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发布日期: 2022-03-06

文章字数: 8.8k

阅读时长: 33 分

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大模型和Agent

大模型和Agent区别

常规 LLM（如网页版 ChatGPT）：是一问一答的无状态（Stateless）函数。它是被动的，你输入一段 Prompt，它输出一段文本，交互到此结束。
Agent：是一个有状态（Stateful）的闭环系统。它具备三个核心组件：记忆（Memory）、工具（Tools/APIs）和规划能力（Planning）。你只需给 Agent 设定一个“宏大目标”，它会自动将任务拆解，自主调用工具执行，观察结果。如果出错，它会利用大模型的能力分析报错并自我纠错，直到完成目标。

为什么常规 LLM 搞不定多文件重构？Code Agent 怎么解决？

原因在于上下文物理限制和文件拓扑结构的缺失。让大模型一次性吞下多个文件，不仅容易超出 Token 限制，还会导致模型产生“注意力遗忘”（Lost in the Middle）。

最近很火的 Code Agent（例如 Claude Code、Cursor、Cline、Aider 等）正是为了解决这个痛点而生，它们的使用方式与常规 LLM 有天壤之别：

主动的环境感知 (Workspace Awareness)：
你不再需要手动复制粘贴代码。Code Agent 直接集成在终端（CLI）或 IDE（如 VS Code）中。当你让它“重构数据加载模块”时，Agent 会自己执行 grep 搜索、读取目录树、寻找依赖项，主动把需要的文件拉入上下文。
读写执行一体化 (Action Execution)：
常规 LLM 只能生成代码文本让你去复制；Code Agent 可以直接通过文件系统 API 修改、保存文件。
自主纠错循环 (Self-Correction Loop)：
这是 Agent 最核心的优势。如果你让 Agent 重构一个类，重构后运行报错了，Agent 会自动捕获 Terminal 里的 Traceback，把错误信息发回给大模型分析，重新生成补丁，再次运行，循环往复，直到代码能成功跑通。你在这个过程中不需要说话，只需看着它干活。

常规大模型做不好、必须要 Agent 上的 3 个科研场景

常规大模型最怕“长程链路”和“需要实时验证”的任务。以下三个场景是 Agent 的绝对主场：

深度追踪与复现最新的 Baseline (Paper & Code Exploration)

大模型的劣势：你把 2026 年最新时序顶会论文的 PDF 或 GitHub 链接丢给大模型，让它解释某个核心公式的工程实现。它只能“盲猜”，因为看不到代码全貌，更无法运行。
Agent 的优势：像 Claude Code 或 Cline 这样的开发 Agent，你可以直接给它一个 GitHub 存储库的 URL。它会自主下载代码、阅读目录树、使用 grep 查找关键的模块（比如查找哪些文件实现了频率域的 Mask 操作），甚至可以尝试在你的服务器环境中运行 pip install 搭建环境，编译报错了它自己去改 setup.py。
价值：帮你用最短的时间把别人的 Baseline 在你的服务器上跑通。

多文件联动下的复杂模型架构调整 (Cross-File Code Refactoring)

大模型的劣势：正如你之前所说，你只敢传单个 model.py。如果你想把 RouteTS 的核心机制从“通道独立（Channel-Independent）”改成“通道混叠（Channel-Mixing）”，这不仅要改模型层，还要改 data_provider.py 的数据对齐、exp_basic.py 的训练流程。单文件传给大模型，它改完必报维度错误（Shape Mismatch）。
Agent 的优势：给 Workspace Agent 权限，它会通盘阅读这 3 个相关文件。它在修改 model.py 时，会同步自动修改 data_provider.py 的维度，甚至在终端自动运行一下 python main.py —dry_run=True 来验证张量在 Forward 过程中会不会挂掉。
价值：它拥有“全局观”和“动态调试能力”，这是单文件复制粘贴绝对做不到的。

文献网络深度调研 (Autonomous Literature Review)

大模型的劣势：只能基于它已有的知识，或者你喂给它的单篇 PDF 进行解答，无法顺藤摸瓜。
Agent 的优势：比如科研专用 Agent（如 Perplexity Pro 的深度搜索模式，或开源的 Auto-Research Agent）。你输入：“追踪 2025-2026 年间，所有将 Transformer 的 Attention 机制应用在三维时序预测上的 CCF-A 级论文”。Agent 会在后台自动去 arXiv、Semantic Scholar 上检索，下载前 5 篇，阅读其 Related Work，顺着引用文献（Citation Tree）再下载 10 篇，最后给你整理出一份包含方法对比、Baseline 使用情况的深度报告。
价值：代替你做连续几小时的“找文献-下文献-看摘要”的机械劳动。

