动态规划入门专训
我要成为 DP 高手! 至少比赛的时候负责这部分的题目不会甩大锅.
算法练习两年半, 依然除了板子题啥也不会. 状态定义, 转移方程, 边界条件, 实际做题的时候道道是障碍. 最后总结就是自己菜.
题目大致选取的是洛谷上的 DP 题单, 然后又找了一些 CF 上 rating 在 1300-1700 的 DP 标签题目来做. 太综合的 DP 题目自己也不会做, 就 SKIP 了.
OS考前复习
又到了一年一度的期末考试季, 又到了我最讨厌的408专业课考试.
这学期开始还想着好好学 OS, 但越发感觉没啥特别的动力, 主要被各类比赛分散了精力(更败犬的是都没拿什么特别的奖项). 拖延的公开课实验就留到假期做吧, 现在我就是应试高手 :(
参考教材选用的是 SJTU 的现代操作系统.
Python 异步编程实践
学一下 asyncio 的用法. 其实很早就想学学异步相关的接口,
但总是觉得那几个概念有点唬人, 什么 callback, event loop, coroutine...
看起来不太好惹的样子.
但其实没深入到底层实现, 不去看 CPython 源码, 例如 event loop 到底是怎么调度的, 指针是怎么戳来戳去的, 单纯从 API 上看, 感觉也不是那么难懂. 这就是高层次抽象的好呀.
配环境的一万种坑法
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投资理论与实践
实现财富自由是在校大学生梦想之一. 看到同龄人一买就是均价上千的东西, 要么家里有矿, 要么指定你小子有什么副业奥. 炒股, 或许是大多数人想到无中生钱的方式.
做事讲究一个方法. 总不能白白送钱被割韭菜吧? 正好这学期学习了投资学, 就来总结一些相关的理论及其实践方法.
虽然还没有正向的显著业绩 (逃
今天不想机器学习...?
人工智能经常被人批评为一种"务虚"的技术, 差点就没和隔壁的元宇宙一起成为"概念股"; 曾几何时, 我也对这种统计方法的应用感到无聊, 对机器学习的评价就是调参"炼丹", 又没有工程代码的优雅: AI 给出的都是 fuzzy 的结果, 一个概率分布...而我更喜欢用一个个 assert 证实正确性的程序, 一个复杂但又内在协调的程序系统.
但是, 正巧我入学没多久, LLM 等一众横空出世的 generative AI, 它们的表现实在是太靓眼了: Novel AI 的降维打击, 更别提后续 control net, LORA 等方法的优化; 而 GPT 则彻彻底底改变了我的学习习惯, 方方面面(如果能帮我高中写读后续写就好了).
时值 22 年末, 这些新颖的 AI 就像打开我心门的黑船, 让我重新思考无数可能世界线中的一条: 人工智能会变得越来越主流——融入到我们的世界当中, sooner or later...
继续在传统的 CS 赛道上奔跑: 你已经看到结果了. 学 AI, 不是说去抛弃那些浓缩人类工程师数十年技术的核心——说考古算是过头了——而是转去开拓新领域, 探索, 交融.
也许今天不想学机器学习...? Who knows what is next day gonna be.
计组考前复习
其实应该叫 ICS, 计算机系统基础复习, 但这门课下次就改名了, 教材也选用的是计组(谭志虎, 是好书)的, 我不好说.
明明不做配套的实验, 让学生干瞪数字电路多少有些抽象. 而且大部分时间讲的还是前半部分...求求改考 CSAPP 吧, 我什么都会做的.
upd: 没复习的三章考了 40 多分, 自己觉得重要的部分忘了差不多, 等死.
2023年终总结
又到了一年一度的年终鱼鱼时间... 我给 2023 的关键字是「安」。安逸地吃, 安稳地过, 随遇而安的心态. 烦心的, 讨厌的, 现在回想起来都无足轻重, 已经写在记忆的纸筝上, 放飞到远方了.