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synced 2026-02-20 20:00:14 +00:00
一些奇怪的更改
This commit is contained in:
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title: 文章标题 - 副标题 # 文章标题，支持副标题格式（用 - 分隔）
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top: 1 # 置顶级别：1-3，数字越大越靠前，0表示不置顶
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'
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- AI
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- 生活
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sidebar: true # 是否显示侧边栏：true显示，false隐藏
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readingTime: true # 是否显示阅读时间：true显示，false隐藏
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publish: false
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# 文章标题
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## 前言
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</div>
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<span style="font-size:0.9em; color:#1976d2;">
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  这是一个前言段落，使用较小的字体和蓝色文字。通常用于介绍文章的背景、目的或重要说明。
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</span>
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<div align="center">
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## 第一章
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</div>
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  这是正文段落，使用缩进格式。您可以在这里写入主要内容。
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  这是另一个段落，继续您的内容。
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### 小标题
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  这是小标题下的内容。
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#### 更小的标题
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  这是更小标题下的内容。
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<div align="center">
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## 第二章
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</div>
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  这是第二章的内容。
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### 代码示例
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```javascript
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// 这是一个代码块示例
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function example() {
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console.log("Hello World");
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}
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```
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### 引用文本
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> 这是一个引用块，用于突出显示重要信息或引用他人的话。
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### 列表格式
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#### 无序列表
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- **粗体项目**：这是粗体文本
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- *斜体项目*：这是斜体文本
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- <span style="color: #43a047;">绿色文本</span>：这是带颜色的文本
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#### 有序列表
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1. 第一项
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2. 第二项
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3. 第三项
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### 表格示例
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| 列1 | 列2 | 列3 |
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|-----|-----|-----|
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| 内容1 | 内容2 | 内容3 |
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| 内容4 | 内容5 | 内容6 |
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### 图片插入
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<div align="center">
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<img src="/logo.jpg" alt="示例图片" width="300"/>
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*图片说明文字*
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</div>
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### 链接格式
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- [普通链接](https://example.com)
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- <span style="color: #43a047;">[带颜色的链接](https://example.com)</span>
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### 特殊格式文本
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- <span style="color: #d32f2f;">红色警告文本</span>
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- <span style="color: #43a047;">绿色成功文本</span>
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||||
- <span style="color: #1976d2;">蓝色信息文本</span>
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||||
- <span style="font-size:0.8em;">小字体文本</span>
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- <span style="font-weight: bold;">粗体文本</span>
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### 分割线
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### 代码内联
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您可以在文本中使用 `内联代码` 来突出显示代码片段。
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### 数学公式（如果支持）
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$$
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E = mc^2
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$$
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<div align="center">
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## 总结
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</div>
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  这是文章的总结部分。
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<div align="center">
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#### <span style="color: #d32f2f;">重要提示或结论</span>
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</div>
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<div align="center">
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<img src="/logo.jpg" alt="结束图片" width="200"/>
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</div>
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*文章结束，可以添加版权信息或其他说明*
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[原文链接](https://example.com)
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title: 文章标题 - 副标题 # 文章标题，支持副标题格式（用 - 分隔）
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<span style="color:var(--description-font-color);">文章描述，支持HTML格式</span>
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- AI
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- 生活
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# 文章标题
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<div align="center">
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## 前言
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</div>
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<span style="font-size:0.9em; color:#1976d2;">
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  这是一个前言段落，使用较小的字体和蓝色文字。通常用于介绍文章的背景、目的或重要说明。
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</span>
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<div align="center">
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## 第一章
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</div>
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  这是正文段落，使用缩进格式。您可以在这里写入主要内容。
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  这是另一个段落，继续您的内容。
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### 小标题
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  这是小标题下的内容。
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#### 更小的标题
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  这是更小标题下的内容。
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<div align="center">
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## 第二章
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</div>
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  这是第二章的内容。
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### 代码示例
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```javascript
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// 这是一个代码块示例
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function example() {
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console.log("Hello World");
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||||
}
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```
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### 引用文本
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> 这是一个引用块，用于突出显示重要信息或引用他人的话。
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### 列表格式
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#### 无序列表
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- **粗体项目**：这是粗体文本
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- *斜体项目*：这是斜体文本
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- <span style="color: #43a047;">绿色文本</span>：这是带颜色的文本
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#### 有序列表
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1. 第一项
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2. 第二项
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||||
3. 第三项
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### 表格示例
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| 列1 | 列2 | 列3 |
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| 内容1 | 内容2 | 内容3 |
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| 内容4 | 内容5 | 内容6 |
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### 图片插入
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<div align="center">
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<img src="/logo.jpg" alt="示例图片" width="300"/>
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*图片说明文字*
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</div>
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### 链接格式
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- [普通链接](https://example.com)
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- <span style="color: #43a047;">[带颜色的链接](https://example.com)</span>
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### 特殊格式文本
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- <span style="color: #d32f2f;">红色警告文本</span>
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- <span style="color: #43a047;">绿色成功文本</span>
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- <span style="color: #1976d2;">蓝色信息文本</span>
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- <span style="font-size:0.8em;">小字体文本</span>
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- <span style="font-weight: bold;">粗体文本</span>
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### 分割线
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### 代码内联
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您可以在文本中使用 `内联代码` 来突出显示代码片段。
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### 数学公式（如果支持）
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$$
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E = mc^2
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$$
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<div align="center">
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## 总结
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</div>
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  这是文章的总结部分。
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<div align="center">
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#### <span style="color: #d32f2f;">重要提示或结论</span>
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</div>
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<div align="center">
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<img src="/logo.jpg" alt="结束图片" width="200"/>
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</div>
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*文章结束，可以添加版权信息或其他说明*
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[原文链接](https://example.com)
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@@ -1,37 +1,37 @@
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title: 今天二战钓鱼，还是空军 # 文章标题，支持副标题格式（用 - 分隔）
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<span style="color:var(--description-font-color);">下次不来了，有机会再钓</span>
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- 生活
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# 今天二战钓鱼，还是空军
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今天天气很好，附一张图，想着怎么都得整得到一两条
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||||
可能是技术不佳，鱼倒是有，但是就是不上钩
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|
||||
旁边的渔友也有钓到的，可是鱼很狡猾，吃了一小点就跑了
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|
||||
按理说应该在浮漂抖动的时候就要提一下，把鱼勾住
|
||||
|
||||
但是总想着要黑漂才拉上来
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|
||||
等着寒假再回来钓
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title: 今天二战钓鱼，还是空军 # 文章标题，支持副标题格式（用 - 分隔）
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# 今天二战钓鱼，还是空军
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今天天气很好，附一张图，想着怎么都得整得到一两条
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可能是技术不佳，鱼倒是有，但是就是不上钩
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||||
旁边的渔友也有钓到的，可是鱼很狡猾，吃了一小点就跑了
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按理说应该在浮漂抖动的时候就要提一下，把鱼勾住
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但是总想着要黑漂才拉上来
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等着寒假再回来钓
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@@ -1,49 +1,49 @@
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<span style="color:var(--description-font-color);">下次还来</span>
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# 今天第一次钓鱼，空军
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这几天在老家，由于之前一直下雨，外公没有去钓鱼，今天早上没有雨了，天气预报也是晴，索性就带上我去钓鱼 🎣
|
||||
|
||||
外公喜欢野钓，县城不远的村子旁有个小河道
|
||||
|
||||
早上六点就起床，七点多抵达目的地
|
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|
||||
可能是连下了几天的雨，河水水流有点急，而且还浑
|
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感觉不太好搞 😅
|
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|
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等到十点多还没有，只是偶尔有小鱼碰一下
|
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|
||||
换个地点继续
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|
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|
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||||
又过了一个小时，其实中途我看到浮漂有向下了一下（很迅速，不是水流冲下去的），但是经验不足，没有管，等着拉起来，食已经被吃了 🫠
|
||||
|
||||
外公也是一无所获
|
||||
|
||||
还是回家吧，等过两天再来，今天晚上感觉又要下大雨了 🌧️
|
||||
|
||||
艹
|
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title: 今天第一次钓鱼，空军 # 文章标题，支持副标题格式（用 - 分隔）
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<span style="color:var(--description-font-color);">下次还来</span>
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'
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# 今天第一次钓鱼，空军
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||||
这几天在老家，由于之前一直下雨，外公没有去钓鱼，今天早上没有雨了，天气预报也是晴，索性就带上我去钓鱼 🎣
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外公喜欢野钓，县城不远的村子旁有个小河道
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||||
早上六点就起床，七点多抵达目的地
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可能是连下了几天的雨，河水水流有点急，而且还浑
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感觉不太好搞 😅
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等到十点多还没有，只是偶尔有小鱼碰一下
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换个地点继续
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又过了一个小时，其实中途我看到浮漂有向下了一下（很迅速，不是水流冲下去的），但是经验不足，没有管，等着拉起来，食已经被吃了 🫠
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||||
外公也是一无所获
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|
||||
还是回家吧，等过两天再来，今天晚上感觉又要下大雨了 🌧️
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艹
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@@ -1,48 +1,48 @@
