musk1212的博客

原创 english-12-word-26-01-01，favorite，Adjectives modify/qualify nouns. （形容词修饰名词。）casual conversation 闲聊

favorite，Adjectives modify/qualify nouns. （形容词修饰名词。）casual conversation 闲聊

原创 什么是状语 ，I will be always loving you until I die

本文系统讲解了英语中状语的定义、功能及常见形式。状语作为句子的修饰成分，主要用于补充动作或状态的时间、地点、原因、条件、程度和方式等信息。文章通过例句对比了三种状语形式：单词（副词）、短语和从句（状语从句），并重点解析了时间、原因和条件三类状语的核心作用与语法特征。特别强调状语从句是由完整句子构成、通过引导词连接的修饰成分，如"until I die"就是典型的时间状语从句。文中还提供了三类状语的对比表格，包含形式、例句和语法标注，便于理解记忆。最后提示了because of/becau

原创 does Chinese house industry be a status 软着陆？ 翻译修正,数据库订单状态字段：Status 与 State 的抉择，a soft landing软着陆

订单的核心业务状态字段，用status（代表业务流程中的身份标签）；只有描述订单非标准化的临时运行情形时，才考虑用state。

原创 当你像表达整理xx文档时，如何表达 ？ regulate readme.md 对吗？organize, tidy up

本文对比了"整理readme.md文档"的正确与错误英文表达。错误表达"regulate readme.md"的问题在于"regulate"强调制度管控而非内容梳理。推荐四个正确表达：1) organize（通用，侧重逻辑梳理）；2) revise（侧重内容完善）；3) tidy up（口语化，侧重排版优化）；4) restructure（侧重框架调整）。记忆要点：文档整理用organize/revise/tidy up，制度规范用regulate

原创 在 Win11 PowerShell 中通过 SSH 密钥实现无密码访问 Linux 服务器，公钥使用 方法2 手动复制

本文详细介绍了在Windows 11 PowerShell中配置SSH密钥认证实现无密码访问Linux服务器的完整流程。主要内容包括：在PowerShell生成RSA密钥对（默认路径为C:\Users\用户名.ssh\）；通过ssh-copy-id自动或手动方式将公钥上传至Linux服务器的~/.ssh/authorized_keys文件；测试无密码登录；以及常见问题排查（如权限设置、SSH服务开启等）。该方法利用Win11内置OpenSSH客户端，无需额外安装软件，通过密钥认证替代传统密码登录，既提升安全

原创 Lmao OP asked about 2026, not 2023 英文投资论坛高频缩写清单

这篇投资论坛缩写指南总结了9个高频英文投资术语缩写，包括DD（尽职调查）、FOMO（错失恐惧症）、YOLO（全仓押注）、HODL（坚定持有）等。每个缩写都提供了全称、中文释义、适用场景和例句，帮助投资者快速理解这些常见表达。这些缩写广泛应用于股票、加密货币等投资讨论中，涵盖投资策略（如BTD逢低买入）、市场情绪分析（如FUD恐慌情绪）以及分析方法（TA技术分析/FA基本面分析）等多个方面。掌握这些术语有助于更好地参与国际投资社区的讨论。

原创 devastated 记忆‘devastate’系列词汇的实用技巧

快速记忆“devastate”词汇的4个实用技巧 词根拆分法：前缀de-(完全) + 词根vast(广阔)，联想“彻底摧毁广阔区域”。 场景联想法：想象飓风(vast)摧毁城镇的画面，形成“vast→devastate→devastated”记忆链。 音节拆分法：按de-va-state发音，重点练习第二音节，搭配“I’m devastated”强化肌肉记忆。 短语捆绑法：记忆高频搭配，如“be devastated by”和“devastate a place”，直接应用于口语。 （98字）

原创 english-word-25-12-28 ,on one’s own terms ， cats just usually prefer to interact on their own terms.

