03 2025 档案
摘要：利用gdb对core dump文件进行debug 内容 通过 GDB 调试 Core Dump 文件可以快速定位程序崩溃的原因。以下是详细步骤： 1. 确保 Core Dump 已生成且可访问 检查系统是否允许生成 Core Dump 终端输入 ulimit -c，若返回 0，需临时解除限制： ul
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摘要：operator函数必须定义为const 在很多容器，例如set当中，存储的实际上是const对象（我们想改变set中元素的值，只能先删掉再插入一个新的），如果operator不是const函数，那么set当中的成员就无法调用它了。
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摘要：Map的最佳访问方式 内容 你的代码报错源于 unordered_map 的 operator[] 在键不存在时会 隐式构造一个默认初始化的 Node 对象，而你的 Node 类缺少默认构造函数。以下是详细分析和修复方案： ⚠️ 错误根源分析 Node &ans = M[key]; // 当 key
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摘要：Nsight System报告分析技巧 调度压力 GPU侧算力越强，CPU的调度压力越大 CPU和GPU是否打满 有时候，CPU调度比GPU算的快，那么就会出现CPU空闲等待GPU的情况；反过来就是GPU等待CPU，但是如果两者同时空闲，就说明不正常了。 区分程序问题和环境问题 如果异常情况不是在每
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摘要：Linux监控CPU使用 内容 在 Linux 中查看 CPU 占用率的常用命令非常多，以下是一个分类整理的高效工具清单，涵盖实时监控、历史分析和高级统计场景： 一、实时 CPU 监控工具 1. top (基础版) top 功能：动态显示进程和 CPU 占用（用户态、内核态、空闲占比） 操作： 按
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摘要：C++ STL list基本用法 内容 好的，我来详细讲解C++ STL中的std::list用法及其优势，同时对比手写链表的差异。内容分三个部分： 一、STL list 核心用法 1. 基本操作 #include <list> // 初始化 std::list<int> myList; // 空链
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摘要：Transformer为什么强大 内容 Transformer模型与传统模型（如RNN、CNN）的核心差异主要体现在三个方面： 自注意力机制的全局建模能力 传统模型（如RNN）依赖序列顺序逐步处理信息，导致难以捕捉长距离依赖且无法并行计算；CNN通过局部感受野提取特征，缺乏全局上下文感知。而Tran
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摘要：预训练 vs 微调 内容 预训练（Pre-training）和微调（Fine-tuning）是深度学习中迁移学习（Transfer Learning）的两个关键阶段，它们的核心区别在于目标、数据、训练方式和应用场景。以下是详细对比： 1. 目的不同 预训练： 在大规模通用数据集（如ImageNet、
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摘要：维护定长窗口内前K大/小值 K=1 当K=1的时候，就是我们非常熟悉的滑动窗口问题，用一个单调队列来维护窗口最值即可。 K>1 K > 1的时候，单调队列就不管用了，因为他令元素出队的操作，会丢失部分信息。 例如，维护前3大的元素： 11 12 10 5 我们会创建一个递减的单调队列，但是12入队的
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摘要：lower_bound/upper_bound的重载 升序容器，正常使用 在一个升序的容器当中，lower_bound是寻找第一个大于等于target的目标； upper_bound是寻找第一个大于target的目标，那么，他们的实现大致就是这样子的： lower_bound大致实现 int fun
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摘要：STL容器的erase erase的时候，我们既可以传入一个Iterator，也可以传入一个具体的值，顺序容器不支持用值，关联容器支持。 如果是multiset multimap 要注意，如果我们用具体的值去删，会把所有的记录都删掉，用Iterator去删除才能精确地删除我们想要的某个具体值。
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摘要：递归与循环的博弈：何时在递归中拥抱循环，何时避免？ 在算法设计中，递归和循环这对"孪生兄弟"常常让开发者陷入选择困境。很多程序员都曾有类似的困惑："明明使用了递归，为什么还需要循环？"、"循环里套递归会不会导致重复计算？"。本文将通过具体案例，为您揭开这对组合的神秘面纱。 一、递归与循环的基因解码
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摘要：C++ string查找方法 内容 在 C++ 中，std::string 提供了多种方法获取特定字符或子字符串的位置。以下是常见操作的详细说明和示例： 1. 查找字符的首次出现位置 使用 find() 方法获取字符第一次出现的索引： #include <string> #include <iost
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摘要：push_back & emplace_back 内容 在C++中，vector<vector<int>>使用push_back和emplace_back时对初始化列表的处理差异源于两者参数传递机制的不同。以下是详细解释： 1. push_back的工作原理 隐式类型转换： push_back的参数
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摘要：批量标准化/[0,1]标准化/[-1,1]标准化 内容 批量标准化（ Batch Normalization ）后的变量取值范围及进一步缩放方法如下： 一、批量标准化后的取值范围 标准化过程： 公式：\[\hat{x} = \frac{x - \mu_B}{\sqrt{\sigma_B^2 + \e
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摘要：RMSNorm理解 内容 RMSNorm（ Root Mean Square Layer Normalization ）是一种用于深度学习的归一化方法，其核心思想是通过对输入向量进行缩放归一化，以提升训练稳定性和效率。以下是对其作用、原理及优势的详细解释： 1. 公式回顾 RMSNorm的公式为：
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摘要：滑动窗口两大应用场景 1. 求最值 这种情况下，窗口要满足的条件已知，长度未知，而要求的答案也就是窗口长度的最值。 解法： 根据要满足的条件去拉伸窗口，然后统计答案。 大部分题目都是这样。 2. 统计个数 窗口长度固定，条件已知，要统计所有满足条件的窗口。 这类题目比较少，典型例子：Leetcode
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摘要：Clion使用wsl出现问题：Wsl/Service/0x8007072c 需要在Terminal设置和Cmake设置中，把Inclue system variables这个选项勾上。
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摘要：Ccache缓存机制 内容 在 ccache 的工作机制中，软链接 /usr/lib/ccache/clang 指向 ccache 的可执行文件（而非直接指向 clang 编译器），这种方式是 ccache 实现透明缓存的核心设计。以下是详细解释： 1. 为什么软链接指向 ccache 而不是 cl
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摘要：C++避免“未使用变量警告” 内容 这个 UNUSED 宏的作用是 显式标记未使用的变量或表达式，避免编译器产生 "未使用变量" 的警告。其实现原理和典型场景如下： 宏展开后的行为 // 假设使用宏：UNUSED(foo); do { (void)(foo); // 将变量强制转换为 void 类型
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摘要：什么是Tokenizer 内容 在自然语言处理（NLP）中，Tokenizer（分词器/令牌生成器） 是将原始文本转换为模型可处理的结构化数据的核心组件。它的核心任务是将句子拆分为更小的单元（Token），并将这些单元映射为数字ID，供机器学习模型（如BERT、GPT）理解和计算。 一、Token
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摘要：llama模型参数含义 内容 以下是这些模型参数的详细解释，它们描述了一个基于 Transformer 架构的大型语言模型（如 LLaMA、GPT 等）的核心结构。这些参数共同决定了模型的规模、计算能力和资源消耗。 1. 核心维度参数 参数名 值 含义 dim 4096 模型的隐藏层维度（d_mod
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