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《Linux内核设计与实现》读书笔记 - 目录 (完结)
摘要: 读完这本书回过头才发现, 第一篇笔记居然是 2012年8月发的, 将近一年半的时间才看完这本书(汗!!!).为了方便以后查看, 做个《Linux内核设计与实现》读书笔记 的目录:《Linux内核设计与实现》读书笔记(一)-内核简介《Linux内核设计与实现》读书笔记(二)- 内核开发的准备《Linu...
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posted @ 2014-01-11 09:56 wang_yb
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2025年6月17日
Just:告别 Makefile 的现代命令行任务运行器
摘要: 本文推荐的一个轻量级命令行工具--Just,它提供了一种简单高效的方式来管理项目任务,类似于传统的 Make 工具,但具有更简洁的语法和更现代化的功能。 我目前在一些小项目中开始使用它来管理一些日常的任务,非常方便,它是基于Rust开发的工具, 所以它在Windows系统中使用也非常方便。 Just
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posted @ 2025-06-17 09:08 wang_yb
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2025年6月15日
掌握ChangeSpeed类:让数学动画速度随心而动!
摘要: 在制作数学动画时,我们常常希望动画的速度能够根据需要进行调整,以更好地展示数学概念的演变过程。 Manim框架中的ChangeSpeed类就是这样一个强大的工具,它能够帮助我们轻松地控制动画的速度变化,让动画更加生动和富有表现力。 1. 主要作用 ChangeSpeed类的主要作用是改变动画的播放速
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posted @ 2025-06-15 16:59 wang_yb
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2025年6月11日
规则学习:让机器学习像人类一样思考的可解释之路
摘要: 在机器学习领域,规则学习是一颗独特的明珠--它不像深度学习那样神秘,而是用人类可读的"如果-那么"规则来做出决策。 想象一下医生通过一系列症状判断疾病,或者风控系统根据用户行为拒绝贷款,规则学习的魅力正在于这种透明可解释性。 1. 基本概念 规则学习的目标是从数据中提取出一系列的规则,这些规则能够帮
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posted @ 2025-06-11 09:23 wang_yb
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2025年6月9日
概率图模型:机器学习的结构化概率之道
摘要: 当复杂世界的不确定性遇上图的结构化表达,概率图模型应运而生。 它可以帮助我们理解和建模变量之间的复杂关系。 想象一下,你正在尝试预测明天的天气,你需要考虑温度、湿度、气压等多种因素,这些因素之间存在着复杂的相互作用。 概率图模型就像是一张“关系网”,能够清晰地表示这些因素之间的依赖关系,并帮助我们进
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posted @ 2025-06-09 11:19 wang_yb
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2025年6月8日
当机器学习遇见压缩感知:用少量数据重建完整世界
摘要: 在数据处理的世界里,我们常常会遇到这样的问题:数据量太大,存储和传输成本高昂,但又不能丢失重要信息。 这时候,压缩感知(Compressive Sensing,CS)就像一位神奇的“数据魔法师”,能够帮助我们高效地处理数据。 本文我们就来深入了解一下压缩感知是什么,它的原理和作用,以及如何用代码实现
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posted @ 2025-06-08 12:25 wang_yb
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2025年6月6日
稀疏表示与字典学习:让数据“瘦身”的魔法
摘要: 在机器学习的世界里,我们常常会遇到各种复杂的数据,它们可能包含大量的特征,但其中真正有用的信息却很少。 这就像是在一个杂乱无章的房间里,我们只需要找到那些真正重要的物品,而忽略掉那些无关紧要的杂物。 稀疏表示和字典学习就像是整理房间的工具,帮助我们找到那些关键的信息,让数据变得更加简洁和有用。 1.
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posted @ 2025-06-06 14:26 wang_yb
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2025年6月5日
Manim中三种函数图像类的比较
摘要: 在 Manim 库中,FunctionGraph、ImplicitFunction 和 ParametricFunction 都是用于绘制函数图像的类,但它们的适用场景、输入形式和实现方式有显著区别。 以下是详细对比: 1. FunctionGraph 用途:绘制 显式函数 ($ y = f(x)
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posted @ 2025-06-05 11:39 wang_yb
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2025年6月4日
manim边做边学--参数化曲线
摘要: 在数学可视化领域,参数方程提供了一种灵活描述曲线的方式。 Manim库中的ParametricFunction类正是为此而生,它允许用户通过参数方程创建各种复杂的二维和三维曲线。 ParametricFunction的核心作用是将数学参数方程转换为可视化的曲线。与普通函数不同,参数方程使用独立参数t
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posted @ 2025-06-04 09:08 wang_yb
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2025年6月3日
机器学习中的"食材挑选术":特征选择方法
摘要: 想象你要做一道美食,面对琳琅满目的食材,优秀的厨师不会把所有原料都扔进锅里,而是会选择最适合的几种。 在机器学习中,特征选择就是这个挑选过程,从原始数据中选择对预测目标最有用的特征(列),就像挑选优质食材一样重要。 1. 什么是特征选择? 特征选择是机器学习中一个至关重要的步骤,它从原始数据的众多特
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posted @ 2025-06-03 10:28 wang_yb
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2025年6月2日
manim边做边学--隐函数图像
摘要: 在数学可视化中,显函数$ y=f(x) $相对容易处理,但 隐函数 $ F(x,y)=0 $ 的绘制则更具挑战性。 Manim库中的ImplicitFunction类专门用于解决这个问题,它能够高效地绘制各种复杂的隐函数曲线。 ImplicitFunction的典型应用场景包括: 高等数学教学:绘制
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posted @ 2025-06-02 16:54 wang_yb
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