diff --git a/Atlas/Task Tracker.md b/Atlas/Task Tracker.md
index 403e181d..b7678419 100644
--- a/Atlas/Task Tracker.md	
+++ b/Atlas/Task Tracker.md	
@@ -24,7 +24,7 @@ kanban-plugin: basic
 - [ ] [[未名之约-金融学综合]]
 - [ ] [[未名之约-思想政治基础]]
 - [ ] [[MySQL]]
-- [ ] [[Python-基础]]
+- [ ] [[Python]]
 
 
 ## 已完成
diff --git a/Calendar/Diary/2024-01-04.md b/Calendar/Diary/2024-01-04.md
index c347efbb..e370930f 100644
--- a/Calendar/Diary/2024-01-04.md
+++ b/Calendar/Diary/2024-01-04.md
@@ -27,4 +27,4 @@ total: 3
 
 # 复盘
 
-- 该好好调整状态了，留给自己的时间不多了。
\ No newline at end of file
+- 略。
\ No newline at end of file
diff --git a/Calendar/Diary/2024-01-05.md b/Calendar/Diary/2024-01-05.md
index 67953342..0e8ceb0c 100644
--- a/Calendar/Diary/2024-01-05.md
+++ b/Calendar/Diary/2024-01-05.md
@@ -1,9 +1,9 @@
 ---
 atlas: "[[DailyNote]]"
-completed: 0
+completed: 3
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-incomplete: 3
-modified: 2024-01-05 19:18:17
+incomplete: 0
+modified: 2024-01-06 01:42:04
 tags:
   - DailyNote
 title: 2024-01-05
@@ -16,15 +16,15 @@ total: 3
 
 # 学习
 
-- [ ] 
+- [x] 扇贝每日打卡 📅 2024-01-05 ✅ 2024-01-06
 
 # 生活
 
-- [ ] 调整作息时间 📅 2024-01-05
-- [ ] 
+- [x] 修剪指甲 📅 2024-01-05 ✅ 2024-01-05
+- [x] 调整作息时间 📅 2024-01-05 ✅ 2024-01-05
 
