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我是一名商业船舶的导航官，海上工作了七年。这里有两件可能会引起你兴趣的事情。 首先，商船服务中的晋升几乎完全依赖于能力。自我推销，比如一份完美的简历，几乎没有帮助。能力，比如在遇到落水者时采取行动，才更为重要。 第二：在圣诞夜，一艘船发射了火箭降落伞信号弹。数百艘船都看到了这个信号。这是一个求救信号。每一艘看到信号的船都有义务报告。然而，无线电里却播放着圣诞颂歌。 —— 晚上11点。我在值班时听到窗帘后面有脚步声。一个高大、肩宽的身影走了出来。是T船长。海面空无一人，他上来只是想看看海。 他告诉我，他和他的好朋友之间有个竞争，他们一起出海。两人同龄，但他的朋友是学院的优秀学生，而T船长的CGPA比他低了0.02。毕业时，他们各自打赌1万美元，看看谁能首先晋升为船长。 他的朋友在29岁时成为了一名油轮船长，指挥着约10万总吨的油轮。T船长在30岁时也达到了这个职位，指挥着同样容量的气体油轮。大型船舶的晋升速度较慢，而气体油轮则遵循行业中最严格的安全法规。 尽管如此，他承认自己输了。他的对手从所有与他共事的船长那里获得了推荐信。T船长评论道，这值得称赞。 29岁和30岁。我曾与年长十年的首席官一起航行，他们仍在为晋升而挣扎。 “海上工作很简单。真正影响晋升的只有一件事：尽可能提高自己的能力。” 我曾申请过其他航运公司。我花了几周的时间修改我的简历，优化到两页，结构清晰，可信度高。结果没有回复。 一位同事进入了全球薪资最高的公司之一。我向他索要了他的简历。肯定比我的好。五页，模糊的头像照片，句子杂乱无章，读起来像是直接的谷歌翻译。写得很糟糕，但他的入职却花了一个月。 一个区别是：他在公司大力招聘时申请的。他们急需人手来操作新建的船只。招聘人员只筛选简历以进行初步筛选。真正的评判发生在面试中。 重要的是一件事：你能多好地完成你的工作。遇到落水者时你会怎么做？当船员出现致命情况时你会如何应对？上船的最安全方式是什么？海上工作是一个自我推销几乎没有用处的职业。 签约日期并不是可以计划的。人们会根据替班人员的可用性进行尝试，但往往事情并不会如愿。圣诞节是你失去最多的时刻。 水手们找到了庆祝错过时刻的方式。这个事件，我将其发生的地点和年份保密。发生的事情是真实的。 12月25日午夜。我正准备从桥上下来时，看到沿海岸绽放的烟花。调到16频道的VHF，无线电通常忙于船只报告位置，现在却播放着圣诞颂歌。使用16频道进行除紧急通信以外的任何活动都是违规的，但当数百艘船同时欢呼时，这种违规行为是无法追踪的。 更为非法的是几分钟后发生的事情。一道明亮的红色烟雾冲向天空。是从一艘停泊的船上发射的火箭降落伞信号弹。烟火信号用于向遇险船只发出警告，看到信号的每艘船都必须将信息转发给海岸站，并可能改变航向去救援。更重要的是，这违反了国际海事法。 信号弹之后，数十艘船在无线电上欢呼。一个声音至今让我难以忘怀： “这是我们的圣诞节！” VHF的声音比以往任何时候都更加喧闹，信号弹像普通的鞭炮一样发射。 更多文章请访问：thenautology.substack.com

我18岁，在LeetCode上解决了823个问题，保持了430多天的连续记录。我可以告诉你，这个平台在解决算法小任务方面确实有些枯燥，而且与教育无关。我并不是说它不好，LeetCode实际上很棒，但它并没有教会你任何东西。我来这里就是为了修复这个问题。 当你想解决一个新问题时，常常会发现自己是第一次接触，尤其是那些相关的主题。此时去阅读讲座或文章并不是理想的选择，因为你需要在此时此刻解决问题（否则就会不断切换上下文），而不是浪费大量时间在这些复杂的问题描述上。 以上所有内容在很多方面都是适用的，比如阅读文档、文章、AI材料和其他资料。事情很简单：你找到一些信息，阅读它，做笔记，然后你从来不会再回去看它们（因为重新阅读很长且无聊），结果你就忘记了所有内容。 所以我开始解决这些问题——方便、快速、随时可用，这就是自学大学。 <a href="https://selfuniversity.site" rel="nofollow">https://selfuniversity.site</a>

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我花了五年时间在一个该死的待办事项应用上，结果却一无所成。以下是我学到的东西。 生活规划工具如果太简单（例如，什么都用苹果备忘录）是没用的；如果太复杂（例如，Notion 模板）也同样无效。 它们必须足够合理，比如要有基本的层级结构，能够设置任务和子任务。同时，它们必须集中管理，因为如果我的提醒分散在五个不同的地方，我根本看不到，那就没什么用。 最终版本是 [https://beta.actions.life](https://beta.actions.life)。对于早期的测试用户，它将永久免费，你可以直接试用，无需经历繁琐的注册流程。 我希望你能告诉我这个应用的优点和缺点，这样我才能为你改进。谢谢！

我实现了由Fifty等人提出的《带旋转技巧的重构向量量化》，并为ICLR 2025的旋转技巧构建了一个PyPI库。<p>旋转技巧用几何旋转替代了直通估计器（STE），它保留了编码器输出与代码本向量之间的角度信息，从而提高了代码本的利用率。<p>我还在音频上进行了基准测试。所有从论文到数学原理的内容都已记录在GitHub仓库的\docs中。<p>该实现使用无矩阵的霍斯特德反射（O(d)内存）。<br>PyPI: pip install vqrotate<br>基准测试: <a href="https://github.com/develepo/vqrotate-benchmark" rel="nofollow">https://github.com/develepo/vqrotate-benchmark</a><p>我还探索了一个自适应缩放扩展。它实现了更低的均方误差（MSE），但引入了分配不稳定性，这是一个有趣的权衡，我很想听听大家的看法。<p>欢迎任何反馈，特别是关于残差向量量化扩展的意见。