今天我觉得，一个人如果想要过的不错，他必须要有框架性的思维。比如之前karparty他写了一篇博客来介绍同时如何利用ai管理自己的知识的。但是ai可不会给你建立这样的框架，而是你本身就具有这样的框架，之后ai帮你赋能了，把这件事情更清楚，但是如何建立一个这样的框架我觉得不容易，今天让我们从待办事项开始。写文字，其实也在写自己的人生，文字表述清楚了，那么整个人的人生也必定不会过的很迷糊。

经常的，我是用markdown记录笔记的时候，有时候需要有给调整字体颜色什么的，markdown没有这样的语法。

Markdown 文档基础语法。

有的时候我们有写文档的需求，但是这时候使用word或者其他不是更好吗？但是markdown其实更加方便的，因为可以让ai生成代码，格式什么的不太用管。但是下在markdown编译器又很讨厌，所以我们选择在vscode下相关插件，让事情变的更简单。

本文提供了在windows系统下千问大模型的微调方法，并提供了数据集的来源。

（1）定义SFT = 监督微调本质是：用「输入 → 标准输出」对模型做有监督学习用户：问题 AI：标准答案训练目标：特点：数据：成对的（prompt, answer）loss：交叉熵和分类任务本质一样，只是输出是文本👉 SFT 解决的是：“模型该学什么行为？

其实最近我使用两个agent，一个agent是codex，这个我需要冲钱，所以我就只有在写代码的时候用他，确实牛，基本三次交流能把握的意图搞清楚，之后把代码给我搞明白。第二个是iflow，我在公司用这个，比较方便，不需要科学上网，免费的，可以帮忙我解决一些简单的功能，比如分析一个日志啥的。但是最近类，这个要倒闭了，所以我需要找一个免费的代替。我本来只是想体验一下claude，但是类，他的API搞的

基本架构就是订阅目标话题，输出速度控制话题代价地图有两张:global_costmap(全局代价地图) 和 local_costmap(本地代价地图)，前者用于全局路径规划，后者用于本地路径规划。两张代价地图都可以多层叠加,一般有以下层级:Static Map Layer：静态地图层，SLAM构建的静态地图。Obstacle Map Layer：障碍地图层，传感器感知的障碍物信息。Inflatio

之后一路回车就可以了。

这两天我突然觉得，一个牛鼻的工程师需要摆脱鼠标的控制，全部用键盘完成自己想做的事情。但是我发现在终端里面使用键盘选中一些东西比较困难，所以问chagpt，他给我的解决办法是使用tmux。下面介绍一下tmux的基本使用。