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RSS订阅原创 有哪些值得阅读学习、代码优雅的小型 Rust 项目？
compose!是一个 Rust 宏，它让你能够将多个函数“串联”在一起，其中一个函数的输出会作为下一个函数的输入。想象一下，compose!就像是给你的函数链条装上了齿轮，帮助它们顺利地传递和转换数据。// 输出：48在这个例子里，h、g 和 k 都是函数，compose!宏把它们组合成一个新的函数，按顺序处理输入。
2025-01-24 17:00:00
752
原创 为什么现在很多js库都不提供js文件来直接引入，而是通过npm安装的形式?
如果你就是想写个简单的页面，完全可以继续用传统方式。但如果你想往前端开发这条路走下去，npm这个坎，迟早要过。就像我朋友说的："不会npm的前端，就像不会开车的司机，虽然你可以一直坐地铁...但你确定要这样过一辈子？对了，如果有人问你为什么要用npm，你就把这篇文章甩给他（手动狗头）
2025-01-24 13:45:00
675
原创 在大模型训练领域会不会出现类似Hadoop的架构，用大量低成本消费级的显卡训练超大模型？
其实这个问题让我想起了一句话： "便宜没好货，好货不便宜" 但在技术圈还要加一句： "除非你能发明出一个更好的方案"这可能就是为什么大家都在卷自研芯片吧...我是旷野，探索无尽技术！（顺便说一句，要是谁真研究出了用消费级显卡训练大模型的方案，怕是要直接起飞...）
2025-01-23 12:00:00
240
原创 感觉 Transformer注意力机制的原理很丑很暴力，没有人脑神经网络优雅？
人脑是自然界精打细算的幸存者，Transformer是人类算力过剩的暴力美学——就像原始人钻木取火VS现代人按下打火机，没有高低贵贱，只有适者生存。反观人脑，光是区分猫和狗就消耗了海马体+视觉皮层+前额叶的联合算力，而。是台24小时满功率运转的分子料理机，而人脑可是修炼了五百万年的佛系扫地僧啊！这锅「矩阵乘法麻辣烫」看似简单粗暴，实则暗藏玄机——它用。」（在嘈杂环境里瞬间锁定目标声音的超能力）。Transformer的「丑」恰恰是。：把玄学的「注意力」变成可量化的。Transformer用的是。
2025-01-23 10:15:00
338
原创 为什么Mac电脑在很多领域没有存在感？
Mac就像咖啡店端着Flat White的文艺青年，而现实世界的数字战场需要的是——能泡面、能挖矿、能装360全家桶的「网吧战神」，根本格格不入好吧。：当Windows电脑在菜市场砍价时，Mac正在美术馆给USB-C接口拍概念大片。：没有MacBook的咖啡店就像没有灯牌的网红景点。你以为苹果不想统治世界？+终端+zsh配置完成度堪比修仙者渡劫，但在某些平行宇宙，Mac正在。它缺失的不是存在感，而是。就像看原始人钻木取火，
2025-01-22 22:23:15
430
原创 Rust 和 C++、Go 相比，有哪些优雅之处？
或许真正的工程师之道，就是在安全与自由之间，找到那个能让自己凌晨三点debug时不砸键盘的微妙平衡点。地狱——那一刻，仿佛从自动驾驶的特斯拉跳进了手动挡老爷车，既怀念智能导航，又沉迷机械操控的原始快感。），如同编程界的无印良品——没有C++大而全的压迫感，却能用#[derive(Serialize)]这种声明式魔法，三行代码搞定JSON转换。就像武侠小说的藏经阁——随便翻开一本《Boost.Spirit》，都能看到前辈们在模板元编程中刻下的“剑气痕迹”。——这在C++界堪比连续100天早睡的神迹。
2025-01-22 22:22:14
1326
1
原创 Arm 控股、微软、英伟达、甲骨文、OpenAI 将是美国初始的科技合伙人，这背后的原因有哪些?