摘要 本文介绍了与"terms"相关的常用搭配及其应用场景。核心搭配包括： on one's own terms（按自己的意愿/条件），强调自主性，必须用复数形式，如"She accepted the job on her own terms"。 in terms of（就……而言），用于引出讨论角度，如"In terms of cost, WFH saves expenses"。 come to terms with（接受事实），如"H

原创 english-12-word-25-12-28,WFH 居家办公,全称Work From Home ， treats居然有零食的意思 ，情绪寄托 emotional crutch

高频英语短语知识卡片摘要：包含7组职场/生活常用表达，涵盖核心含义、用法及场景例句。重点短语包括"for the sake of"（出于...考虑）、"WFH"（居家办公）、"it turns out that"（结果是...）、"treat/treats"（款待/零食）以及"stick to"（坚持）、"regime"（严格方案）、"crutch"（依赖物）等。卡片突

原创 english-12-word-25-12-28， on a healthy kick 热衷于健康的生活方式 ，没想到吧除了 kick you还有如此表达

摘要：本文详细解析了"kick"一词的多重用法，涵盖动词（踢/移动）、名词（踢/刺激感/热潮）及常见短语搭配。特别聚焦"on a healthy kick"这一口语表达，意为"热衷于健康生活方式"，并提供了5种同义替换表达（如"on a health kick""into healthy living"等）。例句结合羽毛球、健康饮食等生活场景，同时融入投资科技（如AI芯片）、新能源汽车等专业元素。通过表格形式

原创 english-12-word-25-12-25 , 单词 legacy Linear scenes 深度学习知识卡片

摘要： Legacy Terminal Tool指用于连接老旧系统的传统终端工具（如HyperTerminal、SecureCRT），通过模拟旧终端环境实现兼容。"Legacy"一词源自拉丁语，核心含义包括遗产（物质/精神）、遗留问题及技术场景的旧系统（如legacy code）。高频搭配如legacy system、cultural legacy，技术领域尤为常见。近义词辨析中，legacy强调历史遗留性，inheritance侧重法律继承，heritage多指文化传承。 **场景（s

原创 nginx——接口响应这么慢，时间都用在哪里了？理解 $request_time , $upstream_response_time 两个时间

排查接口响应慢问题时，Nginx访问日志中的$request_time和$upstream_response_time是关键指标。$request_time记录从接收请求到完成响应的时间，包含客户端网络传输耗时；$upstream_response_time则仅统计Nginx到后端应用的处理时间。通过对比这两个时间戳，可以快速定位是后端应用处理慢（$upstream_response_time高）还是客户端网络问题（$request_time高但$upstream_response_time正常）。日志配置

原创 jdk21 + springboot 3.2.X + security + jwt

该时序图展示了基于JWT的用户认证流程。用户首先发送登录请求到AuthController，经过AuthenticationManager认证后生成JWT和刷新Token。登录成功后，用户携带Token发起后续请求，由AuthTokenFilter验证Token有效性，通过UserDetailsServiceImpl加载用户详情并设置安全上下文。整个过程实现了无状态的JWT认证机制，包含登录认证和请求验证两个主要阶段。

原创 免版权视频网站全解析(内容由 AI 生成)

免版权视频网站使用指南 核心要点： 免版权视频主要包括CC0协议、CC-BY和公共领域三种授权类型 国际知名平台：Pexels（CC0协议）、Pixabay（全站CC0）、Mixkit（类似CC0）、Coverr（电影级素材）、Videvo（部分CC0） 国内优质平台：光厂CC0专区、潮点视频、新CG儿、爱给网 使用技巧：优先选择CC0素材、确认授权细节、进行二次创作、商业项目保存授权证书 安全建议：避免直接转售素材、按要求署名、建立个人素材库 适用场景：商业宣传片、短视频创作、网页背景、Vlog制作等视频

原创 bucks vs dollars && two hundred bucks will put up over the top

场景决定选择：非正式交流（聊天、购物、朋友借贷）用 bucks；正式/大额/国际场景用 dollars；金额大小参考：小额（通常100美元以下）口语中常用 bucks，大额（100美元以上）优先用 dollars；避免歧义：涉及非美元货币或跨文化沟通时，必须用 dollars + 国家限定词（如 Euro dollars 错误，应为 Euros；正确：Canadian dollars）。原词： → 正确拼写：（/ˈhʌndrəd/），常见笔误（字母顺序颠倒）修正后前半部分：（200美元，口语化表达，buck

