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RSS订阅原创 如何理解 Covector 和坐标轴格子之间的关系
Covector（共变向量）与坐标轴格子的关系主要体现在它们如何。是常数），这就定义了一组平行线（等值线），这些平行线。从几何角度来看，Covector。，形成一系列“等高线”或“格子”。给定一个 Covector。
2025-03-20 14:49:27
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原创 如何理解“向量越长，平行线越密”
观看视频的思考：The deeper meaning of matrix transpose对比(2,3)和(4,6)我们用一个具体的数学例子来说明。假设有一个 Covector（共变向量）abaxbyC其中C是常数，代表不同的平行线。ω232x3yC2x3yC12x3yC2要计算它们之间的，我们用da2b2∣C2−C1∣代入a2b3d2232∣C2−C1。
2025-03-20 10:37:07
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原创 DiffPool（Differentiable Pooling）数学公式解析
DiffPool（Differentiable Pooling）是一种。DiffPool 的目标是。，可以端到端地训练。
2025-03-19 22:45:12
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原创 PCIe 转 SATA 的速率分配
主板 SATA 端口有限时，可扩展更多 SATA 硬盘或 SSD。提供额外的 SATA 接口，让计算机能够连接更多的存储设备。如果你要扩展多个 SATA SSD，建议选择。：部分 PCIe 转 SATA 扩展卡使用。如果你只是想在台式机里多装几块硬盘，一个。PCIe 转 SATA 设备允许你在。添加额外的 SATA 设备（如。PCIe 转 SATA 设备的。的用户（如 HDD/SSD）是一种用于在计算机中通过。，需要 RAID 管理存储。，主板 SATA 口不够用。总线，提供更高带宽。
2025-03-18 15:08:00
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原创 高速带宽除了 PCIe 和 HBM，还有哪些
在高性能计算（HPC）、深度学习训练、大规模分布式计算等领域，，还包括多个专门用于芯片间或设备间通信的技术。
2025-03-18 14:33:25
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原创 寒武纪是没有赶上 Transformer 这趟车吗
寒武纪（Cambricon）作为中国领先的 AI 芯片公司，其技术核心主要围绕 深度学习推理 和 训练加速 发展。然而，面对 Transformer 模型的爆发式增长（如 GPT-4、PaLM、Gemini），寒武纪在架构和生态上确实存在一定的“错失”或“滞后”现象。✅ 结论：寒武纪在 Transformer 爆发的初期（2017-2020） 没有完全跟上趋势，早期产品更偏向 CNN、LSTM 的计算优化，而 Transformer 计算（矩阵乘法 + Attention 计算）对硬件架构提出了新的挑战。
2025-03-18 11:03:12
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原创 依赖 GPU 的压缩算法
现代应用（如视频、基因组数据、AI 模型参数）需要。：深度学习模型参数巨大，传统压缩方法不适用，：GPU 具有数千个 CUDA 核心，可以。：如 8K 视频压缩、基因组数据分析，被广泛研究和应用，特别是在。，相比 CPU 串行执行更快。随着数据规模的增长，
2025-03-18 10:19:59
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原创 Lempel-Ziv 滑动窗口编码 vs. Transformer 上下文编码
虽然应用场景不同（LZ 用于无损压缩，Transformer 用于深度学习），但它们在。Lempel-Ziv（LZ）滑动窗口编码和 Transformer 的。，但 Transformer 适用于更复杂的任务。，而 Transformer 可以学习。
2025-03-18 10:13:05
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原创 计算下载时间，20GB左右文件，下载速度 500KB/s
计算下载时间：时间下载速度(KB/s)文件大小(GB)×1024(MB/GB)×1024(KB/MB)代入数据：时间50022.2×1024×1024计算结果：时间5002223360044467.2秒转换为 ：360044467.2≈12.35小时即。📥 ⏳。
2025-03-15 19:16:46
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原创 如何理解embedding（嵌入），Node Embedding（节点嵌入）
那么这种高维信息现在我们想将它用一个向量表示，（用向量表示只是个例子），向量是一维的，那么从高维的图结构变成一维的向量，这种过程我觉得就是所谓的“嵌入”，你可以想象把一个立方体压平成一个薄片，对应高维度图结构信息压成一维度向量。当embedding作为名词时，他的意思类似于feature(特征)，指的是节点或者边的一些具体的信息，往往用tensor或者vector存储，这种训练后得到的embedding可以用于神经网络的预测、分类等应用了；：原始的图结构（点+边）不能直接输入机器学习模型，
2025-03-12 21:13:03
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原创 图机器学习的六个主要任务
来自：https://towardsdatascience.com/graph-convolutional-networks-deep-99d7fee5706f/用chatgpt解释一下。
2025-03-12 20:45:20
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原创 Hot Chips会议介绍
但在中国，目前还没有完全对标 Hot Chips 的会议。，难以形成类似 Hot Chips 的行业驱动力。是全球最顶级的芯片架构和计算机硬件会议，聚焦。，是学习最新硬件架构的绝佳途径。
2025-03-09 16:31:35
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原创 简单形象例子直观解释一下x圈A和A圈x（Kronecker 积）
它是矩阵之间的一种特殊乘法，能扩展矩阵的结构。，它们的 Kronecker 积（为了更容易理解，我们用。
2025-03-05 19:42:33
