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原创 cursor+cline+MCP（论文agent）
本文介绍了多款工具软件的安装配置方法。首先说明使用pip安装uv工具，并给出清华镜像源地址。然后介绍cursor、vscode和cline三款编辑器的安装方式。重点讲解了arXiv和Google Scholar两种MCP服务器的安装步骤，包括GitHub项目地址。最后详细展示了为cursor/cline配置MCP服务器的YAML文件示例，包含命令路径、运行参数和自动审批规则等关键配置项。全文提供了完整的工具链安装和配置指南。
2025-12-12 22:28:55
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原创 自然语言概述
本文概述了自然语言处理中的关键技术与模型发展。首先介绍了BPE、BBPE和WordPiece等分词算法，然后回顾了N-Gram等传统语言模型。随后详细分析了RNN、LSTM和GRU等循环神经网络的结构与优化，包括LSTM的输入门、遗忘门和输出门机制。接着讨论了BERT和GPT系列模型的演进，从GPT-1到GPT-3的规模扩展，以及InstructGPT引入的RLHF方法。最后简要提及了当前大语言模型(LLM)的发展趋势。全文系统梳理了NLP领域从基础分词到前沿大模型的技术脉络。
2025-10-07 21:36:45
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原创 语义分割概述
本文概述了图像分割领域的核心技术与主要模型框架。首先介绍了卷积模式、三大分割任务（语义/实例/全景）及转置卷积原理。随后重点分析了FCN、U-Net、PSPNet等经典模型：FCN通过全卷积结构实现任意尺寸输入，采用转置卷积上采样和Skip结构融合多尺度特征；U-Net针对医学图像数据稀缺问题，设计了对称的编码器-解码器结构，并引入弹性变形数据增强和加权交叉熵损失；PSPNet通过金字塔池化模块捕获多尺度上下文信息，显著提升复杂场景理解能力。
2025-10-05 00:06:57
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原创 目标检测概述
目标检测技术发展综述 本文系统梳理了目标检测领域的主要技术发展脉络。从早期基于区域提议的方法（如RCNN系列）到单阶段检测器（如YOLO、SSD），再到基于Transformer的端到端检测方法（如DETR），以及结合视觉语言模型的多模态方法（如GLIP、Grounding DINO）。重点介绍了各代表性模型的架构特点和关键技术，包括锚框机制、NMS、RoI Pooling、RPN网络等基础组件，并分析了不同方法间的演进关系。同时概述了当前前沿的多模态大语言模型（MLLM）在目标检测中的应用趋势。
2025-10-03 22:22:52
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原创 GraphRAG概述
是知识图谱中的基本构成单元，用于描述实体之间的关系或实体的属性。），形式为**<主体，谓词，宾语>**，在知识图谱中表现为节点和边的结构，其中节点代表实体或概念，边代表实体间的关系或实体的属性。：例如，<特朗普，职业，美国总统>，其中“特朗普”是实体，“职业”是属性，“美国总统”是属性值。：例如，<北京，是首都，中国>，其中“北京”和“中国”是实体，“是首都”是它们之间的关系。”的三元组结构，构建出复杂的知识网络，从而支持高效的信息检索、语义理解和推理。是一种基于图结构的语义网络，用于表现现实世界中的。
2025-09-30 17:23:41
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原创 DeepSeek-V3.2-Exp浅析
DeepSeek-V3.2-Exp在V3.2-terminus基础上引入基于MQA的稀疏注意力(DSA)机制，显著降低训练和推理成本。该模型通过Lightning Indexer计算索引得分，使用ReLU减少吞吐量，并采用Top-k Selector选取关键token计算注意力。训练采用两阶段策略：预训练阶段包含密集预热和稀疏训练，后训练阶段结合专家蒸馏和混合强化学习，将推理、智能体和人类对齐训练合并到单一RL阶段。
2025-09-30 11:02:02
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原创 多模态大模型相关概述
本文系统梳理了多模态大模型的关键技术与最新进展。首先介绍了视觉大模型基础架构ViT及其核心改进（MAE、DINO等），以及目标检测模型DETR和分割模型SAM系列。随后重点分析了多模态对齐模型CLIP、BLIP及其迭代版本BLIP-2，以及对话式模型LLaVA系列。最新模型方面，详细解读了MiniCPM-V 2.6的高分辨率处理方案，以及Qwen VL系列的三代演进，特别是Qwen2.5-VL引入的MRoPE位置编码和分阶段训练策略。文章呈现了多模态模型从基础架构到应用落地的技术发展脉络。
2025-09-20 18:37:09
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原创 量化基础概述
本文介绍了模型量化的基本概念、分类方法及相关工作。量化通过降低参数精度（如FP32到INT8/FP8）来减少显存占用和提升计算效率，核心是确定缩放因子和零点。量化分为后训练量化（PTQ）和量化感知训练（QAT）。
