SP 提過的或我覺得不重要的會跳過。 下半部分主要參考林忠緯的課程，NTU COOL 連結(雙班是林忠緯)。Youtube 播放清單 Ch1 Overview Turing Machine Computation modes Mode Description Metrics

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Mark Chen 演講 teaching GPTs to reason Nov 25, 2024 MIT 畢業，去作 quant，然後加入 openai history of scaling gpt GPT-2, build model to solve one thing GPT-3, inner and outer loop. Can generate news that fools human GPT-4, perform well on exams(高中生). Scales predictably important for safety

基本上會包含所有我聽過或要聽的音樂會，但有些不知道具體曲目可能會跳過，如果有安可曲我會盡量放進去。聽完會把封面換成我拍的照片。 如果有疏漏什麼曲子或哪首曲子有推薦替換的版本，都歡迎留言。 2023 2024 2025

Pinhole Camera 把 3D 空間中的點，投影到某個點後面距離 $f$ 的 2D 平面上。 Homogeneous Coordinates 用 $n+1$ 維來表示 $n$ 維座標，在最後加一個維度，成倍數的點對應到同一個 $n$ 維座標，相當於一條過原點的直線。用來表示針孔相機：$$ x=f\frac{X}{Z},\quad y=f\frac{Y}{Z}\ \begin{bmatrix}1&0&0&0\0&1&0&0\0&0&1&0\end{bmatrix}\begin{bmatrix}X\Y\Z\1\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}X\Y\Z\end{bmatrix}\Rightarrow \begin{bmatrix}X/Z\Y/Z\1\end{bmatrix} $$ 也可能需要縮放和平移： $$

Systems Programming 筆記 part 1 2024 Fall 台大資工系必修 老師：鄭卜壬 OS Concept & Intro. to UNIX UNIX History, Standardization & Implementation File I/O Standard I/O Library Files and Directories System Data Files and Information Environment of a Unix Process

2025-04-15 by Lisa Su Video 之前就邀請過幾次，但 Computex 時都太忙。 座談 AMD 的從純 CPU 轉變成 CPU+GPU 等的 Powerhouse ：大多數觀眾都是CSEE。公司最重要的是決定要成長成怎樣，AMD 的特別之處就是高效能運算、夥伴關係(TSMC)、半導體產業一直在變化(摩爾定律被打破)。 令人興奮的半導體的最新發展：需要一起設計硬體、軟體、系統。

MonST3R Arxiv DUSt3R 只適合靜態場景。但實際上在物品有在動的情況也還算能用 需要分辨背景與物品 使用一些合成的資料 拍遠景時有人從前面經過，不同焦距、運動ㄊ造成的模糊也是 MonST3R 比較會處理

簡報連結、共筆連結，因為都是我寫的所以就複製一份。 單體後端的擴縮問題 一個功能壞掉，其他功能也無法使用。 可以多開幾個服務解決，但狀態要共享的話不容易，讓後端變得無狀態就行了。 MySQL 可以讓一個主資料庫僅寫入，多個從資料庫僅讀取。但寫入還是可能成為瓶頸。 以功能、領域切割資料庫，就不會互相影響

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TAMC 筆記 week 3 Hardness Amplification(Concrete ver.) By reduction, suppose $f_k$ is not $(t',\epsilon')-OW$. That is $\exists Adv^{f_k}$ break $(t',\epsilon')-OW$ for $f_k$. Construct R to break $(t,\epsilon)-OW$ for $f$. Reduction $\forall i\in[k]$, let $y_i=y, \vec{x_{-i}}\leftarrow {0,1}^{n(k-1)}$, let $\vec{y_{-i}}=f(\vec{x_{-i}})$. Compute $\vec{x'}=Adv^{f_k}(\vec{y})$ for $\frac{2kn}{\gamma}$ times for each $i$. If $Adv^{f_k}$ wins, or $f_k(\vec{x'})=\vec{y}$, then $R(y)=x$ and $R$ wins. Obs for $i\in[k]$, $x\leftarrow {0,1}^n, y_{i}=f(x)$.If$$\text{For }x,\Pr[Adv^{f_k}(y_i,y_{-i})\text{ wins}] \ge \frac{\gamma}{2k}$$$$\Rightarrow \Pr[Adv^{f_k}\text{ fails in all }\frac{2kn}{\gamma}\text{ tries}] \le e^{-n}$$