[{"content":"简介 你好，我是 Woodzow，截止目前（2026年9月）在哈尔滨工业大学（深圳）攻读信息与通信工程方向的硕士学位。\n目前我的主要研究方向是天基算力网的算力路由，我的老师是顾术实教授，依托于广东省空天通信与网络技术实验室。\n我的本科毕业设计的主要研究内容为无人机自组网协议的应用层部署与实现（Mininet平台），所以可能略懂一点自组网的应用。希望后面研究生的研究内容我能越来越懂。\n此网站将简单地作为我的学术主页，也会写一些文章。这里将会记录部分学术研究内容、论文阅读笔记、技术实践，以及生活中的一些简单的经历与浅薄的见闻。\n很遗憾我的本科成绩并不算优秀，只能算是中规中矩；但是也很庆幸，我的本科生涯过得挺高兴的。希望我写下的内容能对你有帮助。\n研究兴趣 目前关注的方向包括但不限于：\n天基算力网络的算力感知路由 多智能体强化学习的分布式协同决策 卫星网络中的边缘计算与卸载 无人机自组网路由协议 教育经历 硕士｜哈尔滨工业大学（深圳），信息与通信工程，2026 - 至今 本科｜哈尔滨工业大学（深圳），通信工程，2022 – 2026 高中｜四川省简阳中学，2019 - 2022 学术之外 科研之外，我很难说我喜欢什么活动，我应该是一个精神世界比较匮乏的人。虽然科研也很难说的上喜欢，但我是不讨厌的，我只是稍微尽力把眼前的事做好吧，毕竟我并没有别的事情。\n所以我的闲暇时光就主要是在刷刷视频，看看比赛，浏览redbook帖子，关注科研相关信息；在学校的话，就是和师兄们多多交流，晃悠着也过去了；以前经常打游戏，不过由于笔记本的显示屏幕坏了，所以游戏也很久没打了；另外的话，其实我也比较喜欢听听音乐；想不到别的了，想到了再写。\n联系方式 Email：wuzhongwz23@gmail.com GitHub：woodzow Google Scholar：暂时没有，后续补充 ","permalink":"https://woodzow.top/about/","summary":"\u003ch3 id=\"简介\"\u003e简介\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e你好，我是 Woodzow，截止目前（2026年9月）在哈尔滨工业大学（深圳）攻读信息与通信工程方向的硕士学位。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e目前我的主要研究方向是天基算力网的算力路由，我的老师是\u003ca href=\"https://homepage.hit.edu.cn/gushushi\"\u003e顾术实教授\u003c/a\u003e，依托于广东省空天通信与网络技术实验室。\u003c/p\u003e\n\u003cblockquote\u003e\n\u003cp\u003e我的本科毕业设计的主要研究内容为无人机自组网协议的应用层部署与实现（Mininet平台），所以可能略懂一点自组网的应用。希望后面研究生的研究内容我能越来越懂。\u003c/p\u003e\n\u003c/blockquote\u003e\n\u003cblockquote\u003e\n\u003cp\u003e此网站将简单地作为我的学术主页，也会写一些文章。这里将会记录部分学术研究内容、论文阅读笔记、技术实践，以及生活中的一些简单的经历与浅薄的见闻。\u003c/p\u003e\n\u003c/blockquote\u003e\n\u003cblockquote\u003e\n\u003cp\u003e很遗憾我的本科成绩并不算优秀，只能算是中规中矩；但是也很庆幸，我的本科生涯过得挺高兴的。希望我写下的内容能对你有帮助。\u003c/p\u003e\n\u003c/blockquote\u003e\n\u003ch3 id=\"研究兴趣\"\u003e研究兴趣\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e目前关注的方向包括但不限于：\u003c/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e天基算力网络的算力感知路由\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e多智能体强化学习的分布式协同决策\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e卫星网络中的边缘计算与卸载\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e无人机自组网路由协议\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003ch3 id=\"教育经历\"\u003e教育经历\u003c/h3\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e\u003cstrong\u003e硕士｜哈尔滨工业大学（深圳）\u003c/strong\u003e，信息与通信工程，2026 - 