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RSS订阅原创 1.论文——管理文献、找文献
文献管理：Mendeley、Zotero文献阅读数据收集英文写作：中译英DeepL、语法纠错Grammarly、英文润色QuillBot。
2025-11-17 16:54:55
346
原创 HTTP方法
安全性：一个方法是“安全”的，意味着它只用于获取数据，而不会改变服务器的状态。安全的方法不应有副作用。幂等性：一个方法是“幂等”的，意味着无论相同的请求被执行一次还是多次，其产生的结果都是完全相同的。客户端可以安全地重复发送请求。GET：用于请求指定资源。GET请求应该只用于获取数据，而不应对数据产生任何副作用（幂等且安全）。
2025-11-05 20:55:16
526
原创 软件体系结构——缓存
任务 vs. 作业想象一个任务：做一顿晚饭（炒个青菜+炖个汤+煮个饭）。集群的做法：我叫来三个一模一样的我（三个克隆体），我们仨都站在同一个厨房里。我们每个人的能力都一样，都能独立做一整顿饭。任务分配：今天客人多，一个“我”负责做全部客人的炒青菜，另一个“我”负责做全部客人的炖汤，第三个“我”负责煮全部客人的饭。目标：提高效率，更快地做完所有客人的饭。如果一个“我”累倒了（服务器宕机），剩下的“我”能接手他的工作。
2025-09-21 18:18:14
327
原创 软件工程——UML图、软件体系结构图
https://www.bilibili.com/video/BV1o4abzuEwm?spm_id_from=333.788.videopod.episodes&vd_source=6480139f4450a9e54852b050766a1c9e&p=13
2025-09-21 18:04:48
110
原创 计算机视觉——灰度分布
对比度增强：如果直方图分布狭窄，可以通过直方图均衡化 (Histogram Equalization) 等算法，将灰度分布“拉伸”或“映射”到整个0-255范围，从而显著增加图像对比度，揭示更多细节。可以选择谷底对应的灰度值作为阈值，进行二值化分割（例如，高于阈值的变为白色，低于的变为黑色），从而将物体与背景分离。曝光判断：摄影师通过查看相机实时直方图来判断曝光是否准确，避免“死白”（过曝，像素堆积在255）或“死黑”（欠曝，像素堆积在0）的区域，这些区域会丢失所有细节。
2025-09-21 16:15:00
326
原创 软件体系架构——系统架构评估与ATAM
涉及ATAM评估过程的描述。在此步骤中，评估负责人向所有相关参与者提供有关ATAM过程的一般信息。领导者说明评估中使用的分析技术以及评估的预期结果。领导者解决小组成员的任何疑虑、期望或问题。主要利益方介绍最终业务场景，主要利益相关方：最终用户、架构师、应用程序开发人员。在这一步中，提到了系统体系结构驱动程序的业务目标。这一步着重于系统的业务视角。它提供了有关系统功能、主要利益相关方、业务目标和系统其他限制的更多信息。架构团队描述要评估的架构是什么样的。它侧重于体系结构、时间可用性以及体系结构的质量要求。
2025-09-19 20:27:44
978
原创 软件体系结构——架构风格
20 世纪 60 年代是子程序的年代：出现了原始的软件架构，即子程序，并以程序间的调用为连接关系。核心思想：将一段常用的代码封装起来，起一个函数名，在程序的不同地方调用，已解决重复编写的动作。
2025-09-14 17:43:22
1014
原创 架构师——大纲与学习规划
简述1.评职称2.人才引进，人才补贴3.积分落户（北上），直接落户（广深）4.招投标资质5.技能补贴6.抵扣个税额3600。
2025-09-13 13:02:30
390
原创 软件体系结构——MVC及其衍生（MVP、MVVM待整理）
把软件分成模型（Model）、视图（View）、控制器（Controller）三个基本部分。事实上对应着Controller——输入用户交互，将输入处理成Controller能处理的形式Model——处理描述状态、逻辑规律、运算方法、存储View——输出当数据经过模型处理发生变化，View通过Controller进行更新。
2025-09-11 22:17:50
634
原创 6.python——字符串
python中用’ '和" "创建字符串python的子字符串截取用[]取字符串拼接可以直接用+相加。python三引号允许一个字符串跨多行，其中无需进行转义（所见即所得）。当你需要一块HTML或者SQL时，这时用字符串组合，特殊字符串转义将会非常的繁琐。
2025-09-08 19:50:13
263
原创 基础实验、改进实验、消融实验、泛化实验、对比实验
设定一个基础模型，其模型效果作为基础效果的baseline，以此证明后续的改进有效果。基准模型的选取，一般为领域内长期被作为对比对象的模型。例如，图像分类中的 VGG, ResNet；机器翻译中的 LSTM, Transformer。