正则化技巧

有时候在markdown里面，会把一级标题被我设置为了##, 二级标题被我设置为了###，最高到####。

现在希望让所有的标题都缩减一级，也就是##变为#。可以直接用正则表达式一步到位。

打开替换面板：按 Ctrl+H（Windows/Linux）或 Cmd+Option+F（Mac）
开启正则模式：点击替换面板右上角的 .* 按钮（或按快捷键 Alt+R）
查找框输入：
```
^(#+)# (.*)
```
替换框输入：
```
$1 $2
```
原理说明：

^：匹配每一行的开头，确保只处理行首的标题，不会误改正文里的#号
(#+)#：先捕获连续的 N 个#到分组$1，再匹配第 N+1 个#；整体只匹配「至少 2 个 #」的标题，替换后自然减少一个#
(.*)：匹配标题后的空格和全部标题内容，$2 对应原标题文字
最终替换为 $1 $2，就是「N 个# + 空格 + 原标题内容」，正好降级一级

科研工具使用

latex

latex安装

原文链接

latex、mathtype公式结合

有的期刊的公式无法用word自带的编辑，只能用mathtype。
安装好mathtype后，就可以在word里面使用公式，一般来说有两种方式

一种是mathtype里面的显示，直接写就好
第二种是在页面中，用latex形式。$a_i$，然后点击mathtype切换到latex就可转换为公式。

数学公式图片转latex

网站：http://img2latex.com/ocr

png、tiff格式转eps格式

png转eps
bmeps是下载latex后就可以在cmd里直接使用的

bmeps -c figure.png figure.eps

tiff转pes
需要下载ImageMagick

# 单一图像转换
magick mogrify -format eps conv_t60_cropped_cropped.tiff

# 目录下批量转换
magick mogrify -format eps *.tiff

matplotlib绘图以适应latex排版

学术投稿一般都是latex，但是有些图是需要用matplotlib绘图，但是过往绘制出来的图，放到latex里面，会出现图片过大或过小的问题，之前我都是使用width=0.85\textwidth进行缩放，但是这就其实不好，会导致图片中的所有元素（线条、颜色、文字）都被一起缩放，在生成的pdf里面看起来就很奇怪。所以解决办法是：永远在绘图时就确定最终物理尺寸。

一旦确定了画布宽度，就永远不要在 LaTeX 中对图片进行任何缩放。

为了解决这个问题，可以依靠tueplots来帮助我们解决这个问题，针对ICLR排版（其他顶会也有），自动调整图片的宽度/字体大小等。

所以后续的做图方法，可以先把图的大致布局、配色等弄好。然后使用下面这个py文件，可以发给大模型处理。只需要思考 “我要展示什么数据” 和 “怎么展示最清楚”，而所有技术细节都由大模型来处理。。如果还是有些不符合要求，手动调整下即可

提示词：

你是一个精通学术论文数据可视化的 Python 代码整合助手。

我已经提供了一个自定义的样式模块 iclr_style.py，其中包含：

apply_iclr_global_style(nrows, ncols, rel_width)
format_academic_axes(axes)
hide_empty_subplots(axes, n_active)
setup_academic_legend(ax, **kwargs)
setup_global_academic_legend(fig, axes, **kwargs)

请根据我提供的【基础绘图代码】，为我生成最终的 .py 绘图脚本。生成代码时，必须严格遵守以下红线规则：

第一原则：绝对尊重我的基础代码（极其重要）

禁止修改颜色与样式： 必须 100% 使用我草稿代码中定义的线条颜色（color）、透明度（alpha）、线型（linestyle）和线宽（linewidth）。绝不允许擅自调整或增加对比度。
精准提取布局参数： 直接阅读我的草稿代码（例如 fig, axes = plt.subplots(...)），从中精确提取行数（nrows）和列数（ncols）。
精准提取子图数量： 统计我实际绘制了几个子图（N）。

第二原则：正确应用 tueplots 样式工具

必须在代码最开头调用 apply_iclr_global_style(nrows=nrows, ncols=ncols, rel_width=1.0)，参数使用上一原则中提取的数值。
绝对禁止在 plt.subplots() 中传入 figsize 参数。
如果 nrows * ncols > N，必须调用 hide_empty_subplots(axes, N) 隐藏多余边框。
绝对禁止在 plt.savefig() 中使用 bbox_inches='tight'。

