<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<rss version="2.0">
  <channel>
    <title>XgrBlog</title>
    <link>https://xgrblog.cn/</link>
    <description>XgrBlog 最新文章 RSS 订阅源</description>
    <language>zh-CN</language>
    <lastBuildDate>Tue, 29 Sep 2026 00:10:07 Z</lastBuildDate>
    <item>
      <guid isPermaLink="true">https://xgrblog.cn/article/detail/42</guid>
      <link>https://xgrblog.cn/article/detail/42</link>
      <category>笔记</category>
      <category>技术</category>
      <category>Python</category>
      <category>MCP</category>
      <category>AI 应用</category>
      <title>【课程笔记】MCP 介绍 + 高级主题 - Claude Academy</title>
      <description>MCP 介绍 介绍 MCP MCP （Model Context Protocol）叫做模型上下文协议，它是一个通信层，主要目的是为大语言模型（LLM）提供调用外部接口的规范，大语言模型能够以统一、标准化的方式连接外部工具、数据源和服务。 Claude 中的说法是，为大模型提供服务调用的上下文和工具，让自己不需要编写和维护繁琐的集成代码，将工具定义和执行的负担从自己的服务转移到专门的 MCP 服务...</description>
      <pubDate>Sun, 20 Sep 2026 21:21:12 Z</pubDate>
    </item>
    <item>
      <guid isPermaLink="true">https://xgrblog.cn/article/detail/41</guid>
      <link>https://xgrblog.cn/article/detail/41</link>
      <category>技术</category>
      <category>深度学习</category>
      <category>机器学习</category>
      <title>深度学习知识复盘</title>
      <description>前言 大部分是我在空闲时间对深度学习一些知识的复盘，可能并不是完全正确的。我只是利用 费曼学习法 在对我学习到的一些知识的解释，毕竟如果你自己能解释清楚知识点，才说明你真的学会了。 神经网络原理、CNN、RNN 深度学习，特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习，它重要的特点是具有自动提取特征的能力。 神经网络是深度学习的核心，神经网络模仿人脑神经元的工作方式，通过层层的链接与计算，理解数据特征。...</description>
      <pubDate>Sun, 16 Aug 2026 13:18:05 Z</pubDate>
    </item>
    <item>
      <guid isPermaLink="true">https://xgrblog.cn/article/detail/40</guid>
      <link>https://xgrblog.cn/article/detail/40</link>
      <category>笔记</category>
      <category>Python</category>
      <category>PyTorch</category>
      <category>深度学习</category>
      <category>机器学习</category>
      <title>【学习笔记】刘二《PyTorch深度学习实践》- 3</title>
      <description>1 卷积神经网络 基础篇 1.1 卷积神经网络学习 我们之前的神经网络，是由多个线性层串行的，这种神经网络叫做 全连接神经网络 。由于线性层的输入和下一个节点任意一个输出的都有相应的权重，都需要参与到下一个节点任意一个输出的计算，那么这种线性层也叫 全连接层 。 在使用 Softmax 训练 MNIST 数据集时，将数据输入全连接神经网络前，为了让输入满足线性回归模型的输入要求，做了一个前置操作，...</description>
      <pubDate>Tue, 30 Jun 2026 15:19:45 Z</pubDate>
    </item>
    <item>
      <guid isPermaLink="true">https://xgrblog.cn/article/detail/39</guid>
      <link>https://xgrblog.cn/article/detail/39</link>
      <category>笔记</category>
      <category>Python</category>
      <category>PyTorch</category>
      <category>深度学习</category>
      <category>机器学习</category>
      <title>【学习笔记】刘二《PyTorch深度学习实践》- 2</title>
      <description>1 逻辑斯蒂回归 1.1 逻辑斯蒂回归学习 逻辑斯蒂回归（Logistic Regression），虽然叫回归，但实际做的是分类。 在数字手写识别中，模型的最终目的是将图片手写字，输出为最符合的数字（1、2、3、4 等等）。也就是说 $\hat{y}$ 的值域是 $\left \{ 1, 2, 3, ..., 9 ight \}$ ，是具体的数字。 但是对于线性回归模型来说很难根据输入内容输出到具...</description>
      <pubDate>Mon, 29 Jun 2026 17:42:52 Z</pubDate>
    </item>
    <item>
      <guid isPermaLink="true">https://xgrblog.cn/article/detail/38</guid>
      <link>https://xgrblog.cn/article/detail/38</link>
      <category>笔记</category>
      <category>Python</category>
      <category>PyTorch</category>
      <category>深度学习</category>
      <category>机器学习</category>
      <title>【学习笔记】刘二《PyTorch深度学习实践》- 1</title>