这种分工既避免了单一巨头的技术暴政，又通过利益捆绑形成对华技术封锁的联合阵线（OpenAI白皮书直言项目目标是对抗中国AI崛起11）。凭借与政府合作的合规经验（曾托管TikTok美国数据），甲骨文可提供微软之外的"政治正确云服务"。既要对抗英伟达的GPU垄断（正与博通/台积电合作自研AI芯片7），又要平衡与微软的竞合关系。Stargate项目本质是OpenAI的"算力独立宣言"，通过自建数据中心摆脱对第三方云服务的依赖。这场"硅谷复仇者联盟"的背后，是技术主权争夺、产业链卡位与地缘政治博弈的复合产物。
2025-01-22 22:21:43
953
原创 如果我给32位CPU装33条地址总线，它能寻址8G内存吗？
二者可以不同——例如16位的8086有20位地址总线（1MB寻址）。设计特殊的地址合成电路，例如：用两个32位寄存器拼接成64位物理地址（类似8086的段地址+偏移量），增加专用地址扩展寄存器（类似ARM的LPAE）这个问题的答案堪称计算机体系结构课的「薛定谔的猫」——在经典理论中必死无疑，但在量子叠加态下可能生还。：即使克服上述困难，最终得到的也是一个兼容性为负、性能腰斩的「弗兰肯斯坦CPU」，其性价比远低于直接换用64位架构。：地址扩展需从芯片架构阶段开始设计，后期魔改终归是权宜之计。
2025-01-22 22:21:10
459
原创 为什么大家总喊“PHP已死”？真的是死了吗？
我们常常在开发圈子里听到一个总是能听到：“PHP已死”。就像一个神话般流传着，似乎PHP的日子早已过去，迎来了JavaScript、等更“时髦”的语言。然而，真的是这样吗？PHP真的死了吗？答案显然没有那么简单，甚至可以说，它活得比很多人想象的要好。那么，为什么会有那么多人喊“PHP已死”？让我们来从几个角度重新审视一下这个问题。
2025-01-18 18:38:57
1088
原创 如果 非要选一门软件，大佬首先推荐哪个R、SAS、SPSS、Stata、Eviews、Epidata？
只有适合你的工具。基础R、Tidyverse和data.table各自都有其优势，关键在于你所要解决的问题，以及你对性能、可读性和开发效率的权衡。每个人都有自己的偏好，有些人会支持Tidyverse，有些人则认为基础R才是根基，还有一些人认为data.table才是处理大数据的王者。它提供了大量的原生函数，适用于大多数常见任务，但当涉及到更复杂的数据操作时，基础R的代码就显得有些冗长且难以维护。如果你的任务涉及到数百万行数据，或者对性能有极高要求，那么选择data.table无疑是最理想的选择。
2025-01-18 18:37:46
945
原创 未来Linux Kernel 会不会用Rust 重写？
至于整个Linux生态，C和C++的地位依旧非常稳固，但Rust的加入为开发者提供了一个更现代化、更安全的选项，未来可能会看到越来越多的工具和库使用Rust，尤其是在需要高性能的场景中。、gtk-rs，这些库正在帮助开发者创建跨平台的应用，虽然它们还不如Qt或GTK那样普及，但随着时间的推移，Rust可能会在这方面逐渐取代部分传统的工具链，尤其是在那些注重性能和现代化开发模式的场景下。技术的进步就像是在沙滩上建塔，C和C是基石，Rust是新材料，但无论怎么变化，塔的基础始终不会改变。上的优势是不可忽视的。
2025-01-18 18:37:05
949
原创 Rust 与 C/C++：Rust 比 C/C++ 更好还是只是“技能问题”？
对于许多嵌入式系统开发人员而言，的崛起似乎掀起了一股不小的浪潮，特别是在相较于传统的语言，Rust的“内存安全”优势让人眼前一亮。然而，是否可以将Rust作为C/C++的替代品？或者说，Rust是否真的比C/C++更好，抑或它只是一个“技能问题”呢？在嵌入式开发的领域，我观察到，尽管Rust在一些高性能、内存安全敏感的场景中受到了广泛推崇，但它在实际应用中的普及度，特别是在嵌入式领域，依然有限。今天，我会从多个角度探讨这个问题，并且分享一些对于Rust、C/C++以及嵌入式系统开发的个人见解。
2025-01-18 18:36:34
695
原创 Linux是用来干什么的？又可以做哪些事情呢？