原创 english-12-word-25-12-24, ship seiures船舶扣押 ， sei- 相关词汇

你输入的大概率是拼写误差，正确的写法是。

原创 音标 /w/ 发音规律 ， the regular pronunciation rules of the phonetic symbol /w/

核心口诀：单独发 /w/ 只有 w，组合 qu/gu/wh 来帮忙；qu 发 /kw/gu 发 /ɡw/，wh 轻读 /w/ 别加 h；关联旧知识从bilingual的 /ɡwəl/ 记住 gu 组合；从 question（投资 / 学习常用）记住 qu 组合；从 what/which（日常沟通高频）记住 wh 组合；实战练习（挑你熟悉的场景词）：投资场景：what（什么标的）、quality（标的质量）、guarantee（保证条款）；

原创 english-12-word-25-12-16 ——Check out number 12, he‘s got delts for days. 快看 12 号，他的三角肌太发达了。

这篇摘要介绍了如何分析英语口语表达"Check out number 12, he's got delts for days"。重点包括： 明确"he's"在句中代表"he has"而非"he is"，因为语法上需要表达"拥有"的概念 解析核心短语"check out"在口语中的多种用法，特别是作为"引起注意"的万能表达 分析句式结构：祈使句+陈述句的衔接逻辑，先引起注

原创 深度学习中 z-score 标准化理解

摘要： z-score标准化是深度学习中关键的数据预处理方法，通过将数据转换为均值为0、标准差为1的分布，有效提升模型训练效率并消除特征量纲差异。其核心公式为z=(x-μ)/σ，适用于加速收敛、平衡多特征权重及异常值检测等场景。与Min-Max归一化相比，z-score对异常值更鲁棒，是神经网络训练的首选方法。需注意避免数据泄露问题（测试集必须使用训练集的μ和σ），并处理标准差为0的特殊情况。批量归一化(BatchNorm)是z-score的动态扩展版本。

原创 english-13-word-25-12-11 ，get down to business 言归正传 ， peripheral devices 从属设备【蓝牙主机host从机Peripheral】

本文从三个方面展开英语学习要点：1. 单词记忆技巧：通过词根词缀法（如peripheral的peri-表示"周围"）和场景联想法（计算机外设等）高效记忆词汇；2. 高频口语短语：整理"keep it+"系列实用表达（如keep it real保持真实、keep it simple保持简单）；3. 短语用法解析：区分"get xx down"（掌握具体事物）和"get down to"（开始处理事务）的用法差异，强调前者接具体名词

原创 深度学习中的方差、标准差：通俗解释 + 简易计算 + 实战应用 ，模型性能评估：判断推理结果是否 “稳定” + 模型训练稳定性监控：判断模型是否 “学偏” （内容由 AI 生成）

摘要： 标准差衡量数据的离散程度，数值越小数据越集中。在深度学习中，它是关键的数据诊断工具。通俗理解：标准差反映数据"抱团程度"（如班级成绩分布）。计算分三步：求均值→算偏离平方→开平方根，公式为σ=√[Σ(xi-μ)²/N]。深度学习的核心应用包括：(1)数据质量诊断（标准差大可能含噪声）；(2)特征标准化（Z-score归一化）；(3)训练监控（损失值标准差反映稳定性）；(4)异常检测（如姿势识别）；(5)模型评估（推理结果离散度）。其计算简单，不增加设备负担，是提升模型性能的重要工

原创 mqtt 快速了解应用场景，Mosquitto （windows11） 安装 到 常用命令 （内容由 AI 生成）

MQTT核心应用与技术解析 本文系统介绍了MQTT协议的核心应用场景与技术特性。在应用方面，MQTT广泛适用于物联网设备采集、工业互联、车联网等场景，通过轻量协议、QoS分级等特性满足不同业务需求。性能测试显示主流MQTT Broker（如EMQ X、Mosquitto）在标准环境下可实现数万至百万级QPS，实际性能受消息大小、QoS等级和加密方式影响显著。 技术对比详细分析了MQTT三种QoS等级（0/1/2）的交互流程、性能开销及适用场景，QoS 0适合高频可丢数据，QoS 2则保障关键业务精准交付。最

