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就算没有很伟大的梦想-第五十九期

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这个周末过的很有意义,去演唱会当志愿者,参与内场检票,后面更加幸运进入内场进行观看演唱会,这还是我第一次这么近距离的看到演唱会舞台,虽然很累,场馆很大,跑了很多圈,但是还是超开心。

技术类分享

傅里叶变化

https://www.quantamagazine.org/what-is-the-fourier-transform-20250903/

在 1800 年代初期,法国数学家让-巴蒂斯特·约瑟夫·傅里叶发现了一种将任何函数分解为一组基波或频率的方法。将这些组成频率重新组合在一起,您将获得原始函数。这种技术今天被称为傅里叶变换。您还可以在计算机中找到傅里叶变换,允许您压缩文件、增强音频信号等。

有目的的动画

https://emilkowal.ski/ui/you-dont-need-animations

如果做得好,动画会使界面感觉可预测、更快、使用起来更愉快。它们可以帮助您和您的产品脱颖而出。

目的、频率、速度都直接决定动画的用意。

开始理解 LLM 所需的数学

https://www.gilesthomas.com/2025/09/maths-for-llms

神经网络的单层(通常缩写为线性层)只不过是一个矩阵乘法——所以,它实际上是从一个具有与其输入一样多维度的空间到具有与其输出相同维数的空间的投影。

非技术类分享

没有一个键比 Return 更能代表过渡的复杂性

https://aresluna.org/the-day-return-became-enter/

一枚小小按键的百年纠葛,照见了技术、商业、人体工程与文化惯性的复杂博弈——读完再摸 Enter,你会感觉它不只是“确认”,而是 150 年的层层回声。CR/LF 双字符源于“电传机打印头回车慢”的技术债→今天 Windows 换行仍是 CRLF。

打字机:所见即所得,但不可编辑。

字处理机:可编辑,但出现“软回车/硬回车”的概念分裂。

PC:软件层统一(Enter=提交/Return=换行),却因平台差异继续分裂。

惨痛的教训

https://obviouslywrong.substack.com/p/the-bitter-lesson-is-misunderstood

这篇文章讲述,AI现在之所以这么快速发展,主要原因有两,一是足够的数据进行训练,二是更好的架构,数据在世界上毕竟是有限,如果数据量到达一定的时候,AI的模型的发展就会很难突破。其实AI本质上现在是模仿,还没有创新的能力。

996

https://lucumr.pocoo.org/2025/9/4/996/

惊人的薪水,旧金山的黑客屋,疯狂的股权。996我们的使命是开放源码软件.

在中国007,每周工作7天,从午夜到午夜,这还是很恐怖的,压榨员工的生活时间,一项不以为荣,而且这样的工作不是人能承受的了的,所以遇到这种公司要尽快远离。

Alvin Chang

https://pudding.cool/author/alvin-chang/

是一名数据记者和新学院教授。 您可以在社交媒体上关注他或查看他的网站。 迄今为止,他已经创作了九个故事。在下面探索它们。