第三原则：学术细节美化

数据绘制完成后，必须调用 format_academic_axes(axes) 统一美化所有子图。
坐标轴标签（xlabel, ylabel）必须使用 fontweight='bold'。
图例规范配置：
若为单个子图图例，请使用 setup_academic_legend(ax, **kwargs) 进行配置。
若为多子图合并的全局图例，请直接调用封装好的 setup_global_academic_legend(fig, axes) 自动提取标签并渲染，确保其不遮挡数据走势。

我的基础代码如下：

# 填入你的基础代码

iclr_style.py 参考实现：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from tueplots import bundles

def apply_iclr_global_style(nrows, ncols, rel_width=1.0):
    plt.rcParams.update(bundles.iclr2024(rel_width=rel_width, nrows=nrows, ncols=ncols))
    plt.rcParams['pdf.fonttype'] = 42
    plt.rcParams['ps.fonttype'] = 42

def format_academic_axes(axes):
    if not isinstance(axes, (list, np.ndarray)):
        axes_list = [axes]
    else:
        axes_list = np.array(axes).flatten()

    for ax in axes_list:
        if not ax.get_visible():
            continue
            
        ax.spines['top'].set_visible(True)
        ax.spines['right'].set_visible(True)
        ax.spines['left'].set_linewidth(1.2)
        ax.spines['right'].set_linewidth(1.2)
        ax.spines['top'].set_linewidth(1.2)
        ax.spines['bottom'].set_linewidth(1.2)

        ax.tick_params(axis='both', which='major', direction='out')
        ax.grid(True, linestyle=':', alpha=0.5)

        for label in ax.get_xticklabels() + ax.get_yticklabels():
            label.set_fontweight('bold')

def hide_empty_subplots(axes, n_active):
    if isinstance(axes, (list, np.ndarray)):
        axes_flat = np.array(axes).flatten()
        for i in range(n_active, len(axes_flat)):
            axes_flat[i].set_visible(False)

def setup_academic_legend(ax, **kwargs):
    default_kwargs = {
        'loc': 'lower center',
        'bbox_to_anchor': (0.5, 1.02),
        'frameon': True,
        'facecolor': 'white',
        'edgecolor': 'lightgray'
    }
    default_kwargs.update(kwargs)
    ax.legend(**default_kwargs)

def setup_global_academic_legend(fig, axes, **kwargs):
    axes_flat = np.array(axes).flatten()
    handles, labels = [], []
    for ax in axes_flat:
        h, l = ax.get_legend_handles_labels()
        for hi, li in zip(h, l):
            if li not in labels:
                handles.append(hi)
                labels.append(li)
                
    default_kwargs = {
        'loc': 'upper center',
        'bbox_to_anchor': (0.5, 1.1),
        'ncol': min(len(labels), 3),
        'frameon': True,
        'facecolor': 'white',
        'edgecolor': 'lightgray'
    }
    default_kwargs.update(kwargs)
    fig.legend(handles, labels, **default_kwargs)

用PPT画图的一些技巧

需要先把画布的宽度确定好，对应会议/期刊，问大模型，提前确定好。
视图-》网格线；确保线是直的
 lguanaTex，类似latex文档的方式插入公式，和论文模板里面渲染出来的一样，这一点是draw.io没法比的。
把某一页导出为pdf：另存为-》保存类型选择PDF，点击下方的选项，在弹出的对话框中，把范围选为当前幻灯片
关于输入和输出，其实可以让程序给画出来，用实际的数据集就好。比手画稍微快些。至于怎么把程序里面的东西导入，可以问下大模型。

zotero

安装插件

插件一般从github上面下载，直接搜就好。实在不知道就百度，下载的格式一般是xpi。

然后进入到zotero。工具-》附加组件-》“右上角齿轮”-》Install Add-on From File

注意：安装的版本不要pre-release，否则部分功能是没有的。要在latest或者之前的

zotero记笔记

需要提前安装好zotero better notes插件

安装好以后左侧会出现工作区

Better Notes引入工作区的概念,工作区是一个单独的Zotero标签页或单独窗口，分为三栏，从左到右依次为：大纲区，主笔记区，预览笔记区

大纲区相当于主笔记区的一个导航
主笔记可以创建多个，但是每一次只能有一个被使用，要想使用别的主笔记，需要将当前笔记设为主笔记
主笔记一般来说是针对某一类文章的笔记，而条目笔记是针对每一篇文章的笔记，每篇文章可以创建多个条目笔记，主笔记里面没有特别多的内容，但是可以将其与条目笔记关联起来，最终在预览笔记区就能看到。
一般来说主笔记是专门有一个分类，叫My Notes。（不清楚我的为什么没有）