 # 随笔
 
 # 复盘
 
-- 
\ No newline at end of file
+- 略。
\ No newline at end of file
diff --git a/Calendar/Diary/2024-01-06.md b/Calendar/Diary/2024-01-06.md
new file mode 100644
index 00000000..4869429e
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+++ b/Calendar/Diary/2024-01-06.md
@@ -0,0 +1,35 @@
+---
+atlas: "[[DailyNote]]"
+completed: 1
+created: 2024-01-06 01:42:10
+incomplete: 7
+modified: 
+tags:
+  - DailyNote
+title: 2024-01-06
+total: 8
+---
+
+> [!tip] << [[2024-01-05]] | [[2024-01-07]] >>
+> 天气：晴，温度：12 ~ 23℃，湿度：84%，PM: 49，空气质量：良 <br>
+> 风向：东北风 1级，紫外线：无，日出: 06:54 日落: 17:35
+
+# 学习
+
+- [x] 扇贝每日打卡 📅 2024-01-06 ✅ 2024-01-06
+- [ ] 整理学习和阅读清单 📅 2024-01-06 
+- [ ] 看 [[Python#黑马程序员 Python 基础]] 28 小节 📅 2024-01-06 
+
+# 生活
+
+- [ ] 调整作息时间 📅 2024-01-06 
+- [ ] 部署 RustDesk 📅 2024-01-06 
+- [ ] 调整番茄 todo 时长 📅 2024-01-06 
+- [ ] 思考 Obsidian 结构 📅 2024-01-06 
+- [ ] 整理导航页书签和图标 📅 2024-01-06 
+
+# 随笔
+
+# 复盘
+
+- 
\ No newline at end of file
diff --git a/Spaces/000-Task/Python-机器学习.md b/Spaces/000-Task/Python-机器学习.md
deleted file mode 100644
index 02c4b0cc..00000000
--- a/Spaces/000-Task/Python-机器学习.md
+++ /dev/null
@@ -1,159 +0,0 @@
----
-atlas: "[[Task Tracker]]"
-completed: 0
-created: 2023-07-08 03:19:51
-incomplete: 147
-modified: 2023-09-19 17:48:22
-tags:
-  - Task
-title: Python-机器学习
-total: 147
----
-
-- [ ] 课程介绍
-- [ ] 机器学习应用
-- [ ] 机器学习定义
-- [ ] 监督学习（1）
-- [ ] 监督学习（2）
-- [ ] 无监督学习（1）
-- [ ] 无监督学习（2）
-- [ ] Jupyter notebooks
-- [ ] 线性回归模型（1）
-- [ ] 线性回归模型（2）
-- [ ] 代价函数公式
-- [ ] 理解代价函数
-- [ ] 可视化代价函数
-- [ ] 可视化举例
-- [ ] 梯度下降
-- [ ] 梯度下降的实现
-- [ ] 理解梯度下降
-- [ ] 学习率
-- [ ] 用于线性回归的梯度下降法
-- [ ] 运行梯度下降
-- [ ] 多维特征
-- [ ] 向量化（1）
-- [ ] 向量化（2）
-- [ ] 用于多元线性回归的梯度下降法
-- [ ] 特征缩放（1）
-- [ ] 特征缩放（2）
-- [ ] 判断梯度下降是否收敛
-- [ ] 如何设置学习率
-- [ ] 特征工程
-- [ ] 多项式回归
-- [ ] 动机与目的
-- [ ] 逻辑回归
-- [ ] 决策边界
-- [ ] 逻辑回归中的代价函数
-- [ ] 简化逻辑回归代价函数
-- [ ] 实现梯度下降
-- [ ] 过拟合问题
-- [ ] 解决过拟合
-- [ ] 正则化
-- [ ] 用于线性回归的正则方法
-- [ ] 用于逻辑回归的正则方法
-- [ ] 欢迎来到第二课
-- [ ] 神经元和大脑
-- [ ] 需求预测
-- [ ] 【案例】图像感知
-- [ ] 神经网络中的网络层
-- [ ] 更复杂的神经网络
-- [ ] 神经网络向前传播
-- [ ] 如何用代码实现推理
-- [ ] Tensorflow 中数据形式
-- [ ] 搭建一个神经网络
-- [ ] 单个网络层上的前向传播
-- [ ] 前向传播的一般实现
-- [ ] 强人工智能
-- [ ] 神经网络为何如此高效
-- [ ] 矩阵乘法
-- [ ] 矩阵乘法规则
-- [ ] 矩阵乘法代码
-- [ ] Tensorflow 实现
-- [ ] 模型训练细节
-- [ ] Sigmoid 激活函数的替代方案
-- [ ] 如何选择激活函数
-- [ ] 为什么模型需要激活函数
-- [ ] 多分类问题
-- [ ] Softmax
-- [ ] 神经网络的 Softmax 输出
-- [ ] Softmax 的改进实现
-- [ ] 多个输出的分类
-- [ ] 高级优化方法
-- [ ] 其它的网络层类型
-- [ ] 什么是导数
-- [ ] 计算图
-- [ ] 大型神经网络案例
-- [ ] 决定下一步做什么
