[WeeklyReports] 2026.02.23~2026.03.09 马年新春版 第二次周报收集

[Echo-Nie]

Note

周报提交 DDL: 2026.03.09 晚 23:59
请各位学员在本 issue 下以 comment 的形式填写周报摘要，格式示例如下：

### 姓名

xxx

### 本双周工作

1. xxx
 

### 详细周报链接：

https://github.com/PFCCLab/xxx

Important

提交的周报文件命名为：[WeeklyReport] 2026.02.23~2026.03.09，只接收 .md 文件格式

PR标题规范命名为：[WeeklyReport] GithubID 2026.02.23~2026.03.09

完成情况

请各营员完成周报提交后，在评论中回复简要周报，完成情况：

• @aotenjou
• @LanCole
• @SidusAntares
• @Aidenwu0209
• @2560925365-ux
• @Carousel126
• @lllijinggg1110-rgb
• @inaniloquentee
• @BayesianAura
• @maodiesama
• @MerlinSMQWQ
• @tjujingzong
• @OctoberPrayRain
• @wwaawwaaee
• @Khoray
• @seasameye
• @gravel-01
• @cvbret
• @chengchen512
• @HZ1ovo
• @lywlyw2004
• @darkerkiller
• @ClaireJunc
• @xcq-code

其他

1. 对于周报提交有问题或不清楚的可以先参考： 周报提交指南
2. 提交周报的仓库目录： Reports/horse year/
3. 可以参考其他同学的前几期周报： Reports

[xcq-code]

姓名

徐慈强

本双周工作

1. 文档示例代码修复

完成了 PaddlePaddle 文档链接修复任务（No.23）。

2. 完成 Paddle 本地编译

按照官方流程完成 Paddle 源码拉取与本地编译，熟悉了依赖环境配置与源码构建流程。

3. 完成 FastDeploy 本地编译

完成 FastDeploy 本地编译与基础验证。通过对比 Paddle 与 FastDeploy 的构建过程，初步理解了训练框架与推理部署框架在工程结构及依赖管理上的差异。

详细周报链接

https://github.com/PFCCLab/Starter/blob/main/Reports/horse%20year/xcq-code/%5BWeeklyReport%5D%202026.02.09~2026.02.22.md

[ClaireJunc]

姓名

ClaireJunc

本双周工作

1. 参与 GraphNet 热身打卡活动（Issue #370），完成 swin_t（Swin Transformer Tiny）模型计算图的抽取、验证与提交
2. 编写抽取脚本 swin_t_extract_test.py，使用 graph_net.torch.extract 完成计算图提取
3. 通过 graph_net.torch.validate 验证通过，已提交 PR：#653

详细周报链接

https://github.com/PFCCLab/Starter/blob/main/Reports/horse%20year/ClaireJunc/%5BWeeklyReport%5D%202026.02.23~2026.03.09.md