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当前位置:首页作者 yunqueblog 发布的文章
GitHub安全公告加入保密评论:内部讨论留在时间线,评论API仍处公开预览

GitHub安全公告加入保密评论:内部讨论留在时间线,评论API仍处公开预览

2026年10月2日,GitHub为仓库安全公告加入保密评论,同时将评论REST API开放为公开预览。前者让维护者在原有公告时间线内讨论调查细节,后者允许工具读取、添加和编辑普通评论。两项功能涉及同一协作流程,但可...

yunqueblogyunqueblog/ 最新资讯/ 2026-10-03/ 3 阅读
Python UUID 的 version 参数:只是想检查第四版,为什么传入的编号反而被改了

Python UUID 的 version 参数:只是想检查第四版,为什么传入的编号反而被改了

接口要求第四版UUID,开发者很自然地写下UUID(value, version=4),以为不合格的编号会被拒绝。实际上,version是构造时的覆盖参数:它会把版本与变体相关位设置为指定布局。原文能够解析,并不意味...

yunqueblogyunqueblog/ 技术教程/ 2026-10-03/ 3 阅读
Python mimetypes 的双返回值:文件是 CSV,为什么第二项还会出现 gzip

Python mimetypes 的双返回值:文件是 CSV,为什么第二项还会出现 gzip

导出系统准备发送report.csv.gz,类型推断返回text/csv和gzip。若把这两项都当作媒体类型,或者看见gzip就把内容改成普通CSV发送,响应头与实际字节就会不一致。mimetypes返回的是两种元数...

yunqueblogyunqueblog/ 技术教程/ 2026-10-03/ 3 阅读
Python HMAC 验签的字节边界:JSON 内容没变,重新序列化后为什么仍然失败

Python HMAC 验签的字节边界:JSON 内容没变,重新序列化后为什么仍然失败

接收一个带签名的回调,框架已经把JSON解析成字典。业务代码把字典再转回JSON,用共享密钥计算HMAC,字段和值明明一样,验签却失败。关键不在字典内容,而在发送方到底认证了哪一串字节:空格、换行和字段排列都可能改变...

yunqueblogyunqueblog/ 技术教程/ 2026-10-03/ 3 阅读
SQLite json_patch 的数组边界:只想加一个标签,为什么旧列表整个被换掉

SQLite json_patch 的数组边界:只想加一个标签,为什么旧列表整个被换掉

配置页面允许用户修改颜色、补一个标签、清空备注。后端把这一小段JSON交给json_patch,颜色更新正确,原来的两个标签却只剩下新标签,备注字段更是彻底消失。函数名称里的patch容易让人联想到逐项补丁,但它采用...

yunqueblogyunqueblog/ 技术教程/ 2026-10-03/ 3 阅读
用 AI 走一轮 PCGrad:两个任务相互牵制,投影后为何不再直接抵消

用 AI 走一轮 PCGrad:两个任务相互牵制,投影后为何不再直接抵消

共享骨干同时服务分类与回归时,一个任务希望参数向某方向移动,另一个可能希望它反向移动。PCGrad检查任务梯度的点积,在发生冲突时去掉冲突分量。理解它要同时记住:梯度指向上升,真正的梯度下降更新用的是相反方向。

yunqueblogyunqueblog/ AI分享/ 2026-10-03/ 3 阅读
让 AI 算 RANSAC 重试次数:六成点可靠,为何两点全可靠的机会不是三成六

让 AI 算 RANSAC 重试次数:六成点可靠,为何两点全可靠的机会不是三成六

在图像匹配或带离群点的回归中,RANSAC反复抽小子集拟合候选,再统计支持该候选的点。设置重试上限前,必须先写清一次怎样抽。小数据中,“内点比例的平方”可能高估两点都可靠的机会。

yunqueblogyunqueblog/ AI分享/ 2026-10-03/ 3 阅读
用 AI 比较线性 CKA:两层坐标都换了,表征相似度为何仍然是一

用 AI 比较线性 CKA:两层坐标都换了,表征相似度为何仍然是一

比较两个网络层时,直接逐坐标相减可能把“坐标系变了”误认为“样本关系变了”。线性CKA比较的是成组表征的相似结构。先用同一批样本做一个四行矩阵练习,就能知道分数为1究竟保留了什么,又没有承诺什么。

yunqueblogyunqueblog/ AI分享/ 2026-10-03/ 3 阅读
让 AI 算 sparsemax:没有手动删候选,概率为什么也会精确变成零

让 AI 算 sparsemax:没有手动删候选,概率为什么也会精确变成零

分析注意力权重时,常会看到很多极小却非零的数。若希望模型直接给出稀疏权重,可以研究sparsemax:它把分数投影到概率单纯形,使部分位置恰好为零。这里的零来自一个明确的优化问题,不能只靠打印时保留几位小数判断。

yunqueblogyunqueblog/ AI分享/ 2026-10-03/ 3 阅读
用 AI 算 EWC 弹性约束:旧任务梯度平均为零,重要参数为何仍然不该随便改

用 AI 算 EWC 弹性约束:旧任务梯度平均为零,重要参数为何仍然不该随便改

模型继续学习新任务时,旧任务能力可能下降。弹性权重巩固EWC用围绕旧参数的二次惩罚,让对旧任务较重要的方向更难移动。这里的“重要”不能直接从一批梯度的平均值读出:正负变化相互抵消后,敏感性仍可能很大。

yunqueblogyunqueblog/ AI分享/ 2026-10-03/ 3 阅读
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