添加条目笔记：

链接到指定主笔记位置，主笔记里面还可以设置二三级标题，将条目笔记连接到此

zotero抓取pdf元数据失败

背景：将下载好的pdf导入zotero中，知网抓取元数据失败

方法：

手动创建条目
把PDF拖到该条目下

zotero同步

背景

原文链接

zotero同步分为两种：
数据同步和文件同步

数据同步：数据同步内容可以包含文献库的条目、笔记、链接、标签等等。在Zotero中，可以使用Zotero提供的同步服务同步除了附件之外的所有内容，以便在不同的支持Zotero的设备上使用Zotero。英文版内容为：[library items, notes, links, tags, etc.—everything except attachment files]。此外，还可以登录 Zotero.org 在线查看文献库。数据同步是免费和无限的，无需文件同步即可使用。

文件同步：数据同步将同步库项目，但不同步附件（PDF，音频和视频文件，图像等）。官方提供的网盘只有300M，PDF多了后肯定不够用

解决思路

原链接

核心思路：把题录数据和附件分开存储

实际操作

在不同的电脑做好以下操作：

安装zotero软件、zotfile插件、茉莉花插件
zotero账号注册，同步设置。看下图，有一个框不要勾选
网盘同步（可以使用坚果云、百度网盘、onedrive等）。我是用的是onedrive，只需要在onedrive中新建一个文件夹来存放pdf文件
找到zotFile首选项，把上一步设置的文件夹位置填进去，下面的子文件夹命名方式表示作者的姓氏（详细的可以去查一下）

找到[首选项]->[高级]->[文件和文件夹]，把根目录的路径设置为上面的路径，这一步是为了让你的zotero知道附件存储在哪
将文件移动到网盘，zotero里面只用剩一个链接。可以看到移动后，pdf文件图标左下角有一个链接的图案

其他设备使用，进入zotero后，点击右边的绿色同步按钮，等待即可

zotero 抓取参考文献

我自己目前大概总结出来了一套方法，以后如果要把论文导入进去，要确保参考文献不出错的情况下，那么首先要保证这个论文的条目信息没有错误，右键-》生成条目报告，就能看到相关信息，就能知道这个这个论文却不缺少内容。

然后，因为只传入pdf，然后自动抓取，一般会缺少很多信息。所以，最好的方法是使用bibtex，次选方法是doi。因为有的论文还没有doi。

关于bibtex，可以不用去官网看，因为有可能会比较慢。如果要批量导入，那么直接浏览器搜索：bibtex 论文名称。这个时候ai可能会为你查找到bibtex，不过有的可能用的是arxiv的，这个时候可能需要自己去官网下载。然后把多篇论文的bibtex复制到一个bib文件，然后直接导入。这个时候批量生成了条目，然后全选+右键，查找全文，就能获取pdf。但是这个时候，有的可能没找到pdf，原因大概率是bibtex有问题，缺少了url链接。或者这个论文是IEEE等网站，没法直接下载。如果是缺少了链接，那么就去官网找bibtex就好了；如果是IEEE，那需要单独下载pdf，手动添加。

ZoteroV9需要配置的插件

直接从官网下载就好，一共有三个需要下载：

Better Bibtex: 9.0.23
Translate for Zotero: 2.4.4
Zotero Attanger: 1.4.1

Zotero Attanger类似之前的ZotoFile。主要是解决Zotero存储空间不够的问题，因为ZotoFile在高版本的Zotero中不支持，所以重新弄了一个新插件，但是本质是一样的。需要注意的地方如下图所示：两个目录还是和之前一样，Onedrive下的ZoteroPage

另一个需要配置的地方是：常规-》文件重命名-》文件名模板

填写的模板如下：

{{ if itemType == "book" }}{{ itemType localize="true"  suffix="_" }}{{ else }}{{ year suffix="_" }}{{ endif }}{{ title truncate="50" suffix="_" }}{{ if language =="zh" }}{{ authors name="family-given" name-part-separator="" join=" " max="2" }}{{ elseif language =="zh-CN" }}{{ authors name="family-given" name-part-separator="" join=" " max="2" }}{{ elseif language =="zh_CN" }}{{ authors name="family-given" name-part-separator="" join=" " max="2" }}{{ else }}{{ authors name="given-family" initialize="given" join=" and " max="2" }}{{ endif }}{{ if itemType != "journalArticle" }}{{ if itemType == "book" }}{{ year prefix="_" }}{{ else }}{{ itemType localize="true"  prefix="_" }}{{ endif }}{{ endif }}