他在网上发布代码时说："这只是个业余作品，可能只能在386/486上运行，永远不会很大很专业..."想想你每天刷的网站、用的APP，它们背后可都是靠Linux在默默干活。从阿里云到亚马逊，从小破站到微博，绝大部分服务器都是Linux在扛着。说实话，第一次接触Linux的时候，我也是一脸懵："这不就是个黑乎乎的命令行界面吗？你可能不知道，但你身边很多设备都在用Linux：安卓手机（底层是Linux内核）、智能电视、路由器、特斯拉的车载系统。在用Linux，你的安卓手机其实也是个"小Linux"。
2025-01-17 21:45:00
302
原创 为什么Java/Kotlin外的主流语言吹嘘的跨平台不能跨安卓？
首先要澄清一个概念：所谓的"跨平台"，其实是有不同层次的。这就像你会说"我是一个全能型选手"，但并不意味着你既能当手搓CPU又能荒野求生。所以说，真正的跨平台其实是个权衡的艺术。选择合适的工具，比追求完美的跨平台更重要。iOS的情况比安卓还要严格，这就像是一个更封闭的贵族俱乐部：必须使用Apple认可的开发工具、必须遵循其特定的安全策略、必须经过。--Linux/Windows/macOS的跨平台：这是传统意义上的跨平台。我是旷野，探索无尽技术！--Android/iOS的跨平台：这是移动端的跨平台。
2025-01-17 17:08:49
377
原创 c++相对简洁的项目有用到智能指针
DuckDB类似于SQLite，但目标是提供更强大的分析功能。在这个项目里有智能指针的大量应用，尤其是在内存管理和对象生命周期管理方面。DuckDB的代码结构化石很友好的，非常适合用来学习C++内存管理和智能指针。它使用了很多智能指针，特别是std::shared_ptr和std::unique_ptr，来管理复杂的数据结构。EasyPR是一个C++的开源车牌识别系统，里面包含了很多计算机视觉和图像处理的内容。这里的智能指针被广泛用于管理动态创建的图像数据和模型对象，帮助减少内存管理的复杂性。
2025-01-17 17:08:16
304
原创 从内存布局角度看，cpp的shared_ptr和rust的Arc，哪个更好一些？
shared_ptr就像一个"大院子"住户，不仅要管理自己的房子(对象)，还得维护一个"院子公告栏"(控制块)。而Arc则像个"精装修"业主，所有信息都紧凑地塞在一起。
2025-01-17 17:07:35
498
原创 为什么说线性注意力和线性RNN是同质的？
时，一个很重要的原因就在于它的计算效率远远超过传统的自注意力（O(n²)）。考虑一下，假如你在看一部1000集的电视剧，是不是每集的细节都要精确记住？虽然它没有全局感受野，但在很多应用场景中，效率往往比精度更重要，特别是处理大规模数据时。本质上，这两者的操作都类似：它们通过“记忆”机制将每一步的信息传递、压缩，最终形成一个。假设你玩的是传话游戏，大家的任务是把信息从第1个人传到第100个人。的并行计算，它像是在看一部电影，能够随意暂停、快进、回放，灵活性极强。，就像你追剧时逐步填充的笔记本一样。
2025-01-17 17:06:59
503
原创 为什么c++有智能指针没有智能引用？
T& ref;// 但这违背了引用的设计初衷！public:// ... 其他操作这不就是披着"引用"外衣的智能指针吗？完全没必要！所以，不是C++不想做智能引用，而是压根儿不需要！
2025-01-15 10:45:00
134
原创 为什么线程切换的开销比系统调用高那么多？
而换选手，也就是线程切换，则需要保存当前选手的状态，把下一位选手拉上场，还得考虑两人是否跑在同一个跑道上，甚至是否用了同一根接力棒（资源）。在用户态和内核态之间切换，它只需要保存用户态的寄存器状态，切换到内核态栈，执行内核代码。切换回用户态，恢复寄存器。而系统调用在切换时通常不涉及这些问题，系统调用发生在同一个线程内，数据的局部性更好，缓存和 TLB 命中率较高。线程切换会触发操作系统的调度器，调度器的作用是从所有线程中挑选下一个要运行的线程。换赛道，也就是系统调用，本质上是同一个线程换了工作场所，从。
2025-01-14 20:25:20
419
