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第一节课随笔 注：随笔不一定是赵诺老师观点，更多是自己听课的有感而发或者对赵诺老师观点的一些自我理解 一些小记 尽管评估判断课程，但是对待hw、tea、resu ，更多是对待自己理解的态度应当真诚 有时需要打破成见——例如接受新知，但这往往需要逼一把 真假渐渐难辨，如何而拨开迷雾？ 溯史从高往下，或贪或亷，能办事者胜于无所事事者，因此浅观前史，尽管某些时代贪官当道，但未尝不完全为过。 古代帝王往往服务于自己的叙事，个人也常常因虚荣如此。 认知：近代初期对鸦片的认知不清导致了一波灾难，同样的，当今对 AI 的认知我们是否清楚了呢？其导致的影响？

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Kaggle+JupytoraNotebook使用指南 Kaggle界面概览 核心资源与算力限制 (Cloud Computing) Kaggle 提供免费的算力资源，无需本地安装配置环境，通过浏览器即可使用。 资源类型 周使用额度 单次运行时长 适用场景 CPU 无限制 12 小时 数据清洗、统计分析、传统机器学习 GPU (T4 x2) 约 30 小时 12 小时 深度学习训练、计算机视觉 (CV)、自然语言处理 (NLP) TPU (v3-8) 约 20 小时 9 小时 大规模深度学习模型、TensorFlow 优化任务 文件路径规范 (Path System) 在 Kaggle Notebook 中，文件系统分为三个主要区域： 只读输入区 (/kaggle/input/): 所有挂载的数据集、竞赛数据均存放在此。 只能读取，不能修改。 可写输出区 (/kaggle/working/): 这是当前的工作目录。 用于存放训练好的模型权重、导出的 CSV 提交文件等。 临时存储区 (/kaggle/temp/): 用于存放运行 ...

虚拟环境+Git简介+vscode&Jupyter使用指南 此方法适用于 mac 版本终端 📑 快速索引 1. 搭建虚拟隔离环境 2. 备份自己的配置 2.1 本次备份方法 2.2 极简版操作 3. 补充说明 3.1 从零开始 Git 3.2 其他 Git 操作 3.3 更多 3.3.0 .gitignore常用忽略模板 3.3.1 Alias 别名设置 3.3.2 终端警告与日志消除 3.3.3 隐藏文件快捷键 4. VS Code 操作实践 搭建虚拟隔离环境 为了不破坏系统设置，同时跳过系统中一些自带的问题（诸如版本不匹配、自动化脚本损坏等一些问题。 12345678python3 -m venv .venv --without-pip# 此处安装的是裸环境# .venv 可命名为更有标识度的名称curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o get-pip.py# 利用官方网址补全 pip 环境pip install ipykernel numpy matplotlib tor ...

“小龙年”年终总结 这一年，横跨山海，也俯身碎石。 在象牙塔与烟火尘埃中奔跑，也在琐碎与成败罅隙中求索。 一叶小舟靠在了刻着P的彼岸边，也被打翻过在科三小波水纹中。 跨越着，飞越过，心荡万里自在风； 跌撞着，羁绊过，跌撞多少难得解。 但那些跌撞出的波澜，那些羁绊过的难堪，尘埃思定，时光磨迹，终不过小舟拨开水雾，自成通路。 翻开相片 翻开手机的相片，前半年的空白、后半年的繁杂无声诉说—— 冲破过多少辛酸坎坷，撞进那无尽花丛深处… 年初小小的南安小街、一中巷外，在年近的气息中亮起了通明的五彩之灯，那时，笔触还是剑光，似乎一切直线都只有一个交点，那个想到达的地方；后来的日子，瓶颈不断，“世事”漂浮，不过浅笑而过，命运难料，又岂能亲手抓握？做所能做的，如同道士修行于山洞只待亮光洒入… 没等到心中的光，却飘来一阵香，寻香而去，或许并非所爱，但亦是乐士雅居。 后半年的日子，多了风趣，开放万分，曾经渴望，如今可及——能环水而行，看秋叶布满金黄；或夜行石舫，看灯塔亮起湖边的夜梦；或穿梭人群，赶往全英的高处… 曾经说过，这是一个上半年渴望着下半年，下半年缅怀着上半年的一年—— 确实，当跨过汹涌 ...

梦回拉格朗日方程 前言 高中物理竞赛的回忆又开始渐渐浮出水面…… 学了计算机专业之后竟然又遇到了分析力学，偶然被物理老师拉去家里请教探讨并要推导了一番已经被我遗忘到记忆深处的拉格朗日方程，并被要求不用泰勒展开求解广义坐标下单自由度体系的振动频率（程力某题）——后来了解到竟然是因为老师询问 AI 过程中 AI 给出了拉格朗日方程的解法然后开始好奇怎么用拉格朗日解法，但其实我算着算着发现： 不用泰勒展开是根本做不出来的！！!——所谓 AI 给的解法就是无聊地用了拉格朗日方程一通无厘头地爆算，然后一堆废话最后代入泰勒展开式子，让老师看到一半以为不需要使用泰勒展开（晕倒)，直到后来我自己先用拉格朗日方程推出能量守恒，才十分确信我被摆了一道不用泰勒展开不可解 既然这个个晚上又潜入了一次力学深水区，那么现在就简简单单来记录一下那个晚上这段误入藕花深处的历程吧，顺便检验一下本网站的数学公式渲染功能以及回顾一下难忘的分析力学 注：为保证思路顺畅，我将从头简洁推导拉格朗日方程， 若欲直接阅览本题最终解可直接点击如下目录对应内容进行跳转 目录 问题描述 拉格朗日方程推导 拉格朗日方程->能量 ...

Hexo Update This is on Mac Terminal. Check documentation for more info. If one get any problems when using Hexo, he can find the answer in troubleshooting or you can ask me on GitHub. Open terminal and navigate 1cd /path/to/your/my_blog Adjust your articles “to _post” folder copy adjust 123456---title: hellocover: https://gcore.jsdelivr.net/gh/flowwalker/PicGo-based-image-host@main/春节！.jpegcategories: Geminitags: 操作--- Generate files 12hexo cleanhexo generate More info: Generating 12 ...

蒙特卡洛传统算法丈量亚马逊棋博弈边界 关于 MCTS 架构的亚马逊棋博弈程序的探索与实现 Bot Name: ZZmazon 日期： 2026 年 1 月 9 日 小注 本文是 pku 大一计概a大作业 Amazons项目中的我的设计框架，具体详见开源仓库 由于深度学习门槛过高遂采用介于纯α-β剪枝和纯MCTS模拟之间的 MCTS+UCT 算法框架，以下是学期小论文~~（十分官话）~~ 1. 引言 亚马逊棋（Game of the Amazons）规则简洁但策略极深。本项目开发了两个版本： 逻辑层（竞技型）： 在 Botzone 平台有限算力下目前已达到前 8% 的水平。 界面层（体验型）： 拥有舒适的 UI 界面，支持双人对决、调试 Bot 及观察局势评估。 项目计划于本月底开源至 Github：The-Bot-of-Amazons。 2. 基于 MinMax 思想架构的 MCTS 决策模型 针对亚马逊棋单步约 2100 个分支因子的计算压力，程序采用以 MCTS 为核心、以 UCT 算法为决策准则的架构。 2.1 决策准则：基于 UCT 的数学平衡 引入 UCT 算法 ...