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整理完风险指标，再看夏普比率时，我关注的是公式里的两个选择：为什么分子减去无风险收益率，分母又为什么选波动率？“收益除以风险”这句简称，把这两件事省掉了。 收益更高，所以更好吗 # 先看两个简化到只剩数字的策略。为了把注意力放在比较上，先假设这段时间的无风险收益率近似为 0，收益和超额收益暂时是同一个数：

在收益率那篇里，同样赚了 10%，可能来自完全不同的路径。要继续比较，就得知道风险指标各自省略了什么。 这次复习时，我把波动率、最大回撤和 VaR 放在一起看：它们分别描述收益的不稳定程度、历史上的峰谷跌幅，以及给定概率下的损失阈值。用哪一个，取决于想回答什么问题。

上一篇《从 RNN 到 LSTM，再到 GRU》把 gate 机制理了一遍：LSTM / GRU 把 recurrent state 的信息流变成了可学习的动态控制，决定什么写入、什么保留、什么暴露。写到那里，我以为 RNN 这条线差不多收尾了。

一笔买入、一笔卖出 # 前段时间把基金从业资格考试的两门科目考完了。准备的过程里，我第一次完整地看到"收益率"这个词下面的各种定义，也发现过去自己对它的把握只有一句话：赚到的钱除以本金。

很多项目随着工作年限增加，会自然从简历里消失，这很正常。但从简历里消失，不代表这些事情没有发生过。 最近翻到了自己 2017 年的简历，用 LaTeX 写的。看到这一段： 塔防类游戏《像素战争》（类似《部落冲突》） 小组合作；使用 Unity 3D 以及 PlayMaker，主要负责 AI 算法和游戏逻辑的编写。

最近复习 RNN、LSTM 和 GRU，我把它们的状态更新公式放在一起看。有一处值得单独想想：candidate 和 input gate 最后只是相乘，为什么要分成两组参数来学？从这个问题往回看，才能看清几个 gate 各自控制了什么。

复习 RNN 的 backward 时，我关注的是参数共享：同一份 weight 在多个 timestep 被使用，各处产生的梯度最后怎么汇到它上面？把时间展开成计算图之后，这件事就可以用普通的 chain rule 来算。 training loop 那篇重新理过 forward / backward / optimizer 的职责划分，RNN state transition 那篇理过 hidden state、output、prediction 的区别和 weight sharing，next-token prediction 那篇解释了为什么每个 timestep 都能产生一个 loss。这篇把这几块拼起来，回答一个问题：

起因 # 在上一篇《从进程视角重新理解 Docker》中，我总结了 Docker 最核心的价值：它通过 namespace 和 cgroup 给进程构造了独立的视图和资源限制，并把这套运行环境固化成了可以直接分发的 artifact。

最近在重拾一些深度学习基础，发现了一个很有意思的视角。 以前在看 RNN（Recurrent Neural Network）的长距离梯度传播公式时，总能看到一堆 Jacobian 矩阵的连乘，比如 \(\frac{\partial h_T}{\partial h_0} = J_T J_{T-1} \dots J_1\)。

起因 # 最近在家办公，需要连公司 VPN（UniVPN）进内网。但一连上 VPN，浏览器里的 chatgpt.com 就直接打不开了。 看起来很像「VPN 把网络搞坏了」。以前遇到这种情况，可能就忍忍，查资料时关掉，进内网时再打开。但来回切实在太难受了，于是决定查一查到底哪里冲突了。

起因 # 最近在团队内部重新整理 Python 项目的打包、发布和依赖管理规范，逐渐把各个工程统一收敛到： 1pyproject.toml 2uv 3uv.lock 4wheel 5src layout 6internal package registry 在这个过程中，大家交流最多的往往是一些具体的工具用法：私有源怎么配、build backend 选哪一个、uv 的命令参数怎么写。但我越梳理越发现，这些工程细节很容易盖住一个更基础的问题：

起因 # 第一次接触 Docker 是 2017 年，在深圳网警机房驻场做审核项目。机房完全没有外网，模型、依赖、运行环境全靠 U 盘拷贝 docker image 来传输。后来做模型转换系统，再到量化行业负责机器学习平台，和 Docker、K8s 打了不少交道。但距离上一次系统梳理 namespace、cgroup 这些底层机制，已经过去好几年了。

起因 # 写训练代码的时候，经常从这里开始： 1dataset = load_dataset(...) 2model = build_model(...) 3train(model, dataset) dataset 像是一个天然存在的东西。打开一个 benchmark，下载一个压缩包，解压，加载，开始训练。ML 课程、论文、demo 大多也是从这一步开始。

起因 # 最近偶然看到一篇文章，里面提到一个 Linux 和 Windows 的差异：在 Linux 下，即使机器实际上没有足够的物理内存，一个很大的 malloc 仍然可能成功返回。而 Windows 对 committed memory 的管理要严格得多，类似的 allocation 更容易被直接拒绝。

起因 # 最近在继续 CS336 和 MIT 6.S191。 之前那篇写了 BPE tokenizer——从训练到编解码，关注的是 raw text 怎么变成 token，token 怎么映射成 token ID。做完之后，对这条链路的前半段算是搞清楚了：

起因 # 上一篇把 RNN 拆成了两层：state transition 和 output projection。State transition 维护 hidden state，output projection 从 hidden state 中映射出当前任务需要的预测结果。

起因 # 最近在复习 MIT 6.S191 的 RNN 部分，看到下面这张 slide 时停了一下。 左边代码里这一行： 1prediction, hidden_state = my_rnn(word, hidden_state) 右边图里同时画了 \(h_t\) 的回环和 \(\hat{y}_t\) 的向上输出。但 PyTorch API 里的 output 又指每一步的 hidden state，并不直接等于任务的 prediction。

起因 # CS336 的 training loop 里，loss.backward() 和 optimizer.step() 挨在一起。前者计算 gradient，后者更新 parameter；但 gradient 存在哪里、什么时候清零、optimizer 还维护什么状态，需要分开看。于是结合 MIT 6.S191 的 Lecture 1，把一次训练迭代重新过了一遍。

推理任务能放下，为什么训练任务放不下 # 上一篇讨论了模型调度中的 Capacity Constraint：一组模型到底能不能同时放进一张 GPU。

起因 # 这是 CS336 系列的又一篇。 之前那篇讨论了 FLOPs 到 Latency 之间的鸿沟：FLOPs 相同的两个 GEMM，latency 可能差几倍甚至十几倍。那篇文章的核心结论是 FLOPs 是 workload metric，不是 performance metric，并且引入了 Arithmetic Intensity 和 Roofline Model 作为分析工具。