<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>XOR on Tony Bai</title><link>https://tonybai.com/tags/xor/</link><description>Recent content in XOR on Tony Bai</description><generator>Hugo</generator><language>zh-cn</language><copyright>2004-2026 Tony Bai. 版权所有.</copyright><lastBuildDate>Mon, 21 Jul 2025 00:00:00 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://tonybai.com/tags/xor/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>解密 Go 安全核心：7 步掌握现代密码学工程</title><link>https://tonybai.com/2025/07/21/go-crypto-101/</link><pubDate>Mon, 21 Jul 2025 00:00:00 +0800</pubDate><guid>https://tonybai.com/2025/07/21/go-crypto-101/</guid><description>解密 Go 安全核心：7 步掌握现代密码学工程 - Tony Bai Tony Bai 一个程序员的心路历程 * Google Go语言编码风格规范 * Google Go语言编码风格规范：指南篇 * Google Go语言编码风格规范：决定篇 * Google Go语言编码风格规范：最佳实践篇 * Go语言第一课FAQ * Go语言进阶课FAQ * 关于我 * 我的技术专栏 * 文章列表 解密 ...</description></item><item><title>Go与神经网络：手写数字识别</title><link>https://tonybai.com/2024/06/28/go-and-nn-part3-handwritten-digit-recognition/</link><pubDate>Fri, 28 Jun 2024 00:00:00 +0800</pubDate><guid>https://tonybai.com/2024/06/28/go-and-nn-part3-handwritten-digit-recognition/</guid><description>本文永久链接 – https://tonybai.com/2024/06/28/go-and-nn-part3-handwritten-digit-recognition 在上一篇文章《Go与神经网络：线性回归》中，我们借由传统的机器学习方法：线性回归解决了房价预测问题。按照我初步设想的从传统机器学习到大语言模型的学习路线，是时候在这一篇中切换到学习**神经网络**了。 1\. 从线性回归到神经网...</description></item></channel></rss>