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更新日志

2025

2025-08-13

增加了博客的RSS订阅功能

2025-05-16

更新了鼠标选中的背景颜色和鼠标样式(没活硬整)

2025-05-02

字数突破10W+

2025-04-29

标签大整理

2025-03-23

修改了域名并且优化了圆角界面

2025-03-15

增加了歌曲播放器并进行了简化

2025-02-22

增加了一些卡片样式,对首页内容进行了一些简化和归档

2025-02-16

站点增加MkDocs-Material-tags插件,增设标签区

2025-02-15

站点增加了友链区、二次元区和增加icon,用MkDocs-Material-blog重构了博客区

2025-02-13

站点更名为Eurekaimer's Digital Garden并用html增加了一些小部件(站点运行时间)

2025-02-12

Javascrips增加了页面线条背景,增加statistics插件、用GitHub上的Giscus插件搭建Comment System并且更换了站点字体

2025-02-10

站点因插件问题崩溃,重新建立新仓库后用本地备份文件复原

2025-02-08

增加了mkdocs-git-revision-date-localized-pluginmkdocs-callouts插件

2025-01-20

上传学习数学建模的部分笔记(后发现内容尚待打磨撤回)

2025-01-12

上传学习CS50xLecture NotesProblem Set的部分代码实现

2025-01-03

发布第一篇个人博客,2024数学年度总结

2024

2024-12-30

上传部分概率论和数学分析的Markdown笔记

2024-10-28

建站纪念日,使用mkdocs+GitHub Pages+MkDocs Material搭建,命名Eurekaimer的数学小站

大二下学期总结

Intro

周报是这学期发现的用于进行自我Push的一种良好方式,能够很好的帮助笔者回忆这周完成的内容和发现自己工具链条的不足,但是也存在时间单元过小,任务过于细碎这一问题,不利于从全盘上进行分析,因此在本学期结束后的暑假在此重新结合本学期的所有周报写下一个学期的总结文章

文章主要内容是包含这学期探索的新技术(工具),新领域,新体会,将基本的时间单元定为一个月,主要目的是为了在更大的时间尺度上能够更好的发现漏洞并进行修正,一些比较成系统的部分例如科研组会和给老师写email的经验应当会在科研板块额外记录

月度总结

Month 1

刚开始是对于每门课的老师的性格和教学风格有了一个大概的把握,然后就基本定下了这个学期的基调是自学的,例如数理统计老师上课废话太多也没有什么内容,实变函数老师只知道抄书没有什么自己的理解,但是这两门课又是十分重要的只好决定自己在课外多下一些功夫,确保自己能够学好这些内容.然后开始自己去旁听了随机过程这门课,虽然是不基于测度论的,但是老师讲授的还是比较到位的虽然内容也是比较简单,写了第一封给老师的email寻求了一些建议.

学期前的准备

对于每个学期的开端笔者有了一些经验,由于大多数人的假期都是疯玩的,所以在学期的开始会出现大概持续时间为一个月的报复性努力学习,但是不必惊慌,在一个月后会回复正常.

然后是关于个人博客的一些工作,使用前端三件套HTML+CSS+JS进行了界面美化升级,接触了Jupyter Notebook后决定以后用这个做代码笔记(包括一些简单的代码演示和作图,使用NB可以做到很好的调试)并结合MkDocs的代码插件.

看完了Peaky Blinder的第一季,开始染上了英剧了.

新工具
  • SimpleTeX
  • PicGo+Typora+Cloudflare图床
  • LaTeX笔记模板
  • Beamer
新领域
  • 计量经济学(大创)
  • 机器学习(吴恩达、李宏毅)
  • 深度学习(李沐)

新的体会:不需要过多的计划只需要多做总结,多去改进效率和反省,不需要对于科研有过多的期望,也不要对自己有过多的期待,只需要有大概的方向和进步就是不错的. 关于每个小工具的使用以后应该也会开一个专门的板块进行介绍,对于理论的学习还是不够深入,但是也需要循序渐进,人还是需要多休息的.

