06 2025 档案
摘要：forest forest 是专门为树结构设计的 LaTeX 宏包，语法简洁，适合复杂树形结构： Preamble: \usepackage{forest} Body: \begin{forest} [A [B [D] [E] ] [C [F] [G] ] ] \end{forest} TikZ
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摘要：在 PlantUML Editor 中编辑 PlantUML 代码： @startuml Alice -> Bob: Authentication Request Bob --> Alice: Authentication Response Alice -> Bob: Another authent
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摘要：定义 Markov chain: 马尔可夫属性：第 \(n+1\) 步的状态 \(X_{n+1}=x\) 的概率分布只与第 \(n\) 步的状态 \(X_n\) 有关。而与 \(n\) 步之前的所有状态都无关。 \[P\left(X_{n+1}=x \mid X_1=x_1, X_2=x_2, \l
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摘要：本文由 gpt-4.1 生成，并进行少量修改。 基本结构 一个 .proto 文件通常包含如下部分： syntax = "proto3"; package mypackage; service MyService { // 服务定义 } message MyMessage { // 字段定义 } s
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摘要：RPC RPC（Remote Procedure Call，远程过程调用）是一种计算机通信协议，允许程序像调用本地函数一样调用另一台计算机上的函数或过程。RPC 屏蔽了底层网络通信的细节，使开发者可以专注于业务逻辑开发，而无需关心数据如何在网络上传输。 RPC 的基本原理 客户端调用本地代理（Stu
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摘要：macOS 上的 .pkg 安装包往往不提供卸载程序，对于赛博洁癖患者来说这非常难受。为了卸载 .pkg 安装包我找到了以下方法： 使用 Suspicious Package 安装 Suspicious Package： brew install suspicious-package 用 Suspi
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摘要：Electron 的主进程是一个具有完整操作系统访问权限的 Node.js 环境。除了 Electron 模块外，您还可以访问 Node.js 内置模块以及通过 npm 安装的任何包。另一方面，渲染进程运行网页，出于安全考虑默认不运行 Node.js。 为了连接 Electron 的不同进程类型，我
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摘要：Hello World 初始化项目： mkdir electron-101 && cd electron-101 npm init -y wget -O .gitignore https://raw.githubusercontent.com/github/gitignore/refs/heads/
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摘要：LangChain 是一个可以调用搜索引擎（及其他工具）的智能体。 安装依赖： pip install langgraph langchain-tavily langgraph-checkpoint-sqlite langchain-anthropic 在 .env 中设置环境变量： ANTHROP
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摘要：a=(x,y,d=mag(k=(4+sin(y*2-t)*3)*cos(x/29),e=y/8-13))=>point((q=3*sin(k*2)+.3/k+sin(y/25)*k*(9+4*sin(e*9-d*3+t*2)))+30*cos(c=d-t)+200,q*sin(c)+d*39-220
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摘要：墨鱼：ddgksf2013/ddgksf2013 Loyalsoldier/***-rules
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摘要：HarisIqbal88/PlotNeuralNet 安装 TeX Live 克隆代码库： git clone https://github.com/HarisIqbal88/PlotNeuralNet.git cd PlotNeuralNet 编写绘图代码： cd pyexamples vim m
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摘要：fontspec 上传字体到 Overleaf 项目。 如果字体有 static 和 variable 两种版本，上传 static 版本。 建议按照字体系列创建字体目录。 配置 fontspec： \usepackage{fontspec} \setmainfont{Brygada1918}[ P
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摘要：hevi Arnau478/hevi: Hex viewer brew install hevi binsider orhun/binsider: Analyze ELF binaries like a boss ️♂️ binsider.dev binsider 是一个多功能 ELF 文件分析工
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摘要：这篇文章使用经典的 Cora 引文网络数据集来训练一个简单的 GCN（Graph Convolutional Network），完成一个半监督节点分类任务。 安装依赖： pip install torch -i https://download.pytorch.org/whl/cu128 pip i
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摘要：K-Means 是一种常用的无监督聚类算法，主要功能是将一组未标注的数据样本自动划分为 \(K\) 个簇（Cluster）。它的核心目标可理解为：将数据点根据彼此之间的相似程度（通常用欧氏距离度量）进行分组，使得组内数据越紧凑、组间越分散越好。 K-Means 的数学目标可简单表示为最小化簇内平均距
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摘要：2018 年，OpenAI 提出了基于 Transformer Decoder 架构的语言模型 GPT，并将在 5 年后轰动全世界…… 论文：Improving Language Understanding by Generative Pre-Training 博客：Improving langua
