饕餮之夜

那夜,天地间仿佛住进了一只饕餮。 它张开血盆大口,将整座城吞噬。风在巷陌间游走,像无数道隐秘的手指,在肌肤上轻轻划过,又迅速离去;雨点密密地落下,仿佛在无声地敲击着内心深处的防线。空气中弥漫着湿润的咸腥,带着某种令人心跳加速的暧昧气息,像是来自遥远海洋的呼唤,沉重而又无法抗拒。 我站在廊下,看着雨幕模糊了远处的街灯,灯光像是飘摇的萤火,闪烁着不安的柔软。我低垂着目光,不知为何竟不敢正视那被撕裂的夜色——那是一个被点燃的瞬间,却也让人无所适从。忽然,一道闪电撕裂天际,将世界染成诡异的靛青。就在那一刻,我似乎触碰到了什么,又或者,是被触碰了什么。 雷声随之轰然炸开,像是心底某个禁锢已久的秘密被击得粉碎。我感到胸口在颤动,血液在体内奔涌,每一丝波动都透着炽烈与不安,仿佛整个身体都被卷入了一场无法逃离的狂欢。而雨帘中的一切,模糊而扭曲,如同初次窥见的未知领域,带着一种说不清的神秘与诱惑。 那声音,是风的低语?是雨的呢喃?还是我内心深处的悸动?它轻轻地徘徊在耳畔,像一句无法明言的承诺,又像一段让人无力抗拒的召唤。我无法分辨,但我知道,那是属于这一夜的唯一真相。 当暴雨渐渐平息时,街道上积满了雨水,水面映出破碎的月光,像一场游走在现实与梦境之间的幻影。我蹲下身,伸手触碰那片水面,却在指尖的轻触间看见了自己的倒影被击碎又重组。那一瞬间,仿佛另一个世界在我的指尖苏醒——陌生,却又熟悉,带着无法言说的悸动。 在那世界里,一切都被放大,被拉近,甚至带着某种微妙的紧张。闪电还在远方游走,像是未曾平息的情感余韵,在夜空中静静回荡。空气里混杂着雨后泥土的清香与青草的芬芳,还有某种难以名状的甜美——那是初次品尝时才会觉察的滋味,隐秘且令人沉醉。 我缓缓站起,雨水顺着发梢滑落,滴在地上晕开一圈圈浅浅的水痕。夜风轻拂,带走了刚才的炽烈与喧嚣,只留下胸口那一抹尚未平息的悸动。远处传来几声蛙鸣,像是为这场奇异的体验拉上了帷幕,却又留下了余韵。我知道,有些东西已经在这一夜改变了,虽然它无形,却真实地存在着。 夜深了,饕餮终于餍足离去,世界归于平静。可我的内心却无法平复,那些在风雨中苏醒的情感,仍在低声呼唤。它们像闪电,只在一瞬间划破夜空,却点燃了某种深埋的渴望;又像雨水,温柔却不可抗拒,渗透进每一寸土地。 我站在空旷的街头,感受着风穿过树梢的低语,仿佛时光也在此刻停驻。它告诉我,有些感受注定无法用语言描述,只能在静默中被铭记。