Month 2

更换了网站的域名并向一些朋友和学长那里收获了学习资料,开始准备期中考试。然后月考GG,实变函数最后决定ALL IN Folland,对于运筹学的学习感到了非常的疑惑,理论实际很有压力但是题目却很机械为期末暴雷埋下了伏笔,代码能力没有什么进步开始做61a练习。

开始继续补强数理统计,完善了一些基本的认识和观点(mbq老师好厉害,ustc数理基础很扎实啊)

接触了不少好的国外公开课,可以参考清明节的周报,还是很不错的,有了一些充实的感觉了:

  • 李沐-动手学深度学习
  • 李沐-CS329P
  • 陈大岳-应用随机过程
  • UCB-CS61A(二战转折点)

漫画

  • 污秽不堪的你最可爱了
  • 恋语轻唱
  • 飞宇同学是笨蛋

Month 3

去了北京看GBC快闪,太爽了,非常开心的一次经历,更新了一些方法论,跟老师有了一次Talk,然后将机器学习的有关理论迁移到了日常学习中来,但是身体有了一些疾病,大概是过敏性鼻炎导致身体非常不好,一直在养病了。

Month 4

研究装机技术,从学长那里收到了一些书,开始尝试将Ob中的Latex Suite插件复刻到我的VSC中,然后接入了Copilot,又接触了一些比较优质的资源比如实践论、安岛、GTM282、MIT6.006,然后就是开始无聊的复习了

总的来说想做的事情太多但是完整做完的却太少,缺少一些恒心和毅力,需要更多的集中碎片化的时间去做一件完整的事情!

总结与反思

这个学期的压力大的超乎想象了,但是接触到的信息量确实前所未有的大,得到了很多经验和想法,对于未来真的有了一些思考,感觉自己真正站在了一道宝库的门前,希望在未来能变得更强,拥有更加集中的能力.

GBC快闪

nina镇楼

nina

上周定了前往北京的车票后,一整周都是一个非常兴奋且压抑的状态,在出发前的前一晚兴奋到了两点才睡,不过到了现场之后感受了美好的氛围后感到非常的值得,直到现在写这篇文章时我仍然在回味这次GBC快闪。

我想我永远不会忘记GBC了

纪念Peter Lax

悼念

于此纪念一位伟大的应用数学家,我曾受益于您的教材,并且在后续的泛函分析课程中也将阅读您的著作.

Lax

于是选择出逃

京逛谷

在难得的周末里,我从七点半起床,坐上了前往北京的动车,从北京南站乘地铁14号线到九龙山站,一出门便是本次的目的地朝阳合生汇。我一下就被琳琅满目的谷子店吸引了,没有办法只好进去狠狠爽吃了一波,没有想到里面居然有K-ON谷,这下更没法逃避了(K-ON!),下面是谷子图,其实不止有谷子店,还有桌游和手作店不过由于赶时间就不进去体验了。

原本还约了一位uu出门的,可惜临时计划变动了,遂单刷谷子店,来了一个滚的盲盒吧唧谷(一发出波奇酱),还买了罗mio与朱律叶!

PS:轻小说也有很多,如果有感兴趣的以后也可以在那里购买,我是很惊讶于北京的谷店居然如此多的,不过据北京同学说原本其实并不多只是我赶上了而已。

KON-goods

逛了一会谷子店之后就饿了,随便找了家店去填了填肚子,刚好约了一个粥群的群u就开启了双人模式

打野

第一件事自然就是打卡了商场内的所有合照点,还穿着不登校和mmk合影了!

打卡

合影(感谢摄影师@pr了,虽然他应该看不到):

合影

GBC!

然后就是本次闪现的最大目的地——GBC快闪店,原本看着挺小的没想到里面内容还是挺丰富的(多图预警)

先是最喜欢的小孩姐的图,场馆外有Beijing快闪的城市限定打卡,也有一个演播厅播放刺团的问候视频和歌曲(老冰真带劲!),在那里待了挺久看了两遍视频!也有很多GBC的原画集不过因为是原创的关系不让拍照(我是乖孩子!),小孩姐在湖边那张真好看吧!

快闪1

然后是刺团的三位(希望马上回到五位)的寄语,然后是粉丝留言,各位刺团粉丝真的都很会画画!

快闪2

快闪3

快闪4

我的集章和留言:希望刺团来天津开Live啊!

快闪5

然后就是在谷子售卖区疯狂买谷了,很幸运的是全部都是单抽的情况下全部出的是我想要的(两个隐藏款,小孩姐,486,tomo)

GBC-goods

逛完发现时间还早于是在友人的建议下又坐地铁去到了明日方舟的快闪店,一进门就被下了一跳,几乎全部是小姐姐吧,排了一整个大圈将明日方舟快闪店围了个水泄不通,一方面感叹于明日方舟的名气之大,一方面惊讶于不愧是首都,居然能聚齐如此多的coser,Lolita和JK小姐姐,几乎是我两年在天津生活见到的全部了。

