从嵌入式到 AI：一条可执行的学习路线索引

学习笔记分类开篇。这里不给"刷完多少课程"的目标，而是给每个阶段一个可验收的能力。

阶段划分

  1. C / C++ 与计算机基础：指针、内存、结构体、编译链接；能独立写小工具
  2. 单片机与外设：GPIO / UART / I2C / SPI / 定时器；能让板子按预期工作
  3. 嵌入式 Linux：shell、文件系统、交叉编译；能在目标板上跑通程序
  4. Python 与数据处理：脚本化、数据清洗、可视化；能写数据处理流水线
  5. 深度学习基础：张量、损失、反向传播；能训练并评估一个小模型
  6. 视觉任务与部署：检测/分类流程，模型转换与推理封装
  7. 机器人与工程化：ROS2、通信架构、并行与模块化

每个阶段的验收方式

  • 不是"看完了"，而是"能独立复现 + 能解释为什么"
  • 每阶段留一份可运行的最小工程
  • 把卡住的问题写进学习笔记，而不是只记结论

怎么用这份索引

按当前在折腾的方向挑阶段深入，不必线性走完；但每往前一步，都尽量回头把上一阶段的不懂补上。

路线的价值不是限制顺序，而是让"我现在在哪个位置"变得清楚。