远程服务器实验记录方案

一般实验是在远程服务器上面进行，所有的数据一般也是在服务器上面被记录。但是为了更好的进行对比，需要将其整理到excel里面。之前的做好是手动在本地构建excel表格，然后把服务器上面的数据复制过来，但是效率非常低。

后面思考了下，可以这样去做，来提高效率：

核心方案在远程服务器上维护一个 experiment_log.csv

设计格式可以参考：

timestamp,dataset,model,pred_len,lr,mse,mae,notes,log_path
2026-07-11 10:00,ETTh1,LSTM,12,0.001,0.452,0.318,baseline,logs/exp_001.log
2026-07-11 10:30,ETTh1,MyModel,12,0.001,0.381,0.285,加了注意力,logs/exp_002.log
2026-07-11 11:00,ETTh1,MyModel,24,0.001,0.402,0.298,调大dropout,logs/exp_003.log

我个人觉得，这个excel表格可以多设计几个，以免弄混淆。例如，Baseline、论文方法多版本对比、各类消融实验

记录方法

模式 A：手动记录

跑完实验后，如果你觉得结果值得记录，在终端执行：python log_exp.py --dataset ETTh1 --model MyModel --pred_len 24 --mse 0.402 --mae 0.298 --notes "dropout=0.3"。这个log.py可以让大模型为我写，可以参考下面这个：

import csv, datetime, argparse, os

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument('--dataset', required=True)
    parser.add_argument('--model', required=True)
    parser.add_argument('--pred_len', type=int, required=True)
    parser.add_argument('--mse', type=float, required=True)
    parser.add_argument('--mae', type=float, required=True)
    parser.add_argument('--notes', default='')
    parser.add_argument('--log_path', default='')
    args = parser.parse_args()
    
    file_exists = os.path.exists('experiment_log.csv')
    with open('experiment_log.csv', 'a', newline='') as f:
        writer = csv.writer(f)
        if not file_exists:
            writer.writerow(['timestamp','dataset','model','pred_len','lr','mse','mae','notes','log_path'])
        writer.writerow([
            datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M'),
            args.dataset, args.model, args.pred_len, 
            '0.001',  # 你可以再加参数，或者从config读取
            args.mse, args.mae, args.notes, args.log_path
        ])
    print("已记录到 experiment_log.csv")

if __name__ == '__main__':
    main()

模式 B：半自动记录
在代码里面加一个标志位，也就是通过参数来控制。
模式 C：自动记录最优结果

在训练代码里加逻辑：只有当前结果比历史最优好时，才自动追加记录。

当然，这个逻辑也可以改变。

远程服务器上直接「像 Excel 一样查看」

方法1：直接打开
如果你临时想做个漂亮的对比表，在远程服务器上跑：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('experiment_log.csv')

# 生成 pivot 表：行=数据集+预测长度，列=模型，值=MSE
pivot = df.pivot_table(
    index=['dataset', 'pred_len'], 
    columns='model', 
    values='mse',
    aggfunc='min'  # 如果同一配置跑多次，取最优
)

print(pivot)
# 保存为 HTML，在浏览器打开就是表格
pivot.to_html('comparison_table.html')
print("已生成 comparison_table.html，请在浏览器打开")

python -m http.server 8000 # 或者直接用 VS Code 打开 HTML 文件

你在本地浏览器访问 http://服务器IP:8000/comparison_table.html，就是一个可排序、可搜索的对比表格，完全不需要 Excel。

常用软件或IDE

MobaXterm

密钥登录保持长时间连接

Settings->Configuration

postman

模拟后端数据

选择 Mock Servers。创建一个mock。记下这个url
在集合里面新建request，
再add example
将之前赋值的url，放上去，可以加一个/test 这个符号。下面可以放数据。浏览器访问这个网址就返回这个数据

jupyter

Cell中 Code 和 Markdown的切换

在一个cell中（在command模式下）按下 y, 进入Code 按下m, 进入Markdown

VSCode

快速重启

打开命令面板：

Ctrl+shift+p

输入：

Reload Window

查询

寻找文件夹中的文本内容

工具栏，编辑->查找

查找文件夹中的文件：

ctrl+p

列选择快捷键

保证打开新文件不覆盖旧文件

首先进行搜索，快捷键ctrl+shift+p，在搜索框里输入settings进行搜索，看到User Setting选项，点击打开

打开以后看到如下界面，输入enablePreview(选项在Workbench工作台中)搜索，然后将箭头指示的地方的对勾取消即可，再次打开文件就不会覆盖原窗口文件了

remote ssh无法连接

有时候使用插件remote ssh连接失败，会出现”lockfile” 这个词，解决办法就是在vscode的设置里面搜索”remote ssh:lockfile”，然后勾选。