不过到了快闪店门口才发现她们并不是排粥的而是排恋与深空的祁煜(乙游实力太恐怖了),粥店里人并没有特别多,而且谷子也几乎都是实用路线(浴巾、笔记本、袋子),我对本次联动的角色不太有兴趣就只是逛了逛。

因为走了大半天实在是太累了于是就找了甜品店,我点了抹茶芭菲(doge)

mochabafei

给朋友科普了一下Mujica(本次与明日方舟联动,海猫络合物五字神人实锤),直接被神人剧情吓晕,表示非常期待联动和联动角色,原本还想去一次A咖的不过因为距离太远时间不足于是只好作罢,踏上了回天津的归途,总的来说非常开心(和群u面基聊的还很开心)

归途

在旅行的结尾,北京南站的闸口前与友人合影

ending

再次祈求一场LIVE!

工作流v4.2

yui吃橘子

工作流v4.2

Introduction

沃兹基硕德

当一个人经历长时间的忙碌后,他的短暂闲暇往往不会用来休息,而是反思如何修改他的工作流使得下一次的忙碌可以在更短的时间结束.

通常来说,我们从开始上学到高中毕业的学习方式都可以归结为一套简单的理论体系,也就是GTD(Get Things Done).它是一种高效的时间管理和工作流程方法,由David Allen提出并广泛应用于个人和组织中。GTD的核心理念是通过记录和管理所有任务,将任务从大脑中解放出来,以减少焦虑并提高效率。它的基本步骤如下所示:


  1. 收集:将所有需要处理的信息和任务记录在一个“生肉库”或“收件箱”中,无论是邮件、想法还是待办事项,都要无遗漏地收集起来。

  2. 整理:对收集到的信息进行分类和整理,根据任务的性质、截止日期和优先级进行排序,确保每项任务都能得到适当的处理。

  3. 组织:将任务分解为可执行的行动步骤,并安排在合适的时间进行。这可能包括设定提醒、创建子任务或计划特定时间段来完成任务。

  4. 回顾:定期检查和回顾任务列表,确保没有遗漏,并根据需要调整优先级和计划。

  5. 执行:专注于当前手头的任务,一次只做一件事,直到完成。执行过程中可以使用番茄钟等工具来提高专注力和效率。


通过GTD方法,个人可以有效地管理自己的时间,减少工作和生活中的压力,从而提高生产力和生活质量。GTD强调的是“记录”和“执行”之间的平衡,确保所有任务都被妥善管理,而不会让大脑负担过重。

这其实类似于对Task进行微分操作找出测度并且按照不同类别归类再进行Lebesgue积分的过程(doge),比较关键的信息点在于你需要合理的分类体系和组织方式,多次重复的回顾执行,达到高强度的记忆和训练量.这种方法相当传统,大多数高中生和没有打磨过工作流的人也基本会使用这种简单的方法,实际就是制定计划预习复习然后保持专注的一个流程.

但是笔者发现这样一种方式并不适用于自己,它对于笔者而言有一些很大的问题

  • 任务过多时即使进行了外部的记录仍然会不断回想,无法达到减轻焦虑的作用
  • 这种工作方式无法很好的控制自己的任务量,也就不能控制好自己的效率
  • 专注执行也有可能错过短暂的机会,如一些课程,一些讲座和活动等
  • 变数过多,调整优先级十分复杂
  • 兴趣广泛的人会不断引入新的todolist导致体系崩坏
  • 没有给出一个完整的做待办的公式方式,也就是不够具体

Self-Workflow

经过了将近四个学期的大学生活,笔者痛定思痛决定将自己目前所有的工具和技能全部合并为一套体系,也就是下面的工作流4.2,将之前几种工作流的问题都尝试进行了解决,希望能对读者也有所帮助.

问题总结

如果要迭代出更强,更有效的工作流,就需要先明确先前的工作流为什么不令人满意,找出存在的问题,想出相应的对策,然后逐步更新,下面是笔者觉得原先工作流的一些问题.

  • 工具过多,不够统一,没有办法将所有的资料很好的集成在一个终端上(All in One)
  • 造轮子的时间比使用轮子的时间还要长,具体表现在Obsidian的使用不够多,但是前端美化却花了比较多的时间,还有就是LaTeX和markdown文本的不统一也花费了比较多的时间
  • 纸质笔记和电子笔记无法相辅相成的问题
  • 行动力太低,得到的成果太少,但是思考工作流的时间反而太多
  • 患得患失,犹豫不决
  • ...