2025-09-20 10:14:09
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原创 强化学习概述
强化学习是一种通过agent与环境交互来最大化长期奖励的机器学习方法。其核心要素包括agent、环境、状态、动作和奖励机制。根据学习方式可分为on-policy和off-policy，根据模型可分为model-free和model-based。关键区别在于奖励函数反映即时收益，而价值函数（包括状态值函数和动作-状态值函数）衡量长期收益。贝尔曼方程为解决此问题提供了递归框架，其核心思想是将问题分解为阶段性子问题，并考虑时间对奖励价值的影响。
2025-09-18 11:39:35
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原创 SATA: Spatial Autocorrelation Token Analysis for Enhancing the Robustness of Vision Transformers
这篇论文方法很巧妙，效果很显著，即插即用，不增加训练成本的同时，显著提高标准分类任务以及鲁棒性评估指标。整篇逻辑先提出问题，再拟出解决方案，最后是对方法的验证。行云流水，很自然！
2025-05-16 13:41:23
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原创 文献阅读工具--＞Adobe pdf + 有道词典
最近一直在考虑用什么文献阅读工具，，Adobe pdf的添加注释已经很好用了，使用了zotero，感觉不行（使用这一套组合拳，可以直接对pdf修改，然后可以很方便的多设备相互使用。：OneDrive一个PDF，那哪儿都能用，而且对设备和软件的依赖非常小。
2024-03-27 11:17:57
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原创 图床服务器--＞MinIO
最后我还是放弃了这个方案开通了阿里云ECS我只是有了一个公网IP，万一那天我不续费了，IP就失效了，进而blog的URL也就失效了，对于移植不是很方便。其实可以再买一个域名，IP变就变呗，但是说白了维护需要花时间。这个图床服务器界面太low了，不能所有图片全部预览（当然可能我并不知道其他隐藏trick）。
2024-02-27 21:09:55
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原创 simple and useful command lines
pip list | grep package_name显示获取已安装包的信息（包名与版本号）pip show package_name能显示该安装的包的相关信息，其中包括它的安装路径。实际上包通常被安装在python安装目录下的lib\site-packages目录下where python显示python可执行文件的路径
2023-09-06 22:28:02
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原创 Arduino IDE 安装板级支持包失败（Failed to install platform: arduino:avr.）
Failed to install platform: arduino:avr.
2023-05-29 09:16:56
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原创 Robot Framework学习及使用
很多人习惯用Robot Framework + Robot Framework-Ride来开发，但是于我而言我更喜欢VSCode + Python + Robot Framework.故此，他可以很好的支持Python，砸门的一些Python函数、库、类等等都可很方便的被它使用。其实Robot Framework官网已经有很详细的文档了，但是毕竟人家是英语的，对砸门还是不是很友好。然后，Run一下，你可以尝试一下如下几种方式。默认配置下，会生成如上三个测试结果文件。建一个文件test.robot，如上。
2023-05-19 16:44:55
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原创 Solved: STM32 core is locked up / STM32内核被锁
STM32 core is locked up / STM32 内核被锁
2023-05-08 10:16:11
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原创 scrcpy非常好使的投屏工具
ref：https://blog.youkuaiyun.com/was172/article/details/99705855
2023-04-13 15:58:13
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原创 Useful VSCode shortcuts
快速查找文件中的指定标识。快速查找command。进入Zen Mode。退出Zen Mode。查到当前文件中的内容。
2023-01-16 11:57:57
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空空如也
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