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摘要：GB/T 7714-2015 GB/T 7714-2015 是中国学位论文参考文献的标准格式。 常见类型格式 文献类型 格式示例 期刊 [序号] 作者. 题名[J]. 刊名, 年, 卷(期): 起止页码. 图书 [序号] 作者. 书名[M]. 出版地: 出版社, 年: 页码. 会议论文 [序号] 作
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摘要：ViT 实现了将 Transformer 应用到 CV 领域。 模型定义 import torch as th import torch.nn as nn class SimpleViT(nn.Module): def __init__( self, image_size=28, image_dim
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摘要：Setup pip install torch torchvision -i https://download.pytorch.org/whl/cu126 定义模型和数据： from torchvision.models import resnet18 import torch as th x =
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摘要：tcc（Tiny C Compiler）是一个轻量级的 C 编译器。可以将 C 语言以脚本的形式运行。 安装 tcc： sudo apt install tcc 编写代码： vim main.c #!/usr/bin/tcc -run #include <stdio.h> int main() {
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摘要：安装 gradio 库： pip install gradio 编写代码： vim app.py import gradio as gr # 定义要展示的函数 def greet(name, intensity): return "Hello, " + name + "!" * int(intens
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摘要：初始配置 安装依赖： pip install sphinx 创建文档项目： sphinx-quickstart docs Separate source and build directories: y 编辑首页： docs/source/index.rst: Welcome to Lumache'
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摘要：数据类型 原始数据类型：string, number, boolean, bigint, symbol, null, undefined sonst num: number = 1 const str = 'Hello World' // 这样也不会报错，因为 TS 会推导类型 数组：number[
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摘要：CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）是由 OpenAI 开发的多模态模型，用于同时处理图像和文本。其核心思想是通过对比学习，将图像和对应的文本描述映射到同一特征空间中。这样，模型能够理解图像与文本之间的关系，并在多种任务中表现出色，如图像分类、图像
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摘要：🤖：此文章由 gpt-4.1 生成，并由人类进行少量修改 XDG 基础目录规范（XDG Base Directory Specification）是一组用于定义类 Unix 操作系统上应用程序使用的文件系统目录标准。此规范由 freedesktop.org 提出，旨在统一各个应用程序存储配置文件、
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摘要：无分类器指导（Classifier-Free Guidance，CFG）是一种用于生成模型（如扩散模型、生成对抗网络等）中的采样技巧，常用于提升生成样本的质量和对条件（如文本、标签）的一致性。其核心思想是在不依赖外部分类器的情况下，通过调整条件和无条件生成之间的融合，来引导生成模型输出更符合目标条件
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摘要：：此文章由 gpt-4.1 生成，并由人类进行少量修改 PPO 论文：Proximal Policy Optimization Algorithms | arXiv PPO（Proximal Policy Optimization，近端策略优化）是一种常用的强化学习策略梯度算法，由 OpenAI 于
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摘要：🤖：此文章由 gpt-4.1 生成，并由人类进行少量修改 LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种参数高效微调（PEFT, Parameter-Efficient Fine-Tuning）方法，主要用于微调大型预训练模型，比如 GPT、BERT 等。 论文：LoRA: Low-Ra
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摘要：安装 Ubuntu (type -p wget >/dev/null || (sudo apt update && sudo apt-get install wget -y)) \ && sudo mkdir -p -m 755 /etc/apt/keyrings \ && out=$(mktemp
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摘要：安装与使用 安装 wandb: pip install wandb 注册 wandb 账号，然后获取 API KEY。 登录 wandb： wandb login 也可以设置 WANDB_API_KEY 环境变量登录。 在代码中集成 wandb： import wandb import torch
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摘要：本文由 gpt-4.1 生成，并由人工修改 参见：什么是最大似然估计，及其对损失函数的推导过程 | BiliBili 似然概率 似然概率（Likelihood）用来衡量在给定模型参数下，生成观察数据的可能性有多大。具体来说，在参数化概率模型中，我们假设数据 \(x\) 由一个参数为 \(\theta
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