解决方案

  • 将目前掌握的所有工具进行list操作,然后合成回路
    • VScode+LaTeX
    • Obsidian/Typora+markdown
    • Anaconda+Jupyter Notebook
    • PicGo+Typora的图床建立
    • SimpleTex的OCR识别
    • 个人博客(MKDocs)
    • GitHub仓库的备份
    • 平板上的笔记软件(GN5)
    • 一块1T的固态硬盘
    • 百度网盘的会员内存6T
    • 电子书的资源(Zlib/Anna)
  • 简约化Obsidian的布局和管理方案,得到一个命名体系
  • 全部改为无纸化笔记,纸质的仅剩老师要求的纸质版作业和演算用的草稿本和一些简单的预习笔记
  • 使用Todomate+不背单词,相互push(已经失败,主要是因为工作周期不规律)
  • 写周报,月报,总结进度,制定计划(XB Inequality:= 总结>计划)
  • 一次不做非常多的事情,集中力量办大事
  • 学会使用Youtube等其他平台
  • 学会使用机器学习的一些算法思维来补充现实
  • 持续更新,不断学习,不断打磨自己的工作流

核心理念

自学

自学的效率应该是最高的,并且在自学方式中阅读的效率要大于网课,如果内容一致的情况下优先选择阅读,但是如果是61A那种阅读和网课都有的情况可以先看网课有初步了解后看书,一方面阅读消耗的精神力比较大,高强度的学习难以持久,另一方面看视频网课是可以比较放松的,可以比较好的维持自己的状态,然后延长学习时间.

一定不要犹豫,老师教的太烂了就一定要自学,大多数老师教的都不如自学!

心态处理

首先解决焦虑问题,如果将人生归结为资源有限的运筹学最优化问题,如何在最短时间内得到量化分数最高的方案并且完成就是本工作流的基本思想。因此需要进行优先级分类和一些细节的直接给出,在细碎的事情上思考的越少,用来工作的时间也就越多了.这一点需要一些补充,在最近经过很多事情之后,人生对于我而言已经不止是优化问题了,享受生活的意义更加重要了.

需要先认清一点就是所处于的环境中,人群的能力应呈现基本的正态,并无异常值也就是所谓天才(genius),这种异常值应当不会与你相处同个环境(统计学基本原则).远离宏大叙事也是摆脱焦虑的一个很好的手段,很多人会用所谓社会学,心理学来高谈阔论,实际上按照我的观察不管是什么环境,只要是超过30个人的系统(30这个数字可以参考生物统计),一定有超过8成的白痴,1成的普通人,还有稍微聪明一些的普通人(No Genius!)

再然后是克服强迫症和完美主义的问题,本人INTJ,有很强的完美主义倾向,但是在大量的尝试中发现这种心态虽然可以帮助克服拖延但也同样增加内耗,可以通过设定一个基本的目标,一个更高的目标,和一个完美主义目标的多目标方式改善,只要完成了设定的基本目标就可以放松一下.因此本文的组织行文也并不是非常完美的,由比较多的经验主义和小型系统构成.

最后是业余爱好,控制业余爱好的数目不要超过三个,否则会对整个体系造成很大的冲击,无法完成基本的任务量,也无法很好的享受业余爱好,作业最好当堂完成,项目最好写出完整的工程workflow.

文件命名原则

为了方便管理起见笔者总结了一套针对所有(数学-统计学-计算机)的命名原则

  • 笔记(Obsidian)
    • Lecture Notes
      • 作业命名: 一般不需要加前缀,使用HW1即可,可以直接push到个人博客或者公众号上
        • LaTeX: 可以在Obsidian上先使用LaTeX Suite插件和使用SimpleTex进行OCR抄写题目快速编辑后套版
        • JPG(PNG): 图片类(纸质作业)可以考虑摘取部分有价值问题转化为LaTeX保存
        • PDF: OCR或者摘取有价值部分改为OB存储
      • Notes: 以课程名称(Lecture)命名文件夹,其内部使用章节名或是Lec1命名(如果老师上课比较有风格采取后者)
      • OH(Ofice Hour): 也就是习题课的意思
    • Reading Notes 以项目名称作为基础,一个特别的标识码作为补充用-连接,例如茆-第五章 统计量及其分布
      • 章节名称作为本章节笔记标题
      • 如果是比较有说服力,并且经典的教材可以使用作者的名字,例如FollandStein
    • 类型构成
      • 可能还会出现的计算机中的一些命名
        • Lab
        • Problem Set
        • Week 1
任务排序

制定计划的部分,提前一天先想好第二天的主要目标按照优先级排序,需要注意的是不要随意添加任务,要额外添加的任务必须最早在后一天加入,并且要保证优先级高的任务先完成.

