用 optional 替代 nullptr、variant 实现类型安全的 union，以及 any 存储任意类型。

红黑树 vs 哈希表的选择、迭代器的本质，以及 STL 算法库的高效用法。

Array of Structs 与 Struct of Arrays 的内存访问模式差异，以及对 SIMD 和 CUDA 性能的影响。

左值与右值的区别、移动构造函数的实现，以及 std::move 如何实现零拷贝传输。

函数指针、std::function、lambda 的本质，以及捕获列表的内存语义。

二维数组的内存模型、行主序 vs 列主序，以及 GEMM 的内存访问模式。

我当时在做一个和机器学习（Machine Learning，ML）、深度学习（Deep Learning，DL）、Cybersecurity 有关的项目，但自己对 Python 工程经验、ML 和 DL 都不够熟悉，直接看课程和书会比较吃力。因此这篇文章整理的是一份快速补齐 Python 基础的路线，目标不是把 Python 学到很深，而是尽快能读懂 ML/DL/强化学习（Reinforcement Learning，RL）相关代码，并能开始做实验。

用命名空间避免名称冲突、嵌套命名空间，以及 using 的正确用法。