陈沐阳

笔者在数年前其实就在计算机组成原理的课堂中学习了这部分内容，但是今日在重新拾起的时候发现自己没有能够真正充分理解这部分内容。故写下这样一篇文章。 我们先问一个问题：计算机中的数究竟是如何被表示的？ 进制与位权：同一个数的不同写法 我们都熟悉十进制，因为人类习惯用十个数字计数。但计算机底层处理的是二进制位。于是，我们需要一种办法，让同一个数能够在不同的表示方式之间自由转换。 先看一个例子： 同一个整数的四种写法 十进制13基数 10 二进制1101基数 2 八进制15基数 8 十六进制D基数 16 这四个数完全相等。进制只是书写同一个数量的不同规则。 为什么十六进制会出现字母？因为单个数字符号需要表示 0～15，总共 16 种可能，于是用 A～F 表示 10～15。 那么转换的本质是什么？其实就是每一个位置代表的权重不同。 例如十进制的 123： $$ 123 = 1 \times 100 + 2 \times 10 + 3 \times 1 $$二进制也一样，只不过相邻位置的权重不再相差 10 倍，而是 2 倍。 以十进制 13 为例： $$ 13 = 8 + 4 + 1 $$二进制各位置的权重从右向左是 1、2、4、8、16……需要哪个权重，就在对应位置写 1；不需要则写 0。 自己构造一个二进制数 点击下面的 0 或 1，切换该位，观察数值怎样变化。 1280 640 320 160 81 41 20 11 上排：位置权重　下排：该位的值 ...

其实前两年就有一篇文章：如何用 Sonnet-3.7 画科研示意图 那个时候其实模型就有了非常令人惊叹的绘图能力。现在随着模型能力的发展，其实还有一个更好的方案能够去做到更优雅的布局和更加精细的调整。所以我在这里写一篇文章来分享我自己的经验。 本文是完全基于ChatGPT相关生态去构建完成的。所以请准备好可用的ChatGPT Plus及以上订阅。 我们首先需要确定我们需要画图的种类，比如我们选择SCI、IEEE风格。打开DrawIO网站：DrawIO 然后找到一下参考图，我去选了一个arxiv的文章比如2605.25553，然后截取了这里面的一个图作为参考： 绘图参考图我们打开Codex（ChatGPT），加载相关的代码库对我们的代码库做一个梳理。输入提示词（以我这个网站的评论区的实现方案为例，这边我调用的模型是GPT-6.1 Sol）： 请你参考这幅图对我这个项目评论区的方案进行梳理，调用图像生成，画出SCI、IEEE风格的顶会架构图。 然后他给我返回了一幅图，看起来还不错： gpt-image画的第一幅图然后我们在同一个会话窗口里面先把模型切换到GPT-6 Astra，然后发送： 请你在桌面创建一个Drawio文件，把这幅图使用代码绘制出来。 然后他给了我一个文件，拖到drawio里面： 糟糕的绘图发现不大行，然后截图给ai，让他修： 修复后看起来好很多了，后面手工拖一下线就好了。 大家可以下载一下产物文件： 下载可编辑的评论区架构图（Draw.io） 后面的图形的思路微调其实也是大同小异。 有问题直接可以在评论区留言~

我从初中开始就很喜欢刷知乎，一年的阅读量有数千万字。 知乎这个平台通常会展示一片一片长文，我们能看到每一个人对一个社会议题不同角度的剖析。 但是逐渐的我发现，我过于依赖知乎的推荐系统，阅读到的回答也逐渐变成那种情绪化的。于是我开始思考，有没有什么更好的方式去获取信息。 这个月，我订阅了ChatGPT Pro。其实我一直都是AI老玩家了，每年和AI交流无数的问题，逐渐越来越依赖ai。但是我发现一个问题，AI所能提供回答的信息量其实是不足的，可能一整个回答中，不仅要等待数分钟，最后获得的信息可能只有一个小小的观点，但是却不理解背后的东西。 AI擅长解题，但是不擅长把各种各样的信息的所有富含信息量的过程表述出来。 如何解决这个问题呢？ 我想到了一个非常古老的方案：博客。 我自己也写博客，就像现在这样，虽然可能有点少就是了。 在互联网上有很多高价值的博客，由于大多数博客都是每位作者的一方小天地，所以AI内容的渗透率相对比较低。你能读到作者自己真正想要表达的东西，他们的故事、背景、心情，等等等等。 于是，我找到了一个非常好的办法： 找到你真正想要了解的东西，并和 ChatGPT 说：请你深度思考调研一下相关内容，找到高质量的博客或视频，我比较喜欢博客，最好都是博客。请千万不要给我书籍。 为什么不要书籍呢，因为书籍可能会过于系统化，导致无法快速解决自己当下的问题。也无法展开全貌。 我很喜欢自顶向下的学习方式，就像我们去观察一个风景一样，我们其实都会从大的宏观的景色出发，慢慢步入细致的细节。 这是我目前的一些观点。 玩得开心。