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    FTC 告 Google 时漏了什么:搜索垄断的证据链

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  • 2026年9月12日

    读懂「The Walsh model for M_2^* Carleson」:先把定义、反例和适用范围钉死

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  • 2026年9月12日

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    用 6 张 matplotlib 图和一个真实可运行的 toy MLP,把神经网络从单神经元、前向传播、损失函数、反向求导、梯度下降、NumPy…

  • 2026年9月12日

    文件系统出错时程序通常没处理好

    We’re going to reproduce some results from papers on filesystem robustne…

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    「Sciencedebate 2008」笔记:问题从哪来、证明卡在哪

    This post will have only the most tangential connection to mathematics. …

  • 2026年9月12日

    别只背名词:07 Softmax 与概率分布怎么用到生产

    Softmax 不是一个孤立的归一化函数,而是把任意实数分数变成概率分布的一座桥。本文从’为什么需要它’出发,讲清楚公式、几何、温度、稳定性、与…

  • 2026年9月12日

    文件一致性比想象中难

    I haven’t used a desktop email client in years. None of them could handl…

  • 2026年9月12日

    「254A: Topics in Ergodic Theory」笔记:问题从哪来、证明卡在哪

    Next quarter, starting on Wednesday January 9, I will be teaching a grad…

  • 2026年9月12日

    工程上真正卡住的是梯度下降与反向传播

    神经网络真正会「学习」靠的是两件事:把误差变成可微分的损失函数,再沿着这个损失对参数的梯度方向一点点往下挪。本文从一维抛物线讲到多变量梯度,从两…

  • 2026年9月12日

    糟糕的基准和评测:SWE-Bench、餐巾纸算术和冬胎

    We’re going to look at three different kinds of benchmarks, one set of c…

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