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  我的梦想
不是每个人都应该像我这样去建造一座水晶大教堂，但是每个人都应该拥有自己的梦想，设计自己的梦想，追求自己的梦想，实现自己的梦想。梦想是生命的灵魂，是心灵的灯塔，是引导人走向成功的信仰。有了崇高的梦想，只要矢志不渝地追求，梦想就会成为现实，奋斗就会变成壮举，生命就会创造奇迹。——罗伯·舒乐
为博客首页"我的梦想"栏添加每日笑话切换功能 为博客首页"我的梦想"栏添加每日笑话切换功能
本文记录了为博客主页的”我的梦想”小部件新增每日笑话切换功能的完整过程——包括读取原始笑话文件的编码处理、数据提取、前端切换逻辑，以及样式定制。 1. 需求背景博客主页顶部有一个”我的梦想”卡片，展示一段固定的励志文字。想在这个卡片里加入
2026-04-09 博客搭建
Hexo JavaScript 前端
推荐算法Chapter2.2 矩阵分解模型 推荐算法Chapter2.2 矩阵分解模型
1.矩阵分解1.模型结构1.1 模型核心原理矩阵分解的核心思想是：每一个用户和每一个物品，都可以映射到一个低维的隐空间（Latent Space）中。 假设我们有 $m$ 个用户和 $n$ 个物品，交互矩阵为 $R \in \mathbb{
2026-04-09 学习笔记-推荐算法
推荐算法 推荐算法-基础推荐模型原理与实现
推荐算法Chapter2.1 协同过滤基础与邻域方法 推荐算法Chapter2.1 协同过滤基础与邻域方法
1.协同过滤推荐 vs 基于内容的推荐1. 协同过滤的核心思想：矩阵分解与相似度协同过滤本质上是在处理一个用户-物品交互矩阵 $R$。矩阵的行代表用户（Users），列代表物品（Items），单元格的值代表行为（评分、点击等）。 2. 两种
2026-04-08 学习笔记-推荐算法
推荐算法 推荐算法-基础推荐模型原理与实现
为 Hexo 实现可折叠内容块：从功能开发到深挖 ERR_ASSERTION 崩溃 为 Hexo 实现可折叠内容块：从功能开发到深挖 ERR_ASSERTION 崩溃
本文记录了为博客新增 details 折叠标签的完整过程——从功能实现、样式定制，到排查一个深藏在 Hexo 渲染管道中的 ERR_ASSERTION 崩溃，以及最终定位到一个几乎不可能通过猜测发现的根本原因。 阅读说明：本文在描述 He
2026-04-04 博客搭建
Hexo 教程 调试
博客工程全解析：项目结构与自定义样式指南 博客工程全解析：项目结构与自定义样式指南
本博客基于 Hexo 8 静态站点生成器与 hexo-theme-matery 主题构建，托管于 GitHub Pages。本文完整梳理项目的目录结构、核心配置文件、写作规范，以及如何通过自定义样式与脚本对博客进行二次开发。 1. 项目总
2026-04-04 博客搭建
Hexo 博客 教程
推荐算法Chapter1.1 数据预处理与特征工程 推荐算法Chapter1.1 数据预处理与特征工程
1.用户行为日志字段在推荐系统中，数据决定了模型效果的上限。用户行为日志（User Behavior Logs）不仅是训练数据的来源，更是理解用户意图的唯一窗口。 1. 核心字段总览表 字段类别 关键字段 含义 面试深度视角 (De
2026-04-02 学习笔记-推荐算法
AI AI面试知识
2026年4月 日记 2026年4月 日记
4.03 FridayDone: 把Inference-Time Scaling实验跑完了，没想到自己改进的效果提升了不少。 4.04 Saturday心情 =.=一觉醒来11点半….. Done: 做完了演讲用的Slide:) 把Com
2026-04-01 日记
Chapter4 强化学习 RLHF Chapter4 强化学习 RLHF
我们可以把 RLHF 看作是将人类的“价值观”和“偏好”量化为奖励信号，并指导模型进化的过程。 RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)的三大阶段1. 监督微调 (SFT - Sup
2026-03-30 学习笔记-大模型
AI AI面试知识
Chapter3 对比学习BYOL， SimSiam Chapter3 对比学习BYOL， SimSiam
BYOL (Bootstrap Your Own Latent)1. 核心理念BYOL 证明了在完全没有负样本（Negative Pairs）的情况下，通过构建非对称结构（Asymmetric Architecture）和预测机制，也能实现
2026-03-28 学习笔记-大模型
AI AI面试知识
Chapter2 对比学习（Contrastive Learning）的核心机理 Chapter2 对比学习（Contrastive Learning）的核心机理
深度进阶：对比学习（Contrastive Learning）的核心机理对比学习的核心思想是 “Instance Discrimination” (个体判别)：通过构造正负样本对，在无标注数据下学习“物以类聚，人以群分”的特征表示。 1.
2026-03-27 学习笔记-大模型
AI AI面试知识
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