小玖的个人空间

代码规范/代码风格的一致性 与此风格指南保持一致很重要。 项目内的一致性更重要。 一个模块或函数内的一致性最重要。 评判标准：代码被阅读的次数远比被编写的次数多，所以可读性很重要。 风格的舍断离：【但其实针对相同的情况，每个人有每个人的标准。】 所以为了可读性应忽略某些风格。 和已经存在的代码保持一致。 没有理由修改时。 旧版本python等兼容性考虑。 test代码布局缩进每个缩进级别使用 4 个空格。制表符应仅用于与已经使用制表符缩进的代码保持一致。 Python 3 不允许混合使用制表符和空格进行缩进。 混合使用制表符和空格缩进的 Python 2 代码应转换为仅使用空格。 续行应使用括号()、[]、{}内的 Python 隐式行连接(垂直对齐包裹的元素)，或使用悬挂缩进（建议为4空格）。 Python 标准库是保守的，要求将行限制为 79 个字符（文档字符串/注释限制为 72 个字符）。如果团队有需要且达成统一意见，可以自定义行长度。 # 与开始定界符对齐。foo = long_function_name(var_one, var_ ...

精力分配调整我好像一瞬间突然就想明白自己为什么朋友少了，我总是爱反省，所以总是在思考是不是自己的问题，自己到底哪里有问题。 是我对待陌生人过于认真，把别人看的太重，这是不合理的，别人可能会觉得我真诚/做作或者怎么样，但这是反常的。 人的精力也是有限的，对待别人比对待自己重的情况下，精力就更不够分了。 所以自己的感受和想法最重要。 接纳自己的不足不懂不装懂，坦白不了解，别人的看法不重要。 稳定、自洽（自己的感受更重要）缓慢的节奏才能做出更迅速的决断和行动。

总觉得只要追求正确的事，就一定在美好的旅途上。 放弃改造他人我有一个朋友有终身学习和持续优化自身的上进心，同时又难以改变。 会让我有反省自身的习惯，总是想要提醒自己要是….就更好了。 但是没有必要对外表现出来，要学会闭嘴。 认知高的人可能会觉得这是一种希望反复迭代进步的过程。你也不会获得什么好处，相反，试图让别人了解你就是坏处。要有不被理解的自信，也要知道去魅对于人性的挑战。 认知低的人可能会觉得这是一种站在道德制高点的审判。只会觉得你攻击性强。 这里的认知低指的是只尊重感受，不尊重事实。 当然每个人都有权利用自己的方式，和这个世界相处，哪怕笨拙。 放弃被完美回应的执念不被理解是人生的常态。 我有一个朋友觉得自己做的挺好的，大部分时间觉得没有被理解，也觉得自己挺peace的。 但是一碰到对需要被理解的点，就非常在意，自己的情绪需要自己买单。 但如果自己的情绪是对方导致的，那就选择远离就好了。 放弃我们的幻想任何时候都应该保持独立，自立。 在一起是为了更好，而不是为了依赖。

book code-1 code-2

相关资料 video CS224N-Spring Awesome-CS-OpenCourse CS224N-2024-assignment word2vec-model Lecture-1 Intro & Word Vectorsone hot vectors you shall know a word by the company it keeps. —- J.R. Firth 1957 so human do. —- baiker 2026 引入word vector概念embeddinogs/neural word representations 休息时，学生提问的问题非常到位（我也想到了，虽然只是第一个，骄傲脸） Q： 相同的词在上下文中有不同的含义，比如讲到的Good，是否需要用不同的vector表示。A：正如我说的，高维空间和二维空间是完全不同的，star既和天文学词汇很相似，也和名人等词汇很相似。 Q：如何将高维vector进行低微可视化的。reducing the embeddings to a lower dimensional space ...

Reciprocal Rank FusionRAG主要分为两个大的阶段：检索、生成 。 其中检索阶段的常见方法有：关键词检索（BM25）和语义检索（基于嵌入的向量搜索），还有一种结合多种不同检索方法的混合检索（Hybrid Retrieval）。 这时候就需要一种方法来综合这些结果，这就是 排序融合 (Rank Fusion) ，其中最有效且广泛应用的方法之一是倒数排名融合。 RRF是一种简单但非常有效的排序融合算法。它的核心思想是：我们不关心原始分数是多少，只关心一个文档在各个列表中的“排名位置”。

