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摘要: 预热的原因: 🧠 核心原因:GPU 的初始化和缓存机制会影响首次运行速度 1. 首次执行会有额外开销 当你第一次在一个设备(如 cuda:0)上执行一个操作时,系统会进行一些初始化工作: 加载内核(kernel); 分配内存; 编译 PTX(Parallel Thread Execution)代码 阅读全文
posted @ 2025-05-17 19:46 最爱丁珰 阅读(40) 评论(0) 推荐(0)
摘要: with可以把它看作是一个“自动开关门”的机制 with open('file.txt', 'r') as f: content = f.read() # 到这里,文件会自动关闭,不需要你手动调用 f.close() 本质上是一个上下文管理器,能够工作的关键在于对象是否实现了上下文管理协议(注意Py 阅读全文
posted @ 2025-05-17 18:36 最爱丁珰 阅读(8) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 如果在一个GPU(甚至多个GPU)上执行这些命令,那么Python解释器产生的开销可能会非常大 这是因为每个 add 函数调用都是独立发生的,Python 不会知道这三个 add 调用之间有什么联系,也不会合并它们成一个更高效的计算流程;当你把 Python 的这些小操作映射到 GPU 上执行时,每 阅读全文
posted @ 2025-05-17 18:13 最爱丁珰 阅读(12) 评论(0) 推荐(0)
摘要: Problem Set 7.1 Problem 7.1.1 设\(f_i\)表示将\(i\)变成\(1\)所需要的最小次数,有\(f_1=0\) 状态转移方程见代码 def min_operations(n): if n == 1: return 0 dp = [0] * (n + 1) dp[1] 阅读全文
posted @ 2025-05-15 15:56 最爱丁珰 阅读(21) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 这里主要是要用到PPT上提到的两个性质 我们如果从后序遍历中标号最大的点(设为\(s\))在反图上开始遍历,那么这次遍历中,\(s\)能到达的点(设为\(V\)),一定在原图上,可以到达\(s\);而由于\(s\)是标号最大的点,所以\(V\)中的点,\(s\)在原图上一定能到达(否则\(V\)中的 阅读全文
posted @ 2025-05-08 16:19 最爱丁珰 阅读(22) 评论(0) 推荐(0)
摘要: Problem Set 6.1 Problem 6.1.1 对于没有特殊条件限制的图,Prim算法的时间复杂度为\(O(m\log n)\)(假设边比点多) \((1)\) 此时有\(m\leq nk\),所以\(O(m\log n)=O(nk\log n)=O(n\log n)\) \((2)\) 阅读全文
posted @ 2025-05-08 10:42 最爱丁珰 阅读(36) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 1. 泰勒展开 假设函数 $ u(x) $ 在点 $ \mathbb{E}[\widetilde{\omega}] $ 处是光滑的(即具有任意阶导数),我们可以对 $ u(x) $ 在 $ x = \mathbb{E}[\widetilde{\omega}] $ 处进行泰勒展开: \[u(x) = 阅读全文
posted @ 2025-05-08 07:33 最爱丁珰 阅读(23) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 这是一个非常好的问题! 你问的是: 如果本地 DNS 只知道 TLD 的域名(比如 a.gtld-servers.net),而不知道它的 IP 地址,它怎么发消息给这个 TLD 服务器呢? ✅ 简短回答: 本地 DNS 不会“只知道”TLD 的域名而不知道 IP。在 DNS 的设计中,根服务器不仅返 阅读全文
posted @ 2025-05-05 15:11 最爱丁珰 阅读(39) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 在Transformer出来之前,NLP处理使用的是RNN.RNN得到的信息是关于整个句子的,没有办法获得单个词的信息,如下 于是我们可以考虑使用卷积神经网络(这个东西类似于\(n\)元语法) 现在CNN是进行一维的滑动。首先我们的序列是一维的,但是我们要先将每个词元变成词向量,然后选择一个适应的C 阅读全文
posted @ 2025-05-03 21:10 最爱丁珰 阅读(11) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 文档中说的蓝图就是一个逻辑。比如文档中的蓝图实现的就是用户登录登出那一套。以后就不用写@app.post('/login')这种了。这个样子更加便于维护。当然一个后端程序app是可以同时注册多个蓝图,从而实现多种逻辑的 对于这一个地方说的service,我们的代码中如果不加上trade_contrl 阅读全文
posted @ 2025-05-03 21:10 最爱丁珰 阅读(28) 评论(0) 推荐(0)
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