-- [ ] 模型评估
-- [ ] 模型选择和交叉验证测试集的训练方法
-- [ ] 通过偏差与方法进行诊断
-- [ ] 正则化、偏差、方差
-- [ ] 指定一个用于性能评估的基准
-- [ ] 学习曲线
-- [ ] 决定下一步做什么
-- [ ] 方差与偏差
-- [ ] 机器学习开发的迭代
-- [ ] 误差分析
-- [ ] 添加更多数据
-- [ ] 迁移学习 - 使用其他任务中的数据
-- [ ] 机器学习项目的完整周期
-- [ ] 公平、偏见与伦理
-- [ ] 倾斜数据集的误差指标
-- [ ] 精确率与召回率的权衡
-- [ ] 决策树模型
-- [ ] 学习过程
-- [ ] 纯度
-- [ ] 选择拆分信息增益
-- [ ] 整合
-- [ ] 独热编码 One-hot
-- [ ] 连续有价值的功能
-- [ ] 回归树
-- [ ] 使用多个决策树
-- [ ] 有放回抽样
-- [ ] 随机森林
-- [ ] XGBoost
-- [ ] 何时使用决策树
-- [ ] 欢迎来到第三课
-- [ ] 什么是聚类
-- [ ] K-means 直观理解
-- [ ] K-means 算法
-- [ ] 优化目标
-- [ ] 初始化 K-means
-- [ ] 选择聚类数量
-- [ ] 发现异常事件
-- [ ] 高斯正态分布
-- [ ] 异常检测算法
-- [ ] 开发与评估异常检测系统
-- [ ] 异常检测与监督学习对比
-- [ ] 选择使用什么特征
-- [ ] 提出建议
-- [ ] 使用每个特征
-- [ ] 协同过滤算法
-- [ ] 二进制标签
-- [ ] 均值归一化
-- [ ] 协同过滤 Tensorflow 实现
-- [ ] 寻找相关特征
-- [ ] 协同过滤与基于内容过滤对比
-- [ ] 基于内容过滤的深度学习方法
-- [ ] 从大型目录中推荐
-- [ ] 推荐系统中的伦理
-- [ ] 基于内容过滤的 Tensorflow 实现
-- [ ] 降低特征数量
-- [ ] PCA 算法
-- [ ] PCA 代码实现
-- [ ] 【案例】火星探测器
-- [ ] 强化学习的汇报
-- [ ] 强化学习的策略
-- [ ] 审查关键概念
-- [ ] 动作价值函数定义
-- [ ] 动作价值函数示例
-- [ ] 贝尔曼方程
-- [ ] random stochastic environment
-- [ ] 【案例】连续状态空间应用
-- [ ] 登月器
-- [ ] 学习状态值函数
-- [ ] 改进的神经网络架构
-- [ ] 贪婪策略
-- [ ] 小批量和软更新
-- [ ] 强化学习的状态
-- [ ] 课程总结
\ No newline at end of file
diff --git a/Spaces/000-Task/Python-爬虫.md b/Spaces/000-Task/Python-爬虫.md
deleted file mode 100644
index d7d99e86..00000000
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+++ /dev/null
@@ -1,24 +0,0 @@
----
-atlas: "[[Task Tracker]]"
-completed: 0
-created: 2023-07-08 03:23:44
-incomplete: 12
-modified: 2023-09-19 17:48:24
-tags:
-  - Task
-title: Python-爬虫
-total: 12
----
-
-- [ ] 课程介绍
-- [ ] 快速易懂 Python 入门
-- [ ] 爬虫的流程？从入门到入狱？
-- [ ] 什么是 HTTP 请求和相应？
-- [ ] 如何用 Python Requests 发送请求
-- [ ] 如何用 Python Requests 拿到豆瓣源码
-- [ ] 什么是 HTML 网页结构
-- [ ] HTML 有哪些常见标签
-- [ ] 练习 HTML 常见标签
-- [ ] 如何用 Beautiful Soup 解析 HTML 内容
-- [ ] 从源码获取豆瓣电影 TOP250
-- [ ] 下一步是什么？
\ No newline at end of file
diff --git a/Spaces/000-Task/Python-基础.md b/Spaces/000-Task/Python.md
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rename to Spaces/000-Task/Python.md
index 928334b5..cf3ece67 100644
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+++ b/Spaces/000-Task/Python.md
@@ -2,14 +2,16 @@
 atlas: "[[Task Tracker]]"
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 created: 2023-07-08 03:23:31
-incomplete: 159
-modified: 2023-09-19 17:48:20
+incomplete: 318
+modified: 2024-01-06 01:51:24
 tags:
   - Task
-title: Python-基础
-total: 159
+title: Python
+total: 318
 ---
 