至今\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003cstrong\u003e本科｜哈尔滨工业大学（深圳）\u003c/strong\u003e，通信工程，2022 – 2026\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003cstrong\u003e高中｜四川省简阳中学\u003c/strong\u003e，2019 - 2022\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003ch3 id=\"学术之外\"\u003e学术之外\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e科研之外，我很难说我喜欢什么活动，我应该是一个精神世界比较匮乏的人。虽然科研也很难说的上喜欢，但我是不讨厌的，我只是稍微尽力把眼前的事做好吧，毕竟我并没有别的事情。\u003c/p\u003e\n\u003cblockquote\u003e\n\u003cp\u003e所以我的闲暇时光就主要是在刷刷视频，看看比赛，浏览redbook帖子，关注科研相关信息；在学校的话，就是和师兄们多多交流，晃悠着也过去了；以前经常打游戏，不过由于笔记本的显示屏幕坏了，所以游戏也很久没打了；另外的话，其实我也比较喜欢听听音乐；想不到别的了，想到了再写。\u003c/p\u003e\n\u003c/blockquote\u003e\n\u003ch3 id=\"联系方式\"\u003e联系方式\u003c/h3\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eEmail：\u003ca href=\"mailto:wuzhongwz23@gmail.com\"\u003ewuzhongwz23@gmail.com\u003c/a\u003e\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eGitHub：\u003ca 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最后记录可以复用的建模方式、实验设计和表达方法。好的阅读笔记应该能在几个月后帮助自己迅速恢复上下文。\n","permalink":"https://woodzow.top/paper-notes/hello/","summary":"一套适合初读论文时使用的结构化提问框架。","title":"如何用四个问题快速读懂一篇论文"},{"content":"给思考一个出口 很多想法停留在脑海里时显得完整，一旦尝试写下来，就会暴露缺失的前提和跳跃的推理。写作迫使我把模糊感受整理成可以讨论的表达。\n建立自己的索引 社交平台适合即时交流，个人网站更像长期档案。几年后再看一篇旧文章，能够重新找到当时读过的材料、使用的工具和做决定的原因。\n不追求固定更新频率 网站不必成为新的任务清单。比起为了更新而更新，我更希望每篇文章都解决一个真实问题，哪怕只是一次小实验的复盘。\n允许内容逐渐生长 旧文章可以持续修订。一个观点发生变化并不意味着过去完全错误，而是为学习过程留下了可观察的轨迹。\n","permalink":"https://woodzow.top/blog/misc/why-i-write/","summary":"写作的价值不只在传播，也在整理、连接和长期积累。","title":"为什么要维护一个不追求流量的个人网站"},{"content":"从目录开始约束项目 清晰的目录结构能够降低遗忘上下文的成本。一个简单项目可以划分为 data/、src/、configs/、scripts/、results/ 和 docs/。\n配置与代码分离 不要把数据路径、学习率和随机种子散落在脚本中。将它们放进 YAML 配置，并在每次实验时保存配置副本。\nseed: 42 dataset: demo learning_rate: 0.001 epochs: 100 记录运行环境 使用 requirements.txt、uv.lock 或 Conda 环境文件固定依赖。结果目录中同时保存 Git 提交号和运行命令，可以显著减少“当时为什么能跑”的困惑。\n输出应当可追溯 论文中的每张图最好都能由脚本重新生成。原始日志、聚合数据与最终图片分开保存，让修改绘图样式时不必重新训练模型。\n","permalink":"https://woodzow.top/blog/technology/reproducible-python-project/","summary":"从数据、代码、配置和结果四个方面组织科研代码。","title":"一个可复现 Python 科研项目的目录结构"},{"content":"上半年做了什么 上半年主要完成了课程学习、基础实验和研究方向的初步梳理。我逐渐意识到，阅读数量并不能直接转化为问题意识，真正有效的是围绕同一个问题持续比较与验证。\n做得不够好的地方 任务切换过于频繁，记录也不够稳定。有些实验虽然运行过，但缺少清晰结论；有些笔记保存了大量材料，却没有形成自己的判断。\n下半年的重点 减少同时推进的项目，把一个核心问题做深。每周至少完成一次实验复盘，每月整理一篇能够公开的技术或研究笔记。