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||||
title: 他可能真的很忙吧
|
||||
top: 0
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||||
date: 2025-09-06 20:00:00
|
||||
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|
||||
<span style="color:var(--description-font-color);">他在飞机上一直在用电脑</span>
|
||||
'
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# 他可能真的很忙吧
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今天飞回广州了，因为开学了
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大部分大学生应该都飞回来了
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今天在机场遇到挺多大学生的，北京飞广州的是波音777的大飞机，我坐在C，有位同学坐在G，隔着一段距离。暂且称呼为同学，因为感觉看上去和我年龄相仿，然后起飞平稳后就一直在用电脑。
|
||||
|
||||
他可能真的很忙吧
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||||
平稳后就一直在用，水也不喝，饭也不吃（空姐还告诉他要是需要用餐就告诉他们，但是最后降落前也没吃饭）
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一开始我也没看清是在干什么，以为是打代码呢，但是我也偶尔写写代码，界面看着不像代码
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直到他缩放了一下，我才看清是个思维导图或者是流程图之类的东西，因为没写过，下飞机还特意查了一下
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#### emmm 没别的意思就是记录一下
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我想没必要这么夸张吧，偶尔也需要休息一下
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或者是为了炫耀？满足心里的自豪感？
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我不知道，可能是现在世间太纷繁了，连别人忙碌都能看成装X。因为我看见这样的人心里总是有种怪怪的感觉讲不上来
|
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##### 我现在就是处于一种状态，看见别人过得不好很是可怜，但是看见别人过得好却有点嫉妒，然后就是有些自卑
|
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##### 在学校里也是，看到别人放飞自我的玩感到怜惜，自己玩的太嗨也是会有些自怜；看到别人学又有些嫉妒，自己学又学不进去了😑😶
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||||
就这样吧，又是开学，不想上课
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title: 他可能真的很忙吧
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top: 0
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date: 2025-09-06 20:00:00
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<span style="color:var(--description-font-color);">他在飞机上一直在用电脑</span>
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tags:
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- 生活
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# 他可能真的很忙吧
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今天飞回广州了，因为开学了
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大部分大学生应该都飞回来了
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今天在机场遇到挺多大学生的，北京飞广州的是波音777的大飞机，我坐在C，有位同学坐在G，隔着一段距离。暂且称呼为同学，因为感觉看上去和我年龄相仿，然后起飞平稳后就一直在用电脑。
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他可能真的很忙吧
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平稳后就一直在用，水也不喝，饭也不吃（空姐还告诉他要是需要用餐就告诉他们，但是最后降落前也没吃饭）
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一开始我也没看清是在干什么，以为是打代码呢，但是我也偶尔写写代码，界面看着不像代码
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直到他缩放了一下，我才看清是个思维导图或者是流程图之类的东西，因为没写过，下飞机还特意查了一下
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#### emmm 没别的意思就是记录一下
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我想没必要这么夸张吧，偶尔也需要休息一下
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或者是为了炫耀？满足心里的自豪感？
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我不知道，可能是现在世间太纷繁了，连别人忙碌都能看成装X。因为我看见这样的人心里总是有种怪怪的感觉讲不上来
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##### 我现在就是处于一种状态，看见别人过得不好很是可怜，但是看见别人过得好却有点嫉妒，然后就是有些自卑
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##### 在学校里也是，看到别人放飞自我的玩感到怜惜，自己玩的太嗨也是会有些自怜；看到别人学又有些嫉妒，自己学又学不进去了😑😶
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就这样吧，又是开学，不想上课
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title: 从角色扮演到剧情聊天，翻开AI的另一面 # 文章标题，支持副标题格式（用 - 分隔）
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top: 3 # 置顶级别：1-3，数字越大越靠前，0表示不置顶
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date: 2025-04-08 18:00:00 # 发布日期和时间，格式：YYYY-MM-DD HH:MM:SS
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descriptionHTML: '
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<span style="color:var(--description-font-color);">我与Silly Tavern</span>
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tags: # 文章标签列表，用于分类和搜索
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- AI
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- 酒馆
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- 随笔
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sidebar: true # 是否显示侧边栏：true显示，false隐藏
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readingTime: true # 是否显示阅读时间：true显示，false隐藏
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cover: url # 封面图片路径，相对于public目录
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sticky: 3 # 精选文章设置：值越大在首页展示越靠前，0表示不精选
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recommend: true
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# 从角色扮演到剧情聊天，翻开AI的另一面
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##### 写在前面：
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<span style="font-size:0.9em; color:#1976d2;">
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  这个合集我会整理有关大模型发展和应用的一些看法，不会很及时。但是目标是有独特的视角，有深度有温度。这些文章都是拼拼凑凑的所以没有什么配图，如果有也是AI的，或者是一些表情包。敬请谅解😥
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</span>
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## 壹
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</div>
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  第一篇我就写最近接触到的一些东西——AI角色扮演。这类东西其实很早就有了，一般就是通过强制性的提示词<span style="color: #43a047;">（prompt）</span> ，然后大语言模型就会展现出预定的行为或语言效果。
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  我没有用过这个功能，现在国产很多平台都有角色扮演，从语气到风格都可以模仿。这个不是坏事，大模型发展本来就是多方面的，不是说AI只能用来解题，写代码💻。
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||||
  我一向支持AI全面的发展。对于大模型的管控国家也有政策，现在大模型也有批准上市这个环节。但是只是中国有，国外的模型大多只有一层简单的审查机制😥。所以很多问题就出现在这个环节上。
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||||
  经常能听说[酒馆](https://github.com/SillyTavern/SillyTavern)<span style="color: #43a047;">（Silly Tavern）</span>这个名字，一开始不以为然，直到有人找到我。前几天有人找到我，要我帮他充值Claude的积分，大概20刀，我只是当做一个简单的客户应付了，结果过了不到半天他就用完了😨？
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<span style="font-size:0.9em; color:#1976d2;">
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（大家可能对这个速度没什么概念，举个例子：Claude最贵的3.7-sonnet，每百万token输出15刀，他大约输出了一百三十万token。再说token，大致1 token对应一个中文字符，考虑符号等因素，约1.3 token对应一个汉字。也就是说，一百万汉字的输出量。半天时间，他就用大模型写了一本《红楼梦》（约96万字））！
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<img src="/4/1.jpg" alt="1" width="100"/>
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## 贰
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  后面他不满足，要我充值了好几个网站，比如[you.com](https://you.com)，比如某海外vps。来来回回好几百RMB，其实我赚的不多，我主营就是兜售一些API罢了。后面甚至发了一堆教程给我，让我用电脑帮他建酒馆。
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||||
  故事到这就是正常给他搭建了，然后收点钱，这个对于我来说易如反掌，但是对于这位朋友却恰恰相反。这样一个完整的云端服务需要很多专业知识，搭建起来后还需要配置API，如果API是国外的还需要中转，API又有两种来路……他竟一窍不通🤔，这个确实颠覆了我的认知，我原以为来找我买API的都是“业内人士”，只是懒得搞海外卡。没想到一个完完全全的小白就涉足这个领域了。
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## 叁
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</div>
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  后来深入了解，我也第一次使用了酒馆，其实就是个有着奇怪功能和高扩展性的[OpenWebUI](https://ai.zzhdsgsss.xyz/)，和我那个平台没什么区别。但是就是这样一个可以用于角色扮演的平台出现了很多灰色地带。
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||||
  首当其冲的就是涌入了很多对个性化虚拟对话有需求的玩家，他们可能是二次元，可能是颜色文学的狂热粉，AI浪潮推动他们去解锁本应被限制的功能。其次就是对海外网络的高需求，就是翻墙。
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|
||||
  最后就是生成的文章被二次转发和利用，如果只是某个正经角色的扮演那没问题，但是敢问这些对话的虚拟对象就不涉及一点黄色问题？诸如此类，那酒馆能不能解锁更多敏感话题？这些敏感话题是AI高速生成的，是不是带来了非常多的问题……
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|
||||
  不过后来我也懂了，可能更多的人都是依此来满足自身需求的。这或许是新时代逃避社会的一种方式罢了，就像上个世纪末本世纪初，青年一代成溺于游戏机，以此逃避社会；也像这几年大家抱起手机就刷短视频，同样是一种逃避社会的表现。也许在不久的将来，和AI深度的角色对话就是新一代青年逃避社会的方法。
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  最后也是很成功，通过反代you白嫖claude，就是延迟很高。不过一个月只要30刀就能无限畅玩，很适合酒馆。
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## 肆
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</div>
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  再简单讲一下酒馆，就算当科普了。酒馆这个平台还是比较简陋，虽说是高扩展性，但是一般人都要依靠别人的预设来做一些大模型破限之类的事情。酒馆主要就是三大部分：
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- **预设**：属于永久prompt，主要是规范提交给大模型的提示词，比如有多少上下文，模型的Temperature、Top-k和Top-p，还有一些强制性的提示词规范大模型回答。
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- **世界书**：属于永久prompt，提供故事背景和线索，也有人物和角色，为什么酒馆在对话中保持在同一个故事就是依靠这个东西。
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- **卡片**：一个神奇的png图片。卡片一般会自带正则表达式和世界书，我第一次去找卡片测试很幸运是JSON的，我非常确信我找对了。结果第二次发现根本没有JSON文件，帖子里面写到：“卡和说明”，然后配了两张图。后面才知道原来卡真的只是一张图，应该是在base64编码时把世界书和预设编进去了。<span style="color: #43a047;">（这招真的是绝啊）</span>
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<img src="/4/2.jpg" alt="1" width="200"/>
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## 伍
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</div>
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  最后完整的prompt就是由世界书，用户自己定义的自我角色，预设，对话记录，当前对话组成。大模型返回的长文本由于已经格式化，之后不同的区块被记录在不同的地方，比如实时故事进展的表格，物品或者线索……
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  总的看下来这是一个非常消耗token的东西，如果真的能够提供等额的情绪价值那确实是个不错的东西，相反，如果毫无意义，那么就是给大模型厂商送钱。
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## 陆
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#### <span style="color: #d32f2f;">所以，Anthropic，你封我号，什么时候给我退钱</span>
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<img src="/4/3.gif" alt="1" width="300"/>
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title: 从角色扮演到剧情聊天，翻开AI的另一面 # 文章标题，支持副标题格式（用 - 分隔）
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date: 2025-04-08 18:00:00 # 发布日期和时间，格式：YYYY-MM-DD HH:MM:SS
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<span style="color:var(--description-font-color);">我与Silly Tavern</span>
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tags: # 文章标签列表，用于分类和搜索
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- AI
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- 酒馆
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- 随笔
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  这个合集我会整理有关大模型发展和应用的一些看法，不会很及时。但是目标是有独特的视角，有深度有温度。这些文章都是拼拼凑凑的所以没有什么配图，如果有也是AI的，或者是一些表情包。敬请谅解😥
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  第一篇我就写最近接触到的一些东西——AI角色扮演。这类东西其实很早就有了，一般就是通过强制性的提示词<span style="color: #43a047;">（prompt）</span> ，然后大语言模型就会展现出预定的行为或语言效果。
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  我没有用过这个功能，现在国产很多平台都有角色扮演，从语气到风格都可以模仿。这个不是坏事，大模型发展本来就是多方面的，不是说AI只能用来解题，写代码💻。
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  我一向支持AI全面的发展。对于大模型的管控国家也有政策，现在大模型也有批准上市这个环节。但是只是中国有，国外的模型大多只有一层简单的审查机制😥。所以很多问题就出现在这个环节上。
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  经常能听说[酒馆](https://github.com/SillyTavern/SillyTavern)<span style="color: #43a047;">（Silly Tavern）</span>这个名字，一开始不以为然，直到有人找到我。前几天有人找到我，要我帮他充值Claude的积分，大概20刀，我只是当做一个简单的客户应付了，结果过了不到半天他就用完了😨？
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（大家可能对这个速度没什么概念，举个例子：Claude最贵的3.7-sonnet，每百万token输出15刀，他大约输出了一百三十万token。再说token，大致1 token对应一个中文字符，考虑符号等因素，约1.3 token对应一个汉字。也就是说，一百万汉字的输出量。半天时间，他就用大模型写了一本《红楼梦》（约96万字））！
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  后面他不满足，要我充值了好几个网站，比如[you.com](https://you.com)，比如某海外vps。来来回回好几百RMB，其实我赚的不多，我主营就是兜售一些API罢了。后面甚至发了一堆教程给我，让我用电脑帮他建酒馆。
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  故事到这就是正常给他搭建了，然后收点钱，这个对于我来说易如反掌，但是对于这位朋友却恰恰相反。这样一个完整的云端服务需要很多专业知识，搭建起来后还需要配置API，如果API是国外的还需要中转，API又有两种来路……他竟一窍不通🤔，这个确实颠覆了我的认知，我原以为来找我买API的都是“业内人士”，只是懒得搞海外卡。没想到一个完完全全的小白就涉足这个领域了。
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  后来深入了解，我也第一次使用了酒馆，其实就是个有着奇怪功能和高扩展性的[OpenWebUI](https://ai.zzhdsgsss.xyz/)，和我那个平台没什么区别。但是就是这样一个可以用于角色扮演的平台出现了很多灰色地带。
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  首当其冲的就是涌入了很多对个性化虚拟对话有需求的玩家，他们可能是二次元，可能是颜色文学的狂热粉，AI浪潮推动他们去解锁本应被限制的功能。其次就是对海外网络的高需求，就是翻墙。
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  最后就是生成的文章被二次转发和利用，如果只是某个正经角色的扮演那没问题，但是敢问这些对话的虚拟对象就不涉及一点黄色问题？诸如此类，那酒馆能不能解锁更多敏感话题？这些敏感话题是AI高速生成的，是不是带来了非常多的问题……
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  不过后来我也懂了，可能更多的人都是依此来满足自身需求的。这或许是新时代逃避社会的一种方式罢了，就像上个世纪末本世纪初，青年一代成溺于游戏机，以此逃避社会；也像这几年大家抱起手机就刷短视频，同样是一种逃避社会的表现。也许在不久的将来，和AI深度的角色对话就是新一代青年逃避社会的方法。
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  最后也是很成功，通过反代you白嫖claude，就是延迟很高。不过一个月只要30刀就能无限畅玩，很适合酒馆。
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  再简单讲一下酒馆，就算当科普了。酒馆这个平台还是比较简陋，虽说是高扩展性，但是一般人都要依靠别人的预设来做一些大模型破限之类的事情。酒馆主要就是三大部分：
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- **预设**：属于永久prompt，主要是规范提交给大模型的提示词，比如有多少上下文，模型的Temperature、Top-k和Top-p，还有一些强制性的提示词规范大模型回答。
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- **世界书**：属于永久prompt，提供故事背景和线索，也有人物和角色，为什么酒馆在对话中保持在同一个故事就是依靠这个东西。
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- **卡片**：一个神奇的png图片。卡片一般会自带正则表达式和世界书，我第一次去找卡片测试很幸运是JSON的，我非常确信我找对了。结果第二次发现根本没有JSON文件，帖子里面写到：“卡和说明”，然后配了两张图。后面才知道原来卡真的只是一张图，应该是在base64编码时把世界书和预设编进去了。<span style="color: #43a047;">（这招真的是绝啊）</span>
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  最后完整的prompt就是由世界书，用户自己定义的自我角色，预设，对话记录，当前对话组成。大模型返回的长文本由于已经格式化，之后不同的区块被记录在不同的地方，比如实时故事进展的表格，物品或者线索……
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  总的看下来这是一个非常消耗token的东西，如果真的能够提供等额的情绪价值那确实是个不错的东西，相反，如果毫无意义，那么就是给大模型厂商送钱。
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[文章原发布于我的微信公众号，稍有修改](https://mp.weixin.qq.com/s/3FHP6BL50yLm9E9wL4APoQ)
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@@ -1,95 +1,95 @@
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title: 区块链·web3·虚拟币·稳定币
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top: 0
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date: 2025-09-23 12:00:00
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descriptionHTML: '
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<span style="color:var(--description-font-color);">随便聊聊区块链、web3、虚拟币和稳定币。</span>
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tags:
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- 区块链
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- web3
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- 随笔
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# 区块链·web3·虚拟币·稳定币
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##### 写在前面：
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<span style="font-size:0.9em; color:#1976d2;">
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  比特币这个东西炒了很久了，从中本聪，到挖矿，到区块链。现在美国和香港都在稳定币方面有所动作。
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</span>
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## 文中将出现的专有名词介绍
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### 区块链
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  区块链是一种革命性的分布式数据库技术。想象一个由许多计算机共同维护的数字账本，任何新的交易（或数据）都会被打包成一个“区块”，并通过密码学方法安全地连接到前一个区块，形成一条不可中断的“链”。这个账本不是由任何单一实体控制，而是分布在网络中的所有参与者之间，因此具有高度的**去中心化**特性。其核心特点包括：
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||||
- **不可篡改性**：一旦数据被记录到区块链上，就极难被修改或删除。
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||||
- **透明性**：虽然参与者的真实身份可以是匿名的，但交易记录本身对网络中的所有参与者都是公开可见的。
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- **安全性**：通过密码学和共识机制（如工作量证明PoW或权益证明PoS）来确保网络的安全和数据的一致性。
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### Web3
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  Web3被视为互联网的下一个演进阶段，旨在解决当前Web2时代由少数科技巨头主导的中心化问题。如果说Web1是“只读”的（用户只能消费内容），Web2是“读写”的（用户可以创造内容，但平台拥有数据），那么Web3就是“读-写-拥有”的。
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||||
  它基于区块链技术，核心理念是构建一个**去中心化**的网络。在这个网络中，用户通过自己的加密钱包管理数字身份和数据，而不是依赖于传统的用户名和密码。这催生了去中心化应用（dApps）、去中心化自治组织（DAOs）等新形态，用户不仅是使用者，更是网络的参与者和所有者。
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### 虚拟币
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  虚拟币，通常被称为加密货币，是构建在区块链技术之上的数字资产。它们使用密码学来确保交易安全并控制新单位的创建。我们可以将其分为两大类：
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- **原生币（Coin）**：如比特币（BTC）和以太坊（ETH），它们是各自区块链网络的原生资产，主要用于支付网络交易费用（Gas Fee）和激励网络维护者（矿工或验证者）。
