Weekly 30: 香港, 深圳, 广州草莓音乐节
2023.11.19-2023.11.25
日记 #
从周三开始调休 + 请假 + 节假日凑了 6 天假期,开启了粤港三天之旅.
香港 #
第一站是香港,出发前还被 通行证搞得差点出行不了.
因为市出入境管理搬到行政服务中心,机器也一并 搬迁调试.从上周三就开始往 原先办事处跑,跑了两趟都没有办下来.第二趟的时候跟我说搬迁到行政服务中心,并且周一才开门.然后只好等周一过去,结果过去了机器又调试不好,没法马上办理(期间工作人员还说我是第一个来办理业务的人,还想拉我拍个合照.如果有打分系统的话肯定得给差评).之后只好把证件交给办事的工作人员,看周二能不能出来.
中午的时候抱着试试看的心情去再碰碰运气,结果另一个比较熟悉业务的工作人员( 刚开始给我办的一个工作人员，什么都不懂，电脑上的操作都要旁边的人来指导)告诉我可以去市里其他机器可以(由于第一次去香港,并不清楚这个通行证的具体流程) 否则要是办理不了的话，出行问题就比较麻烦了.
整个办事的体验非常的糟糕.
之后周三的时候，不过之后周三的时候也顺利前往香港了，这期间也踩到了一个坑，就是手机没有开通短信收发服务上课，马上在地铁上联系客服人员进行办理. 不过还好，这个办理的速度很快基本上10分钟就搞定了
之后一直到下午5:02完成了这趟旅程中最重要的事情就开始随意逛了.
来之前也没有安排行程,现在旅游比较喜欢随处逛逛,感受风土人情,而不是一个点一个点赶着去打开.
这边的人上班上学似乎都要穿制服,随处逛逛发现几家制服店都是排队好长,很好奇就拍下来了.
这边的物价高得离谱,这几个菠萝包加虾饺,还有一个肠粉要一百多.我 下单的时候还怕点这么多，会不会吃不完，没想到就这么一点.
Apple Store
20块钱的摩天轮
很惬意地看电影
5 块钱的轮渡
一个小女孩蹦蹦跳跳地跑过去把钱放到箱子里,很喜欢这张照片
香港第二天 #
早上 7 点的尖沙咀
早上 8 点的新大都会广场.不得不感叹一下香港人的素质真的是太高了.到处都会自觉排队, 在大城电梯的时候，我想在内地一样，直接到电梯门口等结果发现后面居然排起了队，于是又不好意思退回去，重新拍起了队.
不过香港的物价真的好高.一瓶水基本上快 10 块钱了(在香港连水都喝不起).
第二天也没安排.临时起意去逛逛香港的大学.第一站是香港中文大学.
看到地铁, 从外面看起来好破旧啊，不过里面其实还是很干净的.
到达港中大
看到一对新人在拍摄婚纱照,祝福.
港中大的图书馆,不过可惜不让进
学生社团举办的心理周活动(Maybe),他们还很热情地邀请我参与他们中午的活动,不过很可惜,我因为吃饭太慢加对学校路线不熟悉耽误了几分钟,结果到达的时候他们活动已经开始了.这应该是这次来港最大的遗憾了.
在悬崖餐厅吃的学生们推荐的饭,52港币,好贵.
之后就离开港中大了,去香港理工看看.其实香港理工是这几个学校中我最想去看的.但很可惜,不让进去参观. 原本计划发挥我一人的特性，装两个学生带我进去结果都被拒绝了，于是只好讪讪离开.香港理工的这个红砖的建筑风格还是蛮好看的
在中环瞎逛,香港真的坡很多很陡,建议穿好走的鞋子.
下班后的小酒馆,真的羡慕在香港的人的生活状态.
然后逛着逛着发现,香港大学还没去,于是赶紧冲冲冲.
