一、简要回顾DDP 在上一篇文章中，简单介绍了Pytorch分布式训练的一些基础原理和基本概念。简要回顾如下： 1，DDP采用Ring-All-Reduce架构，其核心思想为：所有的GPU设备安排在一个逻辑环中，每个GPU应该有一个左邻和一个右邻，设备从它的左邻居接收数据，并将数据汇总后发送给右邻。
经过上一篇的分析，完成了查找指令和模板的功能，接下来就是编译指令的数据了。 所以本章节主要处理的方法则是 buildElement 方法，我们先分析一下我们所拿到的数据在进行编码，这样会更加清晰一些。 我将 name, value 打印出来，分别对应的值是 name: v-model, value:
LINQ 是 Language INtegrated Query 单词的首字母缩写，翻译过来是语言集成查询。它为查询跨各种数据源和格式的数据提供了一致的模型，所以叫集成查询。由于这种查询并没有制造新的语言而只是在现有的语言基础上来实现，所以叫语言集成查询。语言集成查询 (LINQ) 是一系列直接将查
whisper介绍 Open AI在2022年9月21日开源了号称其英文语音辨识能力已达到人类水准的Whisper神经网络，且它亦支持其它98种语言的自动语音辨识。 Whisper系统所提供的自动语音辨识（Automatic Speech Recognition，ASR）模型是被训练来运行语音辨识与
在本周大型微软人工智能 2023 开发者大会的开幕式上，人工智能站到了舞台中央——前台和后台以及介于两者之间的所有舞台。 贯穿会议的两个主要主题是Copilots - 涵盖广泛产品和服务的AI助手 - 以及插件，它们有效地将Copilots转变为聚合器，可能使其成为企业和消费者客户的一站式商店。 微
NAPS2是一个开源免费软件，体积只有6M不到，支持运行在 Windows, Mac 和 Linux操作系统中，默认就带有简体中文界面，官方默认就提供绿色版，所以解压即可使用，直接可以从官方网站下载：https://www.naps2.com/。NAPS2全名叫做Not Another PDF Sc
Flask-SQLAlchemy MySQL是免费开源软件，大家可以自行搜索其官网（https://www.MySQL.com/downloads/） 测试MySQL是否安装成功 在所有程序中，找到MySQL→MySQL Server 5.6下面的命令行工具，然后单击输入密码后回车，就可以知道MyS
有了上一篇的基础 https://www.cnblogs.com/gradyblog/p/17152108.html 现在尝试静态分析的方式来处理 为什么还要多此一举，因为题眼告诉了我们是五位数字，所以可以爆破，不告诉这个题眼的话，就得分析 1. IDA 打开libroysue.so,查看JNI_O
最近在维护一个小后台项目，有段JS需要压缩上传到CDN存储服务器。由于之前压缩的JS文件都比较少，都是手动压缩的。这次需要压缩的文件比较多，所以用了批量压缩。特此记录一下，方便大家和自己以后再用到的时候备忘。 v准备工作 安装nodejs 首先在本地安装node.js和npm，一般npm集成于nod
都说树状数组思路很难，那我们今天就给他讲个透彻！ 前置知识：`lowbit` 运算 `lowbit` 的作用就是返回一个数从右往左数的第一个1与他前面所有的0所组成的十进制数 举个例子： $114$这个数转换为二进制为$1110010$，而它从右往左数的第一个$1$在第二位，将这位右边的所有$0$放
## 什么是最小生成树 给定一个图，在图中选择N - 1条边（N代表图的点数）把图的所有节点都连起来，且边的权值最小，则这N - 1条边就是原图的最小生成树。 ## 如何求最小生成树 求最小生成树有两种算法： 1. prim 2. kruskal ## prim算法 其实本质上和dijstra算法很
核心思想：从集合角度来分析DP问题 在我们遇到的DP问题中，一般都是求在一个有限集内的最值，但是这些方案数量一般都是指数级别的，想要一个一个查找出来不太可能。所以DP方法是用来优化这种寻找最优方案的过程的。 DP问题一般来说分析时都要经过两个阶段： 1. 状态表示（化零为整）：指把一些具有相似点的方
在我看来，golnag有许多反直观的设计，而且这些设计通常不能自圆其说，导致gohper一而再再而三的调入陷阱。 网上也有很多gohper总结了一些笔记，我再提炼精简一下，挂在脑图树上便于记忆。 值类型包括：所有integer、所有float、bool、string、数组和structure 引用类
go内置了一套单元测试机制： 利用` go test测试命令`和一套按照约定发方式编写的测试函数。 在包目录内，所有以_test.go为后缀名编写的go文件不会参与go build的编译过程. > 本文所有的代码均放置了[带缓冲区的异步写日志库](https://github.com/zwbdzb/
装饰器在 Python 中扮演了重要的角色，这是一种精巧的语言特性，让我们能够修改或增强函数和类的行为，无需修改它们的源代码。这篇文章将深入探讨装饰器的所有相关主题，包括装饰器的基础知识、实现与使用、工作原理，以及通过实际例子学习装饰器的独特用法。
# 前言 生成器是Python的一种核心特性，允许我们在请求新元素时再生成这些元素，而不是在开始时就生成所有元素。它在处理大规模数据集、实现节省内存的算法和构建复杂的迭代器模式等多种情况下都有着广泛的应用。在本篇文章中，我们将从理论和实践两方面来探索Python生成器的深度用法。 ## 生成器的定义
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ 出现以下提示警告时 step1 step2 step3 总结 利用pip/conda安装库时，出现requires XXX, which is not installed/incompatible 依次执行安装所缺的库即可
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ 股票分析 使用tushare包获取某股票的历史行情数据。 输出该股票所有收盘比开盘上涨3%以上的日期。 输出该股票所有开盘比前日收盘跌幅超过2%的日期。 开发环境 anaconda 集成环境：集成好了数据分析和机器学习中所
最近工作中有用到一个知识点，就是大小端，当然这是一个小的知识点，为什么写一个博文呢，我其实是想测试一下chatGPT，所以我开始将自己的想法告诉这个chatbot，让他给我一些写博文的建议，并且给我解答了一些疑惑，今天将自己的学习笔记整理出来展示给大家（by the way，一个有用的搜索引擎和ch
常有小伙伴问我是怎么调试HotSpot VM源代码的，我之前通过视频和文章介绍过一种大家都用的调试方法，如下： 文章地址：第1.2篇-调试HotSpot VM源代码（配视频） 视频地址：https://space.bilibili.com/27533329 网上所有的文章都介绍的是这种方式，先将Ho