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||||
- **代币（Token）**：它们构建在现有的区块链之上（如以太坊上的ERC-20代币），可以代表各种价值，如公司的股份、数字艺术品（NFT）、或者某个去中心化应用的功能性通证。
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### 挖矿
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  在区块链的世界里，“挖矿”是一个形象的比喻，它指的是验证和记录交易到区块链上的过程。在像比特币这样的网络中，计算机（矿工）需要竞争解决一个复杂的数学难题。第一个成功解决难题的矿工，就有权将最新的交易打包成一个新区块，并将其添加到链上。作为回报，该矿工会获得一定数量的新发行的虚拟币和交易手续费。这个过程不仅创造了新的货币，更重要的是，它通过去中心化的方式确保了整个网络的安全和一致性。
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||||
### 工作量证明 (PoW) & 股权证明 (PoS)
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||||
这是两种最主流的区块链**共识机制**，用于确保所有参与者对账本状态达成一致。
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||||
  **工作量证明 (Proof of Work, PoW)**：这是比特币所采用的经典机制。矿工们需要投入大量的计算资源（工作量也就是GPU计算）来竞争解决一个数学难题。谁先解决，谁就获得了记账权。这种机制的优点是极其安全，因为攻击者需要掌握超过全网51%的算力才能篡改账本，成本极高。缺点是能源消耗巨大，被广为诟病。
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||||
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  **股权证明 (Proof of Stake, PoS)**：这是以太坊等新一代区块链采用的机制。在这种模式下，不再需要进行大规模的计算竞赛。取而代之的是，用户可以质押（Stake）自己的虚拟币来成为“验证者”。系统会根据质押数量的多少和时间长短等因素，随机选择一个验证者来创建新区块。如果验证者作恶，其质押的虚拟币将被罚没。PoS机制极大地降低了能源消耗，被认为是更环保、更高效的共识方案。
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### 稳定币
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  稳定币是一种价值相对稳定的虚拟币，通常与某种法定货币（如美元）挂钩，以减少价格波动。近年来，各国监管机构也开始密切关注稳定币的发展。
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  **美国方面**，国会和监管机构一直在积极探讨稳定币的监管框架。多项法案被提出，旨在为稳定币发行方建立明确的银行级或类似的监管标准，要求其具备充足的储备金并接受定期审计。此举旨在保护消费者、防范金融风险，并确保美元在数字资产时代的主导地位。像USDC的发行方Circle，就是一家受美国监管的公司。
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  **香港方面**，则表现出更为积极和开放的态度，力图成为全球Web3和虚拟资产的中心。香港金融管理局（HKMA）已经发布了关于稳定币的监管咨询文件，并计划推出“沙盒”安排，允许机构在受控环境中试行稳定币发行。其目标是建立一个明确的许可制度，规范稳定币发行方的储备管理、所有权和赎回机制，以吸引合规的虚拟资产业务落户香港。
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## 壹
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我第一次接触到这类虚拟货币，不是搞投资，也不是炒币。因为有很多国外的服务要充值，比如ChatGPT，Claude。有些服务虽然是白嫖的，但是还是需要卡里有钱来验证。但是实体卡是开不了的，只能找虚拟卡。常见的虚拟卡都是和虚拟币挂钩的，不过现在想想确实虚拟币解决了跨境支付的问题。
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我唯一受益的点在于能避开各类政策和法律的围堵，然后把钱给到中介，中介又帮我把钱给到商家。但是对于炒作虚拟币，似乎不太行，因为虚拟货币的价值似乎一直是个迷。
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基于我浅陋的认知，我来举个小小的例子：如果我来发行一个虚拟货币，就叫辛木币，如果做成和比特币一样的机制，那么就可以通过挖矿来计算出区块，然后基于辛木币的规则给这个人发币。但是最为重点的价格何来呢？这个就是共识机制，得大家都认可他的价值才有用。比如此时我和我开的便利店店挂钩，你可以用一辛木币来换一瓶水（早期挖矿效率极高，工作量证明也越多）。后面慢慢的很多大老板都有了我的辛木币，他们也支持辛木币交易，那么辛木币的价值在这个圈子里面就慢慢升值了。只要这个圈子够大，辛木币的价值够大，就和今天的比特币一样。说到虚拟货币，几乎都知道比特币。
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那么在价值挂钩这一步，是不是可以是黄金，期权，股权，石油……现在的稳定币就是和美元挂钩，挖矿机制也和比特币的挖矿不一样了。比特币纯靠GPU计算哈希值，稳定币的挖矿就靠质押，靠股权（如USDT的PoS股权证明），也靠兑换（GUSD的美元兑换）
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title: 区块链·web3·虚拟币·稳定币
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date: 2025-09-23 12:00:00
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<span style="color:var(--description-font-color);">随便聊聊区块链、web3、虚拟币和稳定币。</span>
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tags:
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- 区块链
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- web3
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- 随笔
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# 区块链·web3·虚拟币·稳定币
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<span style="font-size:0.9em; color:#1976d2;">
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  比特币这个东西炒了很久了，从中本聪，到挖矿，到区块链。现在美国和香港都在稳定币方面有所动作。
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## 文中将出现的专有名词介绍
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### 区块链
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  区块链是一种革命性的分布式数据库技术。想象一个由许多计算机共同维护的数字账本，任何新的交易（或数据）都会被打包成一个“区块”，并通过密码学方法安全地连接到前一个区块，形成一条不可中断的“链”。这个账本不是由任何单一实体控制，而是分布在网络中的所有参与者之间，因此具有高度的**去中心化**特性。其核心特点包括：
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- **不可篡改性**：一旦数据被记录到区块链上，就极难被修改或删除。
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- **透明性**：虽然参与者的真实身份可以是匿名的，但交易记录本身对网络中的所有参与者都是公开可见的。
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- **安全性**：通过密码学和共识机制（如工作量证明PoW或权益证明PoS）来确保网络的安全和数据的一致性。
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### Web3
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  Web3被视为互联网的下一个演进阶段，旨在解决当前Web2时代由少数科技巨头主导的中心化问题。如果说Web1是“只读”的（用户只能消费内容），Web2是“读写”的（用户可以创造内容，但平台拥有数据），那么Web3就是“读-写-拥有”的。
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  它基于区块链技术，核心理念是构建一个**去中心化**的网络。在这个网络中，用户通过自己的加密钱包管理数字身份和数据，而不是依赖于传统的用户名和密码。这催生了去中心化应用（dApps）、去中心化自治组织（DAOs）等新形态，用户不仅是使用者，更是网络的参与者和所有者。
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### 虚拟币
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  虚拟币，通常被称为加密货币，是构建在区块链技术之上的数字资产。它们使用密码学来确保交易安全并控制新单位的创建。我们可以将其分为两大类：
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- **原生币（Coin）**：如比特币（BTC）和以太坊（ETH），它们是各自区块链网络的原生资产，主要用于支付网络交易费用（Gas Fee）和激励网络维护者（矿工或验证者）。
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- **代币（Token）**：它们构建在现有的区块链之上（如以太坊上的ERC-20代币），可以代表各种价值，如公司的股份、数字艺术品（NFT）、或者某个去中心化应用的功能性通证。
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### 挖矿
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  在区块链的世界里，“挖矿”是一个形象的比喻，它指的是验证和记录交易到区块链上的过程。在像比特币这样的网络中，计算机（矿工）需要竞争解决一个复杂的数学难题。第一个成功解决难题的矿工，就有权将最新的交易打包成一个新区块，并将其添加到链上。作为回报，该矿工会获得一定数量的新发行的虚拟币和交易手续费。这个过程不仅创造了新的货币，更重要的是，它通过去中心化的方式确保了整个网络的安全和一致性。
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### 工作量证明 (PoW) & 股权证明 (PoS)
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这是两种最主流的区块链**共识机制**，用于确保所有参与者对账本状态达成一致。
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  **工作量证明 (Proof of Work, PoW)**：这是比特币所采用的经典机制。矿工们需要投入大量的计算资源（工作量也就是GPU计算）来竞争解决一个数学难题。谁先解决，谁就获得了记账权。这种机制的优点是极其安全，因为攻击者需要掌握超过全网51%的算力才能篡改账本，成本极高。缺点是能源消耗巨大，被广为诟病。
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  **股权证明 (Proof of Stake, PoS)**：这是以太坊等新一代区块链采用的机制。在这种模式下，不再需要进行大规模的计算竞赛。取而代之的是，用户可以质押（Stake）自己的虚拟币来成为“验证者”。系统会根据质押数量的多少和时间长短等因素，随机选择一个验证者来创建新区块。如果验证者作恶，其质押的虚拟币将被罚没。PoS机制极大地降低了能源消耗，被认为是更环保、更高效的共识方案。
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### 稳定币
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  稳定币是一种价值相对稳定的虚拟币，通常与某种法定货币（如美元）挂钩，以减少价格波动。近年来，各国监管机构也开始密切关注稳定币的发展。
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  **美国方面**，国会和监管机构一直在积极探讨稳定币的监管框架。多项法案被提出，旨在为稳定币发行方建立明确的银行级或类似的监管标准，要求其具备充足的储备金并接受定期审计。此举旨在保护消费者、防范金融风险，并确保美元在数字资产时代的主导地位。像USDC的发行方Circle，就是一家受美国监管的公司。
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  **香港方面**，则表现出更为积极和开放的态度，力图成为全球Web3和虚拟资产的中心。香港金融管理局（HKMA）已经发布了关于稳定币的监管咨询文件，并计划推出“沙盒”安排，允许机构在受控环境中试行稳定币发行。其目标是建立一个明确的许可制度，规范稳定币发行方的储备管理、所有权和赎回机制，以吸引合规的虚拟资产业务落户香港。
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## 壹
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我第一次接触到这类虚拟货币，不是搞投资，也不是炒币。因为有很多国外的服务要充值，比如ChatGPT，Claude。有些服务虽然是白嫖的，但是还是需要卡里有钱来验证。但是实体卡是开不了的，只能找虚拟卡。常见的虚拟卡都是和虚拟币挂钩的，不过现在想想确实虚拟币解决了跨境支付的问题。
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我唯一受益的点在于能避开各类政策和法律的围堵，然后把钱给到中介，中介又帮我把钱给到商家。但是对于炒作虚拟币，似乎不太行，因为虚拟货币的价值似乎一直是个迷。
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基于我浅陋的认知，我来举个小小的例子：如果我来发行一个虚拟货币，就叫辛木币，如果做成和比特币一样的机制，那么就可以通过挖矿来计算出区块，然后基于辛木币的规则给这个人发币。但是最为重点的价格何来呢？这来自于**价值共识**。技术上的共识机制（如PoW）保证了辛木币无法被伪造和双花，但它的市场价格，则需要大家都认可它的价值才有用。比如此时我和我开的便利店店挂钩，你可以用一辛木币来换一瓶水（早期挖矿效率极高，工作量证明也越多）。后面慢慢的很多大老板都有了我的辛木币，他们也支持辛木币交易，那么辛木币的价值在这个圈子里面就慢慢升值了。只要这个圈子够大，辛木币的价值够大，就和今天的比特币一样。说到虚拟货币，几乎都知道比特币。
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那么在价值挂钩这一步，是不是可以是黄金，期权，股权，石油……现在的稳定币就是和美元挂钩，挖矿机制也和比特币的挖矿不一样了。比特币纯靠GPU计算哈希值，稳定币的挖矿就靠质押，靠股权（如USDT的PoS股权证明），也靠兑换（GUSD的美元兑换）
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(没写完，后面慢慢写)………………………………
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title: 身份、地位、家庭、学历是如何裹挟中国人的一生的？ # 文章标题，支持副标题格式（用 - 分隔）
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top: 2 # 置顶级别：1-3，数字越大越靠前，0表示不置顶
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date: 2025-09-13 22:00:00 # 发布日期和时间，格式：YYYY-MM-DD HH:MM:SS
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<span style="color:var(--description-font-color);">来聊聊网红户晨风</span>
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tags: # 文章标签列表，用于分类和搜索
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- 随笔
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# 身份、地位、家庭、学历是如何裹挟中国人的一生的？
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<span style="font-size:0.9em; color:#1976d2;">
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“什么学历，父母是做什么的，用什么手机？”这是网红户晨风直播连麦的灵魂三问。三个问题就可以大致能描绘一个人认知，地位，经济情况。本文将会围绕户晨风的视频直播，以及他在自媒体中发表的观点讲起，来谈谈身份、地位、家庭、学历是如何裹挟中国人的一生的？
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## 文中将出现的人物简介以及专有名词介绍
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### 户晨风
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  国际高中肄业，干过汽修工，后投身于股市，当过私募基金研究员，后因投资失败被公司裁员，2023年开始短视频的拍摄。模仿国外博主拍摄购买力视频获取流量，后因拍摄内容涉及国内社保相关情况，部分内容违反社区规定，被封号至2024年4月。之后转战国外，拍摄国外购买力视频，同时，国内转为拍摄随机送路人钱<span style="color: #43a047;">（大多确为普通百姓）</span>。除以上两种视频内容，每个月户晨风还公开自己的收入情况。
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  但直播却与本人拍摄视频基本无关，户晨风在直播间发表自己的言论，包括但不限于：手机就是苹果，汽车就是特斯拉，超市就是山姆，推崇中医无用，推崇高铁私有化等。
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  连麦的网友大多是反对户晨风的，同时也有一部分网友支持户晨风给予户晨风打赏，成为户晨风收入主要来源。由于他所推崇的东西几乎都是国外的，在当今爱国主义是社会核心价值观的时代，有人对户晨风的言论表示反对。
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  2025年9月，户晨风在带货方面收获颇丰，同时借助知名度在淘宝售卖祝福视频，且单个视频价格不低<span style="color: #43a047;">（如图，仅有2999元档）</span>。本人在直播中表示本月收入超过60万。
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### 商品拜物教
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  商品拜物教是马克思在《资本论》中提出的概念，指商品的社会属性<span style="color: #43a047;">（人与人的劳动交换关系）</span>被物的自然属性掩盖，人们像崇拜神一样追逐商品，将其视为能支配生活的神秘力量，且商品交换越普遍，这种“拜物”倾向越明显。
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  它的核心是掩盖商品背后人与人的关系：商品价值源于人类抽象劳动，但在市场中，价值通过价格波动、供求关系体现，仿佛是商品自身的“魔力”，而非劳动者创造。
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## 壹
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  我比较早就关注到户晨风了，因为他的一些理论确实很敏感，按理说国内互联网是很少有些些言论的。其实他的理论不是说简单的吹捧美国，或者西方的东西，以此来贬低国内的。只是他刻意避开中国好的一些东西，只议论西方优秀的部分和国内做的不足的部分。而后他慢慢转向为追从好的东西，追从贵的东西。
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他的直播间从多数人看来就是<span style="color: #1976d2;">**崇洋媚外**</span>，有这几个证据，我也讲讲我的看法：
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- 第一，他宣扬中医无用论。理由是没有通过临床双盲实验<span style="color: #43a047;">（不得不说，为了这些，一个没有什么文化的人能研究这么深，属实不易，这也是他能成功的原因之一）</span> ，这给根生于中华传统文化的中华儿女带来了冲击感。
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基本上所有中国人都受到过中医的治疗，只是说在西医和医学科学的理论下，中医的作用没有科学的理论性，但是不代表无法用于治疗。就像下面这个数学公式，拉马努金没法给出推到过程，但是不妨碍这是正确的等式。我第一次看到这个式子的时候就觉得他和中医很像，但是确实不妨碍这是正确的。
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$$
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\frac{1}{\pi}
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=\frac{2\sqrt{2}}{9801}\sum_{k=0}^{\infty}
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\frac{(4k)!}{(k!)^4}\,
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\frac{1103+26390k}{396^{4k}}
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$$
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- 第二，他宣称高铁私有化。其实我是不大赞同，他可能没有考虑到铁路具有的**战略意义**。如果国家处于战时，铁路是最好的运输方式，陆运太慢，而且效率很低，空运太贵，不能让大部分的经济用于空运。至少近二十年内，铁路还是战时重要的运输路线，铁路被炸了，有抢修队，没电就烧油，没油甚至可以用蒸汽机车。所以铁路必须归国有，因为他具有战略意义。
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- 第三，他还宣称手机就用 iPhone。可能他目标的粉丝人群就是介于能买 iPhone 的用户们，因为再往上的人群可能确实选择 iPhone 较多，或者是折叠屏手机<span style="color: #43a047;">（？总之不会是两三千的手机）</span>。户晨风就抓住这批人的想法，抨击安卓机，鼓吹 iPhone。
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其实我们确实需要承认苹果的产品是不错的，但是起步就是 6k<span style="color: #43a047;">（最低配 256GB 内存，多半不适合很多人使用）</span>，真的是所有人能消费得起的吗？城镇居民人均可支配收入中位数 **49302** 元，农村居民人均可支配收入中位数 **19605** 元$^{[1]}$。意味着半数以上的农村居民不可能购买 iPhone，半数以内的城镇居民需要花费年收入八分之一用于支付手机费用。即使是用五年，也是一笔不小的支出。:expressionless:
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## 贰
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  还有很多琐碎的观点不胜枚举，户晨风的观点其实早已不在于对错与否，这样的观点是漏洞百出、以偏概全的。**但是，恰恰这样的观点才是互联网需要的**。当下的互联网各类人群聚集，能让很多人透过互联网看到不一样的世界，有人养尊处优，第一次看到别人生活清贫；有人出身并不富贵，第一次看到别人开豪车住豪宅……
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  时至今日，社会的差异还是存在的，贫富差异、地域差距、认知差异……。中产和中产的孩子们，是户晨风直播间连线的香饽饽，他们可能是留学，可能是展示家财万贯，因为户晨风总是投来向往的羡慕的目光和表达夸张的赞誉。反观普通人，户晨风讨厌低学历，讨厌那些家里是普普通通的人，户晨风总是展现着一种嫌弃的厌恶的目光和不断发出诋毁和说教。
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  但是户晨风的直播间却毫无意外的只有两种人连麦，他们是谈吐清晰的中产家庭，因为户晨风的反应能给他们带来欢乐，他们把户晨风当做娱乐主播；他们也会是支支吾吾的普通人，因为始终不认命，希望能扳倒这个长相和言语都怪异的主播。我想不明白为什么，可能恰恰是这些人才是户晨风的目标粉丝。
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  确实，能用苹果的，能开特斯拉的，能逛山姆的已经是中产。户晨风认为自己也是这类人，因为不了解他实际资产之类的隐私信息，但是能确定的是他目前唯一收入就是做自媒体，近半年来的收入也在逐步上升且都不低。也许有一天也能开上特斯拉，也能在某个山姆会员店遇到他。但是世界上还有很多普通人，也许能给普通人更多一些鼓励和建议会更好，还是说没有反差就没法给各位“总”$^{[2]}$带来快乐，就没有收入了？我不知道。 :sleeping:
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## 叁
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  户晨风在直播间还会问学历，当今的中国确实很看重学历，这是毋庸置疑的。但是学历延伸出来的还是家庭问题。先说国外，普通家庭的孩子很难出国留学，除非是非常厉害的一批作为公派留学。国内的高等教育也不乐观，大部分普通家庭的孩子，要么止步于高考，要么就是在普通本科或者专科毕业后进入就业市场。部分家庭是很难供给到研究生的，或者是希望孩子早早就业……
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>“太多极有天资的小伙伴因为某次大考差了几分，或者遭遇了学业阶段转换过程中的不适应，或者家庭出现变故，走着走着就变换了人生道路。”$^{[3]}$
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>“这样一条通过教育向上流动的道路越是艰辛，个体在这样一个过程中经历的制度不公和隐性歧视越是深重，越说明我们的社会流动之路并不通畅，可能有越来越多的人正在被埋没。”$^{[3]}$
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>“低阶层的父母不插手，多半是因为没有能力和见识去参与孩子的决策。他们绝大多数从未踏进大学的校门，对大学里发生的一切几乎一无所知。除了精神上的支持和经济上的帮助，他们再无法就子女高中以后的重大决策给出具体的咨询意见了，更不用说指导他们管理大学生活和确立生涯目标。实际上，他们的子女能够超越他们成为全家第一个大学生，已经在很大程度上满足了他们的期望。至于上大学的目标，已经超越了他们的认知范围。”$^{[4]}$
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<span style="color: #43a047;">（以上摘自其他作者文章，来源已在文末参考文献标注）</span>
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  学历对一个人的影响确实存在，但是当前的中国社会在慢慢放大这个影响，因为社会还是缺少一套标准来评判人。所以学历对个人带来的压力，不亚于经济情况对人带来的压力。社会给不同学历的人分为三教九流，所以这也不是户晨风的主观意愿，只是如果能多方面评价一个人可能会更好。低学历的人并不代表就一事无成。
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## 肆
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再来说说户晨风的视频。
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- 第一个是他的公开收入，其实没有什么问题，因为依旧可以造假，就像我也可以公开我的收入，因为互联网是虚拟世界这件事情是板上钉钉的。
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- 第二是购买力视频，算是发家视频，让墙内$^{[5]}$的人们能看到较为真实的外面的世界。也正是因为这类视频，在国内会采访到一些特殊人群，暴露了这类人群在收入上遇到的困难。让户晨风在多个平台处处碰壁。
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- 第三个是随机送路人钱。这算是几乎没有争议的视频，因为**两千块钱**是真实送出去的<span style="color: #43a047;">（户晨风在直播间中提过以后会加到五千元，可能会带来不一样的视频效果）</span>。虽然他在直播间看不起普通人，但是遇到真正困难的人确实会提供帮助。:+1:
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  个人认为户晨风后续的视频只会是这几类，因为视频带来的收益并不可观。在各大社交媒体中，始终是以直播收入为主要来源。所以户晨风应该依旧会在直播中加码，制造更多的效果，借助流量带货，以及博得各位“总”的打赏。
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## 伍
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  最后，户晨风还有一招，也是罕见的一招。公开在淘宝上售卖祝福视频，这是一个一石二鸟的方法，既宣传自己，又给自己套上了商品的属性:joy:<span style="font-size:0.9em; color:#1976d2;">（文章开头介绍了商品拜物教，但是我却仅在文末提及，如果你能看完我的文章，也看过户晨风的视频还有他的直播切片，你会发现户晨风的方方面面都透露着商品属性以及商品拜物教）</span>
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  户晨风确实是个矛盾的人，他的视频和直播间是对立矛盾的，他的粉丝群体是对立矛盾的。可恰恰是这样的冲突让户晨风在社交媒体如鱼得水，网络世界的今天，需要的就是激烈的争论才能留住前来的客户。再把目光放回这些引起矛盾的观点，这些关于身份、地位、家庭、学历的话题，在这个时代始终裹挟着中国人，甚至伴随他们一生，倘若多年以后没有人再记得户晨风，倘若多年后户晨风还是需要就业来解决温饱，他确实只是一个高中学历。
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### 参考文献及注释
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[1] 中华人民共和国国家统计局. 2024年居民收入和消费支出情况[EB/OL]. (2025-01-17). https://www.stats.gov.cn/sj/zxfb/202501/t20250117_1958325.html.
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||||
[2] 户晨风在直播间常常以“xx总”称呼打赏的粉丝
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||||
[3] 程猛. “教育改变农家子弟的命运”，究竟改变了什么？[EB/OL]. (2018-09-15). https://yixi.tv/speech/657.
|
||||
[4] 那些原本是废话的常识. 寒门大学生难改命？其实“考上”就已不容易[EB/OL]. (2024-07-22). https://mp.weixin.qq.com/s/P1zKLPHN4efzpkRoGFwDIA.
