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   <title>小桂桂的回忆录 📒</title>
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     "date": "2024-09-24T01:57:52",
     "text": "以前用 VLC 放视频的时候经常不小心按倒 C 键然后画面就会被裁剪到一个特定的长宽比，当时还在想谁会用到这么鸡肋的功能\n\n然后今天遇到了一个用 16:9 设置录 4:3 ppt 的课 🌚",
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     "date": "2024-09-26T04:33:21",
     "text": "我真的好不擅长数学...\n\nCSC458 计网课的大作业要用 cpp 实现一个网卡，我只用了三个小时就写完了，单元测试 100% 通过\n\nCSC311 机器学习理论课的作业有很多抽象数学，我这三天总共花了 14 个小时在这上面，做着做着发现完全忘记矩阵乘法维度的规则了去补补，又发现忘了非零特征值是什么意思了，怎样给偏导数求导也忘记了... 明明以为留三天的时间肯定够的，交上去的时候还是要空掉 20% 的分 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6323582802050680516.webp\">🛌</i>\n\n怎么办好想退课... 但是现在是最后一年，退课就会打乱下学期的计划或者要晚一年毕业了 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6323582802050680516.webp\">🛌</i>",
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     "date": "2024-09-29T05:10:34",
     "text": "<a href=\"##RF\">#RF</a> 关于我今天不小心刷砖了一张 Mifare 卡又救回来了的这件事：\n\n众所周知 Mifare 卡的序列号或者 ID 是生产出厂的时候写入进分区 0 里面，之后就变成了只读的信息。但是我们常说的 CUID 卡 (又名 Mifare Classic DirectWrite Gen2) 支持一些让程序覆盖 0 分区的魔法指令，这样复制卡的时候就可以作为白卡覆盖序列号了，让新卡和旧卡数据完全一样 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/5443042995165209696.tgs\">🧙‍♂</i>\n \n...然后今天我发现它覆盖 0 分区的时候没有任何验证，既没有验证 0 分区数据合不合理，也没有防止溢出... 然后蠢蠢桂桂把 7-byte ID 的 mifare 4k 数据写到这张 4-byte ID 卡里让它变砖了，无论是手机还是 pm3 都读不到 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6170424195260877091.webm\">🤗</i>\n\n...原本以为没救了去 rf 群里感叹一下，然后群友说其实是有救的，pm3 可以 <code>--force</code> 强行重写 0 分区 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6170139473288890346.webm\">🤩</i> 好耶，得救了",
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     "date": "2024-09-30T03:03:34",
     "text": "又遇到了何等的巧合\n\n上次在机场遇到扶苏的时候，扶苏和我聊到她有一个朋友也要去多伦多，也玩舞萌，当时还给那个朋友发了消息但是没有回\n\n然后前几天聊聊说 Celestium 新的对象听说这里有舞萌想来玩，已经习惯了有很多人来这里玩就没有多想。然后玩着舞萌和她聊天，聊着聊着发现她就是扶苏说的那个朋友 Tracer <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6323267916523374069.webp\">🥺</i> 世界成环了\n\n聊着聊着还发现她的成分和我好相似 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6323275213672810256.webp\">😀</i> 都在训练用来数字化自己的 LLM、都喜欢打/魔改舞萌和 ff14、搭 homelab 和 NAS、也和我大一住宿舍的时候一样做了 UofT EAP 的无线转发、写 AC 机解作业题、在尝试了解 RF... 奇妙",
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     "date": "2024-10-02T05:14:24",
     "text": "今天计网课上讲了 BGP (边界网关协议)，感觉学到了很不得了的东西 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6170139473288890346.webm\">🤩</i>\n\n在层级网络的最顶端，运营商和国家级别的自治系统「AS」之间，也和我们自己家里的路由器交换机一样用了平等的分布式共识机制，互相通过 BGP 按照复杂的规则交换路径表，花上几个小时来聚合到共识的最短路径\n\n但是和路由器交换机不同的是，它非常的不自动，反而每个 AS 都会专门雇人配置很复杂的 BGP 规则，为什么这样呢？并不是因为技术上不能，而是因为人类的不完美... 在这个网络上的，有时候互相是竞争对手，有时候是客户和供应者，有时候是国家，有时候是国家立场的黑客...\n\n每个 AS 都在白嫖和被白嫖、信任和谎言之间微调规则，真的是一种好不完美的美 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6170139473288890346.webm\">🤩</i>",
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     "date": "2024-10-02T20:28:01",
     "text": "突然想起 tensorflow/keras，才意识到好像所有人都逐渐抛弃 tf 转用 pytorch 了...\n\n不知道这是什么时候开始的，明明我两三年前看身边的人还都在用 tf <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/5445226814236533679.tgs\">🧐</i> 不过确实也是因为 pytorch 更简洁吧\n\n看了一眼 Google Trend 好像确实是两三年前开始的",
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     "date": "2024-10-03T08:38:42",
     "text": "...前几天刚抱怨完 311 作业长，这三天写 485 计算语言学的作业花了 19 小时 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/5445059765778521446.tgs\">📦</i>\n\n不过这 19 个小时感觉很充实！做了一个完整的能用的自然语言依赖树识别模型，应该是我第一次自己用 pytorch 定义模型，也是第一次用 pytorch 写能并行的一般最小生成树算法... 学到了很多 quq（感觉和以前写过的所有算法都好不一样\n\n感觉 pytorch 像魔法，只是把每层定义出来，再定义一个目标的 loss，然后调用一下 backward、step 它就自己把模型训练好了... 写完了训练完了还完全不懂底层逻辑，<del>感觉也不需要懂了</del> <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6170075684434610033.webm\">⌨</i>\n\n唉 同样是讲机器学习的课，之前的 311 讲一堆 ML 模型背后的数学和概率论信息论证明就觉得好枯燥，果然我还是不适合理论呢 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/5442664243474211327.tgs\">👀</i> <del>果然我还是喜欢做念念咒语喂些数据就完事了的赛博炼金术士</del> <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/5443161132535653267.tgs\">🧙‍♂</i>",
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     "date": "2024-10-03T08:59:34",
     "text": "以及第一次用到了 einsum！\n\neinsum 也是好奇妙的东西，只要把每个维度都命名出来，写上输入写上输出，einops 就会自动把它算好 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6170139473288890346.webm\">🤩</i> 再也不用担心不知道不同维度尺寸的矩阵应该怎样乘怎样加了",
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     "text": "<a href=\"##桂桂今天吃什么\">#桂桂今天吃什么</a>\n聊聊做的炒巴鲨鱼盖饭！<i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6170139473288890346.webm\">🤩</i> 好吃喵\n\n发现自己忙的时候聊聊帮忙做了好多乱七八糟的事情... 反而感觉我最近没有帮到聊聊什么忙，好自责",
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       <title>小桂桂的回忆录 📒 #4502</title>
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