内网使用VSCode和Remote SSH

步骤1：下载对应版本的VSCode和插件

假设内网是win7，查询后，因为vscode从1.71版开始不在支持Windows 7了，只要下载支持Windows 7的老版本的vscode就可以了
下面这个链接是下载v1.60版本
https://code.visualstudio.com/updates/v1_60

找到这个版本的发行时间，查看vscode版本号
方法为：点击help—about，即可查看版本号和发布时间

找一个发布时间和要安装remote-ssh插件的vscode版本的发布时间差不多的版本。

比如我的vscode发布时间大概为2年前，则我选了0.66.0版本，不用点击，只需要记住版本号！！！！

将下载链接中的 0.108.2024010515 改为 0.66.0 https://marketplace.visualstudio.com/_apis/public/gallery/publishers/ms-vscode-remote/vsextensions/remote-ssh/0.108.2024010515/vspackage 变成 https://marketplace.visualstudio.com/_apis/public/gallery/publishers/ms-vscode-remote/vsextensions/remote-ssh/0.66.0/vspackage 再粘贴到浏览器中，成功下载0.66.0版本的remote-ssh

步骤2：本地win7安装SSH服务

如果遇到下面的报错信息：
“An SSH installation couldn‘t be found”

说明本地win7没有安装SSH服务，操作系统版本问题。Windows 10 默认安装 SSH，但 Window 7 不会。因此，手动安装一下 SSH 就好了。

64位下载地址：https://github.com/PowerShell/Win32-OpenSSH/releases/download/V8.6.0.0p1-Beta/OpenSSH-Win64.zip

32位下载地址：：https://github.com/PowerShell/Win32-OpenSSH/releases/download/V8.6.0.0p1-Beta/OpenSSH-Win32.zip

电脑如果是 64 位操作系统，就将下载的安装包解压后放到 C:\Program Files 文件夹下；电脑如果是 32 位操作系统，就将下载的安装包解压后放到 C:\Program Files (x86) 文件夹下。

然后添加到环境变量：

点击新建，添加 C:\Program Files\OpenSSH-Win64（32 位操作系统就是 C:\Program Files (x86)\OpenSSH-Win32），然后确定，最后保存即可。（如果不是如下界面，那就直接在分号后面添加路径）

步骤3：远程端安装服务
问题：

VS Code配置并连接远程服务器报错，Error: Running the contributed command: ‘_workbench.downloadResource’ failed

原因：
内网，无法下载

解决：
找到报错日志里面的COMMIT_ID，下面举个例：

2aeda6b18e13c4f4f9edf6667158a6b8d408874b

外网下载

https://update.code.visualstudio.com/commit:2aeda6b18e13c4f4f9edf6667158a6b8d408874b/server-linux-x64/stable

下载完毕后，将下载的文件upload到Remote Server的~/.vscode-server/bin/xxx文件夹下，同时删除其他文件，最后再使用tar -xvf vscode-server-linux-x64.tar.gz —strip-components 1解压文件

Markdown

添加编号，生成目录

Markdown默认是没有编号，生成的pdf也没有目录。为了美观，可以添加上。

Vscode插件：Markdown All in One

使用方法：

Ctrl+Shift+P 或者 View->Command Palette。

然后选择下面这两个进行编号生成和目录生成：

IDEA

springboot中的pom.xml没有变蓝色

新建一个springboot项目，pom.xml没有变蓝色，前面没有蓝色的m。也不能run和debug。
解决办法：

intellij idea折叠文件夹展开

intellij idea快速生成main方法、for循环、out输出

Ctrl+d

替换指定内容

idea替换快捷键有两种：1、“ctrl+r”快捷键，用于当前文件内容替换，指的是在当前打开的文件中替换匹配的字符，只操作一个文件；2、“ctrl+shift+r”快捷键，用于在路径中替换。

快速添加 getter、setter 方法

Alt+Insert

代码对比工具

sublime

SSH客户端

MobaXterm

选择它的原因是因为可以直接将windonws下的文件拖拽过来，不用通过专门的传输软件（xftp），且不用命令可以看到目录结构

复制

不用设置，MobaXTerm 里面选取内容就已经复制了，如图，白色的内容就已经成功复制了哈哈哈哈，真方便。

如果不行，看看是否是这里没有勾上（在 setting 里的 Configuration里面）：

粘贴

MobaXterm默认的复制键不是 ctrl+v，当初复制服务器密码的时候老出错，一度怀疑密码错了。
这个快捷键可以设置

好了，现在复制-粘贴就是：选中，Ctrl + V

下载文件到本地

选中目标文件，右击，Download。

修改字体

修改完成后要重新新建会话才会生效。

Everything

很多文件搜索不到

工具->选项->左侧找”索引”->点击里面的”强制重建”

