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      <title>imDwAaY&#039;s learning website</title>
      <link>https://imdwaay.github.io/learning-site</link>
      <description>最近的10条笔记 on imDwAaY&#039;s learning website</description>
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    <title>README</title>
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    <description><![CDATA[ CHANGE IS ALL YOU NEED 这里记录着我的 CS 学习过程。自 2026 年 4 月 19 日起，既用于标记来路、反思得失，也希望为后来者留下一点可参考的经验。 Week 1 ( 2026.4.13 - 2026.4.19 ) 完成了CS188 Proj4，主要内容涉及到了： Bayes Net的复习内容 Particle Filtering的算法实现 Exact Inference和Approximate Inference的回顾 给CS188 Note19机器学习的内容开了个小头 Naive Bayes的概念和预测公式 参数估计MLE方法的了解 完成了CS162 Note... ]]></description>
    <pubDate>Mon, 18 May 2026 14:28:17 GMT</pubDate>
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    <title>Machine Learning</title>
    <link>https://imdwaay.github.io/learning-site/notes/CS188/Proj/Proj5_Machine_Learning/Machine-Learning</link>
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    <description><![CDATA[ Pytorch前置 这一次的Proj有很多调用了Pytorch，需要耗费一些时间补充一下前置知识： Tensor tensor是PyTorch里的数据容器，它可以是数组可以是列表可以是矩阵。下面是三个tensor变量的声明 tensor([2, 3]) tensor([[2, 3]]) tensor([ [2, 3], [4, 5], [6, 7] ]) Dimension 这个表示tensor是几维，这个判断方法很简单，只需要看声明的tensor里的中括号是怎么配对的就可以，比如说tensor([2, 3])是一维向量的，tensor([[2, 3]])是二维矩阵 Shape shape表示... ]]></description>
    <pubDate>Mon, 18 May 2026 12:53:06 GMT</pubDate>
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    <title>Note20</title>
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    <description><![CDATA[ Perceptron Linear Classifiers 我们在上次的Note19中提及到了Naive Bayes中的提取feature的思想,我们在这里尝试把一个数据点的所有特征提取出来，提取成为一个向量的形式 f(x) = [f1(x), f2(x), ..., fn(x)] 与之对应的，每个feature还有一个权重 w = [w1, w2, ..., wn] 线性分类器的基本思想是利用特征的线性组合来进行分类，我们把这个值叫做激活值激活函数之前的值即activation。具体公式如下 \large \begin{align*} \text{activation}_w(x) &amp;... ]]></description>
    <pubDate>Mon, 11 May 2026 12:18:14 GMT</pubDate>
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    <title>Note21</title>
    <link>https://imdwaay.github.io/learning-site/notes/CS188/Note/Note21</link>
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    <description><![CDATA[ Non-linear Separators 对于我们上一个Note提及到的binary classification，Perceptron可以学习一个线性分类边界。但是如果数据本身不是线性可分的，如下图所示，那么单纯的线性模型无论怎么调整权重，都无法找到一个正确的分界线。也即是说线性感知机表达能力不够。 我们就想到了一种办法，人为添加新特征。比如把原来的一纬空间变成二维空间 这样原本不可分的数据就可以被一条直线分开了。 Multi-layer Perceptron 我们在上一讲中提及到的普通perceptron的结构大概是从input到weighted sum到activation再到outp... ]]></description>
    <pubDate>Mon, 11 May 2026 12:18:14 GMT</pubDate>
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    <title>Note6</title>
    <link>https://imdwaay.github.io/learning-site/notes/CS162/Note/Note6</link>
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    <description><![CDATA[ 共享Open file description 首先我们先来回顾一下之前提及过的File descriptor和Open file description的区别，在Note5我们提过。进程内部有一个File descriptor table，其中一个位置指向了内核中的内核结构体Open file description。 Fork 当我们fork()一个进程的时候： 子进程得到父进程file descriptor table的副本 但这些fd指向同一个 open file description 这样导致的结果就是，当父进程子进程任意一个行为导致对Open file descriptor的修改... ]]></description>