路上随手拍
Mon Dec 4 23:15, 2023: 睡觉了,下次有空继续更新
深圳 #
广州 #
Fri Nov 24 00:02, 2023 #
老是觉得时间不够用。
昨晚看了颜色的设计，今天看了排版，OpenAI 相关的东西。都想学，但是时间一直觉得不够。
老生常谈的方法：
-
效率
在有限的时间做尽可能多的事情，避免被无关紧要的事情打扰。
-
聚焦
减少关注的领域与事情。聚焦于自己想要成长的部分事情上。避免在无关的事情上浪费时间。减少不必要的信息的干扰，例如小红书、微博、推特，当你专注的时候。但仍然需要从微博推特中一些高质量的人中获取灵感。如果关注的作者发过两条你不赞成的推文的话，这直接拉黑。
Fri Nov 24 21:40, 2023 #
向月车哥请教了一个问题：为什么听了很多道理，却仍然过不好这一生？
在得到月车哥的回答前，先自己尝试做出一些解答。
对我自己来说，这个问题的具体表现就在：比如上文，我得到了关于论文的阅读方法。我在一段时间内，可能是一个月，我会一直坚持这个习惯。但是过一段时间之后，我就会将这个方法抛之脑后。
问题所在：
- 坚持的时间不够久、坚持的次数不够多。导致无法将其转化为自身的条件反射
- 得到的信息太多，新的信息将旧的信息所淹没。过多信息的涌入导致以往的习惯无法跟上新的信息，最终导致成就感下降，开始摆烂。
- 固有的生活具有惯性。想要改变就需要与以往的习惯做对抗，需要意识到旧习惯这时候应该改变为新习惯。需要做出一定的取舍，什么都要往往导致什么都得不到。
解决方案：
- 时刻提醒自己。就像驼背改善，有了实物的提醒，就能不经意间来提醒自己。
- 信息太多：舍弃，聚焦。
为什么人会泯然众人矣？ #
我们都在相同的地方，做着相同的事，所以往往你们会更像你们。
摆脱环境的束缚。
文章 #
腾讯实战！如何构建科学有效的色彩系统（应用篇）
Design
*腾讯文档调色板命名图表
腾讯文档的界面中，灰色系列占主导地位，起着至关重要的作用，为产品界面创造结构、表达边界、建立信息层次。在调色板中，我们选择了两种灰色：中性灰色和蓝灰色，来支撑系统的设计。蓝色系列是腾讯文档产品和体验的主要动作颜色。
使用了其他颜色以满足一些冲突性任务（警示等）的颜色使用，这些颜色需要谨慎、有目的地使用。
生成了一个面向内部、外部的颜色变量表，进行颜色变量的说明和信息的同步，沉淀落到实处的资料文档。
看这些书，等于看我100个视频
Design Book
How to Read a Paper
Read
推荐先阅读原文，因为文章较短。
阅读一篇论文的三个步骤：
第一步：
- 仔细阅读标题、摘要、介绍
- 阅读每个章节标题，但忽略其内容
- 阅读结论
- 浏览参考文献，标记已读的文献
第一步完成后需要做到这些：
- 分类：确定文章的类型
- 背景：了解其他相关文献
- 正确性：检查假设/前提是否正确
- 贡献：理解论文的主要贡献
- 清晰度：评估论文的写作清晰度
第二步（约1小时）：
更仔细阅读文章内容，忽略证明等。记录关键要点并发表评论。
- 注意文章中的数字、插图和图表，并验证其准确性，这可以用来评估文章质量。
- 标记相关的参考资料，以便进一步了解文章背景。
第三步：
为了完全理解论文，需要进行复现。
这种严谨的方法可以防止陷入细节。
一些生词：
rarely taught: 很少有人教过Incidentally: 顺便说Approach: 方法the actual paper: 实际的论文
文中推荐的一些资源：
- S. Peyton Jones, “Research Skills” .
- T. Roscoe, “Writing Reviews for Systems Conferences” .
- H. Schulzrinne, “Writing Technical Articles” .
- G.M. Whitesides, “Whitesides’ Group: Writing a Paper” .
- ACM SIGCOMM Computer Communication Review Online, SIGCOMM CCR .
