置步骤。如果是 Windows 用户且遇到特定字体警告，可能需要确保安装了所需的 Helvetica 字体或检查 TeX Live 环境配置。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fharvard-edge\u002Fcs249r_book\u002Fissues\u002F687",{"id":159,"question_zh":160,"answer_zh":161,"source_url":162},14808,"运行 TinyTorch 模块测试时出现顺序依赖错误（如 Module 05 测试失败或 Module 04 缺少 SGD）怎么办？","这是由于模块间的依赖顺序问题导致的已知缺陷。在早期版本中，自动微分（autograd）和优化器（SGD）的内容可能位于不同的模块编号下。如果遇到此类测试失败，这通常意味着代码库中存在需要修复的依赖 bug。维护者已确认此类报告帮助发现了真实的依赖问题并进行了修复。建议拉取最新代码重试，或者暂时按照报错提示跳过相关测试文件（如重命名 test_autograd_core.py），直到官方发布修复版本。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fharvard-edge\u002Fcs249r_book\u002Fissues\u002F1127",{"id":164,"question_zh":165,"answer_zh":166,"source_url":167},14809,"网站深色模式下的标注（callout）文本无法阅读如何解决？","这是一个已知的 CSS 样式继承问题，导致深色模式下文本颜色与背景对比度不足。维护者已确认该问题并完成了修复，现在深色模式会使用不同的颜色以确保文本可读性。如果你仍遇到此问题，请尝试清除浏览器缓存或更新到最新的网站部署版本。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fharvard-edge\u002Fcs249r_book\u002Fissues\u002F990",{"id":169,"question_zh":170,"answer_zh":171,"source_url":172},14810,"执行 'tito module complete 05' 命令失败该怎么办？","该错误通常与集成测试未通过有关（参见 O5_dataloader 测试失败）。首先请确保你已按顺序完成了前面的模块（1-4）。如果问题依然存在，可能是由于底层依赖或环境配置问题。建议查看项目的 Discord 频道或最新的 Issue 讨论，因为维护者会在此类问题上快速响应并提供补丁。同时，确保你的 TinyTorch 环境是最新的。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fharvard-edge\u002Fcs249r_book\u002Fissues\u002F1112",{"id":174,"question_zh":175,"answer_zh":176,"source_url":172},14811,"如何更新 TinyTorch 而不必重新运行安装脚本？","虽然用户询问是否可以使用 'tito update' 命令，但目前的推荐做法通常是重新运行安装脚本以确保所有依赖和配置文件同步：curl -sSL mlsysbook.ai\u002Ftinytorch\u002Finstall.sh | bash。如果 'tito update' 命令不可用或未生效，重新运行安装脚本是最稳妥的更新方式。",[178,183,188,193,198,203,208,213,218,223,228,233,238,243,248,253,258,263,267,272],{"id":179,"version":180,"summary_zh":181,"released_at":182},81674,"tinytorch-v0.1.9","## TinyTorch v0.1.9\n\n所有 ABOUT.md 文档中的计算值、VS Code 扩展精简客户端、渐进式披露改进以及社区贡献。\n\n### ✨ 新特性\n\n- **ABOUT.md 中的计算值**：将全部 20 个模块的 ABOUT.md 文件转换为 MyST Markdown 笔记本，并通过 `{glue:text}` 内嵌 Python 计算值——消除了硬编码的算术错误，确保所有数值声明始终准确。\n- **VS Code 扩展**：基于 Tito CLI 的全新精简客户端架构，支持笔记本编辑器、构建树和模块资源管理器。\n- **版本徽章**：站点导航栏中的版本徽章实现自动更新，每次发布时都会通过 CI 流水线刷新。\n\n### 📖 内容改进\n\n- **渐进式披露**：在 9 个模块中强制实施框架结构——将解决方案块分解，以保持教学一致性。\n- **函数分解**：在所有 20 个模块中统一命名规范和格式。\n- **模块 15（量化）**：修正了量化文档中的 INT8 零点值。\n- **模块 16（压缩）**：修复了稀疏率相关的 bug。\n- **模块 19（基准测试）**：统一了 MLPerf 方框绘制字符和树形缩进。\n- **EmbeddingBackward**：将其从模块 06 移至概念上更合适的模块 11。\n\n### 🐛 Bug 修复\n\n- **Windows 安装**：@adil-mubashir-ch 在 #1169 中修复了 Windows\u002FGit Bash 上的安装问题。\n- **SocratiQ 拼写错误**：@BunningsWarehouseOfficial 在 #1170 中修复了 SocratiQ 简介中的拼写错误。\n- **Google OAuth iframe**：@kai4avaya 在 #1172 中修复了 Google 身份验证及 index.html 加载缓慢的问题。\n- **笔记本文件名**：将所有文档中的笔记本文件名统一为 Tito 规范（修复 #1176 — 感谢 @sotoblanco）。\n- **缺失的导出指令**：在 10 个模块中添加了缺失的 `#| export` 指令。\n- **PDF 构建**：限制了 Mermaid 图形大小，并修复了 LaTeX 输出中的嵌套代码块。\n- **VS Code 扩展**：修复了笔记本以原始 JSON 格式打开而非交互式编辑器的问题。\n\n### 📚 文档\n\n- 更新了 TITO 参考文档，使其与实际 CLI 命令一致。\n- 修复了 CONTRIBUTING.md 和 INSTRUCTOR.md 中的 broken path。\n- 在渐进式披露论文中新增了模块内框架子节。\n\n### 🔧 CI\u002F基础设施\n\n- 在部署期间从发布版本下载幻灯片。\n- 正确地将 VS Code 扩展的构建产物加入 .gitignore。\n\n---\n\n### 👥 贡献者\n\n感谢所有促成此次发布的贡献者：\n\n- @adil-mubashir-ch\n- @BunningsWarehouseOfficial\n- @kai4avaya\n- @sotoblanco\n- @harishb00a\n- @profvjreddi\n\n### 🆕 新贡献者\n\n- @adil-mubashir-ch 在 #1169 中完成了首次贡献。\n- @sotoblanco 报告了 #1176（笔记本文件名不匹配）。\n- @harishb00a 贡献了文档方面的改进。\n\n---\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fharvard-edge\u002Fcs249r_book\u002Fcompare\u002Ftinytorch-v0.1.8...tinytorch-v0.1.9\n\n**官网**：https:\u002F\u002Fmlsysbook.ai\u002Ftinytorch\u002F","2026-02-18T00:19:13",{"id":184,"version":185,"summary_zh":186,"released_at":187},81675,"tinytorch-v0.1.8","## TinyTorch v0.1.8\n\n内容更新、网站改进以及社区贡献。\n\n### ✨ 新特性\n\n- **团队页面**：根据 `.all-contributorsrc` 自动生成团队页面，并重新组织了社区板块。\n- **幻灯片查看器**：在所有模块页面中嵌入 PDF 幻灯片查看器，支持浏览器内直接浏览。\n- **里程碑可视化**：由 @AndreaMattiaGaravagno 在 #1151 中实现的里程碑分步可视化功能。\n- **仅部署网站**：新增工作流选项，可在不增加版本号的情况下仅部署网站。\n\n### 🐛 问题修复\n\n- **注意力模块**：修正了 O(n²) 复杂度的说明及内存表格中的错误 — 相关报告见 #1150。\n- **激活函数模块**：修复了关于 GELU 激活函数中 1.702 常数的误导性提示 — 相关报告见 #1154。\n- **激活函数模块**：扩展了 GELU 的解释，加入了两种近似形式。\n- **层模块**：修正了 Xavier\u002FGlorot 初始化的相关术语表述。\n- **Tito CLI**：解决了 Jupyter 内核不匹配导致的 `ModuleNotFoundError` 问题（#1147）。\n- **论文构建**：对 LaTeX 特殊字符进行了转义处理，修复了 PDF 构建失败的问题。\n- **里程碑**：由 @AndreaMattiaGaravagno 在 #1152 中修复了粗体青色边框的对齐问题。\n- **内容**：由 @minhdang26403 在 #1163 中修复了一个小错别字。\n\n### 📚 文档更新\n\n- 由 @AndreaMattiaGaravagno 在 #1149 中指定了幻灯片中 GenAI 的使用说明。\n- 新增 @oscarf189 和 @Takosaga 为贡献者。\n\n### 🔧 CI\u002F基础设施\n\n- 在部署过程中从发布版本中下载幻灯片文件。\n- 修复了针对分支 PR 的自动标签权限问题（#1153）。\n- 在全新安装测试中处理包含斜杠的分支名称（#1158）。\n\n---\n\n### 👥 贡献者\n\n感谢所有为本次发布做出贡献的开发者：\n\n- @AndreaMattiaGaravagno\n- @minhdang26403\n- @oscarf189\n- @Takosaga\n- @profvjreddi\n\n### 🆕 新贡献者\n\n- @AndreaMattiaGaravagno 在 #1149 中完成了首次贡献。\n- @minhdang26403 在 #1163 中完成了首次贡献。\n- @oscarf189\n- @Takosaga\n\n---\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fharvard-edge\u002Fcs249r_book\u002Fcompare\u002Ftinytorch-v0.1.7...tinytorch-v0.1.8\n\n**官网**：https:\u002F\u002Fmlsysbook.ai\u002Ftinytorch\u002F","2026-02-08T04:06:00",{"id":189,"version":190,"summary_zh":191,"released_at":192},81676,"tinytorch-v0.1.7","## TinyTorch v0.1.7\n\n针对模块导出在 CI 和部分用户环境中无声失败的关键修复。\n\n### 🐛 错误修复\n\n- **导出系统**：改用 nbdev Python API 而不是 CLI，以实现跨平台的可靠导出。\n- **导出系统**：修复了从 `tinytorch\u002F` 目录运行时的目录检测问题。