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title: 身份、地位、家庭、学历是如何裹挟中国人的一生的？ # 文章标题，支持副标题格式（用 - 分隔）
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top: 2 # 置顶级别：1-3，数字越大越靠前，0表示不置顶
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date: 2025-09-13 22:00:00 # 发布日期和时间，格式：YYYY-MM-DD HH:MM:SS
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<span style="color:var(--description-font-color);">来聊聊网红户晨风</span>
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tags: # 文章标签列表，用于分类和搜索
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- 随笔
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# 身份、地位、家庭、学历是如何裹挟中国人的一生的？
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##### 写在前面：
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<span style="font-size:0.9em; color:#1976d2;">
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“什么学历，父母是做什么的，用什么手机？”这是网红户晨风直播连麦的灵魂三问。三个问题就可以大致能描绘一个人认知，地位，经济情况。本文将会围绕户晨风的视频直播，以及他在自媒体中发表的观点讲起，来谈谈身份、地位、家庭、学历是如何裹挟中国人的一生的？
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## 文中将出现的人物简介以及专有名词介绍
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### 户晨风
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<span style="font-size:0.9em;">
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  国际高中肄业，干过汽修工，后投身于股市，当过私募基金研究员，后因投资失败被公司裁员，2023年开始短视频的拍摄。模仿国外博主拍摄购买力视频获取流量，后因拍摄内容涉及国内社保相关情况，部分内容违反社区规定，被封号至2024年4月。之后转战国外，拍摄国外购买力视频，同时，国内转为拍摄随机送路人钱<span style="color: #43a047;">（大多确为普通百姓）</span>。除以上两种视频内容，每个月户晨风还公开自己的收入情况。
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  但直播却与本人拍摄视频基本无关，户晨风在直播间发表自己的言论，包括但不限于：手机就是苹果，汽车就是特斯拉，超市就是山姆，推崇中医无用，推崇高铁私有化等。
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  连麦的网友大多是反对户晨风的，同时也有一部分网友支持户晨风给予户晨风打赏，成为户晨风收入主要来源。由于他所推崇的东西几乎都是国外的，在当今爱国主义是社会核心价值观的时代，有人对户晨风的言论表示反对。
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  2025年9月，户晨风在带货方面收获颇丰，同时借助知名度在淘宝售卖祝福视频，且单个视频价格不低<span style="color: #43a047;">（如图，仅有2999元档）</span>。本人在直播中表示本月收入超过60万。
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### 商品拜物教
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<span style="font-size:0.9em;">
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  商品拜物教是马克思在《资本论》中提出的概念，指商品的社会属性<span style="color: #43a047;">（人与人的劳动交换关系）</span>被物的自然属性掩盖，人们像崇拜神一样追逐商品，将其视为能支配生活的神秘力量，且商品交换越普遍，这种“拜物”倾向越明显。
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  它的核心是掩盖商品背后人与人的关系：商品价值源于人类抽象劳动，但在市场中，价值通过价格波动、供求关系体现，仿佛是商品自身的“魔力”，而非劳动者创造。
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## 壹
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  我比较早就关注到户晨风了，因为他的一些理论确实很敏感，按理说国内互联网是很少有些些言论的。其实他的理论不是说简单的吹捧美国，或者西方的东西，以此来贬低国内的。只是他刻意避开中国好的一些东西，只议论西方优秀的部分和国内做的不足的部分。而后他慢慢转向为追从好的东西，追从贵的东西。
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他的直播间从多数人看来就是<span style="color: #1976d2;">**崇洋媚外**</span>，有这几个证据，我也讲讲我的看法：
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- 第一，他宣扬中医无用论。理由是没有通过临床双盲实验<span style="color: #43a047;">（不得不说，为了这些，一个没有什么文化的人能研究这么深，属实不易，这也是他能成功的原因之一）</span> ，这给根生于中华传统文化的中华儿女带来了冲击感。
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基本上所有中国人都受到过中医的治疗，只是说在西医和医学科学的理论下，中医的作用没有科学的理论性，但是不代表无法用于治疗。就像下面这个数学公式，拉马努金没法给出推到过程，但是不妨碍这是正确的等式。我第一次看到这个式子的时候就觉得他和中医很像，但是确实不妨碍这是正确的。
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$$
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\frac{1}{\pi}
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=\frac{2\sqrt{2}}{9801}\sum_{k=0}^{\infty}
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\frac{(4k)!}{(k!)^4}\,
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\frac{1103+26390k}{396^{4k}}
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$$
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- 第二，他宣称高铁私有化。其实我是不大赞同，他可能没有考虑到铁路具有的**战略意义**。如果国家处于战时，铁路是最好的运输方式，陆运太慢，而且效率很低，空运太贵，不能让大部分的经济用于空运。至少近二十年内，铁路还是战时重要的运输路线，铁路被炸了，有抢修队，没电就烧油，没油甚至可以用蒸汽机车。所以铁路必须归国有，因为他具有战略意义。
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- 第三，他还宣称手机就用 iPhone。可能他目标的粉丝人群就是介于能买 iPhone 的用户们，因为再往上的人群可能确实选择 iPhone 较多，或者是折叠屏手机<span style="color: #43a047;">（？总之不会是两三千的手机）</span>。户晨风就抓住这批人的想法，抨击安卓机，鼓吹 iPhone。
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其实我们确实需要承认苹果的产品是不错的，但是起步就是 6k<span style="color: #43a047;">（最低配 256GB 内存，多半不适合很多人使用）</span>，真的是所有人能消费得起的吗？城镇居民人均可支配收入中位数 **49302** 元，农村居民人均可支配收入中位数 **19605** 元$^{[1]}$。意味着半数以上的农村居民不可能购买 iPhone，半数以内的城镇居民需要花费年收入八分之一用于支付手机费用。即使是用五年，也是一笔不小的支出。:expressionless:
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## 贰
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  还有很多琐碎的观点不胜枚举，户晨风的观点其实早已不在于对错与否，这样的观点是漏洞百出、以偏概全的。**但是，恰恰这样的观点才是互联网需要的**。当下的互联网各类人群聚集，能让很多人透过互联网看到不一样的世界，有人养尊处优，第一次看到别人生活清贫；有人出身并不富贵，第一次看到别人开豪车住豪宅……
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  时至今日，社会的差异还是存在的，贫富差异、地域差距、认知差异……。中产和中产的孩子们，是户晨风直播间连线的香饽饽，他们可能是留学，可能是展示家财万贯，因为户晨风总是投来向往的羡慕的目光和表达夸张的赞誉。反观普通人，户晨风讨厌低学历，讨厌那些家里是普普通通的人，户晨风总是展现着一种嫌弃的厌恶的目光和不断发出诋毁和说教。
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  但是户晨风的直播间却毫无意外的只有两种人连麦，他们是谈吐清晰的中产家庭，因为户晨风的反应能给他们带来欢乐，他们把户晨风当做娱乐主播；他们也会是支支吾吾的普通人，因为始终不认命，希望能扳倒这个长相和言语都怪异的主播。我想不明白为什么，可能恰恰是这些人才是户晨风的目标粉丝。
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  确实，能用苹果的，能开特斯拉的，能逛山姆的已经是中产。户晨风认为自己也是这类人，因为不了解他实际资产之类的隐私信息，但是能确定的是他目前唯一收入就是做自媒体，近半年来的收入也在逐步上升且都不低。也许有一天也能开上特斯拉，也能在某个山姆会员店遇到他。但是世界上还有很多普通人，也许能给普通人更多一些鼓励和建议会更好，还是说没有反差就没法给各位“总”$^{[2]}$带来快乐，就没有收入了？我不知道。 :sleeping:
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## 叁
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  户晨风在直播间还会问学历，当今的中国确实很看重学历，这是毋庸置疑的。但是学历延伸出来的还是家庭问题。先说国外，普通家庭的孩子很难出国留学，除非是非常厉害的一批作为公派留学。国内的高等教育也不乐观，大部分普通家庭的孩子，要么止步于高考，要么就是在普通本科或者专科毕业后进入就业市场。部分家庭是很难供给到研究生的，或者是希望孩子早早就业……
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>“太多极有天资的小伙伴因为某次大考差了几分，或者遭遇了学业阶段转换过程中的不适应，或者家庭出现变故，走着走着就变换了人生道路。”$^{[3]}$
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>“这样一条通过教育向上流动的道路越是艰辛，个体在这样一个过程中经历的制度不公和隐性歧视越是深重，越说明我们的社会流动之路并不通畅，可能有越来越多的人正在被埋没。”$^{[3]}$
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>“低阶层的父母不插手，多半是因为没有能力和见识去参与孩子的决策。他们绝大多数从未踏进大学的校门，对大学里发生的一切几乎一无所知。除了精神上的支持和经济上的帮助，他们再无法就子女高中以后的重大决策给出具体的咨询意见了，更不用说指导他们管理大学生活和确立生涯目标。实际上，他们的子女能够超越他们成为全家第一个大学生，已经在很大程度上满足了他们的期望。至于上大学的目标，已经超越了他们的认知范围。”$^{[4]}$
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<span style="color: #43a047;">（以上摘自其他作者文章，来源已在文末参考文献标注）</span>
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  学历对一个人的影响确实存在，但是当前的中国社会在慢慢放大这个影响，因为社会还是缺少一套标准来评判人。所以学历对个人带来的压力，不亚于经济情况对人带来的压力。社会给不同学历的人分为三教九流，所以这也不是户晨风的主观意愿，只是如果能多方面评价一个人可能会更好。低学历的人并不代表就一事无成。
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## 肆
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再来说说户晨风的视频。
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- 第一个是他的公开收入，其实没有什么问题，因为依旧可以造假，就像我也可以公开我的收入，因为互联网是虚拟世界这件事情是板上钉钉的。
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- 第二是购买力视频，算是发家视频，让墙内$^{[5]}$的人们能看到较为真实的外面的世界。也正是因为这类视频，在国内会采访到一些特殊人群，暴露了这类人群在收入上遇到的困难。让户晨风在多个平台处处碰壁。
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- 第三个是随机送路人钱。这算是几乎没有争议的视频，因为**两千块钱**是真实送出去的<span style="color: #43a047;">（户晨风在直播间中提过以后会加到五千元，可能会带来不一样的视频效果）</span>。虽然他在直播间看不起普通人，但是遇到真正困难的人确实会提供帮助。:+1:
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  个人认为户晨风后续的视频只会是这几类，因为视频带来的收益并不可观。在各大社交媒体中，始终是以直播收入为主要来源。所以户晨风应该依旧会在直播中加码，制造更多的效果，借助流量带货，以及博得各位“总”的打赏。
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## 伍
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  最后，户晨风还有一招，也是罕见的一招。公开在淘宝上售卖祝福视频，这是一个一石二鸟的方法，既宣传自己，又给自己套上了商品的属性:joy:<span style="font-size:0.9em; color:#1976d2;">（文章开头介绍了商品拜物教，但是我却仅在文末提及，如果你能看完我的文章，也看过户晨风的视频还有他的直播切片，你会发现户晨风的方方面面都透露着商品属性以及商品拜物教）</span>
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  户晨风确实是个矛盾的人，他的视频和直播间是对立矛盾的，他的粉丝群体是对立矛盾的。可恰恰是这样的冲突让户晨风在社交媒体如鱼得水，网络世界的今天，需要的就是激烈的争论才能留住前来的客户。再把目光放回这些引起矛盾的观点，这些关于身份、地位、家庭、学历的话题，在这个时代始终裹挟着中国人，甚至伴随他们一生，倘若多年以后没有人再记得户晨风，倘若多年后户晨风还是需要就业来解决温饱，他确实只是一个高中学历。
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### 参考文献及注释
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[1] 中华人民共和国国家统计局. 2024年居民收入和消费支出情况[EB/OL]. (2025-01-17). https://www.stats.gov.cn/sj/zxfb/202501/t20250117_1958325.html.
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[2] 户晨风在直播间常常以“xx总”称呼打赏的粉丝
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[3] 程猛. “教育改变农家子弟的命运”，究竟改变了什么？[EB/OL]. (2018-09-15). https://yixi.tv/speech/657.
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[4] 那些原本是废话的常识. 寒门大学生难改命？其实“考上”就已不容易[EB/OL]. (2024-07-22). https://mp.weixin.qq.com/s/P1zKLPHN4efzpkRoGFwDIA.
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[5] 指[防火长城（Great Firewall）](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%98%B2%E7%81%AB%E9%95%BF%E5%9F%8E)
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@@ -1,431 +1,431 @@
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title: 数字电路笔记
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date: 2025-01-20 15:00:00
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descriptionHTML: '<span style="color:var(--description-font-color);">纯情男大自用数字电路基础笔记</span>'
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tags:
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- 笔记
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- 数字电路
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recommend: true
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# 数字电路笔记
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## 资料下载
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#### Markdown源码版本
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- **文件名**：数字电路基础.md
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- **下载链接**：[点击下载源码版本](https://github.com/handsomezhuzhu/other_note/raw/main/数字电路/数字电路基础.md)
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#### PDF版本
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- **文件名**：数字电路基础.pdf
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- **下载链接**：[点击下载PDF版本](https://github.com/handsomezhuzhu/other_note/raw/main/数字电路/数字电路基础.pdf)
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## 完整笔记
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## 一、逻辑代数定律和计算规则
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| 定律/规则名称 | 表达式 | 解释 |
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| --------- | ----------------------------------------------------------------------------------- | ------------------- |
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| 恒等律 | $A + 0 = A$<br>$A \cdot 1 = A$ | 任何变量与0相加或与1相乘等于自身 |
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| 零律 | $A + 1 = 1$<br>$A \cdot 0 = 0$ | 任何变量与1相加或与0相乘等于1或0 |
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| 幂等律 | $A + A = A$<br>$A \cdot A = A$ | 任何变量与自身相加或相乘等于自身 |
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| 互补律 | $A + \overline{A} = 1$<br>$A \cdot \overline{A} = 0$ | 任何变量与其补码相加等于1，相乘等于0 |
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| **交换律** | | |
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| 加法交换律 | $A + B = B + A$ | 加法运算的交换律 |
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| 乘法交换律 | $A \cdot B = B \cdot A$ | 乘法运算的交换律 |
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| **结合律** | | |
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||||
| 加法结合律 | $(A + B) + C = A + (B + C)$ | 加法运算的结合律 |
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| 乘法结合律 | $(A \cdot B) \cdot C = A \cdot (B \cdot C)$ | 乘法运算的结合律 |
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| **分配律** | | |
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| 乘法分配律 | $A \cdot (B + C) = A \cdot B + A \cdot C$ | 乘法对加法的分配律 |
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| 加法分配律 | $A + (B \cdot C) = (A + B) \cdot (A + C)$ | 加法对乘法的分配律 |
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| **吸收律** | | |
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| 吸收律1 | $A + A \cdot B = A$ | 吸收律的第一种形式 |
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| 吸收律2 | $A \cdot (A + B) = A$ | 吸收律的第二种形式 |
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| **德摩根定律** | | |
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| 德摩根定律1 | $\overline{A + B} = \overline{A} \cdot \overline{B}$ | 逻辑加法的德摩根定律 |
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||||
| 德摩根定律2 | $\overline{A \cdot B} = \overline{A} + \overline{B}$ | 逻辑乘法的德摩根定律 |
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| **简化定律** | | |
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||||
| 简化定律1 | $A + \overline{A} \cdot B = A + B$ | 简化逻辑表达式 |
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| 简化定律2 | $A \cdot (\overline{A} + B) = A \cdot B$ | 简化逻辑表达式 |
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| **共识定律** | | |
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| 共识定律 (积之和形式) | $AB + \overline{A}C + BC = AB + \overline{A}C$ | 较难，常用于逻辑化简。项 `BC` 是 `AB` 和 `A`C 的共识项，是冗余的。 |
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| 共识定律 (和之积形式) | $(A+B)(\overline{A}+C)(B+C) = (A+B)(\overline{A}+C)$ | 较难，常用于逻辑化简。项 `(B+C)` 是 `(A+B)` 和 `(A`+C) 的共识项，是冗余的。|
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| **反演定律** | | |
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| 反演定律 | $A = \overline{\overline{A}}$ | 变量的双重否定等于自身 |
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### 推导过程
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1. **基本定律**
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- **恒等律**：$A + 0 = A$ 和 $A \cdot 1 = A$ 是逻辑代数的基本定义。
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- **零律**：$A + 1 = 1$ 和 $A \cdot 0 = 0$ 也是逻辑代数的基本定义。
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- **幂等律**：$A + A = A$ 和 $A \cdot A = A$ 是因为逻辑加法和乘法运算的特性。
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- **互补律**：$A + \overline{A} = 1$ 和 $A \cdot \overline{A} = 0$ 是逻辑变量和其补码的定义。
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2. **交换律**
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- **加法交换律**：$A + B = B + A$ 是逻辑加法的交换特性。
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- **乘法交换律**：$A \cdot B = B \cdot A$ 是逻辑乘法的交换特性。
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3. **结合律**
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- **加法结合律**：$(A + B) + C = A + (B + C)$ 是逻辑加法的结合特性。
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- **乘法结合律**：$(A \cdot B) \cdot C = A \cdot (B \cdot C)$ 是逻辑乘法的结合特性。
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4. **分配律**
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- **乘法分配律**：$A \cdot (B + C) = A \cdot B + A \cdot C$ 是逻辑乘法对加法的分配特性。
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- **加法分配律**：$A + (B \cdot C) = (A + B) \cdot (A + C)$ 是逻辑加法对乘法的分配特性。
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5. **吸收律**
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- **吸收律1**：$A + A \cdot B = A$ 可以从 $A + A \cdot B = A \cdot (1 + B) = A \cdot 1 = A$ 推导得出。
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- **吸收律2**：$A \cdot (A + B) = A$ 可以从 $A \cdot (A + B) = A \cdot A + A \cdot B = A + A \cdot B = A$ 推导得出。
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6. **德摩根定律**
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- **德摩根定律1**：$\overline{A + B} = \overline{A} \cdot \overline{B}$ 是逻辑加法的德摩根定律。
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- **德摩根定律2**：$\overline{A \cdot B} = \overline{A} + \overline{B}$ 是逻辑乘法的德摩根定律。
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7. **简化定律**
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- **简化定律1**：$A + \overline{A} \cdot B = A + B$ 可以从 $A + \overline{A} \cdot B = (A + \overline{A}) \cdot (A + B) = 1 \cdot (A + B) = A + B$ 推导得出。
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- **简化定律2**：$A \cdot (\overline{A} + B) = A \cdot B$ 可以从 $A \cdot (\overline{A} + B) = A \cdot \overline{A} + A \cdot B = 0 + A \cdot B = A \cdot B$ 推导得出。
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8. **共识定律**
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- **共识定律**：$(A + B) \cdot (\overline{A} + C) = (A + B) \cdot (\overline{A} + C) \cdot (B + C)$ 可以从 $(A + B) \cdot (\overline{A} + C) = (A + B) \cdot (\overline{A} + C) \cdot (B + C)$ 推导得出，因为 $(A + B) \cdot (\overline{A} + C) \leq (B + C)$。
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9. **反演定律**
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- **反演定律**：$A = \overline{\overline{A}}$ 是逻辑变量的双重否定特性。
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## 二、基本门电路
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### 1. 非门
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$$
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Y = \overline{A}
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$$
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### 2. 与门
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$$
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Y = A \cdot B
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$$
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**真值表:**
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| 输入 A | 输入 B | 输出 Y |
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| --- | --- | --- |
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| 0 | 0 | 0 |
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| 0 | 1 | 0 |
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| 1 | 0 | 0 |
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| 1 | 1 | 1 |
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### 3. 或门
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$$
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Y = A + B
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$$
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**真值表:**
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| 输入 A | 输入 B | 输出 Y |
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| --- | --- | --- |
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| 0 | 0 | 0 |
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| 0 | 1 | 1 |
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| 1 | 0 | 1 |
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| 1 | 1 | 1 |
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### 4. 与非门
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与非门是“与门”和“非门”的结合。
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$$
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Y = \overline{A \cdot B}
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$$
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**真值表:**
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| 输入 A | 输入 B | 输出 Y |
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|:---:|:---:|:---:|
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| 0 | 0 | 1 |
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| 0 | 1 | 1 |
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| 1 | 0 | 1 |
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| 1 | 1 | 0 |
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### 5. 或非门
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或非门是“或门”和“非门”的结合。
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$$
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Y = \overline{A + B}
