gtdstudy | 学无止境修改

2025-04-15 08:08:34

• DeepSeek MLA – 为成本优化而生的注意力机制

https://oilbeater.com/2025/04/14/deepseek-mla/

• DeepSeek MoE – 创新型的 MoE 架构

https://oilbeater.com/2025/03/29/deepseek-moe/

• 从 DeepSeek LLM 到 DeepSeek R1 —— DeepSeek LLM

https://oilbeater.com/2025/03/14/deepseek-from-llm-to-r1/

这系列文章均出自同一个作者，欢迎关注： https://oilbeater.com/

2025-04-11 11:29:58

如果我受到启发想写一篇博客文章，我想在那一刻就做。

如果我受到启发想发一条推文，我想在那一刻就做。

如果我受到启发想解决一个问题，我在那一刻就做。

如果我受到启发想读一本书，我想读，就在那时读。

如果我受到启发想解决一个问题，我当场就解决它。

如果我想学点什么，我在好奇心产生的那个瞬间就去做。

[…]

所有让你印象深刻的东西，都是在你想要学的时候，在你真正有渴望的时候学到的。

而那种自由，那种在你想要行动的瞬间就能行动的能力，是如此具有解放性，以至于我们大多数人一生中都很少体会到它。 如果你一生都那样生活，那就是通往快乐的秘诀。

2025-04-03 00:16:11

这是一个搏斗的故事。

起源是我开发的 org-supertag，项目的初心是希望将 Tana 的笔记体验迁移到 Emacs，在我开发了一个极简原型之后就面临一个问题——

如果 org-supertag 想像 Tana 那样快速展示一个标签所关联的节点，不能使用纯文本检索的方法。这种方法直接使用检索所有文件，通过正则提取相关的数据，速度慢不说，还会令 Emacs 卡顿。简而言之，这种体验，谁都不能忍。

后来我借鉴自己另外一个项目 org-zettel-ref-mode （以下简称 orz） 的经验，它直接使用哈希表作为数据库，成功地令两个文件的数据通过数据库进行关联，理所当然的，我将这个经验迁移到 org-supertag 上。

这就是搏斗的开始。

org-supertag 的目标不是将两个文件之间的数据进行关联，而是要在数据库里同步在 org-mode 里操作过的数据（CRUD）。很显然，我的第一个想法是，只要用户执行了对应的命令，就会将更改过的数据保存到数据库。

这方法看上去是没啥问题的，然而 Emacs 是一个文本编辑器，org-mode 又已经有很多强大的命令。只要用户不使用 org-supertag 提供的命令，数据就不能保存到数据库中。这是一种困扰：用户必须执行某个命令，才能让数据记录到数据库。这实际上是强迫用户必须使用命令，才能够保证自己的数据记录的安全的。而这通常无法办到，因为人是依照直觉行动的生物，尤其是，当一个人有想法的时候，你不能勉强他，必须使用命令才能开始记录。而是应该让他马上直接记录下来，而不用去担心其它问题。

让我来简化问题：如果用户只是输入了一个标题（尚未赋予 ID），我如何保证这个标题，在用户不执行任何 org-supertag命令的情况下，可以及时地记录到数据库中呢？

这是 org-supertag-sync 这个组件的起源，也是第二次搏斗的开始。它的设计思想是，通过定期扫描用户打开过，修改过的文件，然后通过 org-mode 内置的语法解析器，扫描每一个标题，将其记录成一个数据结构，然后覆盖到数据库对应的记录中。这样子，就不必担心用户新建了标题，而没有同步到数据库的情况。

此时，如何知道一个文件是修改过的，显得尤为重要。我当时想的办法是，为文件生成一个哈希值，通过对比文件的哈希值，就能够知道一个文件是否已经修改过。以此决定，是否扫描一整份文档。

这个方案看上去还行对不对？只要是用户写了标题，就会通过扫描自动同步到数据库，数据的完备性方面是不用考虑了。直到有一天，我发现问题，数据库中出现了重复的记录、通过寻找节点的命令却无法定位该节点的位置……这意味着之前的方法有着很重大的缺陷。是的，这个方法还不行。因为，它只扫描并将一个文件里的节点全部同步到数据库，但无法覆盖以下情形：

• 节点从一个文件移动到另外一个文件；
• 节点已删除；
• 节点重命名；
• ….