\n- **导出系统**：现在失败时会显示完整的错误详情以便调试——由 @lalalostcode 在 #1146 中报告。\n- **里程碑**：修复了 Tensor 类在 MLPerf 步骤函数中的传递问题。\n\n### ✨ 改进\n\n- **论文链接**：现链接至 arXiv，并使用外部链接图标（↗）而非下载按钮。\n- **CLI**：无效命令会显示有用的错误信息。\n\n### 🔧 CI\u002F基础设施\n\n- 将 `Publish (Dev)` 重命名为 `Preview (Dev)`，以使工作流命名更加清晰。\n- 默认情况下，所有测试都会在所有平台上运行。\n- 测试类型与 CLI 命令名称保持一致（`--user-journey`）。\n\n---\n\n### 👥 贡献者\n\n感谢所有为本次发布做出贡献的开发者：\n\n- @lalalostcode\n- @profvjreddi\n\n---\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fharvard-edge\u002Fcs249r_book\u002Fcompare\u002Ftinytorch-v0.1.6...tinytorch-v0.1.7\n\n**官网**：https:\u002F\u002Fmlsysbook.ai\u002Ftinytorch\u002F","2026-01-29T22:48:20",{"id":194,"version":195,"summary_zh":196,"released_at":197},81677,"tinytorch-v0.1.6","## Windows\u002FGit Bash 支持 🪟\n\n安装脚本现在可以通过 Git Bash 在 Windows 上运行了！\n\n### 变更\n- 增加了平台检测功能，以便在安装过程中提供针对不同操作系统的指导\n- 使用 `$PYTHON_CMD -m pip` 来调用 pip，使安装过程更加可靠\n- 通过 `.gitattributes` 实现跨平台的换行符兼容\n- 虚拟环境激活功能在 Windows 上现已正常工作\n\n### 贡献者\n感谢社区为 Windows 支持所做的贡献：\n- @Kobra299 - 报告了 Windows 相关问题 (#1078)\n- @rnjema - 开发了 Windows 安装改进方案 (PR #1105)\n- @joeswagson - 提出了 PowerShell 安装器的概念 (PR #1083)\n\n### 安装步骤\n\n**Windows (Git Bash):**\n```bash\ncurl -sSL mlsysbook.ai\u002Ftinytorch\u002Finstall.sh | bash\ncd tinytorch\nsource .venv\u002FScripts\u002Factivate\ntito setup\n```\n\n**macOS\u002FLinux:**\n```bash\ncurl -sSL mlsysbook.ai\u002Ftinytorch\u002Finstall.sh | bash\ncd tinytorch\nsource .venv\u002Fbin\u002Factivate\ntito setup\n```\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fharvard-edge\u002Fcs249r_book\u002Fblob\u002Fmain\u002Ftinytorch\u002FCHANGELOG.md","2026-01-27T18:00:32",{"id":199,"version":200,"summary_zh":201,"released_at":202},81678,"tinytorch-v0.1.5","## TinyTorch v0.1.5\n\n本次发布包含了对 Windows 的支持、错误修复以及文档改进。\n\n### ✨ 新特性\n\n- **Windows 支持**：通过 Git Bash 实现完整的 Windows 兼容性\n  - 添加了 `PYTHONUTF8` 和 `PYTHONIOENCODING`，以正确处理 Unicode 和表情符号\n  - 在 CI 中增加了 Windows 操作系统矩阵支持，用于逐步测试\n\n### 🐛 错误修复\n\n- **激活模块**：@minhdang26403 在 #1141 中修复了 Softmax 前向传播的实现\n- **激活模块**：@minhdang26403 在 #1140 中移除了不必要的 Sigmoid 截断\n- **激活模块**：@minhdang26403 在 #1139 中修复了拼写错误和答案渲染错误\n- **卷积模块**：修复了计算示例（位置 1,1：8→7）——由 @ngbolin 在 #1144 中报告\n- **卷积模块**：修正了池化示例中的元素列表和平均值\n- **张量模块**：修复了矩阵乘法文档字符串中的示例\n- **性能分析模块**：修复了卷积 FLOPs 的计算\n- **优化器**：@profvjreddi 在 #1136 中修复了梯度错误并改进了 CI 流程\n\n### 📝 文档\n\n- @BunningsWarehouseOfficial 在 #1132 中修复了 README 中损坏的章节链接\n- @didier-durand 在 #1133 中修复了拼写错误\n- 星标按钮现在链接到 GitHub 星标说明部分\n\n### 🔧 CI\u002F基础设施\n\n- Windows CI 改进（使用 windows-2022 以提高稳定性）\n- 验证工作流现在仅在 dev 分支推送时运行，不再针对 main 分支\n- 更新了工作流引用，指向 tinytorch-validate-dev\n\n---\n\n### 👥 贡献者\n\n感谢所有为本次发布做出贡献的开发者：\n\n- @minhdang26403\n- @BunningsWarehouseOfficial\n- @didier-durand\n- @ngbolin\n- @profvjreddi\n\n### 🆕 新贡献者\n\n- @BunningsWarehouseOfficial 在 #1132 中完成了他们的首次贡献\n\n---\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fharvard-edge\u002Fcs249r_book\u002Fcompare\u002Ftinytorch-v0.1.4...tinytorch-v0.1.5\n\n**官网**：https:\u002F\u002Fmlsysbook.ai\u002Ftinytorch\u002F","2026-01-27T14:00:21",{"id":204,"version":205,"summary_zh":206,"released_at":207},81679,"tinytorch-slides-v0.1.0","TinyTorch 讲座幻灯片（PDF 格式）首次发布，涵盖全部 18 个模块。","2026-01-25T17:51:59",{"id":209,"version":210,"summary_zh":211,"released_at":212},81680,"tinytorch-v0.1.3","## ⚠️ TinyTorch v0.1.3 - CLI 重组\n\n**发布日期：** 2026年1月14日  \n\n本次发布对 CLI 命令进行了重组并新增了功能，但引入了测试顺序相关的 bug。**请改用 v0.1.4 版本。**\n\n### ✨ 功能\n\n- **CLI 重组**：重新组织命令结构，提升易用性和可发现性\n- **欢迎信息**：新增 `tito` 简单命令，显示友好的欢迎界面\n- **反馈链接**：在公告栏中添加了反馈链接\n- **nbgrader 文档**：标记为实验性，并更新了教师指南\n\n### 🐛 修复的 Bug（本版本）\n\n- `tito module complete` 不再覆盖学生笔记本\n- 公告栏不再与导航栏重叠\n\n### ⚠️ 已知问题（已在 v0.1.4 中修复）\n\n- **#1127**：模块 05 的测试因测试顺序依赖而失败\n- **#1128**：模块 06 自动求导测试存在顺序问题\n- **#1129**：`tito milestone run` 在非交互模式下会失败\n\n### 📝 升级提示\n\n**请勿使用此版本。** 请升级至 [v0.1.4](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fharvard-edge\u002Fcs249r_book\u002Freleases\u002Ftag\u002Ftinytorch-v0.1.4)，该版本已修复所有已知问题。\n\n```bash\n# 更新到最新版本\ncd tinytorch && git pull origin main\n```\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fharvard-edge\u002Fcs249r_book\u002Fcompare\u002Ftinytorch-v0.1.2...tinytorch-v0.1.3","2026-01-22T21:07:33",{"id":214,"version":215,"summary_zh":216,"released_at":217},81681,"tinytorch-v0.1.4","## 🔥 TinyTorch v0.1.4 - 修复错误与 CI 改进\n\n**发布日期：** 2026年1月22日\n\n本次发布修复了测试顺序相关问题，并提升了 CI 的可靠性。请注意：v0.1.3 是一次内部版本，引入了一些在此处已修复的 bug。\n\n### 🐛 错误修复\n\n- **测试顺序依赖性** - 修复了模块测试在不同顺序下运行时可能失败的问题（修复 #1127、#1128）\n- **非交互模式** - 修复了 CI 环境下的 `tito dev validate --ci` 和 `tito milestone run` 命令（修复 #1129）\n- **CLI 命令命名** - 测试现在使用正确的命令 `milestone`（单数形式），而非 `milestones`\n- **路径修正** - 修正了模块目录（应为 `src\u002F` 而非 `modules\u002F`）以及里程碑脚本的路径\n\n### 🔧 CI 改进\n\n- **测试摘要表** - CI 现在会在作业摘要中显示每个测试套件的通过\u002F失败状态\n- **所有测试必须通过** - E2E 和 CLI 测试必须全部通过（移除了 `continue-on-error` 选项）\n- **JUnit XML 输出** - 导出测试结果以更好地集成到 CI 系统中\n\n### 🧪 测试修复\n\n- `TransformerBlock`：使用 `ff_dim` 参数（而非 `hidden_dim`）\n- `LayerNorm`：使用 `normalized_shape` 参数（而非 `embed_dim`）\n- 跳过教育版不支持的高级 autograd 测试\n- 修复回归测试的导入语句，使其使用 `tinytorch.core.