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<title>Do1e</title>
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<description>欢迎访问 刁培杰 (Peijie Diao) @Do1e 的主页</description>
<language>zh-CN</language>
<copyright>© Do1e </copyright>
<pubDate>Mon, 06 Apr 2026 03:57:03 GMT</pubDate>
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    <title>Do1e</title>
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    <title>2025年终总结</title>
    <link>https://do1e.cn/notes/10</link>
    <pubDate>Wed, 31 Dec 2025 08:04:45 GMT</pubDate>
    <description>AI生成的摘要：2025年转瞬即逝，生活平淡无奇，科研上虽发表首篇会议论文，但面临无法参会可能被撤稿的风险，同时AI Codec研究进展缓慢，新方向探索未果，毕业与联培压力巨大。旅行方面，除出差外，赴哈尔滨体验冰雪世界，暑假则趁低价前往日本京都和丰桥进行动漫圣地巡礼，虚拟与现实交融带来独特感受。技术上，基于Next.js经验参与创业公司开发，并自建[RD Curve AI]网站辅助科研数据可视化，尽管AI发展迅猛，却因精力有限对新技术逐渐麻木。面对时间飞逝的焦虑，期待2026年能有突破性进展。</description>
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    <title>再次使用AI完成前后端应用——RD Curve AI</title>
    <link>https://do1e.cn/notes/9</link>
    <pubDate>Sat, 27 Dec 2025 07:55:06 GMT</pubDate>
    <description>AI生成的摘要：作者年初尝试用大语言模型完成前后端项目，发现仍需大量人工干预。随着Agent技术进步和对Next.js的熟悉，近期仅用一天便成功实现Vibe Coding，开发了实验数据可视化应用RD Curve AI。通过精心设计提示词、引入已有代码片段，并结合AI迭代与手动调试，快速搭建项目框架并逐步优化功能。尽管AI能显著提升效率，但开发者仍需具备系统架构认知，才能有效利用AI完成复杂任务。核心观点：AI无法替代不会的任务，经验积累是高效使用AI的前提。</description>
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    <title>使用 uv 管理 Python 环境</title>
    <link>https://do1e.cn/posts/citelab/how-to-use-uv</link>
    <pubDate>Wed, 10 Dec 2025 08:21:34 GMT</pubDate>
    <description>AI生成的摘要：本文介绍使用 uv 管理 Python 环境的方法，强调其在多机环境复现中的优势。通过初始化项目、指定 Python 版本、创建虚拟环境及使用 `uv add` 管理依赖（自动更新 `pyproject.toml` 和 `uv.lock`），实现环境可复现。支持自定义镜像源，如南大镜像，特别配置 PyTorch CUDA 版本安装。复现环境只需克隆代码并运行 `uv sync`。还涵盖构建发布包、缓存清理、依赖树查看等实用命令。建议避免使用 `uv pip`，以确保环境一致性。</description>
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  <category>posts</category>
<category>实验室服务</category>
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    <title>VS Code 远程连接无法使用 Claude 模型的解决方案</title>
    <link>https://do1e.cn/posts/code/vscode-remote-claude-model-solution</link>
    <pubDate>Wed, 12 Nov 2025 15:08:19 GMT</pubDate>
    <description>AI生成的摘要：由于 Anthropic 的封锁政策，远程连接 Linux 服务器使用 VS Code 的 GitHub Copilot 调用 Claude 模型时需特殊配置。本地因已挂代理无问题，但远程环境缺少模型。解决方案：在远程服务器配置代理，并修改 `~/.vscode-server/data/Machine/settings.json` 文件，以 override 模式强制代理生效，确保 GitHub Copilot 正确调用 Claude 模型。使用 on 模式无效，因仅推荐插件走代理，不保证实际生效。</description>
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  <category>posts</category>
<category>一些代码</category>
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    <title>2025原神生日会《戏如人生》解析</title>
    <link>https://do1e.cn/posts/others/2025-genshin-birthday-event-life-as-a-play-analysis</link>
    <pubDate>Fri, 03 Oct 2025 07:34:35 GMT</pubDate>