换言之，除了将节点的信息同步到数据库之外，同步的颗粒度，不能光是关注文件的变化，还要关心节点的变化。于是， org-supertag-sync 再一次迎来重构。这一次，我决心解决这个问题。这就是我与数据一致性的第三次搏斗。

这一次策略变得更加细致一些，依然还是从具体文件的变化入手（因为 Emacs 是一个文本编辑器），然后为每一个节点建立一个哈希值，记录到数据库中。具体是这样的：

1. 获取修改过的文件（基于文件时间戳）
2. 扫描这些文件中的节点：
   1. 提取节点 ID
   2. 计算节点哈希值
   3. 与数据库中的哈希值比较
3. 只对发生变化的节点进行处理：
   • 删除：在修改的文件中，找不到该节点，则从数据库移除
   • 移动：在修改的文件中，找到该节点，但文件路径记录有所更换，则在数据库中更新节点的位置信息，保持哈希值
   • 更新：节点的内容发生了变化，则重新同步内容和，更新哈希值
   • 创建：赋予 ID，计算哈希值并存储

终于，我找到办法，解决纯文本与数据库的数据一致性的问题。你说这有什么大不了的？

我在 X 上谈到了：

其实 Logseq 要走纯数据库这一步，是可以预见的。

2025-04-01 16:34:21

学习是一种自然而然的状态，不是一种要求。其实学习有很多种形式，并非只有上学读书，或者是做练习册，填笔记，这些个反人类的形式。

学习首先是一种观察，简单来讲，观察一个鸟的飞行，或者是观察一个人的神情，这些都是学习。

有时候，我们会发现，很多大老板本身的学历不高，但不能说他们不聪明，他们的学习是社会化学习，通过一点一点观察别人，观察这个世界而来。

我觉得这更加是一种高级的学习能力。因为观察与模仿，通常是学习的第一步。

会背书不见得是会学习。

2025-03-21 22:23:53

这大概是我今天读过最有意思的文章——

作者与 ChatGPT 沟通，一起打造一把椅子。

首先，作者提供了一些闲置木料的描述给 AI，让 AI 提出设计方案。

不过，过程没有那么顺利，在经历了一番顺利带着挣扎的沟通之后，作者终于得到了一个比较完整的计划表：

Materials Needed:

Plywood Sheet: For the seat. Pine Panels: For the backrest. Wood Beams: For legs and support structure. Dowel: For additional bracing. Tools: Saw, drill, screws, and wood glue. Cutting Plan:

Seat: Use the plywood sheet to cut a rectangular seat, 480 mm x 400 mm. Backrest: Select one pine panel (255 mm x 490 mm) and trim if necessary to match the width of the seat for aesthetic continuity. Legs/Support Structure: Front Legs: Cut two pieces from the beams to the desired seat height (about 450 mm). Rear Legs/Backrest Support: Use the longer beams (980 mm or 1030 mm) and cut them so they can serve both as rear legs and extend upward to support the backrest. The total length should support a standard seat height plus the backrest height, roughly 900-1000 mm depending on your desired backrest angle and height. Seat Supports: Use leftover wood or the pine/fir plank to create support planks that run underneath the seat for added stability. Cut these to match the width of the seat (400 mm). Assembly:

2025-03-21 19:33:39

域名信息

这也是一个这两年流量变得庞大的新域名。

基础流量数据（by SiminerWeb）

• Fab 25: 13.04M
• Jan 25: 14.8M
• 2 月流量同比: -11.93%

主要流量来源国别

其它主要数据

网站权威性（by ahrefs）

关键词分析

从流量结构来看，cutout.pro 有 60% 的流量是来自搜索，以及它的流量并不集中在自己的品牌名上，而是在关键的关键词，所关联的 SERP （搜索结果页）中排在第一位。至少，在我所提供的这排在前五名的关键词的搜索结果页中排在第一位。 个人觉得这种流量比较健康，因为相比起品牌名，用户会更加记住与自己想用的工具相关的关键词。