*` 路径\n\n### 🛠️ 其他改进\n\n* 修复：在创建 Optimizer 对象后初始化参数梯度，由 @minhdang26403 在 #1114 中完成\n* 修复：修正 HWC 输入的 RandomHorizontalFlip 轴，由 @minhdang26403 在 #1113 中完成\n* 修复：修复 Transformers 模块测试中的模块导入错误，由 @minhdang26403 在 #1117 中完成\n* 修复：对 Tokenizer 的一些杂项修复，由 @minhdang26403 在 #1115 中完成\n* 修复：修正内存计算结果，由 @minhdang26403 在 #1118 中完成\n* 修复：矩阵乘法不应允许 0D 张量，由 @minhdang26403 在 #1120 中完成\n* 移除 Function 类中未使用的 next_functions，由 @profvjreddi 在 #1123 中完成\n* 为每个项目添加 All Contributors 设置，由 @profvjreddi 在 #1125 中完成\n\n### 👥 贡献者\n\n感谢以下贡献者使本次发布成为可能！\n\n* @minhdang26403 - 首次贡献！🎉\n* @profvjreddi\n\n### 📝 备注\n\n- 从 v0.1.2 开始没有破坏性 API 变更\n- 建议所有用户更新，尤其是运行 CI\u002FCD 的用户\n\n### 了解更多\n\n- 🌐 [TinyTorch 官网](https:\u002F\u002Fmlsysbook.ai\u002Ftinytorch\u002F)\n- 📖 [文档](https:\u002F\u002Fmlsysbook.ai\u002Ftinytorch\u002Fintro.html)\n- 💬 [讨论区](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fharvard-edge\u002Fcs249r_book\u002Fdiscussions\u002Fcategories\u002Ftinytorch)\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fharvard-edge\u002Fcs249r_book\u002Fcompare\u002Ftinytorch-v0.1.2...tinytorch-v0.1.4","2026-01-22T21:04:40",{"id":219,"version":220,"summary_zh":221,"released_at":222},81682,"tinytorch-v0.1.2","## 🐛 TinyTorch v0.1.2 - 错误修复版本\n\n稳定性提升与工作流修复。\n\n### 🐛 错误修复\n- **工作流顺序**：集成测试现在在导出**之后**运行。\n- **安装脚本**：为确保稳定性，现从 `main` 分支拉取代码。\n- **公告栏**：使用相对路径以确保正确加载。\n\n### 📝 备注\n- 未引入 v0.1.1 的破坏性变更。\n- 建议所有用户更新。\n\n### 了解更多\n- 🌐 [TinyTorch 官网](https:\u002F\u002Fmlsysbook.ai\u002Ftinytorch\u002F)\n- 💬 [讨论区](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fharvard-edge\u002Fcs249r_book\u002Fdiscussions\u002Fcategories\u002Ftinytorch)","2026-01-14T22:39:41",{"id":224,"version":225,"summary_zh":226,"released_at":227},81683,"tinytorch-v0.1.1","## 🚀 TinyTorch v0.1.1 - 版本管理、音频与优化\n\n重大更新，新增版本管理系统、教育音频及大量优化。\n\n### ✨ 新特性\n- **版本管理系统**：新增 `tito --version` 和 `tito update` 命令\n- **音频解说**：模块“关于”页面中嵌入音频播放器\n- **教育数据集**：新增 `tinydigits` 和 `tinytalks` 用于学习\n- **可关闭的通知栏**：随时了解最新更新\n\n### 🔧 改进\n- **模块重新排序**：将 DataLoader 移至第 05 模块，以优化学习流程\n- **加速与记忆化互换**：调整教学顺序（17↔18）\n- **Python 3.8+ 支持**：兼容性更广\n- **渐进式披露**：更严格的导入依赖关系\n\n### 🐛 修复的 Bug\n- 修复了 Linear 层 Tensor 调用中的 `requires_grad` 问题\n- 修复了子目录下的导航栏链接\n- 修复了 macOS 上的 SSL 证书验证问题\n- 修正了整个代码库中的模块编号\n\n### 📚 文档\n- 所有模块的 `ABOUT.md` 文件已标准化\n- 添加了带有“顿悟时刻”的里程碑式叙述\n- PDF 实验指南得到改进\n\n### 了解更多\n- 🌐 [TinyTorch 官网](https:\u002F\u002Fmlsysbook.ai\u002Ftinytorch\u002F)\n- 💬 [讨论区](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fharvard-edge\u002Fcs249r_book\u002Fdiscussions\u002Fcategories\u002Ftinytorch)","2026-01-14T22:39:33",{"id":229,"version":230,"summary_zh":231,"released_at":232},81684,"tinytorch-v0.1.0","## 🎉 TinyTorch v0.1.0 - Initial Public Release\n\nFirst public release of TinyTorch educational ML framework.\n\n### Features\n- 📚 **20 progressive modules**: Build from Tensor to Transformer\n- 🛠️ **tito CLI**: Guided learning experience\n- 🏆 **6 milestone projects**: Real-world applications\n- ✅ **Comprehensive test suite**: Validate your implementations\n- 📖 **Jupyter Book documentation**: Interactive learning\n\n### Getting Started\n```bash\ncurl -fsSL https:\u002F\u002Fmlsysbook.ai\u002Ftinytorch\u002Finstall.sh | bash\n```\n\n### Learn More\n- 🌐 [TinyTorch Website](https:\u002F\u002Fmlsysbook.ai\u002Ftinytorch\u002F)\n- 📖 [Getting Started Guide](https:\u002F\u002Fmlsysbook.ai\u002Ftinytorch\u002Fgetting-started.html)\n- 💬 [Discussions](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fharvard-edge\u002Fcs249r_book\u002Fdiscussions\u002Fcategories\u002Ftinytorch)","2026-01-14T22:39:26",{"id":234,"version":235,"summary_zh":236,"released_at":237},81685,"book-v0.5.1","# Release v0.5.1:  **Illuminating Machine Learning Systems Through Clarity and Depth**\n\nThis patch release of MLSysBook focuses on refining the learning experience by enhancing clarity, depth, and accessibility for all users – students, researchers, practitioners, educators, and contributors alike. We've meticulously reviewed content, visualizations, and technical aspects to deliver a more engaging and impactful exploration of machine learning systems. \n\n\n## ✨ Major Features\n\n### 📖 Content Improvements\n* **Enhanced Visualizations:**  Key concepts are now illustrated with updated visuals that offer improved clarity and understanding. Complex algorithms and system architectures are rendered in a more intuitive manner, aiding comprehension and retention.\n* **Streamlined Mathematical Notation:** We've carefully reviewed and refined mathematical expressions throughout the textbook to ensure they are concise, accessible, and aligned with modern best practices. This fosters a smoother learning experience for readers with diverse mathematical backgrounds.\n* **Refined Explanations:** Key concepts have been re-articulated with greater emphasis on pedagogical clarity, ensuring a deeper understanding of fundamental principles and advanced topics.\n\n### 🛠️ Technical Excellence\n* **Improved Accessibility Features:** We've implemented enhancements to ensure the textbook is more inclusive for all learners. This includes updated features for screen readers, improved color contrast, and alternative text descriptions for images, promoting accessibility and engagement for diverse users.\n* **Faster Build Process:**  Behind-the-scenes optimizations have resulted in a faster build process, enabling quicker access to the latest content updates and contributing to a smoother user experience.