原创 如何理解 尺度 和 量纲？（内容有 AI 生成）自然也就明白啥是无量纲

摘要： 量纲是物理量的本质类别（如长度、质量），决定数据的类型属性；尺度是同一量纲下的数值范围（如150-190cm）。两者区别在于：量纲不可变（长度≠质量），尺度可通过归一化统一。联系在于，同一量纲可有不同尺度（身高与蚂蚁长度），不同量纲通常尺度也不同。归一化通过消除量纲（转为无量纲值）和统一尺度（如映射到[0,1]区间），解决数据不可比问题。例如，身高（cm）和体重（kg）经归一化后，类型标签消失且数值范围一致，模型可公平处理。核心总结：量纲回答“是什么”，尺度回答“有多大”，归一化同步解决两者问题。

原创 Min-Max（算法）归一化实例解析（内容由 AI 生成）

本文介绍了Min-Max归一化方法及其应用。首先阐述了Min-Max归一化的核心概念，它是一种线性归一化方法，可将数据映射到指定区间（如[0,1]），消除不同特征间的量纲差异。通过学生成绩标准化案例，详细演示了计算过程：先确定各特征维度的最值，再逐样本计算归一化值。文中提供了Python代码实现示例，展示了如何用NumPy进行自动化处理。最后指出了使用注意事项，包括对异常值的敏感性、训练集与测试集的一致性处理以及分母为零的情况应对。该方法能有效统一数据尺度，便于后续分析比较。

原创 # 深度学习中归一化（Normalization）的3W1H理解 (内容由AI生成)

本文系统介绍了深度学习中的归一化技术，从3W1H（是什么、为什么、何时用、如何做）角度展开。首先定义归一化是通过变换消除特征尺度差异的数据处理方法，分为数据级（如Min-Max、Z-Score）和网络层（如BN、LN、IN、GN）两类。其次阐述了归一化的四大作用：消除特征失衡、加速收敛、缓解梯度问题、降低过拟合。然后针对不同场景给出使用建议，如BN适用于CNN大batch，LN适合序列模型。最后提供Python实现示例，并强调训练/推理差异和标签处理等注意事项。全文逻辑清晰，对深度学习实践具有指导价值。

原创 深度学习词汇 - 中英对照词典（内容由AI生成) Deep Learning Vocabulary - English-Chinese Dictionary

深度学习归一化术语中英对照摘要 本文提供了深度学习领域中与归一化相关的重要术语中英对照词典，包含核心概念、统计术语和优化术语三大类。核心概念包括归一化(normalization)、深度学习(deep learning)、特征(feature)等；统计术语涵盖均值(mean)、方差(variance)、标准差(standard deviation)等；优化术语包含梯度(gradient)、梯度下降(gradient descent)、收敛(convergence)等。每个术语均提供中文翻译、英文定义和使用例

原创 ADB 常用命令总结（内容由 AI 生成）

ADB（Android Debug Bridge）是Android开发调试的核心工具，本文总结了其常用命令，包括设备管理（连接/重启）、应用管理（安装/卸载）、文件操作（推送/拉取）、日志查看、系统调试、网络操作等功能。示例涵盖安装应用、查看日志、推送文件等典型场景。掌握这些命令能显著提升Android开发和调试效率，适用于日常开发、测试和问题排查工作。

原创 Android 16 KB Alignment APK app-debug.apk is not compatible with 16 KB devices. Some libraries have

摘要 Android应用出现16KB对齐兼容性问题，检测到libonnxruntime.so和libonnxruntime4jjni.so库文件未按16KB边界对齐。解决方案是更新ONNX Runtime库版本至1.21.0，该版本专门针对Android平台优化，支持16KB页面对齐并包含NNAPI支持。通过添加implementation("com.microsoft.onnxruntime:onnxruntime-android:1.21.0")依赖项可解决此兼容性问题。

原创 wsl2-ubuntu-cv.show 小黑窗问题， 配置 VcXsrv ，xfce4 无法显示 terminal

本文介绍了一个在Ubuntu/WSL环境下安装和配置xfce4桌面环境的自动化脚本。脚本主要功能包括：1) 更新系统包列表；2) 安装xfce4及相关组件；3) 配置DISPLAY环境变量；4) 创建systemd服务文件并设置自动启动；5) 验证安装结果。特别强调必须使用非root账号运行xfce4，脚本会自动检测当前用户并配置相应权限。安装完成后，用户可通过systemctl管理xfce4服务，在WSL环境中需要配合X11服务器或使用WSLg的RDP功能连接。脚本还解决了xfce4终端无法显示的问题，提

