世界上著名的五大学习法是什么？ 1. 费曼学习法：用简单的话把你学到的知识讲给别人听，能讲明白，才说明你真正学会了。 2. 西蒙学习法：明确学习目标，拆分成一个个小任务，集中精力持续学习，6个月足以精通任一领域。 3. SQ3R阅读法：浏览（Survey）、提问（Question）、阅读（Read）、回忆（Recite）、复习（Review）五步，把被动阅读变成主动吸收。 4. 番茄学习法：把学习时间切成25分钟一段的“番茄钟”，专注一段后休息5分钟，劳逸结合，保持高效。 5. 康奈尔笔记法：将记与学、思考与运用结合的笔记方法，步骤包括记录、简化、背诵、思考和复习五步。

巴黎 Kernel Recipes 介绍Linux内核Swap与内存回收机制回放出来了，演讲信息有点紧凑，Slides比较详尽，应该是目前介绍这些最全面（之一？。二次激活LRU，Swapcache与重构，MGLRU等有不少文章介绍，但几乎没见到过讲设计背后原理和缘由的，这里则把来龙去脉未来演进都梳理了🤓

DeepSeek 把自家线上用的推理框架 DeepInfer 开源了，同时放出 Token 编解码组件 deepseek-recipe。 5 分钟看懂： · 单一集群服务吞吐 155 万亿 Token/天，按谷价每卡每小时收入 38 美元（DeepSeek 公布） · Prefill 用 8 卡机器、Decode 用 64～128 卡超节点（Wide EP） · KV Cache 放进独立 3FS 集群（约 100 PiB SSD），平均缓存命中率 96% · SWA Bounded Replay：缺了只重算最近 128 个 Token，decoder 层总 Prefill 计算量几乎减半 · DSpark 变长验证：线上吞吐 +6% 边界：开源版提供离线推理，KV Cache 系统、分离部署和副本间负载均衡暂未包含；推荐最小高效部署 64+64 卡。