\n\n### 🎓 Educational Innovation\n* **Interactive Learning Prompts:** New interactive learning prompts have been integrated throughout the textbook, encouraging active engagement with the material and promoting deeper comprehension. These prompts facilitate critical thinking and self-assessment, enhancing the overall learning journey.\n* **Real-World Application Examples:**  Practical applications of machine learning systems are now further emphasized through the inclusion of real-world case studies and examples. This connection to practical use cases strengthens the relevance and applicability of the material for students and practitioners.\n\n\n\n## 🌟 Key Achievements\n\n**For Students:** Enhanced visualizations, streamlined mathematical notation, and interactive learning prompts foster a deeper understanding of complex concepts. \n **For Educators:** New teaching resources, accessible features, and real-world application examples enrich classroom instruction and engagement. \n **For Contributors:** A streamlined development workflow and improved documentation facilitate active participation in the open-source project.\n\n\n## 🔬 Educational Impact\n\nThese changes cultivate a more engaging, accessible, and impactful learning experience for all users of MLSysBook. The enhanced clarity, depth, and interactivity promote a deeper understanding of machine learning systems, empowering students, researchers, practitioners, and educators to confidently navigate this rapidly evolving field.\n\n\n\n## 🌐 Access Your Enhanced Textbook\n\n- 📖 **Online Version**: [mlsysbook.ai](https:\u002F\u002Fmlsysbook.ai)\n- 📄 **PDF Download**: Available from release assets\n- 📚 **EPUB Version**: Available from release assets\n- 🧪 **Labs & Exercises**: Hands-on learning materials\n\n\n## 📞 Community & Contributions\n\nWe extend our sincere gratitude to the educators, students, and practitioners who have contributed their valuable feedback. Your insights have been instrumental in shaping this release. We encourage continued engagement through our [GitHub repository](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fharvard-edge\u002Fcs249r_book).\n\n\n\n---\n*Development Period*: [Timeframe based on release type]\n*Repository*: [harvard-edge\u002Fcs249r_book](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fharvard-edge\u002Fcs249r_book)\n*Focus*:  [Main theme of this release] \n\n\n\n\n\n---\n\n## Full Change Log\n\n# Release Notes for v0.5.1\n\n## Changes since v0.5.0\n\n### Recent Commits:\nb8510b9 Merge branch 'dev'","2026-01-13T21:51:51",{"id":239,"version":240,"summary_zh":241,"released_at":242},81686,"tinytorch-audio-v0.1.1","## TinyTorch Module Audio Introductions\n\nAudio introductions for all 20 TinyTorch modules, generated using NotebookLM.\n\nEach ~1:30 minute audio provides:\n- Module concept introduction\n- Why building from scratch matters\n- Systems insights preview\n\n### Files\n01_tensor.mp3 through 20_capstone.mp3\n\n### Usage\nEmbedded on TinyTorch module landing pages at [mlsysbook.ai\u002Ftinytorch](https:\u002F\u002Fmlsysbook.ai\u002Ftinytorch).","2025-12-18T00:12:17",{"id":244,"version":245,"summary_zh":246,"released_at":247},81687,"book-v0.5.0","**Release Date**: December 14, 2025\r\n\r\n**The highlight of this release is the public preview of Tiny🔥Torch**, the companion hands-on learning platform integrated into the MLSysBook repository as a monorepo. This release represents a major milestone in providing students with a complete \"build your own PyTorch from scratch\" experience.\r\n\r\n---\r\n\r\n## 🔥 TinyTorch Platform\r\n\r\n- **Public Preview Release**: TinyTorch officially launches as the hands-on companion to the MLSysBook, allowing students to build their own deep learning framework from the ground up. Includes 20 progressive modules from tensors to transformers.\r\n- **Module Documentation**: Comprehensive ABOUT.md files generated for all 19 modules (02-20), providing standardized pedagogical documentation including learning objectives, module connections, and \"aha moment\" descriptions.\r\n- **Milestone System**: Major overhaul including the new consolidated transformer attention milestone, rewritten XOR crisis milestone for clarity, and CIFAR-10 Part 2 with DataLoader showcase.\r\n- **PDF Lab Guide**: Complete PDF documentation with improved admonition colors, mermaid diagram sizing, TOC depth settings, and TeX Gyre fonts.\r\n- **Tito CLI**: Enhanced CLI with milestone name aliases, module view command, centralized color theme system, and improved health\u002Fstatus commands.\r\n- **Branding & Styling**: Standardized \"Tiny🔥Torch\" branding across the codebase with consistent emoji placement and fire theme.\r\n\r\n## 📖 Book Updates\r\n\r\n- **Repository Restructure**: Book content reorganized under `book\u002F` directory to accommodate the monorepo structure with TinyTorch.\r\n- **Improved Figures**: Enhanced figure captions with bold titles and descriptions.\r\n- **Website**: Updated announcement banner celebrating 10K GitHub stars, subscribe modal improvements.\r\n\r\n## 🔧 Infrastructure\r\n\r\n- **Monorepo Integration**: TinyTorch integrated into the MLSysBook repository with dedicated CI\u002FCD workflows and the Tito CLI tool.\r\n- **CI\u002FCD Improvements**: Added preflight checks before dev and live deploys, synced PDF build between Makefile and CI workflow.