资源 #
gpt-crawler #
Crawl a site to generate knowledge files to create your own custom GPT from a URL
devv_ #
最懂程序员的新一代 AI 搜索引擎
Verne 博客 #
里面有很多工具以及实用的技巧的教程
云谦 #
- 🍑 公众号：「云谦和他的朋友们」
- 🌍 知识星球：「云谦的前端日更星球 」
Panda｜ 全而美的设计订阅平台 #
Panda帮助设计师不错过每天的设计灵感和资讯，包括新的设计方法理念、流行潮流、也有一些新产品推出。我们可以把Panda替换Chrome主页，每次打开浏览器页面都可以随时看到最新的设计资讯。一些英文的订阅也可以用chrome浏览器的翻译功能可以粗略查看。
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ISUX #
腾讯设计团队
V2Board #
大部分机场使用的面板，占有率有 80%
Twitter 上关于优衣库平替的讨论 #
- 袜子：1688 深圳市起创服饰有限公司
- T裇：1688 宁波叁言服饰有限公司
言论 #
不知道你们还记不记得当年 Google 的 Alpha Go，就是下围棋超级牛的人工智能，早已经打赢了人类。而且值得一提的是，最开始它是用人类的棋谱训练的，后来在人类的棋谱训练完了后，它开始自己和自己下棋，也就是说是自己生成棋谱自己训练自己。 在GPT-4训练的时候，几乎用到了所有互联网上能用到的文本，很多人都担心GPT-4训练完了后在没有高质量的文本供训练了。 在前面《独家：OpenAI 研究员在 CEO 被撤职前向董事会发出 AI 突破警告 — 据知情人士透露》 那篇文章中，提到了OpenAI的一个神秘项目叫Q-Star，而这个项目背后的一些秘密正在被一点点的揭开神秘面纱。 根据 theinformation《OpenAI Made an AI Breakthrough Before Altman Firing, Stoking Excitement and Concern》的这篇报道中，提到了一个细节：“他们的研究主要使用计算机生成的数据，而不是从互联网上提取的真实世界数据，如文本或图像来训练新模型。” 这意味着他们也像AlphaGo一样，实现了让计算机生成无限的高质量数据，而不需要去互联网上抓取数据！！！ 现在还不知道这篇报道的准确性如何，但是结合这些信息，可能性还是相当大的！很期待不久能看到GPT-5的发布！ 《OpenAI Made an AI Breakthrough Before Altman Firing, Stoking Excitement and Concern》部分内容翻译： —- OpenAI 在 Sam Altman 被解雇前夕实现重大 AI 突破，引发期待与忧虑 在 Sam Altman 上周被 OpenAI 董事会解雇的前一天，他曾在 APEC 首席执行官峰会上暗示该公司最近取得了一项技术进展。他表示，这一进展让公司能够揭开无知的面纱，推进知识的边界。这番神秘的言论在公司陷入混乱之际并未引起太多关注。 据知情人士透露，部分 OpenAI 员工认为 Altman 的这番话是在提及公司研究人员今年早些时候的一项创新。这项创新可能使他们能够开发出更强大的人工智能模型。然而，由首席科学家 Ilya Sutskever 领衔的这一技术突破，也引发了一些员工的担忧，他们认为公司在商业化这些高级 AI 模型时可能缺乏适当的安全措施。 据悉，Sutskever 的这一突破帮助 OpenAI 克服了在获取足够高质量数据来训练新模型方面的限制。这一直是开发下一代模型的主要障碍。他们的研究主要使用计算机生成的数据，而不是从互联网上提取的真实世界数据，如文本或图像来训练新模型。 多年来，Sutskever 一直致力于研究如何让像 GPT-4 这样的语言模型解决涉及推理的任务，例如数学或科学问题。2021 年，他启动了一个名为 GPT-Zero 的项目，以向 DeepMind 的 AlphaZero 程序致敬，后者能够下国际象棋、围棋和将棋。 OpenAI 研究团队利用这一创新成果，构建了能解决基础数学问题的系统，这一直是现有 AI 模型的难题。两位顶尖研究人员 Jakub Pachocki 和 Szymon Sidor 运用 Sutskever 的研究成果，开发出了一个名为 Q*（“Q-Star”）的模型。
📝 恐怖如斯
技巧 #
hugo server 前杀死占用的进程 #
新建文件 hugo-server.sh
lsof -ti:1313 | xargs kill
hugo server
chmod +x hugo-server.sh
配置 zshrc , 添加
alias hugo-server="~/文件路径/hugo-start.sh"
更新于: 2023 年 12 月 4 日