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原创 【chatgpt】矩阵对向量求导 和 多元函数微积分的联系
概念多元函数矩阵/向量标量对标量偏导数偏导数标量对向量梯度梯度列向量向量对向量多个函数的偏导数雅可比矩阵线性映射线性组合矩阵乘法矩阵求导，就是把多元微积分的结果写成矩阵形式。梯度向量 → 偏导数按列排雅可比矩阵 → 每个输出对每个输入的偏导数排成矩阵线性变换的雅可比矩阵就是系数矩阵本身你觉得这样能把矩阵求导和多元微积分联系起来吗？如果你还有特定的矩阵求导公式想看，我可以帮你详细推导！😊。
2025-03-04 17:04:39
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原创 【chatgpt】y=xA求导简单例子解释一下
yxAy = xAyxAx 和 A 一起生成 y，A 的每个元素都是调整 y 的杠杆。∂yj∂aijxi∂aij∂yjxia_{ij} 控制着 x_i 对 y_j 的贡献。∂L∂A∂A∂L的每个位置，表示调整这个 a_{ij} 对损失的影响大小。yxAy = xAyxA，A 的梯度 = 输入 x 的转置×\times×输出 y 方向的梯度∂L∂Ax⊤∂L∂y∂A∂Lx⊤∂。
2025-03-04 16:58:42
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原创 【chatgpt】形象化理解矩阵向量求导
xx1x2yy1y2xx1x2yy1y2yx12x23x14x2yx12x23x14x2∂y∂x12341 & 2 \\3 & 4∂x∂y1324第 (1,1)x1x_1x1对y1y_1y1的影响，系数是 1第 (1,2)x2x_2x2对y1y_1y1的影响，系数是 2。
2025-03-04 16:53:31
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原创 【chatgpt】在 iPhone 上运行自己重写的系统
阶段难点描述解锁设备启动链绕过 Secure Boot，比如用 checkm8 漏洞内核移植ARM64架构适配，推荐基于Linux或Darwin硬件驱动显示屏、触控、摄像头、Wi-Fi等，基本全靠逆向用户界面Wayland、Qt 等移植，触摸适配电源管理、性能优化iPhone 特有电源管理模块，难以复现自己写一个完整能在 iPhone 上跑的系统，非常困难！即使是 Linux 移植成功，目前也只能到命令行，无法实现日常使用。最难的是驱动适配和触摸显示正常运行。但如果你想。
2025-03-04 16:28:42
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原创 【chatgpt】iOS 底层系统开发团队与背景全面介绍
NeXT 与苹果重合的历史根基iOS 的底层技术基因，来源于乔布斯创办的NeXT 公司。NeXT 开发了NeXTSTEP 操作系统，基于 Unix，结合面向对象的开发框架（Objective-C），被称为最先进的操作系统之一。1997年乔布斯回归苹果后，苹果收购 NeXT，把 NeXTSTEP 发展成macOS（当时叫 Mac OS X），也成为后来的iOS 底层系统基础。阶段领导者/关键人物主要贡献2004-2010 乔布斯时代。
2025-03-04 16:20:52
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原创 【chatgpt】iPod nano 为什么推出？
原因具体表现消费需求市场对更轻薄便携的播放器需求上升技术成熟闪存技术突破，可以取代微型硬盘产品线完善填补 classic 和 shuffle 之间的中间定位年轻市场和时尚定位抓住年轻人，nano 变成一种潮流电子饰品乔布斯理念推动追求极致便携、简洁体验，nano 体现了苹果设计美学时间事件2005年9月iPod nano 第一代发布，用闪存取代微型硬盘2006年9月第二代发布，铝合金外壳，更薄更轻2007年9月第三代发布，改为方块形状，支持视频2008年9月。
2025-03-04 16:17:43
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原创 【chatgpt】iOS系统开发团队的历史
时间事件关键人物2004年Purple Project 启动2007年1月iPhone OS 发布2008年7月App Store 上线2010年6月系统正式更名 iOS2012年10月Forstall 离职，Ive 负责界面设计2013年Craig Federighi 接管 iOS2014年Swift 编程语言发布。
2025-03-04 16:15:42
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原创 【chatgpt】SPICE 发展历程
更多开源 SPICE 工具，如 OpenROAD + Ngspice。：基于 AWS/Google Cloud 运行超大规模仿真。开发，成为全球电子设计自动化（EDA）的核心工具之一。：Laurence Nagel（伯克利大学），SPICE 计算压力更大，开始引入。的电路仿真工具，用于 IC 设计。：用机器学习加速 SPICE 计算。
2025-03-03 23:22:53
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原创 【chatgpt】FPGA 发展历史：从可编程逻辑到 AI 计算加速
是一种可重配置的计算芯片，能够在硬件层面实现不同的逻辑电路。自 1980 年代诞生以来，FPGA 技术经历了。
2025-03-03 23:03:47
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原创 类似 “-fy“ 后缀的单词
（识别、辨认）属于 结尾的动词。这个后缀源自拉丁语 （意为“使……变成”），通常表示。作为动词后缀，表示：📌 ✔。✔。✔ 😊。
2025-02-27 15:20:17
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gcc-arm-none-eabi-9-2020-q2-update-x86_64-linux.tar.bz2
2020-06-26
opencv_python-4.1.2.30-cp38-cp38-win_amd64.whl
2020-01-14
pozar微波工程.zip
2019-11-05
Zen of Assembly Language_ Knowledge-Scott Foresman Trade (1990).pdf
2019-07-15
opencv_python-4.1.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
2019-05-30
Functional.Analysis.-.Peter.D.Lax
2019-02-14
空空如也
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