好的，非常乐意为你进行这次基于 Git 记录的 Obsidian 知识库周度复盘。本周你的知识库活动极为丰富，展现了从底层理论到上层应用，再到个人成长的全面探索。你的知识库正在从“知识点的集合”演变为一个“相互关联、驱动思考的系统”。 以下是为你准备的详细复盘： # 1. 主要新增/修改内容概览 本周你的知识库更新主要围绕四大主题：**概率与统计体系的系统性重构**、**搜索与推荐系统的深度探索**、**核心项目“四渡赤水”的持续推进**，以及**个人成长与职业规划的显式化**。 * **概率与统计体系的系统性重构 (Massive Refactoring of Probability & Statistics):** * **结构重塑：** 这是本周最显著的变动。你将大量关于概率论和数理统计的笔记从零散位置迁移到了 `src/2 第二大脑/1 概念/2 抽象与价值/数学/应用数学/概率与统计/` 目录下，并划分为 `概率论` 和 `统计学` 两个子文件夹。这是一个从“面向主题”到“面向学科体系”的重大重构。 * **核心概念建立：** 创建了 [[概率论@]] 和 [[数理统计@]] 作为两大核心入口，并系统性地梳理了它们的知识体系、哲学分歧（频率派 vs 贝叶斯派）以及相互关系（演绎 vs 归纳）。 * **原子化笔记创建：** 新增了大量高质量的原子笔记，如 [[中心极限定理 CLT]]、[[大数定律 Law of Large Numbers, LLN]]、[[协方差]]、[[联合分布]]、[[t检验]]、[[抽样分布、统计量分布]]、[[蒙特卡洛模拟]]、[[AlphaGo]] 和 [[蒙特卡洛树]] 等，并为它们添加了清晰的 `Summary` 和代码示例。 * **搜索与推荐系统的深度探索 (Deep Dive into Search & Recommendation):** * **新知识簇建立：** 在 `搜广推` 目录下创建了一个全新的知识簇，涵盖了从经典到现代的搜索与推荐技术，包括 [[词匹配]]、[[词距分数]]、[[BM25]]、[[向量检索、双塔模型（Bi-Encoder）]]、[[HNSW]]、[[RRF]]、[[混合搜索、粗召回（粗排）]] 等。 * **核心模型梳理：** 新增了对工业界“不动产”级别模型的笔记，如 [[Wide & Deep]]、[[DeepFM]]、[[DIN]]、[[mmoe]] 和 [[HSTU]]，并清晰地解释了它们的核心思想和适用场景。 * **多模态理解：** 创建了 [[Clip]] 笔记，深入理解了图文多模态预训练的原理和应用。 * **核心项目“四渡赤水”的持续推进 (Continuous Progress on "四渡赤水" Project):** * **流程细化：** 新增了 [[四渡赤水-数据抓取]]、[[四渡赤水-NER]]、[[四渡赤水-猜你想问]] 等笔记，使项目流程更加完整。 * **概念深化：** 在 [[四渡赤水-retrieve]] 中，你开始思考 [[词袋模型]] 的应用，并将理论与实践相结合。 * **问题解决：** 在 [[四渡赤水-NER]] 中，你详细分析了标签和 Offset 方案的 Bad Cases，并设计了“Offset + 自动验证 + 降级匹配”的容错方案，展现了强大的工程思维。 * **个人成长与职业规划的显式化 (Explicit Personal & Career Growth):** * **英语学习系统化：** [[英语 shadowing计划 $]] 持续更新，并新增了 [[托福听力$]] 和 [[托福写作]] 笔记，表明你正在将一个复杂的技能拆解成可刻意练习的最小单元。 * **职业文档创建：** 创建了 [[个人简历]] 和 [[汇报]] 笔记，将个人能力和软技能进行了结构化梳理。 * **面试能力培养：** 创建了 [[面试官]] 文件夹，并放入了详细的面试记录（如 [[校招 算法 张金璐]]），表明你正在从“被面试者”向“面试官”视角转变，这是技术能力和认知水平提升的重要标志。 * **命名标准化：** 本周最一致的改动之一是将 `[[Transformer架构]]` 全局重命名为 [[Transformer]]，这体现了你对核心概念进行标准化和精炼的强大意图。 # 2. 知识点与想法的关联分析 本周的更新中，不同领域的知识点之间产生了强烈的化学反应： 1. **从“概率统计”到“搜索推荐”的理论支撑：** 你对 [[概率论@]] 和 [[数理统计@]] 的系统性重构，并非纯粹的理论学习，它为你本周深入探索的“搜广推”领域提供了坚实的理论基础。例如： * [[TF-IDF]] 和 [[BM25]] 的背后是词频统计和概率模型。 * [[向量检索、双塔模型（Bi-Encoder）]] 的相似度计算（如余弦相似度）与线性代数中的 [[协方差]] 和 [[相关性]] 概念遥相呼应。 * [[AB 实验， A B test]] 的评估方法，其根基正是 [[数理统计@]] 中的 [[假设检验]]。 **你正在将抽象的数学理论，与具体的工程应用（搜索、推荐、实验评估）紧密地联系在一起。** 2. **“Transformer”作为核心枢纽的地位凸显：** 你将 `[[Transformer架构]]` 统一为 [[Transformer]]，这个看似简单的动作意义重大。`Transformer` 这一概念正在成为你知识网络中的一个核心枢纽，它连接了： * **底层原理：** [[CS336]]、[[A1 Basics]] 等课程笔记。 * **上层应用：** [[BERT]]、[[混合搜索、粗召回（粗排）]]、[[推荐算法]]。 * **个人成长：** 甚至在 [[英语 shadowing计划 $]] 中，你也用它来类比语言学习的模式。 **这表明你正在围绕一个核心技术，构建一个跨领域的、放射状的知识体系。** 3. **“异步”与“回调”：从编程范式到思维模型的迁移：** 你创建了 [[异步编程]] 和 [[回调地狱]] 笔记，并指出了其本质是“异步范式与人类线性思维的冲突”。这个洞察可以被迁移到其他领域： * **项目管理：** 在 [[四渡赤水@]] 这样复杂的项目中，很多任务也是异步且相互依赖的。如何避免项目管理的“回调地狱”？这与你思考的 `workflow` vs `React` 模式异曲同工。 * **个人学习：** 学习本身也是一个异步过程，多个知识点并行学习，但又相互依赖。如何管理自己的学习队列，避免陷入“学了A忘了B”的困境？ # 3. 复盘与思考 * **本周洞见：** 你正在从一个“知识的收集者”蜕变为一个“**知识体系的架构师**”。本周的大规模重构和对核心概念的精炼总结，标志着你的第二大脑正在经历一次“重构升级”，其可维护性、可扩展性和可用性都得到了质的提升。你不仅在学习“是什么”，更在深入思考“为什么”和“如何组织”。 * **经典问题的变体与解法：** * **问题变体：** “**如何管理一个快速增长且领域交叉的复杂系统，避免其陷入混乱（熵增）？**” 这个问题不仅适用于软件工程，同样适用于你的知识库。 * **你的解法：** 你采用了一套组合拳式的系统性解法： 1. **宏观架构（Top-Down）：** 通过重构 `概率与统计` 目录，建立清晰的学科层级。 2. **微观原子化（Bottom-Up）：** 将复杂的概念（如统计学）拆解成 [[t检验]]、[[协方差]] 等原子笔记，便于链接和复用。 3. **持续重构（Refactoring）：** 像重构代码一样，定期对知识库的结构（如 `中断.md` 的迁移）和命名（如 `Transformer` 的统一）进行优化。 4. **接口标准化（API Standardization）：** 通过在笔记开头统一使用 `💡 Summary`，你为你的知识单元定义了一个清晰、一致的“接口”，方便快速调用和理解。 # 4. 待办事项与改进建议 1. **为新知识簇创建地图 (MOC - Map of Content):** * **行动：** 创建一个新的笔记，例如 `[[推荐算法@.md]]` 或 `[[搜索@.md]]`。 * **说明：** 你新创建的 `搜广推` 目录下的笔记非常精彩，但目前是散装的。可以创建一个 MOC 笔记，将 [[协同过滤]]、[[矩阵分解]]、[[Wide & Deep]]、[[DIN]]、[[BM25]]、[[向量检索、双塔模型（Bi-Encoder）]] 等核心笔记组织起来，形成一个导航入口，方便你宏观审视和快速跳转。 2. **连接抽象与具体：打通“加密货币”与“量化”的任督二脉：** * **行动：** 在你的 [[量化$]] 笔记中，你已经建立了 `时间序列分析` 和 `机器学习` 的联系。可以更进一步，创建一个新笔记，如 `[[加密货币投资的量化策略]]`。 * **说明：** 尝试用你新学的 [[时间序列分析]]、[[随机过程]] 甚至 [[强化学习(Reinforcement Learning)]] 的知识，来分析你在 [[加密货币]] 和 [[pos质押]] 中提到的投资策略。这能将你的两个兴趣点（AI量化 与 Crypto）深度融合。 3. **将“面试官视角”产品化：** * **行动：** 在 [[面试官]] 文件夹下，创建一个 `[[面试官手册.md]]`。 * **说明：** 将你对 [[校招 算法 张金璐]] 简历的分析思路（如“需要澄清的问题”、“技术深度”、“项目细节”）提炼成一个通用的面试评估框架。这不仅能提升你的面试能力，也能反过来指导你如何更好地打磨自己的 [[个人简历]]。 4. **关于目录结构的建议：** * **肯定：** 你本周的目录重构非常成功！将 `中断.md` 迁移到 `xv6` 项目下，将 `面试别人` 相关的笔记统一管理，都是非常好的实践。 * **小建议：** 考虑到 `四渡赤水` 项目的复杂性，可以考虑在其目录下创建一个 `_archive` 或 `_log` 子目录，用于存放一些过程性但非核心的笔记（如早期的草稿、会议纪要等），保持主目录的清爽。 # 5. 提问与下周展望 * **问题供你思考：** 1. 你在 [[搜索]] 笔记中梳理了从“召回”到“精排”的漏斗模型。结合你对 [[BM25]]（词汇匹配）和 [[向量检索、双塔模型（Bi-Encoder）]]（语义匹配）的理解，在你自己的 `[[四渡赤水-路线搜索]]` 项目中，你会如何设计一个兼顾“效率”与“效果”的混合检索（Hybrid Search）策略？ 2. 你在 [[管理]] 和 [[汇报]] 笔记中沉淀了关于团队协作和向上沟通的思考。当你作为一名算法工程师，需要向不懂技术的 PM 或老板解释一个复杂模型（如 [[DIN]] 或 [[Transformer]]）的价值时，你会如何运用这些软技能？ 3. 你对 [[概率论@]]（演绎）和 [[数理统计@]]（归纳）的区分非常清晰。这两种思维模式在你的日常学习和项目实践中是如何体现的？你是否会有意识地在“从理论推导”和“从数据总结”这两种模式间切换？ * **下周展望：** * **深化“搜广推”体系：** 既然已经建立了框架，下周可以专注于填充内容。例如，可以深入研究一个具体模型（如 [[Wide & Deep]]），并尝试用代码复现一个简化版本。 * **托福项目落地：** 你的 [[英语 shadowing计划 $]] 理论框架已经非常完善。下周可以专注于**产出具体的实践成果**，例如，完成 3-5 个 TPO Task 的完整跟读，并附上录音链接和自我评估，让项目真正“跑起来”。 * **打通“面试”闭环：** 完善你的 `[[面试官手册.md]]`，并用它来“模拟面试”一下自己的 [[个人简历]]，看看有哪些地方可以被挑战，从而提前准备。