原创 为什么 CUDA 已经有了虚拟地址空间管理显存，还需要 PagedAttention 来解决显存碎片问题？
虽然 PagedAttention 显著优化了 Attention 的显存利用，但它仍然是一个“软件层面的解决方案”，并非显存管理的终极手段。虽然虚拟地址空间解决了物理显存碎片化的问题，但它并没有对显存的实际利用率进行精细化控制，也没有考虑到特定任务（如深度学习）对显存的特殊需求。未来，深度学习显存管理的优化方向或许不仅在软件层面，而在硬件与算法的深度融合中找到突破点。虚拟地址让显存看起来是“连续的”，但如果应用程序一次性分配了大块内存，即便只使用了一部分，未使用的部分仍然占用显存。
2025-01-14 20:23:11
1082
原创 为什么我们讨厌 CMake，又为什么无法抛弃它？
结果，它在无数开发者的需求下越加越多的功能，为了兼容性却不得不保留旧的写法，最终变成了今天的“巨型怪物”。它的核心任务是把所有这些“散装复杂性”整合成一个看起来像样的工作流，让开发者尽量只需要配置一套 CMake 脚本，就能在不同系统、编译器和工具链上跑起来。所以，与其一味抱怨 CMake，不如接受它的不足，去理解它的设计初衷，甚至换一种心态——把学会 CMake 看成一种宝贵的技能投资。很多时候，我们抱怨 CMake 难用，其实不是它本身的问题，而是它必须处理的。不熟悉的东西总是让人感到不舒服，更别提。
2025-01-14 20:22:09
1673
原创 为什么 C++ 引入了 char8_t、char16_t 和 char32_t，但用起来这么让人崩溃？
如果你在用 C++ 处理字符串，可能会发现自己掉进了一个巨大的“黑坑”。和：在过去，char 既可以是 ASCII，也可以是 UTF-8，甚至某些平台上的其他编码。现在，char8_t 明确示 UTF-8 字符，char16_t 和 char32_t 分别对应 UTF-16 和 UTF-32。：char8_t 和 char 是不兼容的，这样可以避免无意中将错误编码的数据混用。从上面你可以看到，char8_t 类型的字符串虽然有更明确的语义，但无法直接用标准的 std::cout 输出。
2025-01-14 20:21:10
642
原创 从入门到精通：为什么 Transformer 正在统治自动驾驶江湖？
有人可能会说：“Transformer 的计算资源需求太大了，工业上用得起吗？这是个好问题，但随着硬件的发展，Transformer 的资源劣势正在逐渐消失。硬件优化加速 Transformer 普及GPU/TPU 的友好架构：Transformer 的核心操作（矩阵乘法、自注意力计算）非常适合 GPU 和 TPU，这些硬件的优化正在快速缩小资源消耗的差距。软件工具的支持：像 NVIDIA 的 TensorRT 已经对 Transformer 提供了高度优化的推理加速，进一步降低了其工业部署的门槛。
2025-01-11 22:44:26
717
原创 为什么Rust的热度超过Zig？
你随便说个 Rust 的职业经历，比如开发 Servo 浏览器引擎，都是“985 毕业，头部公司实习”的履历。Zig 在技术上有自己的优势（比如 C 的现代替代品），但在江湖地位上，还属于路边卖艺的阶段。Rust 和 Zig 都是优秀的系统级编程语言，但它们走的是完全不同的路线。Rust 的严格编译检查是一种“长痛不如短痛”的策略，而 Zig 的灵活性虽然降低了学习门槛，但也让一些开发者对其安全性产生顾虑。Rust 就像那个长得帅还多金的天选之子，而 Zig，恐怕只能是那个默默努力的技术宅了。
2025-01-11 22:00:00
1764
原创 为什么 Rust 特别强调宏的功能？
的实现，你会发现它内部其实是帮你调用了 std::fmt 的格式化功能，但作为用户的你完全不用关心这些细节。比如，Rust 的 #[derive] 宏和 #[tokio::main] 宏已经深入到了生态系统的方方面面，成为了 Rust 开发中的“外挂神器”。就像你不用再自己加班996，而是写好宏规则，让你的代码自己加班。宏就像一个守卫，提前帮你打好疫苗，确保你的程序不至于在生产环境中出事。换句话说，Rust 的宏不只是个工具，更像是一个可以自定义的“语言增强包”，随时让 Rust 的功能更上一层楼。
