Shihanmax

2026

• 磁芯存储器原理：从磁化、寻址到一次 64 bit 读取

  07.02

2025

• 二十一、PageRank算法

  10.25

• 十七、潜在语义分析（LSA）

  10.25

• 十六、主成分分析（PCA）

  10.25

• 十五、奇异值分解（SVD）

  10.25

• 十四、聚类方法

  10.25

• 十二、监督学习方法总结

  10.25

• 十一、条件随机场（CRF）

  10.25

• 十、隐马尔可夫模型（HMM）

  10.25

• 九、EM算法：期望最大化（Expectation Maximization）

  10.25

• 八、提升方法（Boosting）

  10.25

• 五、决策树（Decision Tree）

  10.25

• 三、K近邻法（KNN）

  10.25

• 大模型笔记

  09.07

• Attentions

  03.18

• Algorithm Notes

  01.01

2024

• 《GPU高性能编程CUDA实战（CUDA By Example）》阅读笔记 合集

  07.31

• 算法工程基础 笔记

  04.26

• 位置编码与长文本模型

  04.20

• 大模型推理中的KVCache技术

  04.10

• Decoder-only模型的参数与计算量分析

  03.22

2023

• 语言模型中的tokenizer

  09.16

• 强化学习的数学基础 Lecture 1: Basic Concepts in RL

  07.05

• 强化学习的数学基础 Lecture 0: Introduction

  06.27

• 强化学习的数学基础 Lecture -1: Prefix

  06.26

• Non-parametric masked language modeling

  01.03

2022

• Paper Reading小结

  05.29

• Transformers and GNN

  05.22

• 文本的表示

  05.08

• 概率图模型

  05.02

• Python中的模块、包、库与导入相关

  04.04

• 实体关系联合抽取模型总结

  03.06

2021

• ONNX小记

  12.26

• 20211218

  12.18

• 实体、关系标注工具brat的使用

  10.03

• 一种使用Copy机制进行关系抽取的思路

  06.24

• 知识图谱

  05.16

• 调研：GAN用于文本生成

  04.08

• SVM从入门到发疯

  04.02

• XGBoost理解

  03.28

• 文本生成概览

  03.03

• 集成学习小结

  02.27

2020

• 优化算法

  11.24

• 学习率和batch size讨论

  11.05

• On Sentence Embedding

  09.24

• 多模态学习

  09.22

• MLE & MAP

  08.16

• Derivation of EM

  08.09

• 正则化

  08.04

• 序列标注实践

  05.10

• 动态时间规整（DTW）算法

  02.25

2019

• How Transferable Are Features In Deep Neural Networks

  08.22

• 毕业旅行小记

  06.20

• 语义相似度

  03.28

• Recent Advances In Conversational NLP

  03.26

• 逻辑回归(Logistic Regression)

  03.19

• 使用Tensotflow同时加载多个模型

  03.18

• RNN Training Tips and Tricks

  01.25

2018

• CRF,HMM,MEMM的区别和联系

  12.22

• 朴素贝叶斯

  12.19

• Elasticsearch初探

  11.23

• 海量数据之随机选取

  10.25

• Java通过JNI调用C库

  10.15

• Python垃圾回收机制（GC）

  10.10

• Python元类（MetaClass）

  10.02

2017

• 设计模式简述

  07.13