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传统计算机科学 ¶

• Why you should use python -m pip
• 编程范式
• huffman-tree & Visual Information Theory
  • 哈夫曼树 / 编码 & 信息论 / 交叉熵

机器 / 深度学习 ¶

• 凸优化 - 拉格朗日对偶
• 混合专家模型 (MoE) 详解
• Understanding Reasoning LLMs
• DeepSeek-R1 技术剖析：没有强化学习基础也能看懂的 PPO & GRPO and A vision researcher’s guide to some RL stuff: PPO & GRPO
• RLHF 技术详解

方法教程类 ¶

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• zsh_begin 记录了我的配置使用；
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  • Windows Terminal 内核优化，主题配置
  • windows 中使用 Oh My Posh 美化你的终端 PowerShell 或 CMD
  • oh my posh setup on windows
    • change your prompt
• NerdFont 在 WSL2 上安装

工具部分 ¶

• 实验室服务器使用指南
• tldr 命令
  • tldr 设置中文
• advcpmv
• volatility 配置
• conda 介绍
  • miniconda 安装
  • miniforge
    • miniforge 安装 sagemath
  • conda rename
    set auto_activate

    # 设置默认不启动 base 环境
    conda config --set auto_activate_base false # true
    conda config --add channels conda-forge # add channel
    

• 其他 python 虚拟环境管理工具可见虚拟环境

论文 ¶

• 论文四色原理 个人稍作调整
  • 红色：高相关度支撑性信息，可以作为被引用内容；
  • 橙色：论文观点、结论、贡献；
  • 蓝色：批注信息，(reason) \(\rightarrow\) method \(\rightarrow\) result；
  • 紫色：好奇内容，没看懂 / 希望能够较为深入进行了解，了解后转蓝；
  • 灰色：其他有效信息；
  • 一般采用下划线，高亮进行特别突出。
• devv - 如何获得一篇论文的 bib 信息

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