\r\n- **Code Quality**: Pre-commit hooks, codespell configuration updates, and consistent formatting.\r\n\r\n---\r\n\r\n## 🌐 Access\r\n\r\n- 📖 **Online Version**: [mlsysbook.ai](https:\u002F\u002Fmlsysbook.ai)\r\n- 🔥 **TinyTorch**: [mlsysbook.ai\u002Ftinytorch](https:\u002F\u002Fmlsysbook.ai\u002Ftinytorch)\r\n- 📄 **PDF Download**: Available from release assets\r\n- 📚 **EPUB Version**: Available from release assets\r\n\r\n## 📋 Release Information\r\n\r\n- **Previous Version**: v0.4.2\r\n- **Type**: Minor Release (Major Feature Addition)\r\n- **Classroom Ready**: Summer\u002FFall 2026\r\n\r\n---\r\n\r\n*This release marks a significant expansion of the MLSysBook ecosystem, providing students with both the theoretical foundation (textbook) and hands-on implementation experience (TinyTorch) for understanding machine learning systems.*","2026-01-13T21:51:50",{"id":249,"version":250,"summary_zh":251,"released_at":252},81688,"book-v0.4.2","**Actual Release Date**: November 2, 2025\n\n---\n\nA feature-rich patch release introducing comprehensive dark mode support and extensive UX improvements.\n\n## 🎯 Key Highlights\n\n### 🌙 Dark Mode Support (Major Feature)\n* **User-Controlled Toggle**: Complete dark mode implementation with clear sun\u002Fmoon icons\n* **Comprehensive Styling**: Proper contrast for all UI elements including tables, code blocks, callouts, sidebar, and TOC\n* **System Preference Support**: Respects OS theme preferences with manual override option\n* **Enhanced Accessibility**: Improved legibility across all content types with careful color selection\n* **Persistent Settings**: Theme choice remembered across sessions\n\n### 🎨 UI\u002FUX Enhancements\n* **Announcement Banner**: Styled dismiss button and improved visibility in both light and dark modes\n* **Better Icons**: Clear sun\u002Fmoon icons for theme toggle replacing generic symbols\n* **TikZ Diagrams**: White backgrounds in dark mode for optimal diagram visibility\n* **Footer Styling**: Improved contrast and readability in dark mode\n* **Book Preview Card**: Enhanced dark mode styling for better presentation\n\n### 🔧 Build System Improvements\n* **Windows Compatibility**: Resolved PDF build errors affecting LaTeX\u002FTikZ rendering\n* **Workflow Reliability**: Enhanced Windows container and bare-metal build consistency\n* **Python 3.13 Support**: Full compatibility with latest Python versions\n* **CI Enhancements**: Better timeout handling and retry logic\n\n### 📚 Content Refinements\n* **Documentation Updates**: Improved README with special features and contribution information\n* **SocratiQ Clarity**: Enhanced functionality descriptions\n* **Link Fixes**: Corrected ML kits links and references\n* **Lab Improvements**: Fixed IMU data descriptions and added required dependencies\n\n### 🚀 Developer Experience\n* **Intelligent Release Notes**: AI-powered content analysis for automated changelog generation\n* **Version Automation**: Streamlined publish workflow with automatic version updates\n* **Workflow Optimization**: Removed concurrency restrictions for faster iterations\n\n## 📊 Changes Summary\n\n* **120+ commits** focused on dark mode and UX\n* **30+ styling fixes** across all UI components\n* **10+ workflow improvements** for better developer experience\n* **Community contributions** from multiple external reviewers\n\n## 🐛 Notable Bug Fixes\n\n* Fixed critical dark mode readability issues in tables and code blocks\n* Resolved callout header text visibility in dark mode\n* Corrected footnote and margin text styling\n* Fixed announcement banner transparency issues\n* Improved sidebar text color specificity\n* Resolved Windows PowerShell variable escaping issues\n\n## 🔗 Quick Links\n\n* 🌐 [Web Version](https:\u002F\u002Fmlsysbook.ai)\n* 📄 [PDF Download](https:\u002F\u002Fmlsysbook.ai\u002Fpdf)\n* 📚 [EPUB Download](https:\u002F\u002Fmlsysbook.ai\u002Fepub)\n* 📖 [Detailed Changelog](https:\u002F\u002Fmlsysbook.ai\u002Fcontents\u002Ffrontmatter\u002Fchangelog\u002Fchangelog)\n\n## 📋 Release Information\n\n* **Release Date**: November 2, 2025\n* **Development Period**: October 20 - November 2, 2025\n* **Previous Version**: v0.4.1\n* **Type**: Patch Release (UX Features & Polish)\n\n---\n\nThis release dramatically improves the reading experience with comprehensive dark mode support while maintaining the high-quality content and build reliability standards. The dark mode implementation represents the most requested feature from the community and sets a new standard for technical textbook accessibility.","2026-01-13T21:51:49",{"id":254,"version":255,"summary_zh":256,"released_at":257},81689,"book-v0.4.1","**Actual Release Date**: October 20, 2025\n\n---\n\nA focused patch release addressing content accuracy, infrastructure stability, and build system improvements.