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  <title>Blog of Kz</title>
  <subtitle>A Ph.D. candidate @ NJU CITE LAB Robotics</subtitle>
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  <updated>2026-10-03T02:00:00.000Z</updated>
  <author><name>Kz</name></author>
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    <title>魔方的数学结构：置换、群与状态图</title>
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    <published>2026-10-03T02:00:00.000Z</published>
    <updated>2026-10-03T02:00:00.000Z</updated>
    <category term="Math"/>
    <summary type="text">看到一段把魔方表示成三组圆环的动画，我想弄清两个问题：那些圆点为什么能够代替魔方上的色块？理解这种表示，是否就能理解怎样复原魔方？这篇笔记从群论和魔方的基础开始，逐步走到置换、交换子与最短路径。 [1]</summary>
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    <title>武功山反传记录</title>
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    <published>2026-09-30T15:59:01.000Z</published>
    <updated>2026-09-30T15:59:01.000Z</updated>
    <summary type="text">这篇笔记记录2026.9.27 --- 9.28 从龙山村出发反传武功山的经历 全程貌似24Km，具体记不清了 团队分工： yh:负责吃光所有补给、搅动泥沙、惊慌失措、露营打呼噜 dyh：负责经验丰富(存疑)、背负大部分补给、在火车上提前吃光火腿肠 yky：负责盘山路晕车、带路时候时快时慢打乱整体节奏、导致队友岔气 一些想法： 别再说什么绝望坡难爬了，从龙山上到发云界是最难走的，没有一条好的路，全…</summary>
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    <title>vMF分布</title>
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    <published>2026-09-23T10:44:33.000Z</published>
    <updated>2026-09-23T10:44:33.000Z</updated>
    <category term="Math"/>
    <summary type="text">读一篇关于Zero-Shot的论文(Zero-Shot Adaptation of Behavioral Foundation Models to Unseen Dynamics) 其中对于RL任务和RL动力学使用不同的latent表示 将动力学latent的h向量作为聚类中心，在其周围采样任务latent向量z，可以得到在task空间中不同动力学的z向量的聚类分布 如下图所示 这里的latent…</summary>
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    <title>Codex登陆问题解决</title>
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    <published>2026-09-23T00:39:43.000Z</published>
    <updated>2026-09-23T00:39:43.000Z</updated>
    <category term="Agent"/>
    <summary type="text">基本信息: 系统环境：Linux 桌面版 应用：Codex 桌面版 代理工具：Clash Verge 端口号：7897 网络前提：浏览器可正常访问 ChatGPT,已关闭 IPv6 浏览器能访问 ChatGPT，说明网络本身可用。 但 Codex 桌面版基于 Electron，其登录流程中的 Token 交换请求没有走代理，导致 OpenAI 服务端看到的是本地 IP，被判定为不支持的国家/地区，…</summary>
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    <title>一些好的填词记录</title>
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    <published>2026-09-15T16:59:03.000Z</published>
    <updated>2026-09-15T16:59:03.000Z</updated>
    <summary type="text">是的这是一个歌词本 在bilbil and 其他平台上有一些现代歌的填词翻唱，很喜欢一边听歌一边看词，虽说好曲不挑词，但是不同的歌词会给一首曲子带来不一样的感觉，所以在这里摘录一些up的填词作品和视频链接，支持原作者。 如果作品评论区有总结填词就直接复制了，没有的都是自己手敲的，尽量做到不抄错（） 《如愿｜苏轼》 走过松间沙路 潇潇暮雨子规声 何妨吟啸啊 相逢却恨匆匆 吹过料峭春风 似无言有意伤侬…</summary>
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    <title>读书笔记《人间词话 叶嘉莹讲评本》</title>
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    <published>2026-09-07T11:32:22.000Z</published>