      <description>1 线性模型 1.1 机器学习流程 机器学习的步骤要求： 1. 获取数据集 DataSet 2. 选择模型 Model 3. 训练 Training 4. 推理 Inferring 机器学习的通常步骤： 1. 使用训练集训练模型 2. 使用开发集（从训练集中划分出来）初步测试 3. 使用测试集测试性能 4. 得到最终的模型 5. 输入新的数据给模型 6. 得到预测结果 在训练时的拟合效果很好，但是...</description>
      <pubDate>Sun, 28 Jun 2026 12:54:57 Z</pubDate>
    </item>
    <item>
      <guid isPermaLink="true">https://xgrblog.cn/article/detail/37</guid>
      <link>https://xgrblog.cn/article/detail/37</link>
      <category>技术</category>
      <category>前端</category>
      <category>vue</category>
      <category>Typescript</category>
      <title>【Vue3】超便捷的基于 Axios 的接口请求工具包</title>
      <description>1 前言 在一个 Vue Typescript Axios 的项目中，如果要写一个接口请求工具，大概是要这几个步骤： 写一个 Axios 实例配置，配置好 baseUrl、请求超时时间、请求拦截器、响应拦截器等等。 写一个文件，这个文件专门导出一个模块的请求函数。请求函数的内容是，接收请求参数，然后配置好请求方法、请求路径、请求头等信息，然后返回这个 Axios 请求结果。 为了有好的代码提示，还...</description>
      <pubDate>Tue, 23 Jun 2026 13:15:46 Z</pubDate>
    </item>
    <item>
      <guid isPermaLink="true">https://xgrblog.cn/article/detail/36</guid>
      <link>https://xgrblog.cn/article/detail/36</link>
      <category>技术</category>
      <category>C#</category>
      <category>ASP.NET</category>
      <title>ASP.NET 学习记录</title>
      <description>1 前言 前几天我在 b 站，看到了一个关于 Web 后端框架对比的视频，发现了一个集开发效率、性能、低资源占用的一个后端技术，也就是 ASP.NET，是由 C 编写的。 然后我去官网稍微看了下教程，没想到 C 的很多语法和 Java 完全一样，不一样的地方也很容易理解。 为了减轻我的博客的资源占用负担，我打算将博客从 SpringBoot 迁移到 ASP.NET 中。所以来记录一下我初次学习和使...</description>
      <pubDate>Mon, 13 Apr 2026 17:44:30 Z</pubDate>
    </item>
    <item>
      <guid isPermaLink="true">https://xgrblog.cn/article/detail/35</guid>
      <link>https://xgrblog.cn/article/detail/35</link>
      <category>技术</category>
      <category>Python</category>
      <title>Python 实现基础的串行步骤任务机制</title>
      <description>1 前言 哎呀，最近有点忙，有一段时间没看博客了，好在都运行得好好的。不愧是我花了大心思编写的项目哈哈哈（其实我知道是因为没什么人来看，扎心了老铁） 前段时间我在学习 Python 时，遇到过一个问题，我有一个串行的流程，大概就是：爬取数据 清洗数据 保存数据的这么个流程。 但是由于这个流程完整执行的话耗时很长，一个接一个执行的话十分缓慢，我就想着能不能做一个简单的任务机制，将这段流程打包成一个任...</description>
      <pubDate>Fri, 27 Mar 2026 15:32:24 Z</pubDate>
    </item>
    <item>
      <guid isPermaLink="true">https://xgrblog.cn/article/detail/34</guid>
      <link>https://xgrblog.cn/article/detail/34</link>
      <category>随笔</category>
      <category>日记</category>
      <title>2025 年度小记</title>
      <description>1 瞎话闲聊 不知不觉，一年又过去了。 今年算是我从 22 年成为大学生以来，最忙碌，但也是收获最多的一年了。 毕竟我从大一到大三上一直都是超级混子。 大概是今年年初吧，想到自己那四舍五入约等于没有的技术，觉得这样下去秋招要完蛋，而且自己摆烂也没有考虑去考研，大学四年白读的话真不太好。 于是某一天下定决心，开始慢慢捡回自己丢掉的技术。 我开始每天早起，在 B 站一边看网课，一边写他们的项目。虽然强...</description>
      <pubDate>Wed, 31 Dec 2025 20:10:14 Z</pubDate>
    </item>
    <item>
      <guid isPermaLink="true">https://xgrblog.cn/article/detail/33</guid>
      <link>https://xgrblog.cn/article/detail/33</link>
      <category>技术</category>
      <category>前端</category>
      <category>vue</category>
      <title>【Vue3】Pinia + Transition-Group 优雅实现 Message 消息组件</title>
      <description>1 前言 消息组件是非常常用的组件之一，Element Plus 和 Naive UI 都有提供相应的消息组件，使用起来也相当方便。 那么，如果自己实现一个，怎么做呢？ 我最初的方案， 是用 VNode 实现的，创建一个 Message 组件的 VNode ，然后在 body 渲染出来。 这种办法的缺点很明显，写起来很复杂，最主要的是，样式和过渡动画不好控制。 现在，我使用一个新的方案，可以非常优...</description>
      <pubDate>Wed, 31 Dec 2025 17:04:05 Z</pubDate>
    </item>
  </channel>
</rss>