一月 28, 2025 · 1 分钟

考研呓语

我经常会做一些奇怪的动作。比如泡澡的时候,把手放到水的表面,看着水吸附在手指的周围,然后感受水的表面张力到底有多大。随后,我会陷入一场自言自语的思索:人际关系、人性乃至人与人之间微妙的交织,是不是就像这手指感受到的张力一般,看似无形,却无处不在? 我很懒。 一定要等冷得不得已的时候,才会缓缓挪进浴池浸泡。而一旦进入浴池,便不愿意早早起身,即使水温一点点消退,凉意渐渐袭来。直到全身寒意袭骨,不得不顶着冷意哆嗦着起身。 今年7月份,因为一些原因,我搬到了廊坊,住进了人生中第一个可以独享半年的小家,90平米。9月,小区里两只流浪猫跑了过来,莫名其妙成了家里的住客。我每天喂它们,它们也用一副理所当然的模样把我收为“铲屎官”。 10月份,看着浩浩荡荡的就业大军,我的内心掠过一阵恐慌,脚步不自觉地迈向了另一条被称为“光明大道”的道路——考研。这就像一个明知自己不擅长长跑的人,偏偏硬着头皮加入马拉松的队伍,甚至还从队尾出发,奔向一条陌生的赛道。 这场赛跑里,我眼前的道路空空荡荡,仿佛只有我一个人还在起点徘徊,而其他人早已冲向最后的一千米甚至五百米。太阳悬在高处,光线像钝刀一样割过我的视线。我轻轻笑了笑,带着一点自嘲,嘴里念着“誓与命运殊死抵抗”这样的空话,闭上双眼,向着黑暗深处的未知终点,全力奔跑。 百米冲刺的时候,最是春风得意。 家里的两只猫咪是两个月大的时候来的,走路都带着摇摇晃晃的小步伐。白橘色的长毛小精灵们以肉眼可见的速度,从小小的柴火棍长成了蓬松的毛绒玩具;原本跳上沙发还需要几次助跑,如今轻轻一跃,就能跳进我的怀里,呼呼噜噜喵喵喵喵。 与此同时,我脑海中的高等数学体系也开始渐渐成型。它像一棵参天大树,枝干清晰,脉络繁密,树叶千千万万片,婆娑摇曳。我只窥见其中一叶,便已叹为观止。而两个月的时间,显然不足以让我探究它的根源。我只能囫囵吞下整棵树,把自己塞成一个被知识填满的怪物。 百米冲刺后,身体最先告急。眼前浮现出断断续续的幻象,像是终点,又像是遥不可及的远方。迷雾重重,步伐沉重,身体成了灵魂的牢笼,腰酸眼疼心绞痛,挣扎着继续前行。所谓“上岸”、“名次”、“高分”,对我来说已经变得可笑。模糊得仿佛从未存在过。我想,或许仅仅是跑完全程,就已足够。 跑下去,跑完全程,我想,这就够了。 然而,思绪并未停止,而是像不断加深的漩涡,将我拉向更深的迷茫。跑下去的感觉,像在黑暗中反复触摸同一堵墙,无论如何前行,都找不到出口。终点若隐若现,或许本就是不存在的幻象。背后的力量像是无声的驱赶,逼迫着我踏出下一步,却让我每一步都更加空虚。光明只是一个词,而真实的是脚底的裂痕,是心中凝固成石的沉重孤独。 房屋的半年租期将至,那些日子的意义像是悬在空中的灰尘,看似存在,却始终无法触及。它们是时间的碎屑,是一个又一个被荒废的瞬间。夜晚,它们凝结成窗上的雾气,笼罩着我,模糊又寒冷;而白天,它们便如雾一般消散,只留下一种难以言喻的空虚。 考研,失败似乎已经是定局。从两个月的囚笼中骤然脱离,仿佛连身上的镣铐都还未卸去,我像一头被迫放生的野生动物,徘徊在陌生的丛林边缘。自由如同一场荒谬的馈赠,让我在惶惑与恐惧中无法呼吸。 浴池里的水早已凉透,或许,窗外的太阳依旧灿烂。

十二月 27, 2024 · 1 分钟

如何理解 RNN ?LSTM 又是啥?

是啥? RNN 就像一个有短期记忆的学习者,它能记住最近的信息,但时间越长,记忆越模糊。 通俗来说,RNN(循环神经网络) 可以类比成一个有记忆的“学习者”。假设这个学习者在读一篇文章,他每读完一个词就会暂时记住这个词的意思,再去读下一个词。在传统神经网络中,每次处理的输入都是独立的(像每次都从零开始阅读),但在RNN中,它会“记住”之前的信息(之前的词),并将这些记忆传递给下一步处理,让整个句子有上下文的联系。 但是,RNN 有一个非常明显的问题:短期记忆强,长期记忆弱。就像你记得刚刚读到的几个词,但越往前回忆,记忆就会越来越模糊。这种现象在处理长文本或长序列时尤为明显,它“记住”早期信息的能力会随着时间推移迅速衰减,这被称为 梯度消失 问题。 那 LSTM(长短期记忆网络) 为 RNN 解决了什么问题呢? 可以想象 LSTM 是一个“有着更加聪明记忆能力的学习者”。它不仅仅像 RNN 那样简单地记住最近的信息,还学会了如何挑选重要的记忆保留下来,并抛弃不重要的内容。LSTM 通过 “遗忘门”和“记忆门” 等机制,决定哪些信息应该忘掉,哪些应该长期记住,从而解决了 RNN 无法很好地记住长时间信息的问题。 举个例子:想象你在读一本小说,刚开始时提到的某个人物情节对故事发展很关键,但过了一段时间你可能就不需要记住每个不重要的细节了。LSTM 就好比你的大脑,它有能力判断哪些信息应该记住很久(比如关键的主线人物)而哪些可以随时忘记(比如不重要的细节)。这样它就可以更好地处理那些时间跨度较大的信息,而不会像 RNN 那样迅速遗忘。 一些细节 1. RNN 的技术细节 RNN 的核心在于它的“循环”,即网络的输出不仅依赖于当前输入,还依赖于上一时刻的隐藏状态。这是它“记忆”的来源。 数学表达: 在 RNN 中,隐藏状态 \( h_t \) 是通过当前输入 \( x_t \) 和前一个时刻的隐藏状态 \( h_{t-1} \) 共同计算的: \[ h_t = \tanh(W_h h_{t-1} + W_x x_t + b) \] \( W_h \) 是连接隐藏状态的权重矩阵(负责记住过去的信息)。 \( W_x \) 是输入层的权重矩阵(负责处理当前输入)。 \( \tanh \) 是激活函数(可以替换为其他如 ReLU,但常用的是 \( \tanh \))。 \( b \) 是偏置项。 RNN 的梯度消失问题 在训练 RNN 的过程中,我们会使用反向传播算法来更新权重。在长序列中,隐藏状态 \( h_t \) 会不断地被传递下去。这意味着,越早的输入对当前状态的影响需要经过多次链式计算。随着序列长度增加,隐藏状态的梯度会逐渐接近于零,这就是梯度消失。...