\n希望保留的状态 继续运动、阅读和维护网站。研究很重要，但稳定的生活节奏是长期投入的基础。\n","permalink":"https://woodzow.top/blog/reflections/2026-midyear-review/","summary":"回顾上半年的学习、研究和生活节奏，并为下半年设定更少但更明确的方向。","title":"2026 年中总结：把注意力放回重要问题"},{"content":"小步提交 一次提交只完成一个明确变化，例如“增加数据清洗规则”或“修复评测指标”。这样的历史比“update”更容易检索，也便于定位结果变化的原因。\n分支对应问题 尝试新模型或大幅调整实验流程时，可以创建独立分支。实验失败并不可怕，只要主分支仍保持可运行状态，探索成本就会降低。\n标签对应里程碑 论文投稿、生成最终图表和发布代码时，可以使用 Git 标签标记版本。这样能够回答“这份结果究竟来自哪一版代码”。\n不该提交的内容 大型数据、模型权重、缓存和密钥不适合直接进入仓库。应使用 .gitignore 排除，并在 README 中说明获取方法。\n","permalink":"https://woodzow.top/blog/technology/git-for-research/","summary":"把 Git 用作实验上下文、协作边界和研究日志。","title":"科研项目中的 Git：不只用于备份代码"},{"content":"背景 循环神经网络在序列建模中具有天然的时间依赖，但顺序计算限制了并行效率。Transformer 尝试完全依赖注意力机制建立序列元素之间的关系。\n核心方法 多头注意力让模型能够在不同表示子空间中关注不同关系；位置编码则为不包含递归结构的模型补充顺序信息。编码器和解码器都由重复模块构成，便于扩展。\n值得注意的实验 除了最终指标，更值得关注的是训练成本、并行能力和不同注意力头的行为。阅读时可以进一步比较模型规模、数据量与性能提升之间的关系。\n我的理解 这篇论文的重要性不仅在于提出一个新模块，更在于重新组织了序列建模的计算路径。后续阅读可继续关注长序列效率与注意力可解释性。\n","permalink":"https://woodzow.top/paper-notes/attention-is-all-you-need/","summary":"从问题、结构和实验三个角度重新梳理 Transformer 的核心设计。","title":"Paper Note：Attention Is All You Need"},{"content":"阅读前写下期待 开始一本书或一篇长文前，我会先记录自己为什么读、希望回答什么问题。这能帮助我判断哪些章节值得细读。\n摘录只是原材料 复制漂亮句子很容易，但真正有价值的是用自己的话说明它为什么重要、与哪些知识冲突或关联。\n结束后做一次压缩 读完后尝试用三到五条要点概括内容。如果无法压缩，说明笔记仍停留在信息堆积阶段。\n让笔记进入输出 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长时间盯着代码和论文后，问题会显得越来越狭窄。短暂散步并不会立即给出答案，却能让注意力从局部细节退后一步。\n熟悉路线的变化 同一条路在早晨、傍晚和雨后完全不同。留心这些变化，会提醒我生活并不只由任务节点组成。\n不带耳机的十分钟 偶尔不听播客和音乐，只听环境里的声音。减少输入之后，积压的想法反而会自然浮现。\n回来后只记一句 如果散步时想到值得保留的东西，我只写一句提示，而不是马上展开。真正重要的想法通常经得起稍晚一点再处理。\n","permalink":"https://woodzow.top/blog/misc/campus-walk/","summary":"在日常路线里给注意力留一点空白。","title":"校园散步时想到的几件小事"},{"content":"问题 网络加深后，训练误差不一定继续下降，甚至可能出现退化。这与简单的过拟合不同，更像是优化过程难以找到理想映射。\n残差学习 残差块不直接学习目标映射，而是学习输入与目标之间的差值。恒等捷径为梯度传播提供了更直接的路径，也让堆叠更深网络变得可行。\n实验观察 论文通过不同深度网络的对比说明残差结构能够缓解退化，并在图像分类和检测任务中验证了迁移效果。\n可迁移的思路 当一个复杂目标难以直接优化时，可以思考是否存在合理的基准映射，再让模型只学习修正项。这种思想并不限于视觉网络。\n","permalink":"https://woodzow.top/paper-notes/resnet/","summary":"残差连接如何改善深层网络的优化问题。","title":"Paper Note：Deep Residual Learning"},{"content":"先承认结果与预期不一致 面对失败实验时，最容易做的是继续调参，直到偶然出现一个好数字。更有效的做法是暂停并重新检查假设、数据和评测方式。\n区分实现失败与假设失败 代码错误、数据泄漏和配置问题属于实现层；在实现正确的前提下没有提升，才可能说明原始假设不成立。两者需要不同的排查方式。\n保存负面结果 记录哪些组合已经尝试、为什么认为无效，可以避免重复走同一条路。负面结果也能帮助后续讨论确定边界。