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📚 认知觉醒 startTime: 2025/03/01 主类型: 心理 作者: 周岭 出版来源: 人民邮电出版社 子类型: 个人, 成长, 认知 年份: 2020年9月1日 日期: 2025年4月16日 阅读状态: 进行中 核心论点: 通过对大脑构造，元认知一些思维规律和如何高效学习一些方法论的阐释，让我们看清自己在过往中的一些学习，思考中的错误的方法和思维模式，从而提高认知能力以及高效学习 📖 文献信息 标题：认知觉醒 作者：周岭 出版来源：人民邮电出版社 年份：2020年 DOI / 链接：微信读书...

状态：更新中 📚 1. 基础概念 & 内容结构 核心结构： 书（Books）：大分类，可以理解为一本书或一个大模块。 章节（Chapters）：书内的二级分类，章节下面可以包含多个页面。 页面（Pages）：实际的内容页面，是最小的内容单元。 书架（Shelves）（可选）：可以把多本书放在一起形成合集，比如「公司手册书架」。 技巧： ✅ 用好书架来给不同团队/项目做大范围分类。 ✅ 灵活使用章节拆分内容，避免单页面过长。 ⸻ ✍️ 2. 编辑器实用技巧 📌 Markdown 与 WYSIWYG Book...

📖 BookStack Markdown 示例模板 本页面展示了 BookStack 中常用的 Markdown 语法及效果示例，可作为写作时的参考。 ✅ 1. 标题示例 一级标题 二级标题 三级标题 四级标题 五级标题 六级标题 ✅ 2. 段落与换行 这是一个段落。 在末尾加两个空格后换行， 这句话会换行。 ✅ 3. 强调 加粗文本 斜体文本 删除线文本 ✅ 4. 列表示例 无序列表 项目 1 项目 2 子项目 2.1 子项目 2.2 有序列表 步骤 1 步骤 2 子步骤 2.1 ...

✅  1. 标题 Markdown 标题通过 # 来表示，支持 1~6 级标题。 # 一级标题 ## 二级标题 ### 三级标题 #### 四级标题 ##### 五级标题 ###### 六级标题 ✅ 2. 段落与换行 段落之间空一行即可分段。 在一行末尾添加两个空格后换行，可实现强制换行。 ✅ 3. 强调 加粗：**加粗内容** 或 __加粗内容__ 斜体：*斜体内容* 或 _斜体内容_ 删除线：~~删除...

⏱️ 预计阅读时间：10 分钟 📌 一句话总结：注意力机制是一种模拟人类注意力的机制，让模型在处理输入信息时能聚焦于关键部分，从而提升性能。 🧠 一、什么是注意力机制？ 注意力机制（Attention Mechanism）最早出现在图像领域，但在 自然语言处理（NLP） 中被大规模使用，并因为 Transformer 的成功而爆红。 核心思想 👉 不是一次性处理所有信息，而是根据当前任务，对信息进行“加权关注”。 📖 类比：翻译一句话时，并非每个词都同等重要，注意力机制帮助模型判断哪些词应该“多看两眼”。 ...

预计阅读时间：8 分钟 一句话总结： Docker 命令是开发和运维必备技能，掌握常用命令和进阶玩法，轻松玩转容器世界！ ⸻ Docker 常用命令与高级进阶命令详解 Docker 基本命令速查 🚀 镜像操作 docker images 查看本地所有镜像 docker pull 镜像名[:tag] 拉取镜像，例：docker pull nginx:latest docker rmi 镜像ID/镜像名 删除镜像 docker build -t myimg:1.0 . 构建镜像 容器操作 列出正...

预计阅读时间：4 分钟 一句话核心总结： docker-compose 是独立工具，docker compose 是 Docker CLI 的子命令，本质不同，推荐用新版 docker compose。 1. 历史渊源 docker-compose（连字符，独立命令） 早期 Docker 官方推出的 独立 Python 工具，需要单独安装（如 pip install docker-compose 或下载安装包）。 用于管理和编排多容器应用，通过 docker-compose.yml 文件定义服务。 典型命令...

大家好，我叫 insomniac，是一名专注于 Web 技术的开发者。日常工作主要涉及前端开发和技术创新，喜欢钻研 React、Next.js 等现代框架，也热衷于探索 AI 与编程的结合。在技术之外，我对摄影、个人成长和知识管理有持续的兴趣，享受用创意和工具提升生活效率。如果你也对这些话题感兴趣，欢迎随时交流！

🕒 预计阅读时间：7 分钟 📌 一句话总结：Monorepo 就是“所有代码放一仓”，利于协作和统一管理，但也有一定的规模挑战。 🧠 什么是 Monorepo？ Monorepo（Mono + Repository）指多个项目（如前端、后端、库等）放在同一个 Git 仓库中统一管理的一种项目结构。相对概念是 Polyrepo，即一个项目一个仓库。 典型 Monorepo 目录结构： my-monorepo/ ├── apps/ │ ├── frontend/ │ └── backend/ ├── pa...

基于基础模型构建人工智能应用程序的介绍 理解基础模型 评估方法 评估人工智能系统 提示词工程 检索增强与智能体 微调 数据集工程 推理优化 人工智能工程架构与用户反馈 前言 书籍覆盖了调整基础模型以解决实际问题的端到端流程 构建应用程序有多种不同的方法。本书概述了各种解决方案，还提出了一些问题，你可以通过思考这些问题来评估哪种解决方案最符合你的需求。本书能帮助你解答的众多问题中，有一部分如下： 我应该构建这个人工智能应用程序吗？ 我如何评估自己的应用程序？我可以使用人工智能来评估人工智能的输出吗？ 是什么...

“A language model encodes statistical information about one or more languages. Intui‐ tively, this information tells us how likely a word is to appear in a given context. For example, given the context “My favorite color is __”, a language model that encodes ...

“In general, however, differences in foundation models can be traced back to decisions about training data, model architecture and size, and how they are post-trained to align with human preferences”（摘录原文） 💬 评论：基础模型应该关注的参数：训练的数据，模型架构，规模，如何进行后期训练使其符合人类偏好等方面的决策...

在人工智能（尤其是机器学习、深度学习、自然语言处理等）中，“向量”是一种用来表示事物（如文本、图像、音频、用户行为等）的数学方式。理解“向量”是理解 AI 的重要基础之一。 🔢 1. 什么是“向量”？ 从数学上说，向量就是一组有序的数字，比如： [1.2, -0.7, 3.4, 0.0, 5.1] 这个可以是一个 5 维向量，也可以是更高维度的向量（例如 128维、768维、4096维等）。AI 模型里常用高维向量来捕捉复杂的模式。 🧠 2. 为什么要用“向量”表示事物？ 因为计算机只能处理数字，而人类语言、...