摘要：
目前来看，肯定是不可以让AI生成的。这无关AI总结要点的能力，而是实验结果可以让你对具体的测试方法有很好地了解 看实验结果的步骤（下面的步骤对每一小节的内容生效）： 看这一小节的图表，问自己：是否知道每一个文字的含义，以及研究人员是如何得出这张表的（具体一点） 如果都清楚，那么就可以跳过这一小节 否 阅读全文
posted @ 2025-05-25 10:20
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摘要：
R4 会出现，由题，此时还没有将整个帧传输完，传输的第一个比特就已经达到对端，于是可以检测到碰撞 R5 时隙ALOHA： 当有一个节点发送数据时，该节点具有\(R\) bps的吞吐量 当\(M\)个节点发送数据时，每个节点的吞吐量为\(R/M\) bps（这个不用数学计算，直接从对称性的角度去考虑即 阅读全文
posted @ 2025-05-19 17:37
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摘要：
在这节课中，我们将会展示 bash 作为脚本语言的一些基础操作，以及几种最常用的 shell 工具。 到目前为止，我们已经学习了如何在 shell 中执行命令，并使用管道将命令组合使用。但是，很多情况下我们需要执行一系列的操作并使用条件或循环这样的控制流。 shell 脚本的复杂性进一步提高。 大多 阅读全文
posted @ 2025-05-18 09:28
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摘要：
目录shell 是什么？使用 shell在 shell 中导航在程序间创建连接一个功能全面又强大的工具 shell 是什么？ 如今的计算机有着多种多样的交互接口让我们可以进行指令的的输入，从炫酷的图像用户界面（GUI），语音输入甚至是 AR/VR 都已经无处不在。 这些交互接口可以覆盖 80% 的使 阅读全文
posted @ 2025-05-18 07:38
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摘要：
非常棒的问题！👏 你问的这两点： 为什么 X, y = X.to(devices[0]), y.to(devices[0]) 是必须的？ net(X) 是如何决定数据在 GPU 之间分配的？ 我们来一个一个详细解释。 🔍 第一个问题： 为什么 X, y = X.to(devices[0]), y 阅读全文
posted @ 2025-05-17 22:16
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摘要：
非常棒的问题！ 你提到的这段代码中： def copy_to_cpu(x, non_blocking=False): return [y.to('cpu', non_blocking=non_blocking) for y in x] 其中的 non_blocking 参数是 PyTorch 中用于 阅读全文
posted @ 2025-05-17 20:25
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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
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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
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摘要：
命令式编程也是到print那条语句才开始执行，但是由于他没有构建计算图的思想，所以他不知道my_func是可以优化的，他还是会一条条语句地执行，然后就产生了书上说的那些后果 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 阅读全文
posted @ 2025-05-17 18:14
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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
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