九月 20, 2024 · 2 分钟

如何理解交叉熵?

是啥? 在深度学习中,“交叉熵”是一个用来衡量两个概率分布之间差异的函数,通常用于分类任务。 比喻:猜糖果的颜色 想象你有一袋糖果,里面有红色、绿色和蓝色三种颜色。你猜这袋糖果的颜色分布是红色 50%,绿色 30%,蓝色 20%。但实际上,这袋糖果的真实分布是红色 60%,绿色 20%,蓝色 20%。 交叉熵的作用就是告诉你,你的猜测(预测)和糖果袋的真实分布有多接近。如果你的猜测和真实情况差别很大,交叉熵的值会很大;如果你猜得很接近,交叉熵的值就会很小。 数学解释 交叉熵的数学公式可以写成: \[ H(p, q) = - \sum p(x) \log(q(x)) \] 其中: \( p(x) \) 是真实的概率分布(比如糖果袋的真实颜色分布)。 \( q(x) \) 是你预测的概率分布(比如你猜测的颜色分布)。 这个公式的意思是:对于每种可能的糖果颜色,真实的概率 \( p(x) \) 和你预测的概率 \( q(x) \) 之间的差异,乘上 \( \log(q(x)) \),然后取负号,最后对所有颜色的可能性求和。 直观解释: 如果你猜得很对:比如你猜红色糖果有 60%,而真实也是 60%,那么交叉熵的值就会很小,表示你预测得很准确。 如果你猜得不对:比如你猜红色糖果只有 20%,而真实是 60%,那么交叉熵的值就会很大,表示你的预测与真实情况差距很大。 交叉熵的计算 例子: 假设我们有一个简单的分类问题,只有两个类别,比如“猫”和“狗”。 真实的标签是“猫”,所以真实概率 \( p(x) \) 是: 猫:1.0 狗:0.0 模型预测的概率 \( q(x) \) 是: 猫:0.8 狗:0.2 逐步计算: 根据公式,交叉熵计算会涉及每个类别。我们带入这两个类别的概率: \[ H(p, q) = - \left( p(\text{猫}) \cdot \log(q(\text{猫})) + p(\text{狗}) \cdot \log(q(\text{狗})) \right) \] 计算“猫”部分:...

九月 18, 2024 · 1 分钟

升级到 macOS 15 之后,我的 nix 怎么没了?!

咋回事? 昨天我愉快地将 macOS 升级到了 15 版本,结果今天用 hugo 建站时,发现 hugo 不见了?! (base) BdimMacBook-Pro:~ bdim404$ hugo -bash: hugo: command not found 我想,我并没有卸载 hugo 啊。 我的 hugo 是通过 nixpkgs 安装的,于是我检查了一下 nix 是否还在。 (base) BdimMacBook-Pro:~ bdim404$ nix -bash: nix: command not found 天哪, nix 也不见了?! 发生了什么? 我询问了一位朋友,原来每次 macOS 升级时, nix 的 $PATH 都会消失。这个 issue 提到了这一点。 I have done a few days before the upgrade to Catalina 10.15.6… and today I wanted to install something to discover that my nix installation was gone!...

九月 17, 2024 · 1 分钟