2025-09-08 11:07:33
590
原创 35.ResNet
残差网络，由中国之光何凯明教授提出，人工智能的一大里程碑。从AlexNet、VGG等网络，我们可以看出，其网络层数并不深。因为，在进行反向传播时，传播到前侧的时候，梯度消失会非常严重，这导致了我们没有办法把网络的层数设计的特别深，只能是几层、最多十几层。何凯明教授认为，网络深度越深，模型的学习能力越好。其提出ResNet网络，希望想办法增加网络层数，同时避免梯度消失的问题。其引入了残差块的概念，在输入和输出之间连接了一条“短路线”，使输出结果与输入x相加。
2025-09-08 09:21:32
152
原创 5.python——数字
python的整型不限制大小复数可以表示成：1.3+5j//表示整除5//2=2-5//2 = -3//的结果不一定是整型，如果分子分母存在浮点数，结果为浮点数**表示幂运算5**2= 25交互模式下，最后输出的结果会赋值给_
2025-09-07 23:04:25
320
原创 青年大学习——如何学习？
1.以终为始，以始为终想好你做这件事是为了什么，走的远了也不要忘记自己最初的目的。2.结构速通快速了解整个知识的框架和大概。3.明确重点（分数分配），去除难点，非重点，搁置重要但难的点删繁就简，避免难点打击兴致4.非重点学习学习非重点内容，从粗到细5.认识真题了解实际怎么运用，怎么做的，解决什么问题，怎么考的6.章节回顾总结回顾知识框架，整理每一章每一段讲了一件什么事7.结构串联串联脉络，寻找线索和逻辑，挖掘演进过程思维链路8.大量临摹。
2025-09-07 22:22:52
237
原创 大模型——剪枝、量化、蒸馏、二值化
精度损失问题。剪枝比例高时，精度损失严重。可以降低参数量50%以上，对于结构化剪枝，还可以提升计算速度，降低能耗，这对于移动设备和嵌入式设备非常友好。由于剪枝去除了冗余信息，模型的泛化能力也更好。不同硬件平台对剪枝的接受程度不一样，可能需要额外优化不同模型对剪枝敏感度不一样优势模型压缩效果显著，学生相较于教师，参数可以达到十分之一甚至更少。推理速度快几倍泛化能力更强应用范围广：图像分类、目标检测、NLP缺点学生模型性能严重依赖教师模型的质量。
2025-09-05 15:14:31
1024
原创 2.数值分析——插值法
插值法对于某个区间连续函数，我们只知道一些点的函数值，或者函数有表达式但是计算过于复杂。用于求解其他点或者求解表达式，通过拟合近似代替原函数的方法，通常使用插值法。内插内插是指在已知数据点所构成的区间内部，估计未知点的值。相对可靠和准确。因为未知点被已知点所包围，插值函数或模型在这个区间内有数据支撑，结果通常更可信。外插外插是指在已知数据点所构成的区间外部，估计未知点的值。它通常被称为预测。非常不可靠且风险高。因为没有任何已知数据来约束模型在区间外的行为，模型可能会做出完全错误的预测。
2025-09-03 22:51:18
542
原创 深度学习——速问速答
第一遍：直接陈述第二遍：查看笔记第三遍：对照答案第四遍：总结背诵机器学习主要有两类任务：分类任务和回归任务。二者都是对函数的拟合。分类任务中拟合函数将数据集分开，回归任务对数据的分布进行拟合，寻找函数关系用于预测。机器学习的本质简单说，就是通过计算机来寻找一个函数，这个函数在你给特定输入的时候可以得到想要的输出。比如语音识别输入音频得到文字，比如识别任务输入图片输出物体类别和定位信息，比如房价预测输入时间输出这个时间的预测价寻找的过程叫训练，函数称作模型。机器学习本质简单说就是通过计算机寻找一个函
2025-09-01 23:34:41
612
原创 机器学习——损失函数
MSEn1∑i1nyi−yi2解释：计算预测值与真实值之差的平方的平均值。特点：对异常值非常敏感，因为误差被平方放大了。一个巨大的误差会使整个损失变得很大。导数 (2yi−yi) 会随着误差增大而线性增大，导致梯度很大，可能使训练不稳定。适用场景：大部分回归问题，当数据中异常值不多时效果很好。
2025-09-01 10:03:19
1051
原创 34.DQN
此时，Q-table无法解决（如果非要做，问题不在于state特别长，在于重复状态的次数少，这样将难以更新，难以收敛）。在Q-Learning中，我们有一个Q-table，记录每个状态下，各个action的Q值。而对于状态——角度，是连续的非离散。Deep Q Network，神经网络结合Q-Learning。Cart Pole游戏，底座可以水平移动，保持杆不要倒下。更新的由Q-table状态表，改为更新神经网络的参数。于是，采取函数来表示这种非离散的关系。而对于有些问题，状态是不可数的。
2025-08-27 15:30:56
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空空如也
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