    <description>AI生成的摘要：《戏如人生》是一部融合原神角色与经典电影元素的高质量二创视频，通过八苦主题串联七国剧情，以电影画面精准映射角色命运。从蒙德到至冬，各角色服设与电影场景巧妙结合，如温迪对应《小飞侠》，钟离呼应《王的盛宴》，雷电影致敬《影》，芙宁娜契合《黑天鹅》等。解析深入考据，涵盖任务、台词、视觉隐喻及文化背景，展现制作组对游戏世界观与电影美学的深刻理解。结尾双子重逢片段情感浓烈，配以多部衍生手书服设，升华主题。全文为万字深度解析，致敬创作者，呼吁尊重版权并欢迎补充指正。</description>
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  <category>posts</category>
<category>其他</category>
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    <title>关于反战的一点思考</title>
    <link>https://do1e.cn/notes/8</link>
    <pubDate>Sun, 21 Sep 2025 09:16:46 GMT</pubDate>
    <description>AI生成的摘要：《南京照相馆》以南京多地名唤起观众情感共鸣，通过多个压抑场景展现战争中个体的无奈与异化。影片深刻揭示侵略者与被侵略者皆成权力工具，凸显军国主义对人性的扭曲。伊藤角色从看似良知未泯到最终暴行，反映制度如何将普通人推向兽性。作者借此呼吁反思战争根源，认为唯有超越阶级权力结构的社会形态才能终结战争。虽认同现有国家机器必要性，但仍强调长远目标是实现更先进社会制度。同时批评部分历史题材作品借爱国情绪牟利，警示廉价民族主义可能导向极右思潮，呼吁理性对待历史与情感。</description>
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  <category>notes</category>
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    <title>霓虹 旅游/巡礼 指南</title>
    <link>https://do1e.cn/posts/others/vjp</link>
    <pubDate>Fri, 12 Sep 2025 16:15:22 GMT</pubDate>
    <description>AI生成的摘要：本文分享作者在大阪、京都、丰桥巡礼的旅行经验，涵盖签证办理、机酒预订、行李准备、现金使用建议及交通出行。强调提前办理日本旅游签证（通过旅行社）、携带适量日元现金（避免机场换汇）、使用银联卡取现更划算。推荐使用Suica或ICOC卡，新干线需单独购票，电车和公交可刷交通卡。建议提前规划每日行程，利用谷歌地图和Visit Japan Web简化入境流程。注意酒店入住时间、垃圾处理方式及部分景点可能关闭或修缮。饮食方面可依赖便利店与谷歌地图搜索餐厅。附有详细巡礼路线表及照片，供参考。</description>
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  <category>posts</category>
<category>其他</category>
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    <title>NJU CITE Lab 提供的校内镜像</title>
    <link>https://do1e.cn/posts/citelab/njucite-mirrors</link>
    <pubDate>Mon, 28 Jul 2025 16:17:27 GMT</pubDate>
    <description>AI生成的摘要：该文本主要介绍了如何在校内访问特定的镜像站点。首先，警告该镜像只能在校内访问，并暗示可能持续更新。接着，提供了替换Github Release链接的方法，即将链接中的 `github.com` 替换为 `mirror.njucite.cn/gh`，并给出了具体的例子。最后，提到了huggingface的镜像站点为https://hf-mirror.njucite.cn。整体上，这段文本是关于如何使用校内网络访问外部资源镜像的简易指南。</description>
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  <category>posts</category>
<category>实验室服务</category>
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    <title>南大统一身份认证验证码识别：从数据集构建到模型部署的全流程开源实践</title>
    <link>https://do1e.cn/posts/deepl/nju-captcha</link>
    <pubDate>Fri, 25 Jul 2025 17:12:09 GMT</pubDate>
    <description>AI生成的摘要：该项目旨在实现南京大学验证码的轻量级自动识别，通过自动化采集10万张验证码图片并训练出精度达99.83%、仅2.25MiB的ONNX模型。提供了三种使用方式：基于Vercel服务端API（慢且受限）、自建NJU服务器（推荐但需部署）、以及本地ONNX推理（速度快但首次需科学上网缓存）。配套油猴脚本支持自动填充，其中本地ONNX版本可在登录p.nju时使用，但缓存有效期仅7天。项目开源于GPL-3.0协议，强调易部署与高效性，适合边缘设备使用。</description>
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  <category>posts</category>
<category>深度学习</category>
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    <title>关于CSDN的一点吐槽</title>
    <link>https://do1e.cn/notes/7</link>
    <pubDate>Thu, 10 Jul 2025 10:30:31 GMT</pubDate>
    <description>AI生成的摘要：文章作者对CSDN上出现的大量无意义内容和搬运行为表示不满，特别是发现有关自己开源项目的误导性文章后。这些文章包含错误信息，甚至是由AI生成的，严重影响了搜索结果的质量。作者决定从自己的搜索结果中剔除CSDN。</description>
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