可解决这个问题，以避免卸载重装

浏览器搜索技巧

使用引号精确搜索（“”）

当我们搜索特定内容时，可以是用双引号包裹索引内容，以减少Google搜搜的猜测。

“learn JavaScript array”

使用连字符排除内容（-）

有时候，我们搜索的内容可能有多层含义，或者不想看到和某个信息相关的搜索，就可以使用连字符进行排除。

JavaScript -wikipedia

使用星号填充内容（*）

比如在搜索时，只记得其中一部分内容，另一部分忘记了，就可以这样用。

我们忘记了Git中撤销commit命令的第二个单词，可以这样搜索：

git * —soft HEAD^

搜索指定范围（…）

可以使用…来搜索指定数字范围的内容，这些数字可以是年份、版本等。

JavaScript in 2021….2022

搜索指定站点内容（search:）

可以使用 search：网站域名搜索内容 的形式来在指定网站内搜索内容。

在W3C中搜索：search: w3schools.com javascript Array

搜索指定文件类型内容（filetype）

React ebook filetype:pdf

查找多个关键字（AND）

React AND CSS

查找其中一个关键字（OR）

React OR Vue

查询关键字的定义（Define）

Define: JavaScript

搜索相关内容（+）

CSS style+React

related: w3schools.com

搜索指定站点内容（site）

可以使用site关键字来搜索指定站点中的内容。
site: github.com React

搜索指定时间范围（before、after）

搜索：after: 2021 learn react

Microsoft

visio

快捷键集合

箭头反转

点箭头，然后Ctrl+h即可

Word

项目封面问题

封面经常会对不齐，可以新建一个3列表格。在表格里面调整对齐。

显示word文档所有格式

在模板处直接改动，会出现格式突然不一样，即使只粘贴文字也不行；如果自己制作格式，有可能不知不觉会影响其它部分的格式。

公式添加编号并右对齐

在公式内部的末尾添加：#(1)

还是按照模板的要求制作格式，最后两个相互对比

先看下效果图

光标指到那一部分就显示那一部分的格式。

如何制作：

打开word软件，菜单栏中选择“文件”，在弹出的界面中，选中“选项”。
在弹出的word选项属性中，点击选择“自定义功能区”。
在选择命令区中，下拉列表框，选择“不在功能区命令”，按字母排序的顺序，在列中快速找到“显示格式”，
在右侧的中，选择主选项卡，展开视图——显示，并选中。
再点击新建组，输入名字“显示格式”，然后点击添加，将显示格式添加进去，然后确定。
接着我们就可以在视图中找“显示格式”，点击起用显示格，在右边就可以看到显示格式的属性。

Word中插入公式后行距变大的解决办法

撰写论文时，在word中插入公式后，行间距变大，与纯文字的行间距不一致，解决办法如下：

光标定位到出现异常的段落，右键选择“段落”→“缩进和间距”，找到间距下面的“如果定义了文档网格，则对齐到网格”，取消勾选即可。

如何插入多行公式

输入第一行公式，第一行公式尾部输入#，按回车。如果不行的话就按 shift+回车

如果公式没法居中，鼠标放置在公式任意位置，右键，取消勾选扩展到页/列宽度；

鼠标放置在整个公式的尾端（非单行的尾端），输入 #(1) ，并回车，1为公式编号；

在每行等号后输入 & ，进行对齐，或鼠标放置等号后右键，点击在此字符处对齐。

插入多行公式，第二行的公式只显示一部分

解决办法是把行距改为单倍行距

PPT

Excel

visio

添加连接点，并且与另一个连接点对齐

原链接

点击工具上的这个 X 形工具。可以看到，最左边的矩形只有一个连接点，为了画出需要的框图，需要手动添加四个连接点。

选中不需要添加连接点的那个图形（这里以中间部分最上方第一个矩形为例，选中它）。然后点击工具里的连接线

从选中的那个矩形最左边的连接点引出一条水平的连接线（把鼠标移动到那个连接点出，看到连接点变绿之后，按住鼠标向左拖动一段，然后松开鼠标），效果如下

把鼠标光标移动到绘图区域上方的刻度上，然后向下拉出一条参考线，使参考线和刚才引出的水平连接线重合。（刻度就是红箭头所指的那个）

先按住ctrl键，滑动鼠标滚轮，将图像放大，方便操作。然后继续按住ctrl键，移动鼠标到参考线和左边竖长的那个矩形的交点，看到它变白之后点击一下，对齐的连接点就添加成功了。