+# 黑马程序员 Python 基础
+
 - [ ] 初识 python
 - [ ] 什么是编程语言
 - [ ] Python 环境安装
@@ -168,4 +170,169 @@ total: 159
 - [ ] Socket 客户端开发
 - [ ] 正则表达式 - 基础方法
 - [ ] 正则表达式 - 元字符匹配
-- [ ] 递归
\ No newline at end of file
+- [ ] 递归
+
+# 爬虫
+
+- [ ] 课程介绍
+- [ ] 快速易懂 Python 入门
+- [ ] 爬虫的流程？从入门到入狱？
+- [ ] 什么是 HTTP 请求和相应？
+- [ ] 如何用 Python Requests 发送请求
+- [ ] 如何用 Python Requests 拿到豆瓣源码
+- [ ] 什么是 HTML 网页结构
+- [ ] HTML 有哪些常见标签
+- [ ] 练习 HTML 常见标签
+- [ ] 如何用 Beautiful Soup 解析 HTML 内容
+- [ ] 从源码获取豆瓣电影 TOP250
+- [ ] 下一步是什么？
+
+# 吴恩达机器学习
+
+- [ ] 课程介绍
+- [ ] 机器学习应用
+- [ ] 机器学习定义
+- [ ] 监督学习（1）
+- [ ] 监督学习（2）
+- [ ] 无监督学习（1）
+- [ ] 无监督学习（2）
+- [ ] Jupyter notebooks
+- [ ] 线性回归模型（1）
+- [ ] 线性回归模型（2）
+- [ ] 代价函数公式
+- [ ] 理解代价函数
+- [ ] 可视化代价函数
+- [ ] 可视化举例
+- [ ] 梯度下降
+- [ ] 梯度下降的实现
+- [ ] 理解梯度下降
+- [ ] 学习率
+- [ ] 用于线性回归的梯度下降法
+- [ ] 运行梯度下降
+- [ ] 多维特征
+- [ ] 向量化（1）
+- [ ] 向量化（2）
+- [ ] 用于多元线性回归的梯度下降法
+- [ ] 特征缩放（1）
+- [ ] 特征缩放（2）
+- [ ] 判断梯度下降是否收敛
+- [ ] 如何设置学习率
+- [ ] 特征工程
+- [ ] 多项式回归
+- [ ] 动机与目的
+- [ ] 逻辑回归
+- [ ] 决策边界
+- [ ] 逻辑回归中的代价函数
+- [ ] 简化逻辑回归代价函数
+- [ ] 实现梯度下降
+- [ ] 过拟合问题
+- [ ] 解决过拟合
+- [ ] 正则化
+- [ ] 用于线性回归的正则方法
+- [ ] 用于逻辑回归的正则方法
+- [ ] 欢迎来到第二课
+- [ ] 神经元和大脑
+- [ ] 需求预测
+- [ ] 【案例】图像感知
+- [ ] 神经网络中的网络层
+- [ ] 更复杂的神经网络
+- [ ] 神经网络向前传播
+- [ ] 如何用代码实现推理
+- [ ] Tensorflow 中数据形式
+- [ ] 搭建一个神经网络
+- [ ] 单个网络层上的前向传播
+- [ ] 前向传播的一般实现
+- [ ] 强人工智能
+- [ ] 神经网络为何如此高效
+- [ ] 矩阵乘法
+- [ ] 矩阵乘法规则
+- [ ] 矩阵乘法代码
+- [ ] Tensorflow 实现
+- [ ] 模型训练细节
+- [ ] Sigmoid 激活函数的替代方案
+- [ ] 如何选择激活函数
+- [ ] 为什么模型需要激活函数
+- [ ] 多分类问题
+- [ ] Softmax
+- [ ] 神经网络的 Softmax 输出
+- [ ] Softmax 的改进实现
+- [ ] 多个输出的分类
+- [ ] 高级优化方法
+- [ ] 其它的网络层类型
+- [ ] 什么是导数
+- [ ] 计算图
+- [ ] 大型神经网络案例
+- [ ] 决定下一步做什么
+- [ ] 模型评估
+- [ ] 模型选择和交叉验证测试集的训练方法
+- [ ] 通过偏差与方法进行诊断
+- [ ] 正则化、偏差、方差
+- [ ] 指定一个用于性能评估的基准
+- [ ] 学习曲线
+- [ ] 决定下一步做什么
+- [ ] 方差与偏差
+- [ ] 机器学习开发的迭代
+- [ ] 误差分析
+- [ ] 添加更多数据
+- [ ] 迁移学习 - 使用其他任务中的数据
+- [ ] 机器学习项目的完整周期
+- [ ] 公平、偏见与伦理
+- [ ] 倾斜数据集的误差指标
+- [ ] 精确率与召回率的权衡
+- [ ] 决策树模型
+- [ ] 学习过程
+- [ ] 纯度
+- [ ] 选择拆分信息增益
+- [ ] 整合
+- [ ] 独热编码 One-hot
+- [ ] 连续有价值的功能
+- [ ] 回归树
+- [ ] 使用多个决策树
+- [ ] 有放回抽样
+- [ ] 随机森林
+- [ ] XGBoost
+- [ ] 何时使用决策树
+- [ ] 欢迎来到第三课
+- [ ] 什么是聚类
+- [ ] K-means 直观理解
+- [ ] K-means 算法
+- [ ] 优化目标
+- [ ] 初始化 K-means
+- [ ] 选择聚类数量
+- [ ] 发现异常事件
+- [ ] 高斯正态分布
+- [ ] 异常检测算法
+- [ ] 开发与评估异常检测系统
+- [ ] 异常检测与监督学习对比
+- [ ] 选择使用什么特征
+- [ ] 提出建议
+- [ ] 使用每个特征
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+- [ ] 二进制标签
+- [ ] 均值归一化
+- [ ] 协同过滤 Tensorflow 实现
+- [ ] 寻找相关特征
+- [ ] 协同过滤与基于内容过滤对比
+- [ ] 基于内容过滤的深度学习方法
+- [ ] 从大型目录中推荐
+- [ ] 推荐系统中的伦理
+- [ ] 基于内容过滤的 Tensorflow 实现
+- [ ] 降低特征数量
+- [ ] PCA 算法
+- [ ] PCA 代码实现
+- [ ] 【案例】火星探测器
+- [ ] 强化学习的汇报
+- [ ] 强化学习的策略
+- [ ] 审查关键概念
+- [ ] 动作价值函数定义
+- [ ] 动作价值函数示例
+- [ ] 贝尔曼方程
+- [ ] random stochastic environment
+- [ ] 【案例】连续状态空间应用
+- [ ] 登月器
+- [ ] 学习状态值函数
+- [ ] 改进的神经网络架构
+- [ ] 贪婪策略
+- [ ] 小批量和软更新
+- [ ] 强化学习的状态
+- [ ] 课程总结
\ No newline at end of file