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所有我发布的文章。

• 机器学习速成·线性回归(1/4)：线性回归——从方程、参数到多特征模型

  2026-09-08

  参考 Google 机器学习速成课程（Linear Regression 模块），详解线性回归方程、偏差（bias）与权重（weight）参数、多特征模型，以及训练期间哪些参数会被更新

• 机器学习速成·前置(三)：Pandas DataFrame 上手——创建、取值与引用

  2026-09-08

  参考 Google ML Crash Course 前置工作（Pandas DataFrame UltraQuick Tutorial），掌握 pandas 核心数据结构 DataFrame：创建、新增列、切片取值、引用 vs 拷贝

• 机器学习速成·前置(二)：NumPy 上手——数组、随机数与广播

  2026-09-08

  参考 Google ML Crash Course 前置工作（NumPy UltraQuick Tutorial），掌握机器学习必须的 NumPy 基础：数组创建、随机数、数学运算与广播（broadcasting），并动手做一个线性数据集

• 机器学习速成·前置(一)：机器学习入门——核心概念与监督式/非监督式学习精讲

  2026-09-08

  参考 Google 机器学习简介（Intro to ML），系统讲解机器学习的预测能力、监督式与非监督式学习、强化学习、生成式AI、回归与分类的区别，以及训练与评估的关键要点

• 当考试从"测量"变成"分配"：教育内卷时代，我们该如何重新定义学习的意义？

  2026-08-24

  深度思考考试的双重属性、学历通胀与阶层固化的现实困境，从个人、教育者、社会三个维度重新定义学习的意义与出路

• 晶振、时钟周期、机器周期、指令周期与RC振荡电路详解

  2026-08-21

  从石英晶体的压电效应到单片机内部时钟分发，详解晶振工作原理、时钟周期/机器周期/指令周期的关系，以及RC振荡电路的物理基础

• 1克拉为什么等于0.2克？一个来自"种子"的怪比例

  2026-08-21

  揭秘克拉这个非十进制单位的历史由来：从古代的角豆树种子当砝码，到1907年巴黎国际计量大会把它锚定为200毫克，最终成为今天我们熟悉的"五分之一克"

• 问题处理的三种方式：从"救火"到"无事发生"

  2026-08-06

  结合"坑"的寓言、扁鹊三兄弟的故事与孙子兵法，探讨被动质量管理、绕道而行与预防管理三种问题处理方式的本质区别

• 具身智能发展路线深度复盘：实用主义 vs 终局思维

  2026-07-31

  从实用主义与终局思维两条路线切入，系统梳理专用机器人与人形机器人的边界、AGI与人形机器人的"灵魂与载体"共生关系，以及具身智能产业的未来图景

• AI Agent 深度解析：从核心公式到工程实践

  2026-07-30

  基于《AI Agents 深入浅出》核心思想，系统梳理 AI Agent 的公式定义、Harness 工程、编排模式、多 Agent 协作及未来演进方向