RAG —-检索增强生成（Retrieval Augmented Generation）总结：RAG = 检索技术 + LLM 提示 通过自有垂域数据库检索相关信息，然后合并成为提示模板，给大模型润色生成回答。 知识的局限性：大模型自身的知识完全源于训练数据，而现有的主流大模型（deepseek、文心一言、通义千问…）的训练集基本都是构建于网络公开的数据，对于一些实时性的、非公开的或私域的数据是没有。幻觉问题：所有的深度学习模型的底层原理都是基于数学概率，模型输出实质上是一系列数值运算，大模型也不例外，所以它经常会一本正经地胡说八道，尤其是在大模型自身不具备某一方面的知识或不擅长的任务场景。数据安全性：对于企业来说，数据安全至关重要，没有企业愿意承担数据泄露的风险，尤其是大公司，没有人将私域数据上传第三方平台进行训练会推理。这也导致完全依赖通用大模型自身能力的应用方案不得不在数据安全和效果方面进行取舍。 而RAG就是解决上述问题的有效方案。 开发框架 langchain,llamaIndex,autogpt等 Embedding模型 BERT 属于动态（上下文相关）嵌入 ...

那是你的看法，我不这么认为。 我需要时间考虑，现在没有办法答复你。 你要是继续用这种语气，咱们就别聊了。 请直接说你的意思，别绕弯子。 我的感受是真实的，不需要你来批准。 这是你的问题，不是我的。 我们聊的是事情，不是人。 你好像有点激动，要不先冷静一下? 我做这个决定，不需要所有人理解。 你记错了，当时不是那样。 现在这个状态不适合聊，改天再说吧。 听起来你对我有很多期待，但那是你的事。 我们立场不同，不必强求共识。 你这句话逻辑不通。 这件事我们已经聊过了，不想再重复。 你的建议不错，但不太适合我。 我们就各自保留意见吧。 我觉得被冒犯了，请停止。 你答应过的事，希望你能做到。 我不接受这样的比较。 你似乎对我私人生活很感兴趣? 我们不太熟，这些问题不太方便回答。 你非要这么理解，我也没办法。 这是最后一次提醒，请保持距离。 我们能回到主题吗? 你好像总想替我做决定?

不要用别人的错误惩罚自己劝了自己二十年，才发现自己根本没做到。 认识 大家都明白很多道理，但不完全认同的道理。 认知 自己认为是对的道理。 践行 自己认为对的，但是自己做不到的道理。 同样的，别人也有不完全认同的大道理，别人也有认为什么是对的，但是做不到的道理。不要试图帮助别人解决不属于自己的课题。 行为模式就拿自己来说吧，讨好型人格在我很小很小的时候，是我能找到的、唯一能保护自己的方法。 小时候只有乖乖听话、会察言观色、顺着爸妈的心意来，家里才能有片刻安生，她才能少挨几句骂，甚至能换来一点难得的夸奖和好吃的。我们每个人处事反应，都不是凭空长出来的，都是小时候跟爸妈在一起的过程里，一点点地磨出来的。对当年那个小小的、什么都做不了的、全靠爸妈才能活下去的小孩来说，讨好别人、看人脸色这些，根本算不上什么缺点，那是我能找到的、唯一能躲开伤害、换来一点点疼爱的办法，那已经是当时能拿出来的、最好的选择了。 但要清楚的认识到，level up，这个方式已经不再有用，自立催生自尊和自爱。（自爱这里先不展开讨论） 不自尊的表现：经常讨厌自己跟谁相处都下意识先看对方脸色和语气：是不是我哪 ...

不知道说什么只是记录，觉得这半年来的变化有，但不多。 但我的朋友说我最近的变化特别大，几乎每次见面都是一个状态。是越来越好的状态，没有细聊，下次聊会补充在下面 好想知道，但是还不肯告诉我 刚开始我觉得我的变化好大，终于能学会爱自己了。后来发现老祖宗说的话真是真理：狗改不了吃屎～ 可能想说的话我意识到我可能真的着相了，给自己的偶像包袱太重了：要做一个好男人：不抽烟、不喝酒、做人品好、三观正的男人，温柔、体贴、包容、努力、向上的好老公。但是从来没问过自己开不开心，难不难过，喜欢这样的生活吗？还非常在意别人的批评，觉得自己做的这也不对，那也不对。慢慢意识到，别人的批评可能是为了在你这里得利，并不是自己不对、不好，好人也会被批评，好人也会被讨厌，只是因为不利他。 之前不理解为什么有些人会抽烟喝酒，那不是在伤害自己的身体吗？kill yourself slowly。人生重要的是经历，不是结果，不是别人的看法，不是自己的形象，而是自己无时无刻的感受。 发脾气吵架的时候能感觉到自己有些爽，时常让我感觉自己是不是喜欢发脾气，喜欢吵架，挺怀疑自己的品性。现在才发现吵架的时候，才是最在乎自己感受的时刻 ...