小结1.26-1.31+TO DO:2.1-2.5

本篇记录了作者在算法与数据结构学习过程中的点滴心得,包括心理测试的编程实现、台球程序的设计、复杂算法如Tarjan、ST算法的理解与实践、不同数据结构的性能对比等。

 1.26
1.两个不准的心理测试
2.一下午台球
3.重写了一遍 2435终于过掉,原来的代码可以给下次捉虫大赛当比赛题。
4.了解floodfill,加入kmp及hoj1641
1.27
1.北大warmup3赛 做了三个小时 做出三道题 大概看了两道 对有想法有思路却实现
不正常的现象再次体会并深恶痛绝
2.出去买电视,没买来,明天再出去买
3.hash部分,hoj2021未果,发现用我的想法hash的性能根本没有体现。2214虽然过了,但也有同样的问题.pku挂了。
4.完成拉链法(未测试)。
准备明天拉一个人一起整理。明天估计要玩一天。hoho
1.28
1.吃饭。
2.乱看。早点睡觉。
1.29
1.hoj1751 求最短路径
2.并查集 LCA Tarjan算法,对RMQ问题ST算法处于懵懂状态。
3.动力不足。
1.30
1.杂事。没收获。
2.同学会。见到那么多故人很高兴.神侃.讨论写科幻小说的构思和可行性.
1.31
1.31
1.hoj1673。很有趣:队友实现笛卡尔树时 新元素插入时由根向下在hoj AC POJ TLE.我后来试着由叶向根方式,两个oj全ac 但在hoj没前者快。
2.认识了二项堆和fib堆 理论复杂度很理想,但是实际复杂度不被各种资料看好,于是我也不看好,没实现.
3.病毒肆虐,在最短时间内恢复了一下机器,然后找了n久的卡巴key
4.整理线段树+数状数组。hoj1867ac

这段时间状态疲软,可能跟连续作战有关. 没有好好的完成任务,总结做的也不是很好.吸取教训,继续自虐.

Plan for 2.1-2.5

2.1 图论:遍历 |  prapare for mvc step by step  2.2-2.5 每天一个part  | RMQ彻底解决

2.2 拓扑排序+强连通分量. | Trie 后缀树

2.3 最小生成树+最短路径 |  随机二叉树 AVL树

2.4 图匹配 | 红黑树

2.5 总结:图论+数据结构简短report,Spring  mvc笔记,专题若干.

 

 


 

在运行Sonata项目的`0_pca.py`脚本时,遇到了PyTorch CUDA兼容性问题,特别是NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti Laptop GPU与当前PyTorch安装不兼容,以及出现`CUDA error: no kernel image is available for execution on the device`的错误。结合给定的conda环境配置(python=3.10、pytorch=2.5.0、cuda=12.4),可以尝试以下解决方案: #### 1. 检查PyTorch和CUDA版本兼容性 首先,要确认PyTorch 2.5.0与CUDA 12.4是否兼容。可以参考PyTorch官方文档来确定版本兼容性。若不兼容,需要调整版本。可以使用以下命令创建一个新的conda环境并安装兼容的版本: ```bash conda create -n sonata_env python=3.10 conda activate sonata_env conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=12.4 -c pytorch ``` #### 2. 检查GPU驱动 确保NVIDIA GPU驱动支持CUDA 12.4。可以到NVIDIA官方网站下载并安装适合NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti Laptop GPU且支持CUDA 12.4的最新驱动程序。 #### 3. 验证CUDA安装 在conda环境中验证CUDA是否正确安装并且可以被PyTorch使用。可以使用以下Python代码进行验证: ```python import torch print(torch.cuda.is_available()) print(torch.version.cuda) ``` 如果输出`True`和正确的CUDA版本号(如12.4),则表示CUDA安装正确且PyTorch可以使用它。 #### 4. 清理缓存 有时候,旧的缓存文件可能会导致兼容性问题。可以清理conda缓存和PyTorch缓存: ```bash conda clean --all rm -rf ~/.cache/torch ``` #### 5. 重新运行脚本 在完成上述步骤后,再次尝试运行`0_pca.py`脚本: ```bash python demo/0_pca.py ```
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