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$$
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**真值表:**
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| 输入 A | 输入 B | 输出 Y |
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|:---:|:---:|:---:|
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| 0 | 0 | 1 |
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| 0 | 1 | 0 |
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||||
| 1 | 0 | 0 |
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| 1 | 1 | 0 |
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### 6. 异或门
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当两个输入不相同时，输出为高电平（1）；当两个输入相同时，输出为低电平（0）。这也被称为“半加器”的求和逻辑。
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**逻辑表达式:**
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$$
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Y = A \oplus B
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$$
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**真值表:**
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| 输入 A | 输入 B | 输出 Y |
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|:---:|:---:|:---:|
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| 0 | 0 | 0 |
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| 0 | 1 | 1 |
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| 1 | 0 | 1 |
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| 1 | 1 | 0 |
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## 三、编码
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### 1. 原码、反码和补码
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为了在二进制系统中表示正负数，我们通常会使用最高位作为**符号位**。
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* 符号位为 **0** 代表**正数**。
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* 符号位为 **1** 代表**负数**。
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#### **原码**
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* **规则**: 符号位 + 数值的绝对值的二进制表示。
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* **正数**: 符号位为0，其余位表示数值。
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* 例如，$+12$ 的原码是 **00001100**。
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||||
* **负数**: 符号位为1，其余位表示数值。
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||||
* 例如，$-12$ 的原码是 **10001100**。
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* **缺点**:
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1. 零的表示不唯一：$+0$ 是 **00000000**，$-0$ 是 **10000000**。
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2. 进行加减法运算时，需要单独处理符号位，硬件实现复杂。
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#### **反码**
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反码的出现是为了简化减法运算。
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* **规则**:
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* **正数**的反码与其原码**相同**。
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* **负数**的反码是在其**原码**的基础上，**符号位不变**，其余各位**按位取反**。
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||||
* **示例**:
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||||
* $+12$ 的原码是 `00001100`，其反码也是 **00001100**。
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||||
* $-12$ 的原码是 `10001100`，其反码是 **11110011** (符号位1不变，后面7位 `0001100` 按位取反得到 `1110011`)。
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||||
* **缺点**:
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||||
* 仍然存在“双零”问题：$+0$ 的反码是 **00000000**，$-0$ 的反码是 **11111111**。
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||||
* 跨零运算会产生循环进位问题。
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#### **补码**
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补码是现代计算机系统中最常用的有符号数表示法，它解决了原码和反码的缺点。
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* **规则**:
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* **正数**的补码与其原码**相同**。
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* **负数**的补码是其**反码加 1**。
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* **求负数补码的方式**:
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* 从其原码的**最低位（最右边）**向左找，找到的**第一个 1** 保持不变，这个 1 **左边**的所有位（不含符号位）按位取反，符号位仍为1。
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* **示例**:
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* $+12$ 的补码是 **00001100**。
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* $-12$ 的补码求法：
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1. 原码: `10001100`
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2. 反码: `11110011`
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3. 加 1: `11110011 + 1` = **11110100**。
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* **优点**:
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1. **零的表示唯一**: **00000000**。
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||||
2. **简化运算**: 可以将减法运算转换为加法运算。例如，计算 $A - B$ 等同于计算 $A + (-B)$ 的补码。
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||||
3. 对于一个 $n$ 位的补码系统，其表示范围为 $[-2^{n-1}, 2^{n-1}-1]$。例如，8位补码的范围是 $[-128, 127]$。
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||||
**总结表格 (以 ±12 为例)**
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| 值 | 原码 | 反码 | 补码 |
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|:---:|:---:|:---:|:---:|
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| +12 | 00001100 | 00001100 | 00001100 |
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| -12 | 10001100 | 11110011 | 11110100 |
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### 2. BCD 码
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BCD码是用**二进制**来表示**十进制**数的一种编码方式。它与直接将十进制数转换为二进制数不同。
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* **规则**: 用 **4 位二进制数**来表示一位十进制数（0-9）。最常用的是 **8421 BCD 码**，其中各位的权值从高到低分别是 8、4、2、1。
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* **特点**:
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||||
* 它介于二进制和十进制之间，便于人机交互（如数码管显示、计算器）。
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||||
* 运算比纯二进制复杂，但比直接处理十进制字符简单。
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||||
* 由于用4位二进制表示一位十进制数，所以 `1010` 到 `1111` 这 6 个码是无效或非法的。
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**BCD 码对照表**
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| 十进制 | BCD 码 |
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|:---:|:---:|
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| 0 | 0000 |
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| 1 | 0001 |
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| 2 | 0010 |
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| 3 | 0011 |
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| 4 | 0100 |
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| 5 | 0101 |
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| 6 | 0110 |
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| 7 | 0111 |
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| 8 | 1000 |
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| 9 | 1001 |
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||||
**示例**:
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将十进制数 **129** 转换为 BCD 码。
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1. 将每一位十进制数分开：`1`、`2`、`9`。
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2. 将每一位分别转换为对应的4位BCD码：
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* $1 \rightarrow 0001$
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* $2 \rightarrow 0010$
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* $9 \rightarrow 1001$
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3. 将它们组合起来：
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$$
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(129)_{10} = (0001 \ 0010 \ 1001)_{\text{BCD}}
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$$
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||||
**对比**: 如果将 (129)₁₀ 直接转换为纯二进制，结果是 **10000001**。这与它的 BCD 码是完全不同的。
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## 四、加法器、编码器、译码器、选择器、比较器
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## 五、触发器
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### 1. RS 触发器
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最基本的触发器，但存在一个不确定状态，在实际应用中较少直接使用。
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||||
* **输入**: $S$ (Set, 置位), $R$ (Reset, 复位)
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||||
* **输出**: $Q$ (状态输出), $\overline{Q}$ (反向输出)
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||||
#### **功能表**
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||||
这张表描述了在不同输入下，下一个状态 $Q_{n+1}$ 是什么。
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| $S$ | $R$ | $Q_{n+1}$ | 功能 |
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||||
|:---:|:---:|:---:|:---|
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||||
| 0 | 0 | $Q_n$ | 保持 |
|
||||
| 0 | 1 | 0 | 复位/置0 |
|
||||
| 1 | 0 | 1 | 置位/置1|
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||||
| 1 | 1 | **?** | **禁止/不定** |
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#### **特性方程**
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$$
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||||
Q_{n+1} = S + \overline{R}Q_n \quad (\text{约束条件: } S \cdot R = 0)
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$$
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||||
#### **激励表**
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||||
这张表在电路设计时非常有用，它回答了“为了让状态从 $Q_n$ 变为 $Q_{n+1}$，输入 $S$ 和 $R$ 应该是什么？”。（X表示Don't Care，即0或1均可）
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||||
| $Q_n$ | $Q_{n+1}$ | $S$ | $R$ |
|
||||
|:---:|:---:|:---:|:---:|
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| 0 | 0 | 0 | X |
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||||
| 0 | 1 | 1 | 0 |
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||||
| 1 | 0 | 0 | 1 |
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| 1 | 1 | X | 0 |
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### 2. JK 触发器
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JK 触发器是 RS 触发器的改进版，它解决了 RS 触发器的“禁止”状态问题，是最通用的触发器。
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* **输入**: $J$ (功能类似 $S$), $K$ (功能类似 $R$)
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||||
* **输出**: $Q$, $\overline{Q}$
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||||
#### **功能表**
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||||
| $J$ | $K$ | $Q_{n+1}$ | 功能 |
|
||||
|:---:|:---:|:---:|:---|
|
||||
| 0 | 0 | $Q_n$ | 保持 |
|
||||
| 0 | 1 | 0 | 复0 |
|
||||
| 1 | 0 | 1 | 置1 |
|
||||
| 1 | 1 | $\overline{Q_n}$ | **翻转 ** |
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||||
|
||||
*JK触发器将RS触发器的禁止状态（1,1输入）变成了一个非常有用的**翻转**功能。*
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||||
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#### **特性方程**
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$$
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||||
Q_{n+1} = J\overline{Q_n} + \overline{K}Q_n
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||||
$$
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||||
|
||||
#### **激励表**
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|
||||
| $Q_n$ | $Q_{n+1}$ | $J$ | $K$ |
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||||
|:---:|:---:|:---:|:---:|
|
||||
| 0 | 0 | 0 | X |
|
||||
| 0 | 1 | 1 | X |
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| 1 | 0 | X | 1 |
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| 1 | 1 | X | 0 |
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### 3. D 触发器
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D 触发器的功能非常直接：在时钟脉冲到来时，将输入 $D$ 的值传递给输出 $Q$。它常被用作数据锁存器或移位寄存器的基本单元。
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||||
* **输入**: $D$ (Data)
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||||
* **输出**: $Q$, $\overline{Q}$
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#### **功能表**
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||||
| $D$ | $Q_{n+1}$ | 功能 |
|
||||
|:---:|:---:|:---|
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||||
| 0 | 0 | 置0 |
|
||||
| 1 | 1 | 置1 |
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|
||||
*无论当前状态 $Q_n$ 是什么，下一个状态 $Q_{n+1}$ 都等于时钟边沿到来时的 $D$ 输入值。*
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#### **特性方程 **
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$$
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||||
Q_{n+1} = D
|
||||
$$
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||||
|
||||
#### **激励表 **
|
||||
|
||||
| $Q_n$ | $Q_{n+1}$ | $D$ |
|
||||
|:---:|:---:|:---:|
|
||||
| 0 | 0 | 0 |
|
||||
| 0 | 1 | 1 |
|
||||
| 1 | 0 | 0 |
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| 1 | 1 | 1 |
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### 4. T 触发器
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T 触发器是一个翻转触发器。当输入 $T=1$ 时，状态翻转；当 $T=0$ 时，状态保持不变。它常用于构建计数器。
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* **输入**: $T$
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* **输出**: $Q$, $\overline{Q}$
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#### **功能表**
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| $T$ | $Q_{n+1}$ | 功能 |
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|:---:|:---:|:---|
|
||||
| 0 | $Q_n$ | 保持 |
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||||
| 1 | $\overline{Q_n}$ | 翻转 |
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||||
#### **特性方程**
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||||
$$
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||||
Q_{n+1} = T \oplus Q_n = T\overline{Q_n} + \overline{T}Q_n
|
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$$
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||||
#### **激励表**
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||||
| $Q_n$ | $Q_{n+1}$ | $T$ |
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|:---:|:---:|:---:|
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| 0 | 0 | 0 |
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||||
| 0 | 1 | 1 |
|
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| 1 | 0 | 1 |
|
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| 1 | 1 | 0 |
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---
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||||
title: 数字电路笔记
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||||
date: 2025-01-20 15:00:00
|
||||
descriptionHTML: '<span style="color:var(--description-font-color);">纯情男大自用数字电路基础笔记</span>'
|
||||
tags:
|
||||
- 笔记
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||||
- 数字电路
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sidebar: true
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recommend: true
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||||
# 数字电路笔记
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## 资料下载
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#### Markdown源码版本
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- **文件名**：数字电路基础.md
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- **下载链接**：[点击下载源码版本](https://github.com/handsomezhuzhu/other_note/raw/main/数字电路/数字电路基础.md)
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#### PDF版本
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||||
- **文件名**：数字电路基础.pdf
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- **下载链接**：[点击下载PDF版本](https://github.com/handsomezhuzhu/other_note/raw/main/数字电路/数字电路基础.pdf)
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## 完整笔记
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## 一、逻辑代数定律和计算规则
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| 定律/规则名称 | 表达式 | 解释 |
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| --------- | ----------------------------------------------------------------------------------- | ------------------- |
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| 恒等律 | $A + 0 = A$<br>$A \cdot 1 = A$ | 任何变量与0相加或与1相乘等于自身 |
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||||
| 零律 | $A + 1 = 1$<br>$A \cdot 0 = 0$ | 任何变量与1相加或与0相乘等于1或0 |
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||||
| 幂等律 | $A + A = A$<br>$A \cdot A = A$ | 任何变量与自身相加或相乘等于自身 |
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||||
| 互补律 | $A + \overline{A} = 1$<br>$A \cdot \overline{A} = 0$ | 任何变量与其补码相加等于1，相乘等于0 |
|
||||
| **交换律** | | |
|
||||
| 加法交换律 | $A + B = B + A$ | 加法运算的交换律 |
|
||||
| 乘法交换律 | $A \cdot B = B \cdot A$ | 乘法运算的交换律 |
|
||||
| **结合律** | | |
|
||||
| 加法结合律 | $(A + B) + C = A + (B + C)$ | 加法运算的结合律 |
|
||||
| 乘法结合律 | $(A \cdot B) \cdot C = A \cdot (B \cdot C)$ | 乘法运算的结合律 |
|
||||
| **分配律** | | |
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||||
| 乘法分配律 | $A \cdot (B + C) = A \cdot B + A \cdot C$ | 乘法对加法的分配律 |
|
||||
| 加法分配律 | $A + (B \cdot C) = (A + B) \cdot (A + C)$ | 加法对乘法的分配律 |
|
||||
| **吸收律** | | |
|
||||
| 吸收律1 | $A + A \cdot B = A$ | 吸收律的第一种形式 |
|
||||
| 吸收律2 | $A \cdot (A + B) = A$ | 吸收律的第二种形式 |
|
||||
| **德摩根定律** | | |
|
||||
| 德摩根定律1 | $\overline{A + B} = \overline{A} \cdot \overline{B}$ | 逻辑加法的德摩根定律 |
|
||||
| 德摩根定律2 | $\overline{A \cdot B} = \overline{A} + \overline{B}$ | 逻辑乘法的德摩根定律 |
|
||||
| **简化定律** | | |
|
||||
| 简化定律1 | $A + \overline{A} \cdot B = A + B$ | 简化逻辑表达式 |
|
||||
| 简化定律2 | $A \cdot (\overline{A} + B) = A \cdot B$ | 简化逻辑表达式 |
|
||||
| **共识定律** | | |
|
||||
| 共识定律 (积之和形式) | $AB + \overline{A}C + BC = AB + \overline{A}C$ | 较难，常用于逻辑化简。项 `BC` 是 `AB` 和 `A`C 的共识项，是冗余的。 |
|
||||
| 共识定律 (和之积形式) | $(A+B)(\overline{A}+C)(B+C) = (A+B)(\overline{A}+C)$ | 较难，常用于逻辑化简。项 `(B+C)` 是 `(A+B)` 和 `(A`+C) 的共识项，是冗余的。|
|
||||
| **反演定律** | | |
|
||||
| 反演定律 | $A = \overline{\overline{A}}$ | 变量的双重否定等于自身 |
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||||
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### 推导过程
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1. **基本定律**
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- **恒等律**：$A + 0 = A$ 和 $A \cdot 1 = A$ 是逻辑代数的基本定义。
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||||
- **零律**：$A + 1 = 1$ 和 $A \cdot 0 = 0$ 也是逻辑代数的基本定义。
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||||
- **幂等律**：$A + A = A$ 和 $A \cdot A = A$ 是因为逻辑加法和乘法运算的特性。
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||||
- **互补律**：$A + \overline{A} = 1$ 和 $A \cdot \overline{A} = 0$ 是逻辑变量和其补码的定义。
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||||
2. **交换律**
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||||
- **加法交换律**：$A + B = B + A$ 是逻辑加法的交换特性。
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||||
- **乘法交换律**：$A \cdot B = B \cdot A$ 是逻辑乘法的交换特性。
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||||
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||||
3. **结合律**
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||||
- **加法结合律**：$(A + B) + C = A + (B + C)$ 是逻辑加法的结合特性。
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||||
- **乘法结合律**：$(A \cdot B) \cdot C = A \cdot (B \cdot C)$ 是逻辑乘法的结合特性。
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||||
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||||
4. **分配律**
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||||
- **乘法分配律**：$A \cdot (B + C) = A \cdot B + A \cdot C$ 是逻辑乘法对加法的分配特性。