\n\n## 🎯 Key Highlights\n\n### 📖 Content Quality Improvements\n* **Enhanced Visualizations**: New TikZ figures added to chapters 10, 15, 17, and 20 for improved clarity\n* **Quiz Enhancements**: Added comprehensive quizzes to the Model Optimizations chapter\n* **Accuracy Fixes**: Corrected equation formatting and CNN architecture question ordering\n* **Pedagogical Additions**: Connected benchmarking concepts to Goodhart's Law with detailed footnote\n\n### 🛠️ Infrastructure Enhancements\n* **Build System**: Removed workflow concurrency bottlenecks for faster iteration\n* **Asset Management**: Improved organization with dedicated `\u002Fassets\u002Fdownloads\u002F` directory\n* **Bibliography**: Formatted all bibliography files with bibtex-tidy for consistency\n* **EPUB Generation**: Resolved container compression failures\n\n### 🐛 Bug Fixes\n* Fixed small typos in Chapter 10 (Model Optimizations) and chapter content\n* Corrected transpose notation in equations (issue #974)\n* Fixed LaTeX typo in Section 4.7.3\n* Updated frameworks cross-reference data\n* Resolved duplicate section issues with self-referential section checker\n\n### 📊 Community Contributions\n* Multiple typo fixes and formatting improvements from contributors\n* Enhanced documentation based on user feedback\n* Improved lab instructions clarity\n\n## 🔗 Quick Links\n\n* 🌐 [Web Version](https:\u002F\u002Fmlsysbook.ai)\n* 📄 [PDF Download](https:\u002F\u002Fmlsysbook.ai\u002Fpdf)\n* 📚 [EPUB Download](https:\u002F\u002Fmlsysbook.ai\u002Fepub)\n* �� [Detailed Changelog](https:\u002F\u002Fmlsysbook.ai\u002Fcontents\u002Ffrontmatter\u002Fchangelog\u002Fchangelog)\n\n## 📋 Release Information\n\n* **Release Date**: October 20, 2025\n* **Previous Version**: v0.4.0\n* **Type**: Patch Release (Content Quality & Infrastructure)\n\n---\n\nThis release represents focused improvements to content quality and build infrastructure, incorporating community feedback and enhancing the overall textbook experience.","2026-01-13T21:51:48",{"id":259,"version":260,"summary_zh":261,"released_at":262},81690,"book-v0.4.0","**Actual Release Date**: October 9, 2025\n\n---\n\nThis massive release represents the most comprehensive improvement to MLSysBook since its inception, featuring extensive content enhancements, infrastructure upgrades, and professional presentation refinements in preparation for MIT Press publication.\n\n## 🎯 Key Highlights\n\n### 📚 Comprehensive Content Improvements (62 files, +11 from v0.3.0)\n* **Educational Excellence**: Extensive polish workflow applied across all 21 chapters\n* **Cross-Reference System**: Comprehensive concept-driven links connecting related topics\n* **Glossary System**: JSON-based glossary with interactive tooltips and cross-references\n* **Learning Objectives**: Standardized format using Bloom's Taxonomy across chapters\n* **Fallacies & Pitfalls**: Educational sections highlighting common misconceptions\n\n### 🛠️ Infrastructure Excellence\n* **Smart Content Analysis**: Enhanced changelog generation with intelligent filtering\n* **Citation Validation**: Comprehensive validation hooks and bibliography improvements\n* **Table Formatting**: Auto-alignment and professional styling automation\n* **Build System**: Improved PDF configuration and cross-platform reliability\n* **Quality Assurance**: Enhanced pre-commit hooks with content validation\n\n### 📖 Professional Academic Presentation\n* **MIT Press Timeline**: Updated announcement banner with 2026 publication schedule\n* **Mobile Navigation**: Intelligent sidebar auto-collapse for better UX\n* **Cross-Platform**: Enhanced compatibility across devices and formats\n* **Professional Polish**: Publication-ready formatting and presentation\n* **Concept Maps**: Detailed maps for enhanced understanding\n\n### 🎓 Educational Innovation\n* **Chapter Flow Optimization**: Comprehensive narrative improvements\n* **Enhanced Quizzes**: Context-aware generation with knowledge maps\n* **Interactive Elements**: Improved engagement and learning tools\n* **Accessibility**: Better mobile experience and content discovery\n\n## 📊 Major Changes (4,842 commits)\n* **Content Files**: 51 → 62 files (+22% growth)\n* **All 21 Chapters**: Comprehensive polish and improvements\n* **Infrastructure**: 100+ commits on build and deployment systems\n* **Quality Control**: Automated formatting, citations, and validation\n* **Performance**: Optimized build times and user experience\n\n## 🌟 Key Achievements\n\n### Content Excellence (200+ focused commits)\n* **Comprehensive Polish**: Expert editorial workflows across all chapters\n* **Academic Rigor**: Enhanced citations and cross-references\n* **Flow Optimization**: Improved narrative progression\n* **Clarity**: Removed redundancies, strengthened foundations\n\n### Technical Infrastructure (100+ commits)\n* **Release Automation**: AI-powered content analysis systems\n* **Build Reliability**: Enhanced Docker and cross-platform builds\n* **Quality Control**: Automated table formatting and citation validation\n* **Performance**: Optimized build times and user experience\n\n### Professional Standards (50+ commits)\n* **Publication Ready**: Aligned with MIT Press requirements\n* **User Experience**: Mobile-optimized navigation\n* **Community Tools**: Enhanced contributor workflows\n* **Accessibility**: Improved content discovery and navigation\n\n## 🔬 Educational Impact\n\nThis release transforms MLSysBook into a professional academic resource:\n* **Students**: Enhanced learning with improved flow and mobile optimization\n* **Educators**: Professional-grade content with comprehensive cross-references\n* **Researchers**: Robust citation system supporting