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随便写写记记 罗素茶壶：一个主张的不可证伪性，并不能成为相信它的理由。 爱是一场博弈，必须保持永远与对方不分伯仲、势均力敌，才能长此以往地相依相息。因为过强的对手让人疲惫，太弱的对手令人厌倦。 《简爱》 python函数参数确定 import inspect # 假设你已经完成了model的实例化（ 阅读全文
posted @ 2025-10-28 23:26
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开坑中，欢迎投稿 海盗分金问题 问题 有五个海盗，在海上抢来了一百个金子。五个海盗都很贪婪，他们都希望自己能分得最多的金子，但同时又都很明智。于是他们按照抽签的方法，排出一个次序。首先由抽到一号签的海盗说出一套分金的方案，如果5个人中有50％以上（不含50％）的人同意，那么便依照这个方案执行，否则的 阅读全文
posted @ 2025-02-25 20:56
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正在学习，开坑中，想到哪写到哪吧 手动管理Claude Code上下文 把计划的其余部分放到 HANDOFF.md 文件中。解释一下你尝试过什么，哪些有效，哪些无效，这样下一个接手的客服人员就可以直接加载这个文件，无需其他操作就能开始并完成这项任务。 转载自：https://www.reddit.c 阅读全文
posted @ 2025-02-13 18:21
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本人太懒，但是遇到有意思的题又不想放过，所以下面只写思路没有代码。 持续更新中 最大最小 就是问你有多少个区间满足区间最大值是区间最小值的两倍。 乍一看不太可做，实际上是个二分。 枚举左端点，右端点变大的过程中，区间最大值不会变小，区间最小值不会变大，\(\frac{区间最大值}{区间最小值}\)不 阅读全文
posted @ 2021-12-15 15:56
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2020.6.16 原本以为HEOI取消了，昨天晚上难受了一晚上。QAQ 上午俩某郸一中的人在洛谷上怼了起来，还好我大hsez的人不会这样干。 貌似取消这个事情更加确信了。 但是！在下午3点左右，我们收到了通知 关于HEOI，它SXOI了。 可能这就是复活吧 晚上接到通知，关于HEOI，它HAOI了 阅读全文
posted @ 2020-06-17 11:46
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以下为扯淡内容 Waring！：CSP前的题解略微有些不忍直视 血的教训：样例解释不可信 Q：为什么我叫 \(wljss\) ? A:在做某道神奇的字符串题目时rand()出了 \(wljss\)，根据拼音你可以叫我 王老吉叔叔/物理竞赛生 以上为扯淡内容 没错，我是 \(wljss\) ，一个很菜 阅读全文
posted @ 2019-10-06 18:25
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本文结合chatgpt生成 一文讲清 RoPE：为什么“旋转”能让大模型理解位置？ 在 Transformer 里，attention 的核心问题是： 当前 token 应该关注哪些 token？ 但原始 attention 只看内容相似度，不知道 token 的顺序。比如“猫追狗”和“狗追猫”，t 阅读全文
posted @ 2026-06-06 17:55
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本文结合chatgpt生成 现在主流大模型的 FFN 已经从早期的 ReLU/GELU，逐渐演化到 GLU 系列门控激活，尤其是 SwiGLU。 1. 激活函数在大模型里主要出现在哪里？ 一个标准 Transformer block 大致是： \[x \rightarrow \text{Attent 阅读全文
posted @ 2026-06-01 21:58
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本文结合chatgpt生成 1. MHA：Multi-Head Attention，多头注意力 标准多头注意力里，每个 head 都有自己独立的 Q、K、V 投影。 假设： hidden size = d_model head 数 = h 每个 head 维度 = d_head 通常 d_model 阅读全文
posted @ 2026-05-31 14:52
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本文结合chatgpt生成 大模型里说“归一化”，通常不是指一种东西，而是几类操作。对 Transformer/LLM 来说，最核心的是 LayerNorm / RMSNorm 以及它们放在残差结构中的位置。 1. LayerNorm：最经典的 Transformer 归一化 LayerNorm 是 阅读全文
posted @ 2026-05-30 21:22
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本文结合gemini-3.1-pro-preview生成。 简单来说，KV Cache 是一种空间换时间的推理加速技术，它只在模型生成文本（推理阶段）时使用，目的是避免重复计算。 痛点：为什么要搞个 Cache？ 大语言模型（如 GPT、LLaMA）生成文本的方式叫自回归（Autoregressiv 阅读全文
posted @ 2026-05-26 19:44
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本文结合gemini-3.1-pro-preview&豆包生成。 用一句话概括 Chinchilla 定律就是：在给定的算力预算下，要想训练出表现最好的模型，模型的“参数量（N）”和“训练数据量（D）”应该保持同等比例的增长。（通常的经验法则是：Token数大约是参数量的 20 倍）。 一、 故事背 阅读全文
posted @ 2026-05-20 18:21
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之前看到的，挺有意思记录一下。 蔡廷常数 蔡廷常数（Chaitin's constant，通常记为 \(\Omega\) )）是算法信息论中的一个数学常数，它代表了一个随机生成的程序在通用图灵机上能够最终停机的概率。 是一个确定的，介于0到1之间的常数。 是一个不可计算的常数。 不存在任何图灵机能输 阅读全文
posted @ 2026-05-15 00:25
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本文结合豆包AI生成。 在看一本书时作者提到他很喜欢收集一些比较奇葩的函数，这种函数叫病态函数。有一些他只提到了性质没说具体是什么函数。这里整理一下。 1. 处处连续但处处不可导的函数 代表：魏尔斯特拉斯函数（Weierstrass function） 它是1872年数学家魏尔斯特拉斯构造的里程碑式 阅读全文
posted @ 2026-04-30 18:37
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本文结合豆包AI生成。 时间复杂度理论中的核心渐近记号 时间复杂度的记号，本质是用来描述算法运行时间（或空间开销）随输入规模n增长的渐近行为（即n→∞时的增长趋势），核心是忽略常数因子和低阶项，主要关注的是增长量级的差异。 一、核心基础记号 这5个记号是渐近分析的基石，由高德纳（Donald Knu 阅读全文
posted @ 2026-04-26 15:28
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本文结合豆包AI生成。 想起一个段子，训练一个AI模型让他判断一个学生有没有数学天赋，AI模型全部回答“没有”就能获得超高正确率，这是因为有数学天赋的人极其的稀少。 但是这样显然不是我们需要的AI模型。怎么办呢？怎么解决？ 模型躺平的根源在于用 整体准确率（Accuracy） 作为唯一评价指标。当模 阅读全文
posted @ 2026-04-16 17:33
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