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||||
- **加法分配律**：$A + (B \cdot C) = (A + B) \cdot (A + C)$ 是逻辑加法对乘法的分配特性。
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||||
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||||
5. **吸收律**
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||||
- **吸收律1**：$A + A \cdot B = A$ 可以从 $A + A \cdot B = A \cdot (1 + B) = A \cdot 1 = A$ 推导得出。
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||||
- **吸收律2**：$A \cdot (A + B) = A$ 可以从 $A \cdot (A + B) = A \cdot A + A \cdot B = A + A \cdot B = A$ 推导得出。
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||||
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||||
6. **德摩根定律**
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||||
- **德摩根定律1**：$\overline{A + B} = \overline{A} \cdot \overline{B}$ 是逻辑加法的德摩根定律。
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||||
- **德摩根定律2**：$\overline{A \cdot B} = \overline{A} + \overline{B}$ 是逻辑乘法的德摩根定律。
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||||
|
||||
7. **简化定律**
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||||
- **简化定律1**：$A + \overline{A} \cdot B = A + B$ 可以从 $A + \overline{A} \cdot B = (A + \overline{A}) \cdot (A + B) = 1 \cdot (A + B) = A + B$ 推导得出。
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||||
- **简化定律2**：$A \cdot (\overline{A} + B) = A \cdot B$ 可以从 $A \cdot (\overline{A} + B) = A \cdot \overline{A} + A \cdot B = 0 + A \cdot B = A \cdot B$ 推导得出。
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8. **共识定律**
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||||
- **共识定律**：$(A + B) \cdot (\overline{A} + C) = (A + B) \cdot (\overline{A} + C) \cdot (B + C)$ 可以从 $(A + B) \cdot (\overline{A} + C) = (A + B) \cdot (\overline{A} + C) \cdot (B + C)$ 推导得出，因为 $(A + B) \cdot (\overline{A} + C) \leq (B + C)$。
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9. **反演定律**
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||||
- **反演定律**：$A = \overline{\overline{A}}$ 是逻辑变量的双重否定特性。
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## 二、基本门电路
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### 1. 非门
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$$
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Y = \overline{A}
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$$
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### 2. 与门
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$$
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Y = A \cdot B
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$$
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**真值表:**
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||||
| 输入 A | 输入 B | 输出 Y |
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| --- | --- | --- |
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| 0 | 0 | 0 |
|
||||
| 0 | 1 | 0 |
|
||||
| 1 | 0 | 0 |
|
||||
| 1 | 1 | 1 |
|
||||
|
||||
|
||||
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||||
### 3. 或门
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$$
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||||
Y = A + B
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||||
$$
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||||
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**真值表:**
|
||||
|
||||
| 输入 A | 输入 B | 输出 Y |
|
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| --- | --- | --- |
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||||
| 0 | 0 | 0 |
|
||||
| 0 | 1 | 1 |
|
||||
| 1 | 0 | 1 |
|
||||
| 1 | 1 | 1 |
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
### 4. 与非门
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||||
与非门是“与门”和“非门”的结合。
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$$
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||||
Y = \overline{A \cdot B}
|
||||
$$
|
||||
|
||||
**真值表:**
|
||||
|
||||
| 输入 A | 输入 B | 输出 Y |
|
||||
|:---:|:---:|:---:|
|
||||
| 0 | 0 | 1 |
|
||||
| 0 | 1 | 1 |
|
||||
| 1 | 0 | 1 |
|
||||
| 1 | 1 | 0 |
|
||||
|
||||
|
||||
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||||
### 5. 或非门
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||||
或非门是“或门”和“非门”的结合。
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||||
$$
|
||||
Y = \overline{A + B}
|
||||
$$
|
||||
|
||||
**真值表:**
|
||||
|
||||
| 输入 A | 输入 B | 输出 Y |
|
||||
|:---:|:---:|:---:|
|
||||
| 0 | 0 | 1 |
|
||||
| 0 | 1 | 0 |
|
||||
| 1 | 0 | 0 |
|
||||
| 1 | 1 | 0 |
|
||||
|
||||
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||||
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||||
### 6. 异或门
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||||
当两个输入不相同时，输出为高电平（1）；当两个输入相同时，输出为低电平（0）。这也被称为“半加器”的求和逻辑。
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**逻辑表达式:**
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$$
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||||
Y = A \oplus B
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||||
$$
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||||
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||||
**真值表:**
|
||||
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||||
| 输入 A | 输入 B | 输出 Y |
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||||
|:---:|:---:|:---:|
|
||||
| 0 | 0 | 0 |
|
||||
| 0 | 1 | 1 |
|
||||
| 1 | 0 | 1 |
|
||||
| 1 | 1 | 0 |
|
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|
||||
---
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## 三、编码
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### 1. 原码、反码和补码
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||||
为了在二进制系统中表示正负数，我们通常会使用最高位作为**符号位**。
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||||
* 符号位为 **0** 代表**正数**。
|
||||
* 符号位为 **1** 代表**负数**。
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|
||||
|
||||
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||||
#### **原码**
|
||||
|
||||
|
||||
* **规则**: 符号位 + 数值的绝对值的二进制表示。
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||||
* **正数**: 符号位为0，其余位表示数值。
|
||||
* 例如，$+12$ 的原码是 **00001100**。
|
||||
* **负数**: 符号位为1，其余位表示数值。
|
||||
* 例如，$-12$ 的原码是 **10001100**。
|
||||
* **缺点**:
|
||||
1. 零的表示不唯一：$+0$ 是 **00000000**，$-0$ 是 **10000000**。
|
||||
2. 进行加减法运算时，需要单独处理符号位，硬件实现复杂。
|
||||
|
||||
#### **反码**
|
||||
|
||||
反码的出现是为了简化减法运算。
|
||||
|
||||
* **规则**:
|
||||
* **正数**的反码与其原码**相同**。
|
||||
* **负数**的反码是在其**原码**的基础上，**符号位不变**，其余各位**按位取反**。
|
||||
* **示例**:
|
||||
* $+12$ 的原码是 `00001100`，其反码也是 **00001100**。
|
||||
* $-12$ 的原码是 `10001100`，其反码是 **11110011** (符号位1不变，后面7位 `0001100` 按位取反得到 `1110011`)。
|
||||
* **缺点**:
|
||||
* 仍然存在“双零”问题：$+0$ 的反码是 **00000000**，$-0$ 的反码是 **11111111**。
|
||||
* 跨零运算会产生循环进位问题。
|
||||
|
||||
#### **补码**
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||||
|
||||
补码是现代计算机系统中最常用的有符号数表示法，它解决了原码和反码的缺点。
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||||
|
||||
* **规则**:
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||||
* **正数**的补码与其原码**相同**。
|
||||
* **负数**的补码是其**反码加 1**。
|
||||
* **求负数补码的方式**:
|
||||
* 从其原码的**最低位（最右边）**向左找，找到的**第一个 1** 保持不变，这个 1 **左边**的所有位（不含符号位）按位取反，符号位仍为1。
|
||||
* **示例**:
|
||||
* $+12$ 的补码是 **00001100**。
|
||||
* $-12$ 的补码求法：
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||||
1. 原码: `10001100`
|
||||
2. 反码: `11110011`
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||||
3. 加 1: `11110011 + 1` = **11110100**。
|
||||
* **优点**:
|
||||
1. **零的表示唯一**: **00000000**。
|
||||
2. **简化运算**: 可以将减法运算转换为加法运算。例如，计算 $A - B$ 等同于计算 $A + (-B)$ 的补码。
|
||||
3. 对于一个 $n$ 位的补码系统，其表示范围为 $[-2^{n-1}, 2^{n-1}-1]$。例如，8位补码的范围是 $[-128, 127]$。
|
||||
|
||||
**总结表格 (以 ±12 为例)**
|
||||
|
||||
| 值 | 原码 | 反码 | 补码 |
|
||||
|:---:|:---:|:---:|:---:|
|
||||
| +12 | 00001100 | 00001100 | 00001100 |
|
||||
| -12 | 10001100 | 11110011 | 11110100 |
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
### 2. BCD 码
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||||
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||||
BCD码是用**二进制**来表示**十进制**数的一种编码方式。它与直接将十进制数转换为二进制数不同。
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||||
|
||||
* **规则**: 用 **4 位二进制数**来表示一位十进制数（0-9）。最常用的是 **8421 BCD 码**，其中各位的权值从高到低分别是 8、4、2、1。
|
||||
* **特点**:
|
||||
* 它介于二进制和十进制之间，便于人机交互（如数码管显示、计算器）。
|
||||
* 运算比纯二进制复杂，但比直接处理十进制字符简单。
|
||||
* 由于用4位二进制表示一位十进制数，所以 `1010` 到 `1111` 这 6 个码是无效或非法的。
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||||
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||||
**BCD 码对照表**
|
||||
|
||||
| 十进制 | BCD 码 |
|
||||
|:---:|:---:|
|
||||
| 0 | 0000 |
|
||||
| 1 | 0001 |
|
||||
| 2 | 0010 |
|
||||
| 3 | 0011 |
|
||||
| 4 | 0100 |
|
||||
| 5 | 0101 |
|
||||
| 6 | 0110 |
|
||||
| 7 | 0111 |
|
||||
| 8 | 1000 |
|
||||
| 9 | 1001 |
|
||||
|
||||
**示例**:
|
||||
将十进制数 **129** 转换为 BCD 码。
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||||
|
||||
1. 将每一位十进制数分开：`1`、`2`、`9`。
|
||||
2. 将每一位分别转换为对应的4位BCD码：
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||||
* $1 \rightarrow 0001$
|
||||
* $2 \rightarrow 0010$
|
||||
* $9 \rightarrow 1001$
|
||||
3. 将它们组合起来：
|
||||
$$
|
||||
(129)_{10} = (0001 \ 0010 \ 1001)_{\text{BCD}}
|
||||
$$
|
||||
**对比**: 如果将 (129)₁₀ 直接转换为纯二进制，结果是 **10000001**。这与它的 BCD 码是完全不同的。
|
||||
---
|
||||
## 四、加法器、编码器、译码器、选择器、比较器
|
||||
---
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||||
## 五、触发器
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||||
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||||
### 1. RS 触发器
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||||
|
||||
最基本的触发器，但存在一个不确定状态，在实际应用中较少直接使用。
|
||||
|
||||
* **输入**: $S$ (Set, 置位), $R$ (Reset, 复位)
|
||||
* **输出**: $Q$ (状态输出), $\overline{Q}$ (反向输出)
|
||||
|
||||
#### **功能表**
|
||||
这张表描述了在不同输入下，下一个状态 $Q_{n+1}$ 是什么。
|
||||
|
||||
| $S$ | $R$ | $Q_{n+1}$ | 功能 |
|
||||
|:---:|:---:|:---:|:---|
|
||||
| 0 | 0 | $Q_n$ | 保持 |
|
||||
| 0 | 1 | 0 | 复位/置0 |
|
||||
| 1 | 0 | 1 | 置位/置1|
|
||||
| 1 | 1 | **?** | **禁止/不定** |
|
||||
|
||||
#### **特性方程**
|
||||
$$
|
||||
Q_{n+1} = S + \overline{R}Q_n \quad (\text{约束条件: } S \cdot R = 0)
|
||||
$$
|
||||
|
||||
#### **激励表**
|
||||
这张表在电路设计时非常有用，它回答了“为了让状态从 $Q_n$ 变为 $Q_{n+1}$，输入 $S$ 和 $R$ 应该是什么？”。（X表示Don't Care，即0或1均可）
|
||||
|
||||
| $Q_n$ | $Q_{n+1}$ | $S$ | $R$ |
|
||||
|:---:|:---:|:---:|:---:|
|
||||
| 0 | 0 | 0 | X |
|
||||
| 0 | 1 | 1 | 0 |
|
||||
| 1 | 0 | 0 | 1 |
|
||||
| 1 | 1 | X | 0 |
|
||||
|
||||
|
||||
### 2. JK 触发器
|
||||
|
||||
JK 触发器是 RS 触发器的改进版，它解决了 RS 触发器的“禁止”状态问题，是最通用的触发器。
|
||||
|
||||
* **输入**: $J$ (功能类似 $S$), $K$ (功能类似 $R$)
|
||||
* **输出**: $Q$, $\overline{Q}$
|
||||
|
||||
#### **功能表**
|
||||
|
||||
| $J$ | $K$ | $Q_{n+1}$ | 功能 |
|
||||
|:---:|:---:|:---:|:---|
|
||||
| 0 | 0 | $Q_n$ | 保持 |
|
||||
| 0 | 1 | 0 | 复0 |
|
||||
| 1 | 0 | 1 | 置1 |
|
||||
| 1 | 1 | $\overline{Q_n}$ | **翻转 ** |
|
||||
|
||||
*JK触发器将RS触发器的禁止状态（1,1输入）变成了一个非常有用的**翻转**功能。*
|
||||
|
||||
#### **特性方程**
|
||||
$$
|
||||
Q_{n+1} = J\overline{Q_n} + \overline{K}Q_n
|
||||
$$
|
||||
|
||||
#### **激励表**
|
||||
|
||||
| $Q_n$ | $Q_{n+1}$ | $J$ | $K$ |
|
||||
|:---:|:---:|:---:|:---:|
|
||||
| 0 | 0 | 0 | X |
|
||||
| 0 | 1 | 1 | X |
|
||||
| 1 | 0 | X | 1 |
|
||||
| 1 | 1 | X | 0 |
|
||||
|
||||
|
||||
### 3. D 触发器
|
||||
D 触发器的功能非常直接：在时钟脉冲到来时，将输入 $D$ 的值传递给输出 $Q$。它常被用作数据锁存器或移位寄存器的基本单元。
|
||||
|
||||
* **输入**: $D$ (Data)
|
||||
* **输出**: $Q$, $\overline{Q}$
|
||||
|
||||
#### **功能表**
|
||||
|
||||
| $D$ | $Q_{n+1}$ | 功能 |
|
||||
|:---:|:---:|:---|
|
||||
| 0 | 0 | 置0 |
|
||||
| 1 | 1 | 置1 |
|
||||
|
||||
*无论当前状态 $Q_n$ 是什么，下一个状态 $Q_{n+1}$ 都等于时钟边沿到来时的 $D$ 输入值。*
|
||||
|
||||
#### **特性方程 **
|
||||
$$
|
||||
Q_{n+1} = D
|
||||
$$
|
||||
|
||||
#### **激励表 **
|
||||
|
||||
| $Q_n$ | $Q_{n+1}$ | $D$ |
|
||||
|:---:|:---:|:---:|
|
||||
| 0 | 0 | 0 |
|
||||
| 0 | 1 | 1 |
|
||||
| 1 | 0 | 0 |
|
||||
| 1 | 1 | 1 |
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
### 4. T 触发器
|
||||
|
||||
T 触发器是一个翻转触发器。当输入 $T=1$ 时，状态翻转；当 $T=0$ 时，状态保持不变。它常用于构建计数器。
|
||||
|
||||
* **输入**: $T$
|
||||
* **输出**: $Q$, $\overline{Q}$
|
||||
|
||||
#### **功能表**
|
||||
|
||||
| $T$ | $Q_{n+1}$ | 功能 |
|
||||
|:---:|:---:|:---|
|
||||
| 0 | $Q_n$ | 保持 |
|
||||
| 1 | $\overline{Q_n}$ | 翻转 |
|
||||
|
||||
#### **特性方程**
|
||||
$$
|
||||
Q_{n+1} = T \oplus Q_n = T\overline{Q_n} + \overline{T}Q_n
|
||||
$$
|
||||
|
||||
#### **激励表**
|
||||
|
||||
| $Q_n$ | $Q_{n+1}$ | $T$ |
|
||||
|:---:|:---:|:---:|
|
||||
| 0 | 0 | 0 |
|
||||
| 0 | 1 | 1 |
|
||||
| 1 | 0 | 1 |
|
||||
| 1 | 1 | 0 |
|
||||
|
||||
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
@@ -1,268 +1,268 @@
|
||||
---
|
||||
title: vllm学习笔记（壹）
|
||||
date: 2025-09-06 23:00:00 # 发布日期和时间，格式：YYYY-MM-DD HH:MM:SS
|
||||
descriptionHTML: '<span style="color:var(--description-font-color);">学习笔记：ray介绍，vllm的作用和主要运行方式</span>'
|
||||
tags: # 文章标签列表，用于分类和搜索
|
||||
- AI
|
||||
- 笔记
|
||||
sidebar: true # 是否显示侧边栏：true显示，false隐藏
|
||||
readingTime: true # 是否显示阅读时间：true显示，false隐藏
|
||||
sticky: 0 # 精选文章设置：值越大在首页展示越靠前，0表示不精选
|
||||
recommend: true
|
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---
|
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||||
# vLLM学习笔记（壹）
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||||
> **版本说明**: 本文基于 vLLM 0.2.7 版本进行分析
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||||
> **源码位置**: 相关代码主要位于 `vllm/engine/` 和 `vllm/worker/` 目录下
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||||
## Ray框架介绍
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### Ray是什么
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Ray是一个开源的分布式计算框架，专门为机器学习和AI工作负载设计。它提供了简单的API来构建和运行分布式应用程序。
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### Ray中的有状态和无状态
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||||
#### 无状态服务
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- **特点**: 每次请求都是独立的，不依赖之前的状态
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||||
- **示例**: HTTP API服务，每个请求处理完就结束
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||||
#### 有状态(Worker)服务
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||||
- **特点**: 需要维护内部状态，请求之间有依赖关系
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||||
- **优势**: 可以缓存数据，避免重复计算
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||||
- **示例**: 数据库连接池，模型推理服务(需要保持模型在内存中)
|
||||
|
||||
在vLLM中，Worker节点就是典型的**有状态服务**，因为它们需要：
|
||||
- 在内存中保持加载的模型
|
||||
- 维护KV Cache状态
|
||||
- 跟踪正在处理的请求状态
|
||||
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||||
## vLLM的作用与价值
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||||
### 主要作用
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1. 专门优化大语言模型的推理速度
|
||||
2. 通过PagedAttention技术显著减少内存占用
|
||||
3. 支持动态批处理，提高GPU利用率
|
||||
4. 支持多GPU和多节点部署
|
||||
|
||||
### 核心优势
|
||||
- **PagedAttention**: 将注意力机制的KV Cache分页管理，类似操作系统的虚拟内存
|
||||
- **连续批处理**: 动态调整批大小，无需等待整个批次完成
|
||||
- **零拷贝**: 减少不必要的数据复制操作
|
||||
|
||||
### KV Cache显存分配机制
|
||||
|
||||
在传统的Transformer推理中，KV Cache需要预先分配连续的显存空间，这会造成大量的内存浪费。vLLM通过PagedAttention技术，将KV Cache分割成固定大小的block块进行管理。
|
||||
|
||||
#### Block分配原理
|
||||
####
|
||||
|
||||
```mermaid
|
||||
graph TB
|
||||
subgraph "GPU显存空间"
|
||||
subgraph "KV Cache Pool"
|
||||
B1["Block 1<br/>16 tokens<br/>状态: 已分配"]
|
||||
B2["Block 2<br/>16 tokens<br/>状态: 已分配"]
|
||||
B3["Block 3<br/>16 tokens<br/>状态: 空闲"]
|
||||
B4["Block 4<br/>16 tokens<br/>状态: 空闲"]
|
||||
B5["Block 5<br/>16 tokens<br/>状态: 已分配"]
|
||||
B6["Block 6<br/>16 tokens<br/>状态: 空闲"]
|
||||
end
|
||||
|
||||
subgraph "模型权重"
|
||||
MW["Model Weights<br/>固定占用"]
|
||||
end
|
||||
end
|
||||
|
||||
subgraph "请求管理"
|
||||
R1["Request 1<br/>Seq ID: 001<br/>长度: 25 tokens"]
|
||||
R2["Request 2<br/>Seq ID: 002<br/>长度: 18 tokens"]
|
||||
end
|
||||
|
||||
subgraph "Block映射表"
|
||||
BT["Block Table<br/>Seq 001: [Block1, Block2]<br/>Seq 002: [Block5]<br/>Free: [Block3, Block4, Block6]"]
|
||||
end
|
||||
|
||||
R1 --> B1
|
||||
R1 --> B2
|
||||
R2 --> B5
|
||||
|
||||
BT --> B1
|
||||
BT --> B2
|
||||
BT --> B5
|
||||
|
||||
style B1 fill:#ff9999,stroke:#333,stroke-width:2px,color:#000
|
||||
style B2 fill:#ff9999,stroke:#333,stroke-width:2px,color:#000
|
||||
style B5 fill:#ff9999,stroke:#333,stroke-width:2px,color:#000
|
||||
style B3 fill:#99ff99,stroke:#333,stroke-width:2px,color:#000
|
||||
style B4 fill:#99ff99,stroke:#333,stroke-width:2px,color:#000
|
||||
style B6 fill:#99ff99,stroke:#333,stroke-width:2px,color:#000
|
||||
style MW fill:#cce5ff,stroke:#333,stroke-width:2px,color:#000
|
||||
style R1 fill:#fff2cc,stroke:#333,stroke-width:2px,color:#000
|
||||
style R2 fill:#fff2cc,stroke:#333,stroke-width:2px,color:#000
|
||||
style BT fill:#f0f0f0,stroke:#333,stroke-width:2px,color:#000
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 关键特性说明
|
||||
|
||||
1. **固定Block大小**: 每个Block通常包含16个token的KV Cache
|
||||
2. **动态分配**: 根据序列长度动态分配所需的Block数量
|
||||
3. **非连续存储**: Block在物理内存中可以不连续，通过映射表管理
|
||||
4. **高效回收**: 请求完成后立即回收Block，供其他请求使用
|
||||
|
||||
#### 内存利用率对比
|
||||
|
||||
| 方案 | 内存预分配 | 实际使用率 | 浪费率 |
|
||||
|------|------------|------------|--------|
|
||||
| 传统方案 | 最大序列长度 | 20-30% | 70-80% |
|
||||
| PagedAttention | 按需分配 | 90-95% | 5-10% |
|
||||
|
||||
#### Block管理的具体流程
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# 位置: vllm/core/block_manager.py
|
||||
class BlockManager:
|
||||
def allocate_blocks(self, sequence_length):
|
||||
"""为序列分配所需的Block"""
|
||||
blocks_needed = math.ceil(sequence_length / self.block_size)
|
||||
allocated_blocks = []
|
||||
|
||||
for _ in range(blocks_needed):
|
||||
if self.free_blocks:
|
||||
block = self.free_blocks.pop()
|
||||
allocated_blocks.append(block)
|
||||
else:
|
||||
# 内存不足，触发抢占机制
|
||||
self.preempt_sequences()
|
||||
|
||||
return allocated_blocks
|
||||
|
||||
def free_blocks(self, sequence_id):
|
||||
"""释放序列占用的Block"""
|
||||
blocks = self.sequence_to_blocks[sequence_id]
|
||||
self.free_blocks.extend(blocks)
|
||||
del self.sequence_to_blocks[sequence_id]
|
||||
```
|
||||
|
||||
这种设计的优势：
|
||||
- **内存碎片化最小**: 固定大小的Block避免了内存碎片
|
||||
- **动态扩展**: 序列可以根据需要动态申请更多Block
|
||||
- **共享机制**: 多个序列可以共享相同的prefix Block（如系统提示词）
|
||||
|
||||
## vLLM运作方式详解
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||||
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||||
### 整体架构流程
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||||
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||||
```
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||||
用户请求 → LLMEngine → Scheduler → Workers → GPU推理 → 结果返回
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||||
```
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||||
|
||||
### 详细运作步骤
|
||||
|
||||
1. `LLMEngine`接收用户的文本生成请求
|
||||
2. `Scheduler`决定哪些请求可以被处理
|
||||
3. 为请求分配GPU内存和计算资源
|
||||
4. 多个`Worker`并行执行推理任务
|
||||
5. 收集各Worker的输出并返回给用户
|
||||
|
||||
## 调度器(Scheduler)详解
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||||
|
||||
### 调度器的核心职责
|
||||
|
||||
调度器是vLLM的"大脑"，主要负责：
|
||||
|
||||
#### 1. 请求管理
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||||
```python
|
||||
# 位置: vllm/engine/llm_engine.py
|
||||
class LLMEngine:
|
||||
def __init__(self):
|
||||
self.scheduler = Scheduler(...)
