Wang-nine的小站 - 技术笔记与学习记录

07 mean 与 sum：归约改变的是哪些量

2026-10-30

LLM 学习

LLM

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NumPy

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数学基础

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reduction

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导数

比较 mean 与 sum 下 loss、导数和差商的比例，说明整批样本等比例重复时哪些量改变，以及数值核对的前提。

481 字

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2 分钟

06 batch MSE：共享参数的贡献汇总

2026-10-30

LLM 学习

LLM

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NumPy

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数学基础

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MSE

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导数

按样本配对汇总共享参数的导数贡献，区分 batch MSE、差商、点导数与变化量，并检查归约和数组形状。

618 字

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3 分钟

05 非线性链：w² 让方向随位置改变

2026-10-28

LLM 学习

LLM

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数学基础

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chain rule

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导数

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非线性

把链式法则的中间量换成非线性的 p = w² + 1，用两点对照说明函数值相同导数却可反号，局部方向只在足够小步长下成立。

926 字

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5 分钟

04 chain rule：把变化沿链路传回去

2026-10-28

LLM 学习

LLM

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数学基础

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chain rule

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导数

在单样本、标量、单参数的链条上把 dL/dw 拆成逐段相乘，并用数值例子区分精确导数、有限差商与线性预测。

919 字

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5 分钟

03 驻点与局部极值：导数为零说明什么

2026-10-26

LLM 学习

LLM

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NumPy

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数学基础

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导数

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驻点

从一元可导函数出发，说明 f'(a)=0 只代表驻点；用三个函数与反例区分局部极值、全局最小和 MSE 为零。

976 字

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5 分钟

02 bias 与损失：局部变化率与导数入门

2026-10-26

LLM 学习

LLM

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NumPy

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数学基础

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bias

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导数

固定 X、w、y，只改变量 bias，观察 MSE 如何变化；用差商认识导数，并区分局部方向与全局最小。

981 字

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5 分钟

01 前向预测与 MSE：从 batch 输入到标量损失

2026-10-26

LLM 学习

LLM

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NumPy

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数学基础

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MSE

用一个 batch 的矩阵乘法理解线性预测，并把逐样本误差压成标量 MSE；附 shape 链、手算示例与 broadcasting 易错点。

957 字

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5 分钟

SpringCloud09-MQ

2023-12-24

后端开发

SpringCloud

简单的介绍了SpringCloud中的MQ。

650 字

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3 分钟