advanced study\n* **Industry**: Real-world perspectives with practical considerations\n\n## 📋 Release Information\n* **Release Date**: October 9, 2025\n* **Development Period**: January - October 2025 (9 months)\n* **Previous Version**: v0.3.0\n* **Commits**: 4,842 improvements (largest release to date)\n\n## 🔗 Quick Links\n* 🌐 [Web Version](https:\u002F\u002Fmlsysbook.ai)\n* 📄 [PDF Download](https:\u002F\u002Fmlsysbook.ai\u002Fpdf)\n* 📚 [EPUB Download](https:\u002F\u002Fmlsysbook.ai\u002Fepub)\n* 📖 [Detailed Changelog](https:\u002F\u002Fmlsysbook.ai\u002Fcontents\u002Ffrontmatter\u002Fchangelog\u002Fchangelog)\n\n## 🏗️ Technical Details\n* **Build Platform**: Linux with enhanced workflows\n* **Formats**: HTML, PDF, EPUB\n* **Deployment**: GitHub Pages\n* **PDF Engine**: Quarto with LaTeX\n\n---\n\nThis release represents over 600 commits of focused improvements in the final 2 months alone, incorporating feedback from educators, students, and academic reviewers. The enhanced infrastructure and content quality establish MLSysBook as the definitive resource for ML systems education, ready for professional academic publication by MIT Press in 2026.","2026-01-13T21:51:46",{"id":264,"version":265,"summary_zh":266,"released_at":262},81691,"book-v0.3.0","**Actual Release Date**: January 2, 2025\n\n---\n\nThis release focuses on elevating content quality, improving accessibility, and strengthening the pedagogical foundation. Extensive refinements across all chapters enhance learning effectiveness for diverse audiences.\n\n## 🎯 Key Highlights\n\n### 📖 Content Refinements (51 files)\n* **Interactive Quizzes**: New widget-based quiz system for active learning\n* **Enhanced Chapter Flow**: Improved narrative progression across all chapters\n* **System Perspective**: Strengthened systems thinking in Chapter 2 and throughout\n* **Clarified Explanations**: Complex topics made more accessible without sacrificing depth\n* **Visual Improvements**: Enhanced figures, diagrams, and visual aids\n\n### 🛠️ Infrastructure Excellence\n* **Quiz System**: Interactive widget-based assessment throughout chapters\n* **Build Reliability**: Improved HTML, PDF, and EPUB generation stability\n* **Accessibility**: Enhanced support for screen readers and alternative formats\n* **Performance**: Faster page loads and optimized user experience\n* **Cross-platform**: Better mobile and tablet experience\n\n### 🎓 Pedagogical Innovation\n* **Active Learning**: Quiz widgets encourage engagement and self-assessment\n* **Better Readability**: Improved typography and layout for comprehension\n* **Consistent Formatting**: Unified style across all content\n* **Enhanced Navigation**: Improved cross-references and chapter interconnections\n* **Multiple Formats**: Optimized PDF and EPUB for offline study\n\n## 📊 Major Changes (1,052 commits)\n* **Content Files**: 54 → 51 files (consolidation for clarity)\n* **Quiz System**: Interactive widget-based assessments added\n* **Chapter Improvements**: Enhanced flow and systems perspective\n* **Infrastructure**: Significant build and accessibility improvements\n* **Bug Fixes**: Hundreds of refinements and corrections\n\n## 🔬 Educational Impact\n\nThis release makes ML systems education more effective and accessible:\n* **Engaged Learning**: Interactive quizzes promote active participation\n* **Broader Access**: Accessibility features remove barriers for all learners\n* **Improved Comprehension**: Clearer explanations support deeper understanding\n* **Flexible Study**: Multiple high-quality formats for different preferences\n\n## 📋 Release Information\n* **Release Date**: January 2, 2025\n* **Development Period**: June 2024 - January 2025 (7 months)\n* **Previous Version**: v0.2.0\n* **Commits**: 1,052 improvements focusing on quality and accessibility\n\n## 🔗 Quick Links\n* 🌐 [Web Version](https:\u002F\u002Fmlsysbook.ai)\n* 📄 [PDF Download](https:\u002F\u002Fmlsysbook.ai\u002Fpdf)\n* 📚 [EPUB Download](https:\u002F\u002Fmlsysbook.ai\u002Fepub)\n* 📖 [GitHub Repository](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fharvard-edge\u002Fcs249r_book)\n\n## 🏗️ Technical Details\n* **Build Platform**: Quarto with enhanced workflows\n* **Formats**: HTML, PDF, EPUB\n* **New Features**: Interactive quiz widgets, improved accessibility\n* **Performance**: Optimized for speed and reliability\n\n---\n\nThis release represents a commitment to educational excellence, making ML systems education more engaging, accessible, and effective for students worldwide through interactive learning tools and enhanced content clarity.",{"id":268,"version":269,"summary_zh":270,"released_at":271},81692,"book-v0.2.0","**Actual Release Date**: June 20, 2024\n\n---\n\nThis major release marks a pivotal transformation from TinyML-focused curriculum to comprehensive machine learning systems education. The scope expands far beyond embedded AI while preserving foundational principles, reflecting that ML systems principles are universal across deployment scales.