这一步很关键，如果连接点添加到了参考线，那么是无法连接的，要确保连接点添加在形状上，可以通过放大，找打参考线和形状的交接点，然后多点几次鼠标找一找

输出矢量图

首先“ctrl+A”，然后选择“另存为”，保存类型选择“Tag图像文件格式”，接着在输出里面设置，压缩格式选为“LZW”，接着是“256色”，然后选择“打印机”，下面是“源”，然后点击确定就可以了。这样绝对是满足投稿要求的，分辨率为300dpi。

插入公式

使用wps自带的公式编辑器

首先打开Visio，任意新建一个Visio绘图。点击插入——对象——WPS公式3.0，最后点击确定，会弹出WPS的公式编辑器。
在公式编辑器中，输入自己想要的公式后，点击关闭窗口，即可成功插入公式。

使用mathtype（推荐）

打开Visio，任意新建一个Visio绘图。点击插入——对象——MathType 6.0 Equation，点击确定，会弹出MathType公式编辑器。

不小心关闭了某个页面

恢复：

ctrl+shift+t

快速开启powershell

在需要启动powershell的文件里面

shift+右键

相机

相机参数设置

拍照注意事项

色温和白平衡

【终于有人把色温和白平衡说清楚了，摄影入门必看！】 https://www.bilibili.com/video/BV1oU421Z7vF/?share_source=copy_web&vd_source=0aac08942099868c6eaf781c9de8ebb1

色温

色温：环境中客观存在的光源颜色（温度的颜色）

物体在不同温度下有不同的颜色，比如加热一个物体，会从红到黄到白到蓝。物体在不同温度产生的颜色成为色温，单位:K

K值越低，色温越暖（红色就是低色温，蓝色是高色温）。简单的口诀是：炉火纯青

白平衡

白平衡：人为控制的相机设置。根据环境的色温来校准相机的颜色，还原物体现实中的颜色。

因为白平衡的k值和色温是相反的，除非物体是白色，两者数值是相同的。否则应该是相反的，一个高，另一个低。

白平衡一般只能在冷暖色调上偏移，如果画面偏绿，就要用到色彩偏移，色彩偏移能够调整出不同风格的照片。（蓝绿色调小清新风格—左上、红绿色调港风—右上、蓝粉色调法式—左下、红粉色调—复古）

色彩偏移

透视感

透视感：画面出现近大远小的现象

如果拍出比较强的透视感，广角镜头靠近拍，长焦镜头离远拍。

Jason Lin

https://gaofeng-lin.github.io/posts/300/

本博客所有文章除特別声明外，均采用 CC BY 4.0 reprint policy. If reproduced, please indicate source Jason Lin !

office IDE 编辑器快捷键 vscode visio postman

牛客网

2022-04-22 编程语言

牛客网

Docker

2022-03-06 运维

Docker 运维

工具使用技巧集合

大模型和Agent

大模型和Agent区别

为什么常规 LLM 搞不定多文件重构？Code Agent 怎么解决？

常规大模型做不好、必须要 Agent 上的 3 个科研场景

推荐的Agent

正则化技巧

科研工具使用

latex

latex安装

latex、mathtype公式结合

数学公式图片转latex

png、tiff格式转eps格式

matplotlib绘图以适应latex排版

用PPT画图的一些技巧

zotero

安装插件

zotero记笔记

zotero抓取pdf元数据失败

zotero同步

背景

解决思路

实际操作

zotero 抓取参考文献

ZoteroV9需要配置的插件

远程服务器实验记录方案

核心方案在远程服务器上维护一个 experiment_log.csv

记录方法

远程服务器上直接「像 Excel 一样查看」

常用软件或IDE

MobaXterm

密钥登录保持长时间连接

postman

模拟后端数据

jupyter

Cell中 Code 和 Markdown的切换

VSCode

快速重启

查询

列选择快捷键

保证打开新文件不覆盖旧文件

remote ssh无法连接

内网使用VSCode和Remote SSH

Markdown

添加编号，生成目录

IDEA

springboot中的pom.xml没有变蓝色

intellij idea折叠文件夹展开

intellij idea快速生成main方法、for循环、out输出

替换指定内容

快速添加 getter、setter 方法

代码对比工具

sublime

SSH客户端

MobaXterm

复制

粘贴

下载文件到本地

修改字体

Everything

很多文件搜索不到

浏览器搜索技巧

使用引号精确搜索（“”）

使用连字符排除内容（-）

使用星号填充内容（*）

搜索指定范围（…）

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