    <pubDate>Sun, 03 May 2026 15:48:54 GMT</pubDate>
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    <title>Note18</title>
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    <description><![CDATA[ 问题引入 我们在先前提及到了精确推理( Exact_Inference )，当我们面临的问题状态空间特别大的时候，我们的计算会变得特别复杂且繁琐。我们这里就引入了Particle Filtering，这是一种用来解决HMM的近似推理方法，非常类似于Bayes Net中的采样,同时它也是一种更高效的Approximate Inference方法。它和Forward Algorithm解决的是同一个问题，都是在计算P(X_N \mid e_{1:N}) Particle Filtering 基本概念 Particles: 一个粒子是一个样本，每个粒子代表着对当前真实状态的一个猜测，或者说是状态空间... ]]></description>
    <pubDate>Mon, 20 Apr 2026 12:24:50 GMT</pubDate>
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    <title>Reinforcement Learning</title>
    <link>https://imdwaay.github.io/learning-site/notes/CS188/Proj/Proj3_Reinforcement_Learning/Reinforcement-Learning</link>
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    <description><![CDATA[ Q1.Value Iteration 第一个问题是最基础的值迭代实现，这个问题没有什么难度，主要就是一边看着公式一遍敲代码复现。可以先回顾一下Note8中的Value Iteration框架.唯一唯一需要注意的就是需要使用的是batch版本，而不是online版本。这里是前面Note没有提及到的概念，用图片来理解一下会更好一点 这个问题用的数据结构是Counter，它的底层容器是哈希表。Counter十分类似于Dictionary,它只是新增了一条设定，即所有初始值都为0。上图中一张图就可以理解为一个Counter，每个状态都有对应的Value,就和键值对应一样 所谓online版本，就是在某... ]]></description>
    <pubDate>Mon, 20 Apr 2026 12:24:50 GMT</pubDate>
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    <title>Note3</title>
    <link>https://imdwaay.github.io/learning-site/notes/CS162/Note/Note3</link>
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    <description><![CDATA[ Schedule 我们假设现在有两个进程，一个core。两个进程在运行过程中出现了中断，在Kernel模式下处理中断并保存和恢复寄存器所需的时间等等这些都是开销。如果我们频繁切换，我们花费的时间就会过多。一般会认为花费了10%的CPU周期就是开销过大，这时候就引入了Schedule 在原PPT中Schedule的定义是，其中文是调度: Scheduling is deciding which process/thread receives CPU time, when, and for how long 有很多的调度策略: Fairness Realtime guarantees latenc... ]]></description>
    <pubDate>Mon, 20 Apr 2026 12:09:39 GMT</pubDate>
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    <title>Q&amp;A</title>
    <link>https://imdwaay.github.io/learning-site/notes/CS188/Proj/Proj1_Search/Q-and-A</link>
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    <description><![CDATA[ Q1: 我如果保证consistent,假如每走一步中启发式的值下降都小于这一步的真实代价，那么到goal的时候启发式的值不还是&gt;0吗 A: 如果h(goal) &gt; 0，只能说明该启发式为错误因为违反了启发式的基本定义。 一旦把h(goal) = 0写死，一致性会自然保证整个链条正确. ]]></description>
    <pubDate>Mon, 20 Apr 2026 12:09:39 GMT</pubDate>
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    <title>Search</title>
    <link>https://imdwaay.github.io/learning-site/notes/CS188/Proj/Proj1_Search/Search</link>
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    <description><![CDATA[ Q1.深度优先搜索(DFS) 代码实现： def depthFirstSearch(problem: SearchProblem) -&gt; List[Directions]: &quot;&quot;&quot;Search the deepest nodes in the search tree first.&quot;&quot;&quot; from util import Stack start_state = problem.getStartState() stack = Stack() stack.push((start_state,[])) visited = set() w... ]]></description>
    <pubDate>Mon, 20 Apr 2026 12:09:39 GMT</pubDate>
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