20225/9/1
今天是开学的第一天。ccc的老师上课挺有意思的，人看上去也还行。这种好老师怎么cs就没有几个呢？不过暂时还不知道他给grade怎么样，有的时候面善的人给分一给一个不吱声。希望他不是这种人，ustspace上的评分不低。 这老师下午就把自己“精心设计的”小桥段发到b站上了，这种中登还玩互联网的属实是不多见，他的评论区里何教授也经常发言，什么奇怪的物理科研小圈子。去给他评论了一下捧个场，下次问问他能不能给grade给好一点。。。。 cqf还是正常发挥，毫无疑问的ppt reader。如果你学过，你能听懂他在讲什么，而且逻辑还挺清晰的。但是如果没有基础，他讲的就是天书，主要这课和5214一样主打一个广而不深，如果想要精通主要还是看自己。 吐槽一点，前两节课的ppt和comp5214一模一样，不愧是他；还有港校的tpg真是水硕，或许中介口中要不错的本科背景才能申上，但是在港校呆一年上课，除了给个毕业证以外几乎不会有任何提升。 新学期，新气象；今天成功把手机屏幕时间压到7小时以内(其实是想看到6小时以内的，明天加油)。论文也看来一点点(其实也没有多少)，有很多事情想做但又感觉没有时间。...
pytorch-day03
Text data Modeling Example IMDB数据集的目标是预测评论的情感标签 数据预处理 这里似乎只用了一个简单的构建词表，然后hard code每一个词？没有用到任何word-embedding。我很好奇这真的有用吗 这里我们定义了一个类用来处理数据1234567891011class ImdbDataset(Dataset): def __init__(self,df): self.df = df def __len__(self): return len(self.df) def __getitem__(self,index): text = self.df["text"].iloc[index] label = torch.tensor([self.df["label"].iloc[index]]).float() tokens = torch.tensor(text_pipeline(text)).int() ...
pytorch-day02
Image data Modeling examplePrepare dataset Using cifr-2 as an example Import necessary pakcage12345import torch from torch import nnfrom torch.utils.data import Dataset,DataLoaderfrom torchvision import transforms as Tfrom torchvision import datasets 1234567891011121314151617# define helper functiontransform_img = T.Compose( [T.ToTensor()])def transform_label(x): return torch.tensor([x]).float()# load dataset using Imagefolderds_train = datasets.ImageFolder("./eat_pytorch_datasets...
pytorch_day01
写在一开始被同学拉着一起学，那就正式学习一下pytorch. 择日不如撞日.* 代码部分放在colab上，这里总结一点主要/延申知识Day 1 Structured Data Modeling Example Using Titanic dataset. The goal is to predict whether a passenger is surived. The dataset contains 10 features,within them: 4 valued feature 4 categorical feature 2 other feauture(ticket number & name) Among the features, some of them has missing values The tutorial then do the data preprocessing, building a MLP with one hidden layer, and write the training function. About the O...
2025/8/25
好的，今天又是什么都没有做的一天。中午家里聚餐回来直接昏睡一个下午。回来躺在床上手机拿起来就放不下。我始终觉得刷短视频不如玩一会游戏，玩游戏不如学一点乱七八糟的知识，学乱七八糟的不如学正经知识。但是总是在使用最没有意义的行为浪费时间。 新的手柄到了，果然是一分钱一分货，用起来按键的手感，整体的做工好了不知一点。我也是从来没吃过好的，中高端的手柄都没有体验过。对于我这种游戏大的不多的，似乎高级手柄确实有一点感知不强。这种100~300之间的手柄刚刚好。以后再换手柄就在同价位里换一个别的，也不考虑升级了。 争取明天早上能够早起学习。下午我想学一下大模型的八股。教授总是不回waiver，明天催他一下，同时也要做好一下上别的课和自学的准备。晚上要开始修复一下数据准备模型复现，这个周四我不要赶工。
2025/8/23
由于开完会之后不知道在干什么，又是两天没有任何进展了，因此在这里写一下最近每天打算的任务。有了一些目标才会有动力去完成。 总结229的笔记和code，重新精炼一下每一次的Assignment，真正把知识沉淀下来。不然和上网随便上上网课的人有什么区别，我的学费不是白费了。 每天阅读1~2篇专业论文，阅读一篇经典方法的论文/学习一下经典方法的概念 学一点乱七八糟的新知识，like c++/pytorch或一些新的语言。现在也是时候把背单词捡起来了 开始复现/重构代码，我要提升自己的coding能力，不能只靠GPT了。 今天又爆米买了一个手柄，并且打算回hk之后买一个显示器，我不想周末上山去抢图书馆的显示器了。我是是一个讨厌附近有人的人，可能我比较讨厌人类吧。前前后后加起来也快花掉1000多块了，感觉有点放纵了。 来点中二句子： Per aspera ad astra 循此苦旅，终抵繁星
Histgen_Paper
Histgen Code： https://github.com/dddavid4real/HistGen Data： https://huggingface.co/datasets/david4real/HistGen Abstract 自动生成病理学报告，减轻工作量 Pathology 是 癌症诊断的黄金标准 基于多实例学习并且发布了数据集 两个模块 局部-全局分层编码器 跨模态上下文模块 有强大迁移学习能力 Introduction Background： 数字化WSI得以普及，推动CPATH发展 WSI Gigabyte 和GPU的限制，MIL被用于WSI分析 Motivation： 撰写报告是劳动密集且容易出错的任务，自动化生成很有前景 MIL 领域集中在WSI级别的预测，很少有WSI report 生成 Challenges： 缺少数据集，数据集主要关注patch级别的图像和标题，忽略了全面，全局性的描述 WSI 图像巨大，阻碍现有方法直接使用 WSI patch 信息密度高（密集的视觉信号） → 简介的诊断报告(离散的文本标记) WS...
2025/8/22
我觉得我的日寄好阴暗啊，我是应该把阴暗的东西单独拿出去写吗？ 今天新买的手机壳到了，这种几块十几块的东西偶尔买一买还是很能改善心情的。以前总想着忍一忍购买欲，省点钱给上学用（毕竟负债100w+），但是现在想一想即使省下来也是过于杯水车薪了。从美国回来之后，想着自己拼死拼活省的钱连半顿饭也吃不起。其实也无所谓了，这点钱不过是留学的~100w中 ~ 的一点点误差罢了。另外之前不知道在哪里看到说老中都是忍者，总是说再克制一下就好了，再忍一下就好了。麻麻的老子这辈子就是来享乐的忍个蛋。 最近有一种狂买东西的欲望，先买了一个magsafe充电支架，挺好的符合我的预期。架在桌子上配合息屏显示当一个桌搭挺好的。可是今天的手机壳装上之后磁性吸不上了！我每次到家之后还要把手机壳摘下来才能继续充电。这么做我又怕减少手机壳的寿命（7块钱的壳感觉也没什么心疼的）。我觉得上一个手机壳大概率是我经常拆装导致裂开的。现在这个壳完全严丝合缝的贴合，感觉有点不舍得。 现在还想要买一点神人T恤，正版的GBC一直没货，考虑淘宝上整一个，还能便宜一点。另外终于又找到了之前的没电T恤，感觉可以出手买下了。 尝试一下这里写...
击破队最后的辉煌(HSR3.0)
虚构更新前夜调了调仪器，把流萤速度堆到154尝试了一下。先是伤害差一点，把王贵人光锥换成决心后充能又不够了。击破绳换了充能绳之后应该是稳定0T了。虽然比较极限。 从此以后我再也没有用击破队打出过0T，现在甚至满心都有点困难，我还是二星魂完全体队伍呢。