TS' Blog

Life is short.

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最近在做多模态LLM的业务，需要从开源数据集中筛选一些符合我需求的图片，想到了使用 BGE-M3 结合图像 caption 数据来实现这个功能。

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其实几个月以前我就将整站迁往了又拍云存储，最近趁着更新了hexo版本，兴致正浓，进一步对速度进行了优化，将博客进行了双线部署，国内部署至又拍云，国外使用Vercel提供的服务，现在速度应该是更完美了。

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今天升级了hexo到5.0，同时也把next theme升级到了8.0正式版。刚升级完成时，突然发现next theme提供的文章访问次数功能不正常了，仔细琢磨了一通，发现是hexo 5.0处理permanlink的方式发生了改变，所以简单记录一下，或许也能够帮到其他人。

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毕业以后，一直没有更新博客。工作这一年多来，愈发觉得应该记录下工作中的思考和感悟，趁昨日假期，折腾了一整天，重新配置了博客，并加入了CDN优化，现在这访问速度，自己都忍不住想多刷新几次。

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由于后续暑期实习的需要，开始学习起了hadoop~首先当然是需要安装一个hadoop的环境了，这里记录一下今天的安装过程，发现其实还是挺简单的(当然配置完全分布式可能比较麻烦。。。)。

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Github学生优惠包里面有一个DigitalOcean的50美元代金券，绑定信用卡充值5美元就可以用了，性价比还是非常高的。事实上我自己已经用了快一年了，一直没有总结过这个搭建步骤，今天姑且写下来吧，还是蛮简单的其实。。。

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本文最开始发表于CSDN[1]，目前重新整理并加上更详细的注释，本周内会于Github上传示例代码 代码[2]已上传。

Center loss是ECCV2016中一篇论文《A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition》[3]提出来的概念，主要思想就是在softmax loss基础上额外加入一个正则项，让网络中每一类样本的特征向量都能够尽量聚在一起，在mnist上的示意效果如下图所示，可以看到每一类样本都聚在类别中心的周围。

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为什么会有把LAN口改WAN口的想法呢？因为联想Y1S的WAN口是百兆的，但是却有两个千兆LAN口。。如果不把一个千兆LAN口改为WAN口，对外访问的最快速度也就百兆了，这在有IPv6的学校内是一个巨大的浪费。。

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