原创 YOLOv8n模型微调全指南：从环境搭建到技能储备 （内容由 AI 生成）

《YOLOv8n模型微调全指南》详细解析了从环境搭建到技能储备的完整流程。YOLOv8n作为轻量化模型，适合入门级GPU设备（显存≥2GB），需配置Python+PyTorch+Ultralytics环境。数据集需符合YOLO标准格式，建议每类别100-500张样本，并规范划分训练/验证集。微调需掌握Python编程、深度学习理论、目标检测原理及PyTorch实践技能，同时熟悉数据增强和可视化工具。训练阶段需合理配置epochs、batch size等参数，并通过mAP等指标评估调优。成功的核心在于硬件适配

原创 english-12-word-25-11-25

decouple A from B（将 A 与 B 解耦）→ 技术场景唯一核心搭配syntax errorstrategic /strəˈtiːdʒɪk/

原创 麻省理工MIT、卡内基梅隆大学（CMU）、斯坦福大学作为 AI 领域的顶尖院校——免费 AI 相关公开课

MIT、卡内基梅隆大学（CMU）、斯坦福大学作为 AI 领域的顶尖院校，均开放了大量 免费 AI 相关公开课，且覆盖「入门→进阶→前沿研究」全阶段，部分课程还提供配套习题、编程作业和证书（证书通常需付费，核心内容免费）

原创 人工智能专业英语能力指南

本文系统梳理了人工智能专业英语的核心词汇体系与学术论文写作规范。第一部分详细分类了AI基础概念、技术分支、算法模型、数据处理和前沿技术的关键英语术语，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等领域的专业表达。第二部分阐述了学术论文各部分的标准化英语表达方式，如摘要、引言、方法等章节的常用句式和结构模板。全文旨在为人工智能领域的研究者和学习者提供专业英语能力的系统指导，帮助准确掌握AI专业术语的英文表达，提升学术论文写作的规范性和专业性。

原创 人工智能学习之向量

本文系统介绍了向量的基本概念、运算规则及其在Python中的实现方法。首先阐述了向量的定义与几何意义，包括向量的加法、数乘、点积和叉积等基本运算。其次讲解了线性代数基础概念，如向量空间、线性组合和基向量等。然后详细说明了Python中向量的表示方法，包括列表、元组和NumPy数组的使用，并介绍了向量运算和可视化技术。最后探讨了向量在机器学习和数据分析中的典型应用场景。全文为理解向量运算原理及其编程实现提供了系统指导。

原创 人工智能学习大纲，豆包深入研究版

这份AI学习大纲为不同基础的学习者设计了一年期的系统学习路径，分为四个阶段：基础准备（1-2个月）、机器学习基础（3-4个月）、深度学习核心（5-7个月）和进阶应用（8-12个月）。第一阶段重点夯实数学基础（线性代数、概率统计、微积分）和Python编程技能；第二阶段系统学习经典机器学习算法和Scikit-learn框架；第三阶段深入掌握神经网络原理及PyTorch/TensorFlow框架；第四阶段聚焦计算机视觉、自然语言处理等专业领域。每个阶段都包含明确的学习目标、重点任务和推荐资源，采用"理

原创 文本分析与挖掘，nlp,中文产品评论情感分析最佳实践方案

【代码】文本分析与挖掘，nlp,中文产品评论情感分析最佳实践方案。

原创 python -VPython was not found； run without arguments to install from the Microsoft Store, or disabl

该提示表明系统未安装Python-VPython或存在执行别名冲突。解决方案有两种：1.通过微软应用商店安装Python；2.在Windows设置中禁用应用执行别名（路径：设置>应用>应用执行别名）。摘要重点说明了错误原因和两种解决方法，便于用户快速处理该问题。

原创 java.lang.NoSuchFieldError: Class com.sun.tools.javac.tree.JCTree$JCImport does not have membe

原创 win11 输入法，显示中英指示器，浮动输入法图标

win11 输入法，显示中英指示器，浮动输入法图标

原创 idea properties 中文乱码设置

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