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背景 在C++编程中，宏（Macro)是预处理器的重要工具，虽然常被认为是古老的特性，但是在特定场景下发挥了不可替代的作用。本文将从系统梳理C++宏的核心功能、典型用法以及...

背景 在深度学习框架中，张量（Tensor)是数据表示和运算的核心载体，Paddle作为国产主流深度学习框架，提供了丰富且高效的张量操作算子，覆盖从基础创建到复杂运算的全流...

修改远程URL git config git config 用于获取并设置存储或者全局变量，这些变量可以控制git的各个操作 git config 分为两个级别 全局级别配...

摘要 在Python多进程编程中，高效且安全地共享数据是一个常见需求。本文将通过一个完整的示例，初步探讨如何使用multiprocessing.shared_memory模...

背景 Paddle Python预测程序开发说明 首先使用paddle.inference.Config(xx,xx)方法创建config 然后根据paddle.infe...

1、创建字典 dict()创建空字典或从可迭代对象转换 2、访问元素 dict[key]: 通过key获取值，key不存在时抛出keyError dict.get(...

背景 大模型计算中，往往会引入Padding操作处理不等长序列，但是这些Padding的token会引发冗余计算的问题，因此需要把Padding的内容丢掉，直接使用有效的t...

前置背景 在深度学习框架中，动态图和静态图是构建和执行模型的两种核心方式。随着Pytorch、TensorFlow、PaddlePaddle等框架的发展，动态图与静态图在功...

在Python编程中，多线程技术是提升程序性能的一大方法，而线程池作为多线程编程中的重要工具，更为我们提供了高效管理和复用线程的解决方案。无论是处理高并发请求，还是加速数据...

paddle.chunk(x, chunks, axis=0) 将给定Tensor按照指定维度均匀分割为多个子Tensor 参数 x 输入Tensor chunks: 分割...

问题： 现实场景：爬虫需要并发请求 100 个 URL / GUI 程序需避免界面卡顿 Python 的两种并发方案对比：多线程 (threading) vs 多进程 (m...

正则表达式 正则表达式是一种描述文本模式的语言，Python通过re模块提供了对正则表达式的支持，使其成为文本处理、数据洗白和信息提取的强大工具。 正则表达式基本语法 元字...

Python生成器是什么？ Python生成器允许我们在需要时才生成值，而不是一次性创建所有值，这在处理大规模数据或者无限序列时尤为重要（其实就是Python比较占内存资源...

我先占个坑，差不多等一个月内，肯定要更新一篇Python调试技巧,此外还需要记录C++的一些调试技巧...

近年来，随着Transformer、MOE架构的提出，使得深度学习模型轻松突破上万亿规模参数，从而导致模型变...

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