《中国为什么有前途》 翟东升老师

本文是对 Surrogate-assisted evolutionary computation: Recent advances and future challenges 这篇综述的阅读笔记。 这是一篇发表于2011年的关于在演化计算中如何应用辅助模型的综述。

Vim 是一款文本编辑器。 说来惭愧，自己在日常使用中并不熟练，于是此处记录一些有需求的功能，便于查阅。

在自然语言处理中有一个叫做 prompt 的新范式最近较火，其背景是在少标记的场景下学习。 本文主要内容都是从 Pre-train, Prompt, and Predict: A Systematic Survey of Prompting Methods in Natural Language Processing 这篇综述中提取。 仅涵盖本人认为最需要被科普的内容。

一些在使用 Numpy 时需要注意的东西

一些有关神经网络训练早停及验证集损失的记录。 实验中发现验证集损失与其准确度不严格单调负相关，所以搜索一下答案。

这里对机器学习中常用到的信息论知识点做一个总结。 第四次更新本文，每次都能发现之前的理解有疏漏和不清晰的地方。 这次更新本文为两部分，信息论中的熵 & 机器学习中的熵，主要包含相关的定义和何如理解这些概念。

由于总是忘记一些 loss 的常用场景和区别，此处记录一些常用的神经网络 loss。

此处记录一些之前阅读，感触颇深或者觉得有趣的文章，并附连接。