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    <title>素心</title>
    <link>https://haiy.space</link>
    <description>这个人很懒</description>
    <language>zh-CN</language>
    <lastBuildDate>Tue, 26 May 2026 12:16:00 GMT</lastBuildDate>
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          <title>手写一个2层神经网络，反向传播</title>
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          <pubDate>Tue, 26 May 2026 12:16:00 GMT</pubDate>
          <description>通过一个身高体重判断体型的例子，用纯Python手写一个2-3-1结构的神经网络，详细拆解前向传播、误差计算、反向传播和参数更新四个步骤，直观理解13个参数如何通过梯度下降自动调整。</description>
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          <title>权重和偏置到底怎么算？</title>
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          <pubDate>Tue, 26 May 2026 12:15:00 GMT</pubDate>
          <description>通过一个简单例子，理清神经网络中权重和偏置的区别与计算，比如输入层到隐藏层再到输出层，每个神经元都有偏置，每条连接都有权重，总数一算便知。</description>
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          <title>预测与训练的核心拆解</title>
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          <pubDate>Tue, 26 May 2026 12:14:00 GMT</pubDate>
          <description>本文用口语化方式拆解逻辑回归的 predict 函数和训练循环，通过实例演示如何计算概率、误差以及调整权重，帮助初学者直观理解机器学习的基础训练过程。</description>
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          <title>从硬判断到概率输出：一步步升级你的第一个神经网络</title>
          <link>https://haiy.space/posts/post-1779797616190</link>
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          <pubDate>Tue, 26 May 2026 12:13:00 GMT</pubDate>
          <description>还在用if-else做判断？本文用身高体重数据集，手把手教你引入sigmoid激活函数，将线性模型升级为输出概率的神经网络雏形，理解概率输出的意义。</description>
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          <title>用1个神经元搞懂AI怎么学习</title>
          <link>https://haiy.space/posts/1-ai</link>
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          <pubDate>Tue, 26 May 2026 12:12:00 GMT</pubDate>
          <description>本文通过一个极简的神经元模型，用身高体重判断大体型的例子，带你理解AI的学习过程。没有复杂数学，只有核心思想：输入、权重、误差、调整。适合零基础入门。</description>
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          <title>、神经网络就是个会调权重的小机器</title>
          <link>https://haiy.space/posts/post-1779797468119</link>
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          <pubDate>Tue, 26 May 2026 12:11:00 GMT</pubDate>
          <description>神经网络很难懂？其实它就是个会不断调整重要程度数字的打分机器。这篇文章用篮球选材的例子，带你理解输入、权重和训练的本质，告别抽象概念。</description>
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          <title>从身高体重判断体型：一个比XOR更好懂的神经网络入门</title>
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          <pubDate>Tue, 26 May 2026 12:10:00 GMT</pubDate>
          <description>想入门神经网络却觉得XOR太抽象？本文用身高体重判断大体型的例子，带你从零构建一个简单神经网络。包含数据归一化、前向传播、反向传播的完整实现，代码直接可运行，帮你直观理解机器学习如何从数据中学习规则。</description>
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          <title>手写一个最小神经网络：用 NumPy 从零实现 XOR 分类</title>
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          <pubDate>Tue, 26 May 2026 12:09:00 GMT</pubDate>
          <description>本文带你用 NumPy 从零手写一个神经网络，解决 XOR 异或问题。通过代码和解释，直观理解前向传播、反向传播、梯度下降等核心概念，这是理解大模型的基础。</description>
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          <title>Hysteria 2 一键搭建教程：从 VPS 到客户端配置全流程</title>
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          <pubDate>Sat, 23 May 2026 08:17:00 GMT</pubDate>
          <description>本教程详细讲解如何通过一键脚本在 VPS 上部署 Hysteria 2，包括系统更新、服务管理、客户端配置（V2rayN、sing-box、Shadowrocket）以及常见问题解决，助你快速搭建高速代理。</description>
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          <title>拆解一个 200 万参数的小型 Transformer：每一行参数都在学什么？</title>
          <link>https://haiy.space/posts/200-transformer</link>
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          <pubDate>Tue, 19 May 2026 15:12:00 GMT</pubDate>