    <updated>2026-09-07T11:32:22.000Z</updated>
    <summary type="text">最近由于失眠严重，所以睡前放弃了原本的烂柿子小说 and bilbil 视频，翻出了很久之前买的Kindle阅读器，研究了一下可以把各种形式的电子书直接拷贝进去阅读，所以开始找一些长篇的书籍阅读，想到之前高中时候，宋老师推荐阅读的叶嘉莹先生的《叶嘉莹说诗讲稿》，当时本来非常痛苦于每次语文考试里面的古诗文鉴赏，对于各种比兴用典更是一窍不通，但是在读过这本书之后对于诗词的影响有很大的改观，可以理解一些…</summary>
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    <title>MAC网络修复：手动DNS导致校园网认证失败</title>
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    <published>2026-06-12T04:00:00.000Z</published>
    <updated>2026-06-12T04:00:00.000Z</updated>
    <category term="OS"/>
    <summary type="text">环境配置 设备：MacBook Air M5 系统：macOS Tahoe 26.4.1 网络：NJU 校园网（Web Portal 认证，需学工账号登录） 问题描述 连接到 NJU-WLAN 后无法正常上网，认证页面也无法打开。但连接手机热点或其他 Wi-Fi 时网络正常。 排查过程 步骤 操作 结果 1 连接 NJU-WLAN，尝试访问网页 无法打开任何网页，认证页面也弹不出来 2 重启 Ma…</summary>
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    <title>agent怎么管理科研资料库</title>
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    <published>2026-06-09T18:00:00.000Z</published>
    <updated>2026-06-09T18:00:00.000Z</updated>
    <category term="Agent"/>
    <summary type="text">最近花了不少时间研究怎么让 AI agent 更好地帮我读论文。这个过程大概经历了三个阶段，每个阶段都在修上一个阶段的毛病，回过头看还挺有意思的，记录之。 阶段一：把论文拖进网页对话框 最一开始的想法特别朴素——论文 PDF 扔给 AI，让它帮我读，也是之前本地agent没有普及之前，最常见的ai辅助阅读论文的方式。 Zotero 内置的 AI 辅助阅读、各种网页端的论文问答工具，基本都试过一圈。…</summary>
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    <title>重定向革命：运动重定向何以成为人形机器人智能的关键</title>
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    <published>2026-06-09T04:00:00.000Z</published>
    <updated>2026-06-09T04:00:00.000Z</updated>
    <category term="RL"/>
    <category term="Robotics"/>
    <summary type="text">副标题 : 四篇范式革新论文如何重新定义人类动作到机器人行为的桥梁 摘要 长期以来，运动重定向（Motion Retargeting）——把人类动作捕捉数据映射到机器人身体上的过程——一直被当作一个不起眼的预处理环节。研究者写一个简单的逆运动学求解器，把人的骨架缩放到机器人的尺寸，剩下的瑕疵就交给强化学习策略去慢慢消化。然而，2025至2026年间发表的四篇论文彻底改变了这一看法。本文系统梳理了四…</summary>
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    <title>Mac 开发工具流配置记录</title>
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    <published>2026-05-31T04:00:00.000Z</published>
    <updated>2026-05-31T04:00:00.000Z</updated>
    <category term="OS"/>
    <summary type="text">最近给自己的 Mac 从头整了一套开发工具链，从终端模拟器到编辑器，从 dotfiles 管理到 shell 美化，折腾了大概一个周末。之前一直是零散地用，换个设备就要重新配一遍，这次用 chezmoi 统一管理，顺便尝试了一些新的工具。 这篇文章记录了我目前的工具栈和配置思路，主要面向 Unix 系统（Mac），后续考虑迁移到 Linux。 1. Dotfiles 与包管理 Dotfiles 管…</summary>
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    <title>uv入门使用记录</title>
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    <published>2026-05-27T08:00:00.000Z</published>
    <updated>2026-05-27T08:00:00.000Z</updated>
    <category term="Python"/>