2025-01-11 17:50:25
691
原创 为什么我们讨厌 CMake，又为什么无法抛弃它？
结果，它在无数开发者的需求下越加越多的功能，为了兼容性却不得不保留旧的写法，最终变成了今天的“巨型怪物”。它的核心任务是把所有这些“散装复杂性”整合成一个看起来像样的工作流，让开发者尽量只需要配置一套 CMake 脚本，就能在不同系统、编译器和工具链上跑起来。所以，与其一味抱怨 CMake，不如接受它的不足，去理解它的设计初衷，甚至换一种心态——把学会 CMake 看成一种宝贵的技能投资。很多时候，我们抱怨 CMake 难用，其实不是它本身的问题，而是它必须处理的。不熟悉的东西总是让人感到不舒服，更别提。
2025-01-11 17:49:55
1050
原创 在算法或数据结构里面，都有哪些地方会用到“懒”操作？
聊到"懒"这个话题,想想看,我们人类在偷懒的时候,不都是看哪些事情能拖就拖嘛?计算机世界里的"懒"操作也是这个道理 ——。
2025-01-11 10:00:00
394
原创 如何用通俗易懂的方式解释大模型中的SFT，SFT过程需要大量标记的prompt和response吗？
在SFT中也是类似的道理，与其收集100万条质量一般的数据，不如精心准备10万条优质示例。就像李小龙的名言："
2025-01-10 23:53:42
429
原创 各种各样的神经网络 architecture 是怎么被发明的？
有人说，AI研究者设计神经网络，就像“科学界的乐高玩家”：你以为他们是灵感爆棚、拍脑袋搞创意，但实际上，人家背后有一套科学方法论，还夹带着点艺术家的浪漫。AI网络的设计其实像一场“进化论”，它不是一夜之间就变得复杂，而是从简单开始，不断试错、优化、调整，逐渐长成现在的样子。：ResNet 的发明不是瞎猜，而是为了“治病救命”，针对梯度消失的痛点，设计了一种简单但有效的跳跃结构。神经网络的设计，既靠科学严谨的分析，又离不开灵感的火花。深度学习本身是受人类大脑启发而来的，很多架构的设计也借鉴了生物学：。
2025-01-10 23:53:11
885
原创 文件“硬连接”是 Linux 操作系统的缺陷吗，为啥跟微软的文件“软连接”，不一致？
Linux同时支持硬链接和软链接，而且各有用处Windows实际上也支持硬链接（mklink /H），只是很多人不知道两种链接各有优劣，就像对象和便利贴，都是生活必需品啊！文件系统里没有缺陷，只有你没发现的优雅设计。题主别被这些概念吓到，慢慢来，操作系统的世界很有趣的。你现在的疑惑，就像是在问"为什么要用身份证，大家互相认识不就好了吗？" 继续学下去，你会发现更多精妙的设计人在Linux一线，随时可以继续交流~ 我是旷野，探索无尽技术！
2025-01-10 10:15:00
406
原创 深度学习数据集有没有规范或指导意见，数据集的建立都需要做哪些研究工作？
建立深度学习数据集不是单纯的“收集数据”工作，而是一门科学与艺术相结合的复杂工程。它需要你既掌握技术细节，也能对目标任务有深刻的理解。数据决定了模型的天花板。模型再强大，数据不行，一切白搭。如果你想让深度学习成功，别只盯着模型优化，先问问你的数据是不是好数据！我是旷野，探索无尽技术！
2025-01-09 23:05:20
1016
原创 rust如何在类中保存一个闭包，它可以捕获类自己？
所以下次当你遇到类似问题时，不妨先问问自己：是不是可以换个角度思考这个问题？也许答案就转角处等着你。在 Rust 中，最优雅的解决方案往往不是强行模仿其他语言的模式，而是遵循 Rust 的独特哲学。在 C++ 中，可以随心所欲地使用引用，编译器不会过多干涉。但在 Rust 中，编译器会像严厉的监管者一样盯着我们的每一个动作，生怕我们搞出什么内存安全问题。Rust 虽然严格，但也提供了解决方案。如果这篇文章对你有帮助，别忘了点个~ 我是旷野，探索无尽技术！如果你问我推荐哪种方案，我会毫不犹豫地选择第三种。
2025-01-09 23:04:41
414
原创 网卡 100G 跑不满？单进程多线程并行才是王道！
