学无止境

摘要： 词法分析器 词法分析器是编译器或解释器的第一道关卡，它负责把源码字符串拆解成一个个有意义的词法单元（Token）。后续的语法分析器和解释器都会依赖这些 Token。 词法分析器（Lexical Analyzer 或 Scanner）做的事情包括： 从源码文本逐字符扫描 识别出单词、数字、符号、字符串 阅读全文

摘要： 《Crafting Interpreters》这本书，系统地介绍了如何设计和实现一门解释型编程语言——Lox。 这本书最大的特点是： 实战性强，作者手把手带你从词法分析、语法分析、抽象语法树（AST）、解释器实现，到字节码虚拟机的搭建，全方位展示语言实现细节。 双实现路径，书中用 Java 实现了树 阅读全文

摘要： 阅读全文

摘要： SysVinit 启动脚本详细介绍 1. 什么是 SysVinit？ SysVinit 是传统的 Linux 初始化系统（init system），负责系统启动时初始化各种服务和进程。 它通过 /etc/inittab 文件控制启动流程，执行一系列启动脚本完成系统初始化。 主要用于 Linux 早期 阅读全文

摘要： 🧱 命令结构 ln -s <源路径> <目标路径> 表示： 在 <目标路径> 创建一个指向 <源路径> 的软链接。 🧾 命令 ln -s /usr/share/dotnet/dotnet /usr/bin/dotnet ✅ 解读含义： ln -s：创建符号链接（symlink） /usr/sha 阅读全文

摘要： 🔗 三者的关系（总览） 机器学习（Machine Learning） │ ├── 传统机器学习（如：决策树、SVM、KNN、逻辑回归等） │ └── 深度学习（Deep Learning） └── 神经网络（Neural Network） ├── 前馈神经网络（FNN） ├── 卷积神经网络（CN 阅读全文

摘要： 神经网络是一个总称，它包含了许多不同结构的神经网络，每种结构适合不同的任务，比如图像分类、时间序列预测、文本生成、推荐系统等等。 下面是常见的 神经网络结构类型，并配有中文解释、典型应用和优缺点： 🧠 1. 多层感知机（MLP） Multilayer Perceptron 结构特点：多层全连接（L 阅读全文

摘要： 在机器学习中，常见的任务类型包括： 🔹 1. 分类（Classification） ✅ 定义： 将输入数据分到有限个类别中的一种，输出是离散的标签（如“猫”“狗”或“0/1”）。 ✅ 示例： 判断一封邮件是否是垃圾邮件（是/否） 图像识别中识别数字（0-9） 医疗诊断（健康/患病） ✅ 模型： 逻 阅读全文

摘要： 早停法：防止过拟合，当验证集 loss 多轮不再下降时，提前停止训练。 early_stopping.py class EarlyStopping: def __init__(self, patience=3, min_delta=0): """ 参数： - patience: 忍耐轮数（如果验证集 阅读全文

摘要： 绘制训练/测试的 Loss 和 Accuracy 曲线，直观判断模型训练效果是否良好。 图像解释 Loss 曲线（损失函数） 反映模型在训练和测试过程中的错误程度，越低越好。 Accuracy 曲线（准确率） 反映模型预测正确的比例，越高越好。 你可以从图中看到什么？ 1. 是否在收敛？ Loss 阅读全文