\n把下一步缩小 实验失败后不必立刻设计更复杂模型。先构造最小数据、最简单基线和单一变量对照，更容易重新建立可信的判断链条。\n","permalink":"https://woodzow.top/blog/reflections/research-setbacks/","summary":"失败结果也能缩小问题空间，前提是实验过程被清楚记录。","title":"实验连续失败之后，我学到的几件事"},{"content":"容器解决什么问题 Docker 可以把系统依赖、运行时和 Python 包封装在镜像中，减少不同机器之间的环境差异。它尤其适合需要复杂编译工具链的项目。\n镜像应当可重建 不要只保存一个无法解释的镜像标签。Dockerfile、依赖锁文件和构建参数都应进入版本管理，并尽量固定基础镜像版本。\n数据与结果放在容器外 数据集、检查点和实验输出适合通过挂载目录保存。容器可以随时删除，而结果不应随容器生命周期消失。\nGPU 与性能 使用 GPU 时需要记录驱动、CUDA 和框架版本。容器减少了用户空间差异，但不能完全屏蔽宿主机硬件与驱动的影响。\n","permalink":"https://woodzow.top/blog/technology/docker-experiments/","summary":"容器能固定依赖，但仍需要处理数据、缓存、硬件和版本记录。","title":"用 Docker 固定实验环境时要注意什么"},{"content":"编辑器 VS Code 用于代码、Markdown 和网站内容。统一编辑环境的好处是快捷键、搜索方式和版本管理都比较一致。\n文献管理 Zotero 保存文献元数据与 PDF，阅读笔记则放在更方便检索和链接的位置。二者之间只保留必要字段，避免重复维护。\n任务管理 我更倾向于短列表：今天必须完成什么、本周希望推进什么、以后可能做什么。过度细化的系统往往比任务本身更难维护。\n选择工具的标准 优先考虑数据能否导出、是否支持纯文本或开放格式、迁移成本是否可控。工具会变化，但内容应该能够留下来。\n","permalink":"https://woodzow.top/blog/misc/tools-i-use/","summary":"工具不必越多越好，关键是减少信息在系统之间搬运。","title":"我日常使用的几类数字工具"},{"content":"环境 记录操作系统、依赖版本、硬件信息和随机种子。对于复杂环境，优先提供容器或锁定依赖的配置文件。\n数据 说明数据来源、许可协议、预处理过程和划分方式。原始数据不可公开时，也应提供能够验证流程的最小示例。\n实验 把配置与代码分离，为每次运行保存参数、日志、模型和提交版本。关键结论至少进行多次独立实验。\n报告 图表应能追溯到生成脚本，正文结论应对应明确实验。复现不仅是让代码运行，也包括让读者理解结果如何产生。\n","permalink":"https://woodzow.top/paper-notes/reproducible-research/","summary":"从环境、数据、实验和报告四个方面整理复现工作。","title":"Paper Note：可复现研究的实践清单"},{"content":"一张图只回答一个主要问题 绘图前先写下希望读者得到的结论。如果一张图同时承担太多信息，可以拆成子图或把次要结果放入附录。\n选择合适的视觉编码 位置和长度通常比面积、颜色深浅更容易精确比较。类别较多时，不要只依赖颜色，还可以结合线型、标记和直接标注。\n误差不是装饰 误差条、置信区间和多次运行结果应与实验设计一致。只展示单次最佳结果会掩盖模型的不稳定性。\n保存生成脚本 让图片由数据和脚本自动生成，同时输出矢量格式与高分辨率位图。论文修改配色或字号时，就不需要手工重做整张图。\n","permalink":"https://woodzow.top/blog/technology/data-visualization/","summary":"从图表目的、视觉编码和可复现输出三个方面改进科研绘图。","title":"科研绘图：先保证信息清楚，再追求漂亮"},{"content":"本周真正推进了什么 只记录带来状态变化的事情，例如完成一个实验闭环、理解一个核心概念，或做出一个明确决定。\n哪些事情消耗很多但价值有限 识别反复切换、低效会议和没有结论的资料收集。目的不是责备自己，而是调整下周的环境和边界。\n遇到了什么新问题 把尚未解决的问题写成完整句子，并标注下一次可以采取的最小行动。清楚的问题本身就是进展。\n下周只保留哪些重点 通常选择一项研究重点、一项维护性任务和一项个人事项。有限列表能够保护注意力，也更容易在下周复盘时判断变化。\n","permalink":"https://woodzow.top/blog/reflections/weekly-review/","summary":"用四个问题回顾一周，而不是简单统计完成了多少任务。","title":"我的每周复盘模板"},{"content":"咖啡不是开始工作的开关 仪式感可以帮助进入状态，但如果把专注完全绑定到某种饮料或环境，变化发生时反而更容易失去节奏。\n用任务边界保护注意力 开始前明确这一段时间只推进一个问题，并把临时想到的其他事情放进旁边的记录区，而不是立刻切换。