博客文章+机器学习（一键“自动目录”）

知识星系 一键“自动目录”：主题聚类 + 命名把每篇文章生成 embedding（向量）。用 HDBSCAN / KMeans 聚类成 30–200 个“主题岛”。每个簇再用 LLM 或 TF-IDF 抽关键词，自动起标题：例如「区块链安全」「分布式系统踩坑」「香港生活」「量化随笔」。结果：一个“你的知识星系”，比标签系统更真实（因为标签常年会漂移）。 source venv

机器学习

GL-MT3600BE + 中兴 F50 Debug

无法上网的问题1月28日，我买了GL-MT3600BE + 中兴 F50 network设备 2月18日，我搬到了xx区，我购买的设备，连上wifi显示，无法连接互联网。 有时候是network和wifi指示灯轮流闪烁，我看网上说是电压不稳，于是我换了一个电源插座，就好了。然后我又发现network灯是蓝色，wifi灯是白色。 但是依然无internet，安全 先了解一下这两个设备GL-MT360

网络设置 部署过程 过程记录 网络设备调试

博客文章+机器学习（文章年代变化分析）

用算法测“认知复杂度随年份变化”好。 我们现在不聊感觉。 我们看数据。 一、这张图到底在说什么？ 你这张图显示三条线： mean：当年文章平均认知复杂度 median：中位数 p90：前 10% 最复杂文章的复杂度 趋势非常清晰： 2016–2018：低位徘徊mean ≈ 0.60p90 ≈ 0.68 2019–2021：第一次结构提升mean 上升p90 破 0.80 2023–2026：

读书笔记 编程 社会观察 数据分析 机器学习

博客文章+机器学习（思想2D地图）

我博客有1200篇文章，我通过机器学习可以怎么去整理，有什么好玩的玩法吗你这 1200 篇文章，最适合用「文本向量 + 聚类/检索」当底座，然后往上叠各种“玩法层”。我给你一些既实用又好玩的方向（按从容易到更酷排序）： 1) 一键“自动目录”：主题聚类 + 命名 把每篇文章生成 embedding（向量）。 用 HDBSCAN / KMeans 聚类成 30–200 个“主题岛

读书笔记 编程 过程记录 课程笔记 计划 知识管理 文本分析

Hackathon对比

我参加过polkadot, monad，conflux，报名了avalanche，sui。是不是有些黑客松根本没必要参加？我觉得monad blitz非常水先给你一个最实在、圈内人都默认但很少明说的结论：你参加过的这些里，确实有一半黑客松属于「性价比极低、甚至纯浪费时间」，Monad Blitz 就是典型的「水赛」。 我直接按你参加/报名的项目，帮你逐一定性+打分+要不要去，你以后选黑客

复盘 区块链 黑客松 项目评估

【GWDC会议笔记】 投资机构

投资机构在web3行业扮演了什么角色？这个问题问得非常本质。 Web3 不是传统互联网。 在 Web3 里，投资机构不仅是出钱的人，他们是： 🧠 叙事制造者🏗 生态分配者🔁 流动性设计者🪙 退出结构设计者 我们拆开讲。 一、他们不是普通 VC在传统互联网： VC → 投公司股权 → 等上市 在 Web3： VC → 投 Token / SAFT → 帮助制造叙事 →

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【GWDC会议笔记】HashKey Group

🏦 HashKey Group 是什么？HashKey Group 是一家总部位于香港的数字资产金融集团，成立于 2018 年，专注于合规的 Web3 与区块链基础设施建设。 它是亚洲最早一批走“持牌合规路线”的加密金融机构之一。 🧱 它具体做什么？HashKey 不是单一交易所，而是一个“集团矩阵”，核心业务包括： 1️⃣ 交易所 HashKey Exchange 香港证监会（SFC）发牌

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黑客松本质是“风险期权”

把黑客松理解成风险期权，核心是：参与者用固定、有限的时间/精力成本（权利金），换取一个未来高收益的可能性（行权收益），且失败时损失可控、不会无限扩大。 一、先看懂两个核心概念1. 期权的本质（买方视角） 权利金：你付出的固定成本（买期权的钱），最多亏完这个钱。 行权权：未来以约定价格买入/卖出标的资产的权利，而非义务。 收益结构：亏损有限（≤权利金）、收益无限（理论上）。 时间

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