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提前解锁 Windows 11 25H2 （Build 26220.7271）新特性：新右键菜单、预加载资源管理器与 Point‑in‑time Restore 教程
Windows 11 25H2 的 26220.7271（KB5070307）在 Dev / Beta 通道中加入了全新的文件资源管理器右键菜单、文件资源管理器预加载以及面向系统恢复的 Point‑in‑time Restore 功能，这些特性目前仍处在灰度测试阶段，可以通过 ViVeTool 手动
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《有关臻品母带、音频采样率和位深度的一切》
Hi-Res Audio定义为无损且超越CD品质的音频格式，具有更高的采样率和位深度。从上世纪80年代末起，音频工程师开始探索更高解析度的数字音频，2014年JEITA正式提出Hi-Res Audio标准。文章探讨了无损音频特性、采样率与音质的关系及国际推荐标准，指出44.1kHz和48kHz已能满足大多数听歌需求，而对于高音质项目，96kHz更为推荐。
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DeepSeek_Math论文阅读笔记
DeepSeekMath 7B通过使用OpenWebMath的高质量数学文本作为种子数据训练fastText模型，并从Common Crawl中筛选相关数学网页，采用多轮迭代优化与去污染处理提升数据质量。此外，引入GRPO算法优化计算过程和降低内存消耗，通过相对奖励计算优势及迭代训练方法，最终提高了模型的数学推理能力。
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DeepSeek_R1论文阅读笔记
DeepSeek-R1-Zero通过强化学习探索推理路径，依靠准确性奖励和格式奖励机制提升推理的正确性和表述的清晰度。然而，该模型存在可读性差和语言混合的问题，这可能源于强化学习算法聚焦于推理能力而忽视表达质量，以及训练数据缺乏统一规范。其多阶段训练流程包括冷启动、推理导向强化学习、拒绝采样和监督微调，以全面提升模型性能。在实际应用中，这些问题会严重影响模型的实用性，尤其是在教育辅导、信息获取和跨国商务交流等场景。
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Deepseek_V3技术报告阅读笔记
MoE语言模型通过混合注意力机制，根据任务特点分配给不同专家模块处理，实现高效、灵活的自然语言处理。相比Transformer，MoE在计算效率、任务适应性和特定领域性能上有优势，但也面临路由机制不稳定性、训练难度大和模型解释性差的问题。DeepSeek-V3采用MoE架构结合MLA和多令牌预测训练目标，以增强性能和训练稳定性。
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Windows电源和性能优化笔记(附高性能，高续航两种配置建议)
Windows系统提供丰富的电源和性能调节选项，优化能效表现。大多数笔记本默认设置不合理，需创建多个自定义电源计划以适应不同使用场景。推荐使用“PowerSettingsExplorer”和“PowerPlanSwitcher”进行设置和切换，不要修改默认的“均衡”计划。重点调整CPU的性能调控策略、核心休眠设置，以实现较高的处理器能效。建议启用循环配置，以均衡负载或关闭超线程。