          <description>通过一个 200 万参数的小型 Transformer 模型，详细拆解词嵌入表、位置编码、多头注意力、前馈网络、层归一化和输出头的参数数量与功能占比，帮助理解语言模型内部结构。</description>
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          <title>从零到一：全栈开发者的加密货币与虚拟卡实操指南</title>
          <link>https://haiy.space/posts/post-1778871722826</link>
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          <pubDate>Fri, 15 May 2026 19:10:00 GMT</pubDate>
          <description>对于开发者而言，订阅海外服务（如 OpenAI API, GitHub, Claude Pro 等）经常面临支付网关不支持国内信用卡的难题。通过加密货币（如 ETH/USDT）充值虚拟银行卡，是目前最通用的解决方案。</description>
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          <title>10. 我现在怎么看待 ChatGPT</title>
          <link>https://haiy.space/posts/how-i-see-chatgpt-now</link>
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          <pubDate>Sun, 10 May 2026 01:00:00 GMT</pubDate>
          <description>PyTorch 只是个计算器。1B=10亿个数字。200万和1750亿的差距只是工程规模。</description>
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          <title>9. 从训练到聊天</title>
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          <pubDate>Sat, 09 May 2026 01:00:00 GMT</pubDate>
          <description>用「我是孙海洋」完整走一遍：输入→编码→6层Block→预测→抽卡→接龙。</description>
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          <title>8. 训练的秘密：怎么让模型变聪明</title>
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          <pubDate>Fri, 08 May 2026 01:00:00 GMT</pubDate>
          <description>梯度是什么？200 万参数怎么一个个从随机走向合理？loss 从 8.07 到 2.0 的过程。</description>
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          <title>7. 掩码、残差和归一化</title>
          <link>https://haiy.space/posts/mask-residual-layernorm</link>
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          <pubDate>Thu, 07 May 2026 01:00:00 GMT</pubDate>
          <description>三个配角但缺一不可。12 条「信息高速公路」让原始信息直达输出。</description>
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          <title>6. 手算一遍注意力</title>
          <link>https://haiy.space/posts/manual-attention-walkthrough</link>
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          <pubDate>Wed, 06 May 2026 01:00:00 GMT</pubDate>
          <description>用 3 个字、2 维的小例子，把四步注意力从头到尾算了一遍。</description>
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          <title>5. 注意力机制：让字看懂上下文</title>
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          <pubDate>Tue, 05 May 2026 01:00:00 GMT</pubDate>
          <description>Q/K/V、打分、掩码、softmax、融合。整个 Transformer 的灵魂所在。</description>
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          <title>4. 模型是如何「做题」的</title>
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          <pubDate>Mon, 04 May 2026 01:00:00 GMT</pubDate>
          <description>自监督学习——文本本身往后错一位就是答案。get_batch 发牌器的工作方式。</description>
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          <title>3. 张量是什么</title>
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          <pubDate>Sun, 03 May 2026 01:00:00 GMT</pubDate>
          <description>多维数组。batch(16段) × time(32字) × channel(128维) 打了一个木箱比喻。</description>
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          <title>2. 文字如何变成数字</title>
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          <pubDate>Sat, 02 May 2026 01:00:00 GMT</pubDate>
          <description>Tokenization、字符映射、encode/decode——模型处理的全是数字。</description>
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          <title>1. 从零开始的 AI 之路</title>
          <link>https://haiy.space/posts/llm-roadmap-from-zero</link>
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          <pubDate>Fri, 01 May 2026 01:00:00 GMT</pubDate>
          <description>大语言模型到底是什么？一个「接龙机器」的诞生。</description>
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