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 2. 资源调度策略
|
||||
1. 跟踪可用的GPU内存
|
||||
2. 决定哪些请求可以组成一个批次
|
||||
3. 根据请求的优先级和到达时间排序
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||||
|
||||
|
||||
### 调度算法核心逻辑
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# 简化的调度逻辑示例
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||||
def schedule_requests(self):
|
||||
# 1. 检查可用资源
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||||
available_memory = self.get_available_memory()
|
||||
|
||||
# 2. 选择可执行的请求
|
||||
executable_requests = []
|
||||
for request in self.waiting_requests:
|
||||
if self.can_allocate(request, available_memory):
|
||||
executable_requests.append(request)
|
||||
|
||||
# 3. 返回调度结果
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||||
return executable_requests
|
||||
```
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||||
|
||||
## Worker的作用与机制
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||||
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||||
### Worker的核心功能
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||||
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||||
Worker是vLLM的"执行者"，每个Worker负责：
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||||
|
||||
#### 1. 模型加载与管理
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||||
```python
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||||
# 位置: vllm/worker/worker.py
|
||||
class Worker:
|
||||
def __init__(self):
|
||||
self.model_runner = ModelRunner(...)
|
||||
self.cache_engine = CacheEngine(...)
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 2. 推理执行
|
||||
- **前向传播**: 执行模型的前向计算
|
||||
- **KV缓存管理**: 管理注意力机制的键值缓存
|
||||
- **内存分配**: 为每个请求分配必要的内存空间
|
||||
|
||||
#### 3. 状态维护
|
||||
- **请求状态跟踪**: 记录每个请求的处理进度
|
||||
- **缓存状态管理**: 维护PagedAttention的页面状态
|
||||
- **错误处理**: 处理推理过程中的异常情况
|
||||
|
||||
### Worker的工作流程
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||||
|
||||
1. **初始化**: 加载模型权重，初始化缓存引擎
|
||||
2. **接收任务**: 从调度器接收批处理任务
|
||||
3. **执行推理**: 并行处理批次中的所有请求
|
||||
4. **返回结果**: 将推理结果返回给引擎
|
||||
|
||||
## 关键代码文件位置
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||||
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||||
### 主要源码文件结构
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||||
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||||
```
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||||
vllm/
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||||
├── engine/
|
||||
│ ├── llm_engine.py # 主引擎，协调整个推理流程
|
||||
│ └── async_llm_engine.py # 异步版本的引擎
|
||||
├── core/
|
||||
│ ├── scheduler.py # 调度器核心逻辑
|
||||
│ └── block_manager.py # 内存块管理器
|
||||
├── worker/
|
||||
│ ├── worker.py # Worker基类实现
|
||||
│ └── model_runner.py # 模型运行器
|
||||
└── attention/
|
||||
└── backends/ # PagedAttention实现
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 重要文件说明
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||||
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||||
- **`vllm/engine/llm_engine.py`**: 整个系统的入口点和协调中心
|
||||
- **`vllm/core/scheduler.py`**: 实现了复杂的请求调度算法
|
||||
- **`vllm/worker/worker.py`**: Worker的具体实现逻辑
|
||||
- **`vllm/core/block_manager.py`**: PagedAttention的内存管理实现
|
||||
|
||||
## 总结
|
||||
|
||||
vLLM通过Ray框架实现分布式推理，采用有状态的Worker设计来保持模型和缓存状态。其核心创新在于PagedAttention技术和智能调度系统，大幅提升了大语言模型的推理效率和资源利用率。
|
||||
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||||
---
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||||
title: vllm学习笔记（壹）
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||||
date: 2025-09-06 23:00:00 # 发布日期和时间，格式：YYYY-MM-DD HH:MM:SS
|
||||
descriptionHTML: '<span style="color:var(--description-font-color);">学习笔记：ray介绍，vllm的作用和主要运行方式</span>'
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||||
tags: # 文章标签列表，用于分类和搜索
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||||
- AI
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||||
- 笔记
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||||
sidebar: true # 是否显示侧边栏：true显示，false隐藏
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readingTime: true # 是否显示阅读时间：true显示，false隐藏
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sticky: 0 # 精选文章设置：值越大在首页展示越靠前，0表示不精选
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recommend: true
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||||
# vLLM学习笔记（壹）
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||||
> **版本说明**: 本文基于 vLLM 0.2.7 版本进行分析
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||||
> **源码位置**: 相关代码主要位于 `vllm/engine/` 和 `vllm/worker/` 目录下
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||||
## Ray框架介绍
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||||
### Ray是什么
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||||
Ray是一个开源的分布式计算框架，专门为机器学习和AI工作负载设计。它提供了简单的API来构建和运行分布式应用程序。
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### Ray中的有状态和无状态
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||||
#### 无状态服务
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||||
- **特点**: 每次请求都是独立的，不依赖之前的状态
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||||
- **示例**: HTTP API服务，每个请求处理完就结束
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||||
#### 有状态(Worker)服务
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||||
- **特点**: 需要维护内部状态，请求之间有依赖关系
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||||
- **优势**: 可以缓存数据，避免重复计算
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||||
- **示例**: 数据库连接池，模型推理服务(需要保持模型在内存中)
|
||||
|
||||
在vLLM中，Worker节点就是典型的**有状态服务**，因为它们需要：
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||||
- 在内存中保持加载的模型
|
||||
- 维护KV Cache状态
|
||||
- 跟踪正在处理的请求状态
|
||||
|
||||
## vLLM的作用与价值
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||||
|
||||
### 主要作用
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||||
1. 专门优化大语言模型的推理速度
|
||||
2. 通过PagedAttention技术显著减少内存占用
|
||||
3. 支持动态批处理，提高GPU利用率
|
||||
4. 支持多GPU和多节点部署
|
||||
|
||||
### 核心优势
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||||
- **PagedAttention**: 将注意力机制的KV Cache分页管理，类似操作系统的虚拟内存
|
||||
- **连续批处理**: 动态调整批大小，无需等待整个批次完成
|
||||
- **零拷贝**: 减少不必要的数据复制操作
|
||||
|
||||
### KV Cache显存分配机制
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||||
|
||||
在传统的Transformer推理中，KV Cache需要预先分配连续的显存空间，这会造成大量的内存浪费。vLLM通过PagedAttention技术，将KV Cache分割成固定大小的block块进行管理。
|
||||
|
||||
#### Block分配原理
|
||||
####
|
||||
|
||||
```mermaid
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||||
graph TB
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||||
subgraph "GPU显存空间"
|
||||
subgraph "KV Cache Pool"
|
||||
B1["Block 1<br/>16 tokens<br/>状态: 已分配"]
|
||||
B2["Block 2<br/>16 tokens<br/>状态: 已分配"]
|
||||
B3["Block 3<br/>16 tokens<br/>状态: 空闲"]
|
||||
B4["Block 4<br/>16 tokens<br/>状态: 空闲"]
|
||||
B5["Block 5<br/>16 tokens<br/>状态: 已分配"]
|
||||
B6["Block 6<br/>16 tokens<br/>状态: 空闲"]
|
||||
end
|
||||
|
||||
subgraph "模型权重"
|
||||
MW["Model Weights<br/>固定占用"]
|
||||
end
|
||||
end
|
||||
|
||||
subgraph "请求管理"
|
||||
R1["Request 1<br/>Seq ID: 001<br/>长度: 25 tokens"]
|
||||
R2["Request 2<br/>Seq ID: 002<br/>长度: 18 tokens"]
|
||||
end
|
||||
|
||||
subgraph "Block映射表"
|
||||
BT["Block Table<br/>Seq 001: [Block1, Block2]<br/>Seq 002: [Block5]<br/>Free: [Block3, Block4, Block6]"]
|
||||
end
|
||||
|
||||
R1 --> B1
|
||||
R1 --> B2
|
||||
R2 --> B5
|
||||
|
||||
BT --> B1
|
||||
BT --> B2
|
||||
BT --> B5
|
||||
|
||||
style B1 fill:#ff9999,stroke:#333,stroke-width:2px,color:#000
|
||||
style B2 fill:#ff9999,stroke:#333,stroke-width:2px,color:#000
|
||||
style B5 fill:#ff9999,stroke:#333,stroke-width:2px,color:#000
|
||||
style B3 fill:#99ff99,stroke:#333,stroke-width:2px,color:#000
|
||||
style B4 fill:#99ff99,stroke:#333,stroke-width:2px,color:#000
|
||||
style B6 fill:#99ff99,stroke:#333,stroke-width:2px,color:#000
|
||||
style MW fill:#cce5ff,stroke:#333,stroke-width:2px,color:#000
|
||||
style R1 fill:#fff2cc,stroke:#333,stroke-width:2px,color:#000
|
||||
style R2 fill:#fff2cc,stroke:#333,stroke-width:2px,color:#000
|
||||
style BT fill:#f0f0f0,stroke:#333,stroke-width:2px,color:#000
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 关键特性说明
|
||||
|
||||
1. **固定Block大小**: 每个Block通常包含16个token的KV Cache
|
||||
2. **动态分配**: 根据序列长度动态分配所需的Block数量
|
||||
3. **非连续存储**: Block在物理内存中可以不连续，通过映射表管理
|
||||
4. **高效回收**: 请求完成后立即回收Block，供其他请求使用
|
||||
|
||||
#### 内存利用率对比
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||||
|
||||
| 方案 | 内存预分配 | 实际使用率 | 浪费率 |
|
||||
|------|------------|------------|--------|
|
||||
| 传统方案 | 最大序列长度 | 20-30% | 70-80% |
|
||||
| PagedAttention | 按需分配 | 90-95% | 5-10% |
|
||||
|
||||
#### Block管理的具体流程
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# 位置: vllm/core/block_manager.py
|
||||
class BlockManager:
|
||||
def allocate_blocks(self, sequence_length):
|
||||
"""为序列分配所需的Block"""
|
||||
blocks_needed = math.ceil(sequence_length / self.block_size)
|
||||
allocated_blocks = []
|
||||
|
||||
for _ in range(blocks_needed):
|
||||
if self.free_blocks:
|
||||
block = self.free_blocks.pop()
|
||||
allocated_blocks.append(block)
|
||||
else:
|
||||
# 内存不足，触发抢占机制
|
||||
self.preempt_sequences()
|
||||
|
||||
return allocated_blocks
|
||||
|
||||
def free_blocks(self, sequence_id):
|
||||
"""释放序列占用的Block"""
|
||||
blocks = self.sequence_to_blocks[sequence_id]
|
||||
self.free_blocks.extend(blocks)
|
||||
del self.sequence_to_blocks[sequence_id]
|
||||
```
|
||||
|
||||
这种设计的优势：
|
||||
- **内存碎片化最小**: 固定大小的Block避免了内存碎片
|
||||
- **动态扩展**: 序列可以根据需要动态申请更多Block
|
||||
- **共享机制**: 多个序列可以共享相同的prefix Block（如系统提示词）
|
||||
|
||||
## vLLM运作方式详解
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||||
|
||||
### 整体架构流程
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||||
|
||||
```
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||||
用户请求 → LLMEngine → Scheduler → Workers → GPU推理 → 结果返回
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||||
```
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||||
|
||||
### 详细运作步骤
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||||
|
||||
1. `LLMEngine`接收用户的文本生成请求
|
||||
2. `Scheduler`决定哪些请求可以被处理
|
||||
3. 为请求分配GPU内存和计算资源
|
||||
4. 多个`Worker`并行执行推理任务
|
||||
5. 收集各Worker的输出并返回给用户
|
||||
|
||||
## 调度器(Scheduler)详解
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||||
|
||||
### 调度器的核心职责
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||||
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||||
调度器是vLLM的"大脑"，主要负责：
|
||||
|
||||
#### 1. 请求管理
|
||||
```python
|
||||
# 位置: vllm/engine/llm_engine.py
|
||||
class LLMEngine:
|
||||
def __init__(self):
|
||||
self.scheduler = Scheduler(...)
