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      <title>格物 · 计算</title>
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      <description>最近的10条笔记 on 格物 · 计算</description>
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    <title>代数</title>
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    <description><![CDATA[  代数把“具体计算”提升为“运算结构”的数学语言；它研究集合上的运算、公理、表达式、等价变形以及保持结构的映射。 定义 内涵 代数是研究运算结构及其结构保持变换的数学分支。 更形式地说，给定一个集合A，若在A上规定若干运算，例如： +: A \times A \to A, \quad \cdot: A \times A \to A 并研究这些运算满足的规律、由这些规律推出的性质、以及保持这些规律的映射，那么这种研究就属于代数。 核心直觉：代数=对“可计算对象”及其“运算规则”的结构化研究。 代数的基本对象不是单个数，而是： \text{对象}+\text{运算}+\text{公理}+\text... ]]></description>
    <pubDate>Mon, 22 Jun 2026 03:15:07 GMT</pubDate>
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    <title>以概念为节点，以其间关系为边——构建知识的图结构</title>
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    <description><![CDATA[ 个人知识库 · 2026 · 持续构建中 建站思路 知识的危险不在于太多，而在于太散。本站以定义、定理、方法、思想、应用为骨架，将数学、编程、算法与 AI 的核心概念织入一张可生长的图，使理解可以被度量，使盲区可以被定位，使跨域类比成为可能。 个人知识架构项目 · 首次发布·2026 · 阅读约需 8 分钟 4 领域：数学 · AI · 算法 · 编程 5 骨架：定义 · 定理 · 方法 · 思想 · 应用 · 关系 ∞ 概念节点：持续扩展，永不封闭 核心论点 传统的线性学习以进度完成为表征，却在认知深处制造碎片化的孤岛——概念在缺乏关系网络的情况下被孤立存储，在最需要被调用时反而无从激活。 ... ]]></description>
    <pubDate>Mon, 22 Jun 2026 03:10:59 GMT</pubDate>
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    <title>智能体</title>
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    <description><![CDATA[ 智能体是人工智能中的核心抽象。 它将“智能”定义为一个环境中的目标导向闭环过程： 感知环境 → 表示状态 → 选择动作 → 改变环境 → 接收反馈 从数学上看： f:P^* \to A 从工程上看： 输入接口 + 决策模型 + 工具系统 + 记忆系统 + 执行反馈 一句话： 智能体不是“会说话的模型”，而是“能在环境中为了目标持续行动的系统”。 定义 内涵 智能体是一个能够在某个环境中通过感知获得信息，并通过行动环境，以实现某种目标的系统。 形式化地，智能体可以看做一个从感知历史到动作的映射： f:P^* \to A 其中： 符号含义P感知集合P^*所有有限感知历史A动作集合f智能体函数或策略... ]]></description>
    <pubDate>Wed, 17 Jun 2026 09:42:19 GMT</pubDate>
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    <title>归纳偏置</title>
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    <description><![CDATA[  ]]></description>
    <pubDate>Wed, 17 Jun 2026 09:42:19 GMT</pubDate>
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    <title>模型</title>
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    <description><![CDATA[  AI 中的模型，是对智能行为、数据规律或环境结构的可计算表示。 从数学上看： \text{模型是函数族或概率族。} 从学习上看： \text{模型是假设空间中被训练出来的近似器。} 从工程上看： \text{模型是可训练、可保存、可部署、可监控的软件制品。} 最终可概括为： \text{模型}=\text{用数据、结构、参数和计算规则构造出的智能行为近似器} 定义 内涵 模型是一个用于表示、学习、推理或生成的形式化系统。它把输入、状态、知识、参数或环境信息映射为输出、决策、预测或行动。 从最抽象的角度看： \text{模型}=\text{表示结构}+\text{参数状态}+\text{计算规... ]]></description>
    <pubDate>Wed, 17 Jun 2026 09:42:19 GMT</pubDate>
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    <title>机器学习</title>
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    <description><![CDATA[  机器学习是研究如何让系统从数据经验中学习函数、模式或策略，并在未知数据上改进预测、决策或控制能力的理论与方法体系。 定义 内涵 机器学习是一类使计算系统通过数据改进其任务表现的方法体系。 形式化地说，若一个程序在任务T上，以性能度量P衡量，能够随着经验E的增加而提升性能，则称该程序从经验E中学习。 核心直觉：机器学习=从数据中归纳规律，并用规律进行改进决策或预测。 更数学化地看，机器学习通常研究如下问题： 给定训练数据： D=\{(x_i,y_i)\}_{i=1}^{n} 希望从假设空间中选择函数： f \in \mathcal{H}, \quad f:\mathcal{X} \to \ma... ]]></description>
    <pubDate>Mon, 15 Jun 2026 03:54:58 GMT</pubDate>
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    <title>OSI</title>
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    <pubDate>Mon, 15 Jun 2026 03:26:36 GMT</pubDate>
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    <title>局域网</title>
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    <description><![CDATA[  局域网（LAN）的本质是：在有限范围内，通过交换设备和通信协议，将多个节点组成一个可连通、可共享、可管理的通信图（Graph），以实现高带宽、低延迟的数据交换。 定义 内涵 局域网（Local Area Network，LAN）是一种在有限地理范围内，通过通信链路和网络协议将多个计算机设备连接起来，实现资源共享与信息交换的网络系统。 其本质可以抽象为： \text{LAN}=(N,L,P) 其中： N：节点（Node） L：链路（Link） P：协议（Protocol） 即： 局域网=节点 + 连接联系 + 通信规则 核心属性 1、局部性 覆盖范围有限： 家庭 办公室 机房 校园 通常： 1... ]]></description>
    <pubDate>Mon, 15 Jun 2026 03:26:36 GMT</pubDate>
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    <title>网络通信</title>
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    <description><![CDATA[  SSE 调制解调器 路由器 交换机 . ]]></description>
    <pubDate>Sat, 13 Jun 2026 09:04:14 GMT</pubDate>
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    <title>交换机</title>
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    <pubDate>Sat, 13 Jun 2026 09:04:14 GMT</pubDate>
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