2026 年 08 月

苦涩的教训

苦涩的教训：AI 七十年反复验证的一条规律 原作者： Richard S. Sutton 原文标题： The Bitter Lesson 原文发布日期： 2019 年 3 月 13 日 原文出处： Richard Sutton 的个人网站 Incomplete Ideas 原文链接： https:/
作者：CherryYang

dsh接入华为内网

将 DeepSeek Harness 接入华为内网：SnapEngine 网关 W3 鉴权逆向与本地代理桥接 背景：开源 Agen
作者：CherryYang

37% 法则：Secretary Problem 中的最优停止策略与 1-e

37% 法则：Secretary Problem 中的最优停止策略与 1/e “先观察前 37% 的候选人，再从剩余候选人中选择第一个超过此前所有人的人”，通常被称为 37% 法则。这个结论并不是经验总结，而是经典 Secretary Problem（秘书问题） 在一组严格假设下得到的最优策略。 它
作者：CherryYang
分类： 算法 , 数学

POSIX 信号量解析：计数语义及其与条件变量的本质区别

POSIX 信号量解析：计数语义及其与条件变量的本质区别 核心结论：信号量内部保存可用资源数量，sem_wait() 消费数量，sem_post() 归还数量；条件变量则不保存通知，只负责提醒线程重新检查外部状态。 问题背景 mutex 可以保
作者：CherryYang

C 语言 Callback 机制解析：函数指针、上下文参数与工程实践

C 语言 Callback 机制解析：函数指针、上下文参数与工程实践 核心结论：Callback 的本质是把“以后要执行的函数”作为参数传递，使通用流程不必依赖具体行为。 问题背景 普通函数调用会把“流程”和“行为”直接写死：
作者：CherryYang
标签： #C/C++

pthread 条件变量解析：原子等待、虚假唤醒与 Completion 机制

pthread 条件变量解析：原子等待、虚假唤醒与 Completion 机制 核心结论：条件变量不保存业务条件，它负责让线程高效睡眠和被唤醒；真正的条件必须保存在 mutex 保护的共享状态中。 问题背景 假设主线程必须等待 worker 完成某项工作，最直观的写法是不断检查共享变量：
作者：CherryYang

2026 年 07 月

Chapter 3-MLSys-Data-Engineering

Machine Learning Systems 第三章：Data Engineering 与 Dataset Compilation 核心结论：在机器学习系统中，数据决定模型最终学会什么行为，因此数据不是训练前的一次性输入，而是需要被采集、验证、编译、版本化和持续维护的“源代码”。 本文依据《Ma
作者：CherryYang

Chapter 1-ML Systems

Chapter 1: ML Systems：从模型算法走向完整系统 《Machine Learning Systems》第一章的目的，并不是介绍某一种机器学习算法，也不是直接讲 GPU 集群、分布式训练或模型推理框架。作者首先希望建立一种更基础的认识： 机器学习模型不是独立运行的数学公式，而是一个受
作者：CherryYang

Chapter 2-ML Workflow

机器学习工作流解析：从离线模型到持续演化的 ML System 核心结论：ML Workflow 不是围绕模型训练展开的一条流水线，而是 Data、Algorithm 与 Machine 在真实约束下持续协同、验证和反馈的工程闭环。 问题背景：模型有效，不等于系统可用 在很多机器学习课程和入门项目中
作者：CherryYang

锁与同步机制完全指南

锁与同步机制完全指南 一份从硬件基础到无锁数据结构、覆盖用户态与内核态的系统性参考。 阅读建议：第 1–3 部分是地基，务必读；第 4–8 部分按需查阅；第 10 部分（实践）和第 11 部分（延伸阅读）随时回看。 目录 并发的根本问题 硬件基础 原子操作与无锁基础 自旋锁家族 阻塞锁 读写分离 协
作者：CherryYang
标签： #锁
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