明明手里攥着一张 100G 的高性能网卡，但实际跑起来，就像开着法拉利去堵高峰期的四环路——卡得让人绝望。DPDK 是专为高性能网络任务设计的框架，直接绕过 Linux 内核，直接操作网卡硬件，减少上下文切换、内核栈等额外开销。如果你的任务以生成数据为主，而数据发送是次要问题，可以用 TBB 优化生成部分，再用其他网络库完成发送。如果你不需要追求极限性能，又想让代码写起来更优雅，Boost.Asio 是个不错的选择。单进程发满 100G，不是你 CPU 不行，也不是网卡不给力，而是你没用对工具。
2025-01-09 23:04:10
721
原创 SciPy 1.15.0 重磅发布：稀疏数组全面支持、新微分模块上线，Python 3.13 初体验！
如果你是一位 Python 开发者，尤其是深耕数据科学、机器学习、数值计算领域的朋友，那么的发布一定值得你关注！这次的版本更新可谓亮点满满，不仅有重磅的稀疏数组支持，还新增了微分、积分等全新功能模块，同时也迎来了对即将到来的 Python 3.13 的初步支持。接下来，跟我一起来看看这次 SciPy 更新里有哪些值得拍桌叫绝的功能改进吧！
2025-01-05 11:20:57
402
原创 Python之禅：不仅是哲学，更是一种编程艺术
在这里，我想结合几个有趣的视角和实际经验，聊一聊的意义，以及 Python 和其他编程语言相比的独特之处。
2025-01-05 11:20:25
944
原创 微软Office存在的意义是什么？
微软Office家庭版的意义，就是可以总结为一句话：“种下Office的种子，收割你的习惯，家庭是开始，商业才是丰收。它的存在，是微软生态布局的一部分，看似割了厂商韭菜，实际上用最低成本培养了用户对Office的依赖。你用得越久，越离不开它，微软的护城河也就越稳。所以，家庭版不仅有意义，还很“赚钱”——而这一切，只是商业游戏的冰山一角。
2025-01-04 11:26:33
1052
原创 JDBC是如何进行分表数据的聚合的？
先想象一下，你有一家炸鸡店，门口每天排长队。你很开心，但排队的人很烦。于是你开了10家分店，把客人分流到不同店里去吃鸡。这叫分表，也就是把原来装在一个“表”（数据库表）的数据，分到多个表（或多个数据库）里。但问题来了：如果老板（你）想统计每天卖了多少鸡，就得从10家店拿销售数据，再把它们汇总成一个总表。这就是分表数据的聚合。那么，JDBC，作为干活的工具人程序员，用了哪些套路来帮你解决这个问题呢？继续听。“分而治之，聚而合一，小表跑得快，大算交中间件。
2025-01-04 11:14:24
736
原创 程序栈是什么？
原则，最近“压”入栈的函数，最先“弹出”栈。比如你调用函数main -> func1 -> func2，当func2执行完后，会先返回到func1，再返回到main。程序栈分配的内存是连续的，这样设计是为了速度更快。操作系统直接支持栈的分配和回收，用的是硬件级别的指令，几乎没有性能损耗。，用来记录每次函数调用时需要的临时数据，就像是脑袋里的一堆便签条，调用一个函数就写下一张，返回的时候撕掉一张。程序栈的内存是有限的，通常是几MB。程序栈是程序运行时的临时数据存储区域，它的主要职责是管理函数调用的。
2025-01-04 11:02:51
627
原创 Java协程的引入会导致GC Root枚举复杂度大大增加，JVM是如何解决的呢？
Virtual Thread（虚拟线程）是 Java 的最后防线，为了减少内存开销，JVM 不为每个协程分配独立的栈，而是采用。GC（垃圾回收器）的核心任务，是清理掉不再使用的对象，释放内存。问题是，协程的栈帧可能。不过，JVM 团队也给出了解决方案，化繁为简，让这对“矛盾CP”握手言和。的，协程的状态可以被调度器和内存存储管理，这让 GC 很难找到所有相关引用。：协程运行时只使用一个小型栈，当协程挂起时，栈帧被序列化到堆，释放线程资源。传统线程中，线程栈是连续的，GC 只需扫描每个线程的栈帧即可搞定。
2025-01-04 11:02:18
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