\n休息不是奖励 长时间工作后效率下降并不意味着意志薄弱。把短休息安排进流程，通常比耗尽精力后被迫停下更可靠。\n观察自己的周期 有人早晨适合写作，有人晚上更容易专注。比复制他人的作息更重要的是记录自己的状态，并据此安排不同类型任务。\n","permalink":"https://woodzow.top/blog/misc/coffee-and-focus/","summary":"比短期兴奋更重要的是稳定、可恢复的日常节奏。","title":"咖啡、专注和可持续的工作节奏"},{"content":"拆分文件 主文件负责宏包、全局命令和章节顺序，各章节使用独立文件。这样可以减少冲突，也让版本历史更容易阅读。\n统一符号 常用变量和算子定义为命令，避免同一概念在不同章节使用不同字体。修改符号时只需调整一处。\n管理参考文献 从文献管理器导出 BibTeX 后，仍应检查作者、会议名称、页码和大小写。引用键最好稳定且可读。\n自动化检查 可以在提交前检查未引用标签、重复引用键、过长行和遗留的 TODO。写作工程化并不会削弱表达，反而能把精力留给论证本身。\n","permalink":"https://woodzow.top/blog/technology/latex-writing-system/","summary":"通过拆分章节、管理引用和自动检查降低论文修改成本。","title":"把 LaTeX 论文写作变成一个可维护的工程"},{"content":"开头需要更快进入问题 背景铺垫过长会让听众失去方向。更好的开场是先给出现实问题、现有方法的限制，以及这次工作试图改变什么。\n每页只承担一个作用 一页中同时出现多个图表、公式和结论时，听众很难判断重点。标题应直接表达这一页希望传达的判断。\n图表需要口头引导 不要只说“如图所示”。先说明横纵轴和比较对象，再指出最值得观察的变化，最后回到研究问题。\n为提问留出空间 准备汇报时可以列出最可能被质疑的假设、数据和基线。无法立即回答并不可怕，准确复述问题并说明后续验证方式同样重要。\n","permalink":"https://woodzow.top/blog/reflections/presentation-reflection/","summary":"好的汇报不只是压缩论文，而是帮助听众建立问题与证据之间的联系。","title":"一次学术汇报后的复盘"},{"content":"先验证数据 检查样本数量、标签分布、缺失值和归一化过程，并手工查看少量输入输出。很多“模型问题”最终都来自数据管线。\n尝试过拟合极小数据集 如果模型连几十个样本都无法拟合，通常说明实现、损失函数或梯度传播存在问题。这比盲目调整学习率更有诊断价值。\n观察中间量 记录损失的各个组成部分、梯度范数和模型输出分布。只看总损失会隐藏数值溢出、某项权重过大等细节。\n固定变量做对照 每次只改变一个主要因素，并保存完整配置。调试的目标不是偶然得到一次好结果，而是建立可以解释的因果链条。\n","permalink":"https://woodzow.top/blog/technology/experiment-debugging/","summary":"从数据、实现、优化和评测四层逐步缩小问题范围。","title":"模型实验不收敛时，我会按什么顺序排查"},{"content":"阅读时 处理需要精确理解的文字时，我更喜欢没有歌词、动态范围较小的音乐。有时完全安静反而最合适。\n重复性工作时 整理文件、清洗数据或调整格式时，节奏感明显的音乐能够让过程轻松一些，因为任务本身占用的语言注意力较少。\n写作时 写作初期需要生成想法，我会选择熟悉的背景音乐；进入修改阶段后，常常会关掉声音，专心处理句子和结构。\n建立有限的播放列表 选择太多也会消耗注意力。几个固定播放列表足以覆盖大多数场景，音乐在这里是环境的一部分，而不是另一项需要完成的任务。\n","permalink":"https://woodzow.top/blog/misc/music-for-working/","summary":"不同任务需要不同程度的声音存在感。","title":"工作时听什么：关于背景音乐的个人偏好"},{"content":"范围要尽早明确 项目开始时列出必须完成、希望完成和暂不处理的内容。范围不是永久不变，但变化应当被明确记录。\n接口比实现更早讨论 多人协作时，输入输出、数据格式和错误处理方式决定了模块能否组合。先约定接口可以减少后期返工。\n记录关键决定 选择某个方案时，简单说明备选方案和取舍原因。未来重新评估时，不必依赖模糊记忆。\n测试真实边界 正常样例只能说明流程能跑通，空输入、异常值、超大数据和中断恢复往往更接近真实使用场景。\n提前同步风险 发现延期或技术困难时尽早沟通。隐藏问题不会让它消失，只会减少团队可以调整的时间。\n收尾也是交付 整理 README、运行命令、依赖和已知限制。一个可理解、可运行的项目比只留下一组结果更有长期价值。\n","permalink":"https://woodzow.top/blog/reflections/project-lessons/","summary":"关于范围、接口、记录、测试、沟通和收尾的项目经验。","title":"一个小项目结束后留下的六条经验"}]