日常的routine类型任务优先级可以提到最高,当天要上交的作业提到第二高,关系个人的专业课学习次之,如果是个人培养计划外的非专业课学习再次之(CS、日语、复变函数).

优先级排序系统案例

  1. 日常学英语
  2. 锻炼身体
  3. 完成作业
  4. 理论专业课学习和代码实践
  5. 非本专业课学习
  6. 杀戮尖塔
  7. 聊天和刷短视频

自制力不足需要额外增加惩罚函数(我是卷王我不用doge)

近日引入新的监督机制Todo mate(Google play),采用同伴学习也是一种监督机制

集中力量

根据一个学期的实践,不要一次性学太多的科目,最多一次性照顾三个就可以了,比如实变函数,运筹与优化,数理统计这样子,然后像公开课这种东西不要放在专业课上面,因为自己的专业实力显然才是最重要的.

记录笔记

关于笔记的问题思考了非常久,首先明确的就是基本上学习离不开笔记,因为迟早会忘记,笔记可以帮助你更快的回到掌握程度比较好的时候,也就相当于一个成长加速器,也可以储存一些技巧和算法的细节,方便日后查询.

然后关于日常学习所书写的笔记,例如数理统计和运筹与优化、实变函数这些明明很重要的核心专业课,老师的参照物大多数却只有课本和PPT,原本我们为了保证良好的连贯性一般会选择使用pad作为记录工具,而不是电脑,那么在这个新的工作流中,笔者直接强制修改为除实变函数这种理论推导过快,联想过多的课程使用pad,其他课程都使用电脑进行记录,这需要提前设计好自己的宏和插件,保证速度可以跟得上.

如果一些课程自己额外的阅读了一些书籍,有一些新的想法,如果不是结构和体系上很大的区别,或是那本书过于著名和有效,都建议直接修改在原本的Lecture Notes中

为了发布的方便,日常的作业多可以使用LaTeX进行书写,例如数学分析,高等代数,实变函数;数理统计和运筹与优化由于其题目质量不高,题量又比较大或是做法形式不易展现(单纯形表说的就是你),所以采用的是学习后再在Obsidian上记录的方式。

记录原则

  1. 不要抄书是伪命题,因为初学时不太可能完全按照自己的方式说对一个定理或是方法全部的内核,但是书本由于它的多次阅读和多批教学,正确性和深度比较有保证,因此抄书确实可以增加理解,只是要注意在后期更新自己的notation即可,达到理解并可以运用的程度才是最重要的。
  2. LaTeX笔记可以分段上传,不要想着全部写完后一次上传,这样容易拖延,写完一章的就可以上传到网站或是公众号和其他平台上
  3. 不要乱搞open problem
  4. 不要乱读一些很老的参考文献
实践训练

这点应当是优化的工作流中最重要的,也就是系统的训练自己的实践能力,在实践的过程中得到的进步也是最快最大的,没有之一,例如对于数学课来说做题就是掌握和巩固的最佳手段

  • 习题集的完成
    • 不看答案
    • 摘取重要习题反复思考并加上LaTeX
    • 纸上演算和书写
  • 看书
    • 先看,看完了有整个overview之后再写笔记,否则容易演变为抄书
    • 至少要先看两个Chapter,否则很容易弃坑
  • 写Project
    • 做一个项目,可以是复现也可以是创新
    • 一定要提高自己的码量

需要注意的是用到的和产生的所有文件应当每周备份硬盘和网盘以及基本的本地存储,也就是备份意识

完成度提高秘诀

专注做好一件事,比如在完成作业后直接ALL IN一门课先将那门课学通,学完,然后心里有底了再去学下一门课,这样有利于自信的培养和笔记书写不会那么的冗余.

时间划分

将一天划分为三个部分 上午 下午 晚上 尽可能的保证自己的作息正常,不要熬夜也不要不睡觉不休息的干活

总结思考

目前主要是写周报和blog的形式,

周报中包含

  1. 本周完成的任务
  2. 下一周要完成的任务
  3. 思考与原本计划的差距
  4. 得到一些结论,找到优化点,然后可以记录,积累到一定程度再回头思考是否合理
  5. 再次迭代工作流(会自我更新的东西才不会落伍)

一定要注意重新看自己的周报,从中得到共同的问题然后进行修改

机器学习

非常有趣的是我发现机器学习的很多想法可以用于构建学习方法论,学习确实是有着共通之处的,在这里就不加以赘述,以后可能会补充一篇笔记专门记录如何使用机器学习算法去学习.