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 2. 资源调度策略
|
||||
1. 跟踪可用的GPU内存
|
||||
2. 决定哪些请求可以组成一个批次
|
||||
3. 根据请求的优先级和到达时间排序
|
||||
|
||||
|
||||
### 调度算法核心逻辑
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# 简化的调度逻辑示例
|
||||
def schedule_requests(self):
|
||||
# 1. 检查可用资源
|
||||
available_memory = self.get_available_memory()
|
||||
|
||||
# 2. 选择可执行的请求
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||||
executable_requests = []
|
||||
for request in self.waiting_requests:
|
||||
if self.can_allocate(request, available_memory):
|
||||
executable_requests.append(request)
|
||||
|
||||
# 3. 返回调度结果
|
||||
return executable_requests
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Worker的作用与机制
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||||
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||||
### Worker的核心功能
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||||
|
||||
Worker是vLLM的"执行者"，每个Worker负责：
|
||||
|
||||
#### 1. 模型加载与管理
|
||||
```python
|
||||
# 位置: vllm/worker/worker.py
|
||||
class Worker:
|
||||
def __init__(self):
|
||||
self.model_runner = ModelRunner(...)
|
||||
self.cache_engine = CacheEngine(...)
|
||||
```
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||||
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||||
#### 2. 推理执行
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||||
- **前向传播**: 执行模型的前向计算
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||||
- **KV缓存管理**: 管理注意力机制的键值缓存
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||||
- **内存分配**: 为每个请求分配必要的内存空间
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||||
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||||
#### 3. 状态维护
|
||||
- **请求状态跟踪**: 记录每个请求的处理进度
|
||||
- **缓存状态管理**: 维护PagedAttention的页面状态
|
||||
- **错误处理**: 处理推理过程中的异常情况
|
||||
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||||
### Worker的工作流程
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||||
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||||
1. **初始化**: 加载模型权重，初始化缓存引擎
|
||||
2. **接收任务**: 从调度器接收批处理任务
|
||||
3. **执行推理**: 并行处理批次中的所有请求
|
||||
4. **返回结果**: 将推理结果返回给引擎
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||||
## 关键代码文件位置
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### 主要源码文件结构
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```
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||||
vllm/
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||||
├── engine/
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||||
│ ├── llm_engine.py # 主引擎，协调整个推理流程
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||||
│ └── async_llm_engine.py # 异步版本的引擎
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||||
├── core/
|
||||
│ ├── scheduler.py # 调度器核心逻辑
|
||||
│ └── block_manager.py # 内存块管理器
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||||
├── worker/
|
||||
│ ├── worker.py # Worker基类实现
|
||||
│ └── model_runner.py # 模型运行器
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||||
└── attention/
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||||
└── backends/ # PagedAttention实现
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||||
```
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||||
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||||
### 重要文件说明
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||||
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||||
- **`vllm/engine/llm_engine.py`**: 整个系统的入口点和协调中心
|
||||
- **`vllm/core/scheduler.py`**: 实现了复杂的请求调度算法
|
||||
- **`vllm/worker/worker.py`**: Worker的具体实现逻辑
|
||||
- **`vllm/core/block_manager.py`**: PagedAttention的内存管理实现
|
||||
|
||||
## 总结
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||||
|
||||
vLLM通过Ray框架实现分布式推理，采用有状态的Worker设计来保持模型和缓存状态。其核心创新在于PagedAttention技术和智能调度系统，大幅提升了大语言模型的推理效率和资源利用率。
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||||
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||||
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||||
171
docs/sop/notes/vllm-learning-notes-pre.md
Normal file
171
docs/sop/notes/vllm-learning-notes-pre.md
Normal file
@@ -0,0 +1,171 @@
|
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||||
title: vllm汇报稿
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||||
date: 2025-09-26 23:00:00 # 发布日期和时间，格式：YYYY-MM-DD HH:MM:SS
|
||||
descriptionHTML: '<span style="color:var(--description-font-color);">预汇报稿件</span>'
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||||
tags: # 文章标签列表，用于分类和搜索
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||||
- AI
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||||
- 笔记
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||||
sidebar: true # 是否显示侧边栏：true显示，false隐藏
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||||
readingTime: true # 是否显示阅读时间：true显示，false隐藏
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sticky: 0 # 精选文章设置：值越大在首页展示越靠前，0表示不精选
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recommend: true
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# vLLM 报告
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> 主题聚焦：**PagedAttention 分页注意力、整体架构、调度器原理、Worker 原理、PP 与 TP 的区别、预填充（Prefill）与解码（Decode）**
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## 1. 为什么需要 PagedAttention
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||||
### 1.1 传统 KV Cache 的两类浪费
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* **内部碎片**：必须为每个请求按“可能最长序列（prompt+output）”预留 **连续** KV 空间，未用到的预留位被浪费。
|
||||
* **外部碎片**：全局连续大块分配导致“零头”拼不起来，无法切给其他请求。
|
||||
* **共享缺失**：**相同前缀的 KV** 无法复用，重复存储。
|
||||
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||||
|
||||
### 1.2 PagedAttention 的核心思路
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|
||||
* 预分配一大块显存，**切成固定大小的 block**。
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||||
* 逻辑上给每个序列分配 **Logical Blocks**，实际落在 **Physical Blocks**；两者通过 **Block Table** 映射。
|
||||
* 最多浪费 < block_size 个 slot，**显著减少内外部碎片**。
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||||
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||||
## 2. vLLM 的总体架构（抓主线）
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||||
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||||
* **LLMEngine**：一次迭代做三件事：`schedule()` → `execute_model()` → `process_outputs()`。
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||||
* **Scheduler**：决定本轮处理哪些请求、是否换入/换出 KV。
|
||||
* **Worker / ModelRunner**：执行模型前向，读写 KV cache，采样下一个 token。
|
||||
* **CacheEngine**：分配/维护 KV Blocks（GPU/CPU）、管理 **swap in/out、copy** 的 CUDA 流与事件。
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||||
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||||
## 3. 调度器原理（continuous batching）
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||||
### 3.1 核心策略
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||||
* **Iteration-level（continuous batching）**：每生成一个 token 后**重新调度**，因此 batch 大小可变。
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||||
* **阶段区分**：vLLM 将请求分为 **Prefill（填充）** 与 **Decode（生成）** 两类批次，**同一轮只处理同一阶段**。
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||||
### 3.2 三个队列
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||||
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||||
* **waiting**：刚到达的请求，尚未分配 GPU blocks（只分配逻辑块）。
|
||||
* **running**：正在解码或已完成 prefill 的请求。
|
||||
* **swapped**：因显存不足被抢占、KV 暂存在 CPU 的请求。
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||||
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||||
### 3.3 块管理关键路径
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||||
|
||||
* **BlockSpaceManager.can_allocate()**：预判 waiting 请求的 prompt 是否能拿到足够的 GPU blocks。
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||||
* **allocate()**：为 prompt 的每个逻辑块绑定一个物理块。
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||||
* **can_append_slot() / append_slot()**（解码迭代）：若最后一个物理块**独占**则直接追加，否则触发复制。
|
||||
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||||
### 3.4 抢占与换入/换出
|
||||
|
||||
* **Recompute**：单序列分支，释放 GPU 块，下次换回后**重算** KV。
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||||
* **Swap**：多分支或不宜重算的场景，把物理块搬到 CPU；后续再 **swap-in** 回 GPU。
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* **优先级**：`swapped` 队列优先于 `waiting`。
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## 4. Worker 原理（模型执行链路）
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### 4.1 角色与初始化
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* **Worker ↔ GPU**：一张卡一个 Worker；多卡时配合 **Tensor Parallel（TP）** 切分模型。
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* 初始化步骤：加载权重 → 建立分布式组 → **profile** 可用块 → **init CacheEngine** →（可选）**CUDA Graph** 预捕获。
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### 4.2 一次执行（`execute_model`）
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1. **状态同步**：驱动 Worker 广播批次规模与内存操作。
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2. **数据交换**：调用 CacheEngine 的 `swap_in/out`、`copy`。
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3. **准备输入**：生成 `input_tokens / positions / input_metadata`。
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4. **前向**：
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* **Prefill**：走 FlashAttn；
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* **Decode**：走 PagedAttention 内核。
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5. **采样**：产生下一个 token。
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### 4.3 CacheEngine 的数据结构
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* 每层有 **key_blocks / value_blocks**。
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* **Block Table**：记录 `seq_id → [block_numbers...]`。
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* **slot_mapping**：映射“本轮 token”写入到物理块的哪个 slot。
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## 5. Prefill vs Decode（执行特点与调优，展开版）
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### Prefill（填充阶段）
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* **目标**：对完整 prompt 做一次性前向传播，构建 KV 缓存，并生成第一个 token。
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* **数据特征**：长序列、少批次、padding 多、计算密集。
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* **实现**：FlashAttention；输入 `_prepare_prompt`，输出第一个 token。
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* **瓶颈**：HBM 带宽、padding 浪费、长 prompt 拖慢 batch。
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* **调优**：限制 `max_num_batched_tokens`，分批/压缩长 prompt，减少 padding。
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### Decode（解码阶段）
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* **目标**：逐 token 生成。
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* **数据特征**：迭代频繁、短序列、并发依赖多。
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* **实现**：PagedAttention；输入 `_prepare_decode`，只追加一个 slot。
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* **瓶颈**：Kernel 启动开销、随机访存、并发不足。
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* **调优**：提高 `max_num_seqs`、用 CUDA Graph、调整 block_size、控制采样分支。
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### Prefill vs Decode 对比总结
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| 维度 | Prefill | Decode |
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| ---------------- | --------------------- | -------------------------- |
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| **目标** | 编码完整 prompt，建立 KV 前缀 | 逐 token 生成 |
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| **批次特征** | 少批次、长序列、padding 多 | 多批次、短序列、迭代频繁 |
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| **Attention 路径** | FlashAttention | PagedAttention |
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| **主要瓶颈** | HBM 带宽 + Padding | Kernel Overhead + 随机访存 |
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| **优化抓手** | 控制 padding、限制长 prompt | 提升并发、CUDA Graph、block size |
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## 6. TP 与 PP：概念、区别与 vLLM 现状
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* **TP（Tensor Parallelism）**：层内张量切分；通信频繁；适合实时推理。
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* **PP（Pipeline Parallelism）**：层间切分；通信少但需流水线调度；更多见于训练。
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* **vLLM 支持**：TP 是主力；PP 支持有限。
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## 7. 关键流程串讲
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### Prefill 批
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1. waiting 进入 running；BlockSpaceManager 分配块；
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2. Worker `_prepare_prompt` → FlashAttn → 写入 KV；
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3. Sampler 采样首 token。
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### Decode 批
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1. Scheduler 选择 running 序列；
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2. `_append_slot` 写 KV；
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3. Worker 调 PagedAttention → 输出；
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4. 采样 → EOS/长度 → 释放序列。
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## 8. 参数与调优清单
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* **`block_size`**：16；权衡碎片与索引开销。
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* **`gpu_memory_utilization`**：估算可分配 KV；预留峰值空间。
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* **`max_num_seqs`**：提升解码并发。
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* **`max_num_batched_tokens`**：限制长 prompt。
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* **`swap_space_bytes`**：CPU 交换空间，优先考虑 Recompute。
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* **采样参数**：top-k/top-p/温度/惩罚影响解码步数。
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* **CUDA Graph**：捕获稳定批，降低开销。
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## 9. 可讲的亮点/考点总结
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1. **PagedAttention**：block 化 + 块表管理，解决碎片问题。
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2. **continuous batching**：每 token 重调度，提升吞吐。
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3. **Recompute vs Swap**：计算 vs 带宽权衡。
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4. **TP 优先，PP 备选**。
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5. **Prefill vs Decode**：不同执行路径与瓶颈决定不同调优抓手。
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@@ -1,117 +1,117 @@
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title: 如何使用 Cherry Studio # 文章标题，支持副标题格式（用 - 分隔）
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top: 0 # 置顶级别：1-3，数字越大越靠前，0表示不置顶
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date: 2025-08-24 20:30:00 # 发布日期和时间，格式：YYYY-MM-DD HH:MM:SS
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descriptionHTML: '
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<span style="color:var(--description-font-color);">Cherry Studio的入门指南</span>
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tags: # 文章标签列表，用于分类和搜索
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- Cherry Studio
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- 教程
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- AI
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sidebar: true # 是否显示侧边栏：true显示，false隐藏
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readingTime: true # 是否显示阅读时间：true显示，false隐藏
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sticky: 2 # 精选文章设置：值越大在首页展示越靠前，0表示不精选
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hidden: false # 是否隐藏文章：true隐藏（模板用），false显示（正式文章用）
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recommend: true
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# 如何使用 Cherry Studio
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## 什么是 Cherry Studio？
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Cherry Studio 是一个功能强大的 AI 聚合工具，它集成了多模型对话、知识库管理、AI 绘画等多种功能。由于所有内容都存储在本地，因此它提供了出色的隐私保护。
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## 下载与安装
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1. **下载**:
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访问 [CherryStudio 官网](https://cherry-ai.com/download) 下载适用于您操作系统的客户端。（以下以Windows系统为例）
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2. **安装**:
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双击下载的 `.exe` 文件，然后按照安装向导的指示进行操作。建议将软件安装在C盘以外的驱动器。
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<div style="display:flex; gap:4%; justify-content:center; align-items:flex-start; flex-wrap:wrap;"> <img src="/1/安装1.png" alt="1-安装1" style="width:48%; max-width:420px; height:auto; display:block; margin:12px 0;" /> <img src="/1/安装2.png" alt="1-安装2" style="width:48%; max-width:420px; height:auto; display:block; margin:12px 0;" /> </div>
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## 核心功能
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CherryStudio 提供了多种强大的功能，以下是一些核心功能介绍：
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### 添加模型
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您可以在 CherryStudio 中添加和管理来自不同提供商的 AI 模型，支持 API 调用和本地调用两种方式。
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#### API 调用
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1. 在模型服务提供商（例如，[硅基流动](https://cloud.siliconflow.cn/i/sbwOb5XI)）的网站上注册账户并创建一个 API 密钥。
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2. 在 CherryStudio 的设置中，选择“模型服务”，然后添加 API 密钥。
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3. 点击下方管理可获取模型列表。
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4. 选择模型添加。
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5. 添加成功后，您可以选择相应的模型进行对话。
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#### 本地调用
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1. 如果您在本地部署了模型（例如，使用 Ollama），您也可以将其添加到 CherryStudio。
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2. 在模型服务设置中，选择本地调用，并填写正确的 API 地址（通常是 `localhost`）和模型名称。
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### 联网功能
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为了让模型能够获取最新信息，您可以为其启用联网功能。
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1. **添加网络搜索服务**: 在设置->工具设置中选择“网络搜索”，然后添加一个搜索服务（如 百度搜索）。
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2. **使用网络搜索**: 在聊天界面，点击输入框下方的网络图标（🌐）即可启用联网功能。
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### 知识库
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CherryStudio 允许您创建自己的本地知识库，让 AI 根据您的文档回答问题。
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1. **创建知识库**: 在侧边栏选择“知识库”并创建一个新的知识库（选择一个语义向量模型）。
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2. **添加文档**: 将您的文档（请确保为 UTF-8 编码）拖入知识库中，系统会自动进行向量化处理。
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3. **使用知识库**: 在聊天时，您可以选择加载特定的知识库，AI 将会基于库中的内容进行回答，并能标注引用来源。
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### 配置迁移
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如果您需要在多台设备上使用 CherryStudio，可以使用配置迁移功能来同步您的设置。
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1. **备份**: 在“数据设置”中，您可以将当前的所有配置（包括模型、知识库等）备份为一个 ZIP 文件。
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2. **恢复**: 在另一台设备上，通过“恢复”功能选择之前备份的 ZIP 文件，即可快速恢复您的所有配置。
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title: 如何使用 Cherry Studio # 文章标题，支持副标题格式（用 - 分隔）
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top: 0 # 置顶级别：1-3，数字越大越靠前，0表示不置顶
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date: 2025-08-24 20:30:00 # 发布日期和时间，格式：YYYY-MM-DD HH:MM:SS
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descriptionHTML: '
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<span style="color:var(--description-font-color);">Cherry Studio的入门指南</span>
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tags: # 文章标签列表，用于分类和搜索
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- Cherry Studio
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- 教程
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- AI
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sidebar: true # 是否显示侧边栏：true显示，false隐藏
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readingTime: true # 是否显示阅读时间：true显示，false隐藏
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sticky: 2 # 精选文章设置：值越大在首页展示越靠前，0表示不精选
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hidden: false # 是否隐藏文章：true隐藏（模板用），false显示（正式文章用）
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recommend: true
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# 如何使用 Cherry Studio
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## 什么是 Cherry Studio？
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Cherry Studio 是一个功能强大的 AI 聚合工具，它集成了多模型对话、知识库管理、AI 绘画等多种功能。由于所有内容都存储在本地，因此它提供了出色的隐私保护。
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## 下载与安装
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1. **下载**:
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访问 [CherryStudio 官网](https://cherry-ai.com/download) 下载适用于您操作系统的客户端。（以下以Windows系统为例）
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2. **安装**:
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双击下载的 `.exe` 文件，然后按照安装向导的指示进行操作。建议将软件安装在C盘以外的驱动器。
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<div style="display:flex; gap:4%; justify-content:center; align-items:flex-start; flex-wrap:wrap;"> <img src="/1/安装1.png" alt="1-安装1" style="width:48%; max-width:420px; height:auto; display:block; margin:12px 0;" /> <img src="/1/安装2.png" alt="1-安装2" style="width:48%; max-width:420px; height:auto; display:block; margin:12px 0;" /> </div>
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## 核心功能
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CherryStudio 提供了多种强大的功能，以下是一些核心功能介绍：
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### 添加模型
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您可以在 CherryStudio 中添加和管理来自不同提供商的 AI 模型，支持 API 调用和本地调用两种方式。
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#### API 调用
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1. 在模型服务提供商（例如，[硅基流动](https://cloud.siliconflow.cn/i/sbwOb5XI)）的网站上注册账户并创建一个 API 密钥。
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2. 在 CherryStudio 的设置中，选择“模型服务”，然后添加 API 密钥。
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3. 点击下方管理可获取模型列表。
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4. 选择模型添加。
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5. 添加成功后，您可以选择相应的模型进行对话。
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#### 本地调用
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1. 如果您在本地部署了模型（例如，使用 Ollama），您也可以将其添加到 CherryStudio。
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2. 在模型服务设置中，选择本地调用，并填写正确的 API 地址（通常是 `localhost`）和模型名称。
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### 联网功能
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为了让模型能够获取最新信息，您可以为其启用联网功能。
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1. **添加网络搜索服务**: 在设置->工具设置中选择“网络搜索”，然后添加一个搜索服务（如 百度搜索）。
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2. **使用网络搜索**: 在聊天界面，点击输入框下方的网络图标（🌐）即可启用联网功能。
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### 知识库
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CherryStudio 允许您创建自己的本地知识库，让 AI 根据您的文档回答问题。
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1. **创建知识库**: 在侧边栏选择“知识库”并创建一个新的知识库（选择一个语义向量模型）。
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2. **添加文档**: 将您的文档（请确保为 UTF-8 编码）拖入知识库中，系统会自动进行向量化处理。
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3. **使用知识库**: 在聊天时，您可以选择加载特定的知识库，AI 将会基于库中的内容进行回答，并能标注引用来源。
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### 配置迁移
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如果您需要在多台设备上使用 CherryStudio，可以使用配置迁移功能来同步您的设置。
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1. **备份**: 在“数据设置”中，您可以将当前的所有配置（包括模型、知识库等）备份为一个 ZIP 文件。
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2. **恢复**: 在另一台设备上，通过“恢复”功能选择之前备份的 ZIP 文件，即可快速恢复您的所有配置。
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