    <summary type="text">为什么会开始用uv 最近参与的一些开源项目开始用 uv 作为包管理器， 旁边都有一个 。之前一直是用 conda 管理 Python 环境的， 不得不说 conda 在装一些非 Python 的二进制依赖（比如 cudatoolkit）时确实好用 ，但每次 都要等依赖解析等到怀疑人生，而且一个环境动不动就几个 G，还会有一些奇怪的版本冲突问题。 于是花了一个下午翻了翻 uv 的文档，把它常用的工作…</summary>
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    <title>从 Dayan 的后继表征到人形机器人的BFM：环境动态与任务奖励的解耦</title>
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    <published>2026-05-27T05:15:36.000Z</published>
    <updated>2026-05-27T05:15:36.000Z</updated>
    <category term="RL"/>
    <category term="Robotics"/>
    <summary type="text">摘要 1993 年，Peter Dayan 在一篇论文中写道： 表征才是关键——用正确的方式看待问题，困难也会变得简单。 他提出的 正确方式 是：不根据状态长什么样来表征它，而是根据智能体接下来会访问哪些状态。这个被称为后继表征(Successor Representation, SR)的想法，开启了一个跨越三十年的研究纲领。2025 年，这个纲领的产物——BFM-Zero，一个 4.4 亿参数的…</summary>
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    <title>基于力估计的力位混合控制在人形机器人中的应用</title>
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    <published>2026-05-12T11:00:00.000Z</published>
    <updated>2026-05-12T11:00:00.000Z</updated>
    <category term="Robotics"/>
    <summary type="text">十六篇论文，五条技术路线，一个通用方程 摘要 : 人形机器人在家庭、医院、办公室等人类环境中部署时，面临一个共同的控制挑战：它需要既施加精确的接触力（擦拭白板、开启柜门），又在碰撞时柔顺退让（避免损坏物体或伤害人类）。实现这一切的前提，是机器人必须同时感知和控制 力 与 位置 ——即力位混合控制。然而，力传感器成本高、易损坏、难以覆盖多接触点，使得 无力传感器的力估计 成为该领域的核心基础设施。本…</summary>
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    <title>使用 Hexo + Fluid 搭建个人博客并托管到 GitHub Pages</title>
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    <published>2026-03-20T16:52:00.000Z</published>
    <updated>2026-03-20T16:52:00.000Z</updated>
    <category term="Web"/>
    <summary type="text">1. 环境准备 需要提前安装以下工具： Node.js （建议 v16+）： 参考菜鸟教程安装 Git ： 参考菜鸟教程完成安装与配置，注册github账户 验证安装： 2. 安装 Hexo 参考 Hexo安装官方文档 linux可以运行以下命令，可以直接使用 ,否则需要使用 创建博客项目： 此时目录结构如下： 启动本地预览： 浏览器打开 即可看到默认页面。 3. 安装 Fluid 主题 更多其他…</summary>
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    <title>关于Blog</title>
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    <published>2026-03-14T16:43:00.000Z</published>
    <updated>2026-03-14T16:43:00.000Z</updated>
    <category term="Web"/>
    <summary type="text">关于Blog 关于我为什么要整理一个Blog ，由于之前（大概从大一开始），习惯开始使用电子笔记记录各种东西，最一开始是在语雀上记录 并不是由于学生认证有免费会员可以用 ，根据现有的数据来看（截至2026.3.15），已经在929天中有414天保持记录，大概产生了55w字的良莠不齐的笔记，包括但不限于课程笔记、Debug记录、工具学习记录等，其中有一些质量较高，但是没有良好的组织形式，同一主题的内…</summary>
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    <title>RL个人入门路径分享</title>
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    <published>2026-03-14T06:21:00.000Z</published>
    <updated>2026-03-14T06:21:00.000Z</updated>
    <category term="RL"/>
    <summary type="text">个人强化学习的学习路径参考（使用RL解决机器人控制问题的学习导向） 建议学习之前需要有的基础： 线性代数基础 微积分基础 概率论与随机过程基础 python基础 机器学习基本算法了解 深度学习基本了解 linux基本熟悉（如果需要代码工程实践） 本文包括： 学习资料与课程推荐 个人学习路径（具体学习了哪些内容） 注意，本文不提供教材电子版，有需要请自行购买正版书籍 一.基础理论的学习书目与参考教材…</summary>
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