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漫游计算机网络之协议篇
其实也是期末复习罢了，只不过取了一个花里胡哨的标题。 本文将自顶向下的梳理计算机网络中每层的协议。 应用层专注为用户提供特定的功能，一般一类服务就对应了一个协议，所以协议繁多。同时，应用层驱动下层工作，但不关心数据是如何传输的，工作在操作系统的用户态。
如何在 Hexo 博客中插入伪代码
在技术博客中，优雅地展示算法伪代码是常见需求。但是 Hexo 本身并不支持 的，Hexo 默认只支持常规代码高亮，无法直接渲染算法伪代码。当然，Hexo 提供丰富的插件，但是我搜索后并没有找到相关的（如果是我遗漏了，可以在评论区指出）。 所以，自行摸索后，找到以下的替代方法：
使用jsDelivr加速Github图床
对于个人博客，图片如果保存在本地，迁移时总是不太方便。一种比较好的方式就是使用图床，无需再担心迁移时的麻烦。像腾讯云、阿里云和七牛云等厂商都提供稳定但收费的 OSS 对象存储服务，国内免费的图床也有，不过多数有上传限制，或存在不稳定的因素（毕竟公益运营，存在跑路可能性），并且有些会对图片内容的合规性进行检测（比如二维…
Git 微操自救指南
使用 Git 进行版本管理时，在通过 commit 提交并 push 了大量垃圾（bushi）后，然后看到提交历史，往往对自己的 push 垃圾的行为后悔不已。那么有对 git 不太熟悉的就要问了，主包主包，有什么悔棋的方法吗？ 有的兄弟，有的。像这样的方法，这篇博客一共整理了 9 个。
写好提示词
Prompt Engineering = improving prompts to get more reliable, higher-quality outputs from language models. Key components = Action verb at start + direct task s…
一些有关Game Theory(博弈论)的学习记录
以下是笔者学习【耶鲁大学】博弈论 课程中整理的内容，因为笔者实在是懒的自己找书啃。有些内容可能结合自己的研究方向（Multiple-Agent-System）简单拓展。 关于耶鲁大学《博弈论》课程上的积分游戏的具体推导见下，懒地打了。。。 定义符号后，我们给出更严格的严格优势策略的定义：
MCP协议，换皮的工具调用？
假如有一个函数 getweather(location) ，传统的客服机器人的做法是： LLM 提供了强大的自然语言理解能力，而 Function Calling 的目标就是非结构化的自然语言描述 函数调用。现在的处理流程变为： Function Calling 虽然阐述了如何与大模型进行信息交换，但没有明确，还停留…
RAG（Retrieval-augmented generation）个人学习笔记
传统的 LLM 模型主要存在以下 2 个问题： RAG 可以通过结合基于检索和生成模型的优势来提供更准确和上下文相关的响应，可以添加自己的预料构建知识库。 理论上，对于需要外挂知识库，即需要处理大量文本数据的场景，不通过微调，将这些文本数据全部塞进 Prompt 未尝不可，但：
NSFC 数据爬取
从国家自然科学基金大数据知识管理服务门户爬取论文数据。 在网页的 JavaScript 文件中，尝试寻找相关的解密代码，最终在app.17b88e26.js中找到以下内容（注释为后期补充）： 使用 Python 的 pycryptodome 库来实现解密：
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