博客图床自动化
写博客的同学都知道，图床的稳定性是命根子，本文介绍面对图床时，我所踩的坑以及自动化处理方案。
Read more用深度学习解决实际问题（八）
本篇记录通过寻找特征提升精确度的过程，以及讨论了当前87%精确度模型下和hard规则的关系。
Read more用深度学习解决实际问题（七）
本节主要记录实操过程中python进行模型训练（主要是支撑向量机），最终取得了87%的evaluate。
Read more用深度学习解决实际问题（六）
本节主要介绍 支撑向量机SVM， 以及使用 scikit-learn 对一个 线性问题 进行分类。
Read more用深度学习解决实际问题（五）
本节主要记录 在选择模型上的思考和参考答案，以及对应的实战操作。
Read more用深度学习解决实际问题（四）
本节对话 chatGPT ，记录我在摸索模型过程产生的问题。
Read more用机器学习解决实际问题（三）
本节重点开始介绍深度学习，开始记录实战的想法和方案。
Read more用机器学习解决实际问题（二）
本文介绍SVM支持向量机，在深度学习流行之前效果最好的模型。
Read more用机器学习解决实际问题（一）
本系列注重用最快的效率解决一个现实问题，所以本篇介绍了如何选择合适的模型，以及一些机器学习基础术语。
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看不见的Unicode
本文通过定位一例线上文案篡位的问题，回顾Unicode中那些看不见的字符。
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