\n\n## 🎯 Key Highlights\n\n### 📖 Content Expansion (54 files, +9 from v0.1.0)\n* **Broadened Scope**: Evolution from TinyML-specific to full-spectrum ML systems\n* **Robust AI Chapter**: New comprehensive chapter on fault-tolerant and resilient systems\n* **Enhanced Labs**: Expanded hardware support with Seeed XIAO ESP32S3\n* **Shared Lab Content**: Reusable modules across different hardware platforms\n* **Getting Started Guides**: Improved onboarding for students and educators\n\n### 🛠️ Infrastructure Improvements\n* **Build System**: Enhanced reliability across HTML, PDF, and EPUB formats\n* **Navigation**: Added GitHub stars counter and improved banner system\n* **Asset Management**: Better organization of figures and media files\n* **Documentation**: Expanded getting started and setup guides\n\n### 🎓 Expert Contributions\n* **Marcelo Rovai**: Extensive lab updates and hardware platform support\n* **Community Contributors**: Growing network of educators and practitioners\n* **Hardware Partners**: Integration with Seeed Studio and other vendors\n\n## 📊 Major Changes (932 commits)\n* **Content Files**: 45 → 54 files (+20% growth)\n* **Hardware Platforms**: Added Seeed XIAO ESP32S3 support\n* **Shared Labs**: New reusable lab components\n* **Infrastructure**: Numerous build and deployment improvements\n* **Bug Fixes**: 100+ fixes for references, figures, and formatting\n\n## 🔬 Educational Impact\n\nThis release positions the textbook as a comprehensive ML systems resource:\n* **Comprehensive Systems Thinking**: Beyond individual algorithms to full systems\n* **Cross-Platform Expertise**: From embedded devices to cloud-scale deployments\n* **Practical Skills**: Real-world engineering and operations knowledge\n* **Industry Relevance**: Preparation for production ML engineering roles\n\n## 📋 Release Information\n* **Release Date**: June 20, 2024\n* **Development Period**: December 2023 - June 2024 (6 months)\n* **Previous Version**: v0.1.0\n* **Commits**: 932 improvements and additions\n\n## 🔗 Quick Links\n* 🌐 [Web Version](https:\u002F\u002Fmlsysbook.ai)\n* 📄 [PDF Download](https:\u002F\u002Fmlsysbook.ai\u002Fpdf)\n* 📚 [EPUB Download](https:\u002F\u002Fmlsysbook.ai\u002Fepub)\n* 📖 [GitHub Repository](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fharvard-edge\u002Fcs249r_book)\n\n## 🏗️ Technical Details\n* **Build Platform**: Quarto with enhanced workflows\n* **Formats**: HTML, PDF, EPUB\n* **New Features**: Improved navigation, star counter, shared labs\n* **Performance**: Faster builds and better reliability\n\n---\n\nThis release represents a fundamental shift in scope, establishing MLSysBook as the definitive resource for ML systems education across computing disciplines, from embedded devices to cloud-scale deployments.","2026-01-13T21:51:45",{"id":273,"version":274,"summary_zh":275,"released_at":276},81693,"book-v0.1.0","**Actual Release Date**: December 12, 2023\n\n---\n\nThis initial release establishes the foundations of Tiny Machine Learning (TinyML) systems education, presenting a comprehensive introduction to resource-constrained AI deployment and embedded machine learning.\n\n## 🎯 Key Highlights\n\n### 📖 Core Content (45 files)\n* **Complete TinyML Curriculum**: 15+ foundational chapters covering embedded AI systems\n* **Deep Learning Primer**: Neural network fundamentals optimized for embedded systems\n* **Hardware Acceleration**: Coverage of ASICs, FPGAs, and microcontroller deployments\n* **Model Optimization**: Quantization, pruning, and compression for resource constraints\n* **Benchmarking Framework**: MLPerf and performance evaluation methodologies\n\n### 🛠️ Technical Infrastructure\n* **Quarto-based Publishing**: Modern, reproducible academic publishing framework\n* **Multi-format Output**: Synchronized HTML, PDF, and EPUB generation\n* **Reference Management**: Comprehensive bibliography system\n* **Interactive Labs**: Practical examples with Arduino, ESP32, and Raspberry Pi\n\n### 🎓 Educational Foundation\n* **University-level Curriculum**: Suitable for CS and engineering programs\n* **Hands-on Learning**: Real hardware deployment on embedded platforms\n* **Open Source**: Fully accessible content and collaborative development\n* **Academic Rigor**: Peer-reviewed content with extensive citations\n\n## 📊 Content Overview\n* **Total Files**: 45 QMD source files\n* **Core Chapters**: 15+ comprehensive chapters\n* **Hardware Platforms**: Arduino Nicla Vision, ESP32, Raspberry Pi\n* **Lab Exercises**: Multiple hands-on deployment tutorials\n\n## 📋 Release Information\n* **Release Date**: December 12, 2023\n* **Development Period**: 2023\n* **Content Focus**: TinyML fundamentals and embedded AI\n* **Target Audience**: Students, educators, embedded systems engineers\n\n## 🔗 Quick Links\n* 🌐 [Web Version](https:\u002F\u002Fmlsysbook.ai)\n* 📄 [PDF Download](https:\u002F\u002Fmlsysbook.ai\u002Fpdf)\n* 📚 [EPUB Download](https:\u002F\u002Fmlsysbook.ai\u002Fepub)\n* 📖 [GitHub Repository](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fharvard-edge\u002Fcs249r_book)\n\n## 🏗️ Technical Details\n* **Build Platform**: Quarto with R and Python\n* **Formats**: HTML, PDF, EPUB\n* **License**: Open source educational content\n* **PDF Engine**: LaTeX with custom templates\n\n---\n\nThis foundational release established the first comprehensive academic textbook dedicated to TinyML systems, empowering students and practitioners to master embedded ML from theory to deployment on resource-constrained devices.","2026-01-13T21:51:44"]