一起来看看将超旗舰降噪与殿堂级音质结合的WH-1000XM6，如何不断突破技术的边界吧！
前不久，华为推出了全新的nova 14系列，共有三款机型，分别是nova 14、nova 14 Pro和nova 14 Ultra，熟悉豆芽的小伙伴应该猜到了，一如既往选择了标准版nova 14作为本期拆解视频的主角。
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求关注，求三连！视频参考资料：[1]郭泽亮,樊笑婕.美国濒海战斗舰用铝合金材料评述[J].材料开发与应用,2021,36(06):77-82.[2]刘琳.濒海战斗舰采购弊案震动马来西亚政坛[J].世界知识,2022,(18):36-37.[3]晨阳.美军舰生产处于“25年来最糟糕状态”？[N].环球时报,2024-08-13(008).[4]郭泽亮,樊笑婕.美国濒海战斗舰用铝合金材料评述[J].材料开发与应用,2021,36(06):77-82.[4]刘江平.濒海战斗舰——美国海军伸向世界的长手[J].海洋世界,2012,(06):70-73.[5]许戈.前路未知对濒海战斗舰的一些思考[J].坦克装甲车辆,2023,(12):33-40.[6]吴敏文.美海军濒海战斗舰会否昙花一现[J].军事文摘,2021,(17):44-48.[7]美国政府问责局报告：濒海战斗舰：应对重大作战挑战和实施计划维持方法所需行动 |美国 GAO
今年5060笔记本正式进入市场，这台机械师曙光16S不光是搭载了RTX5060笔记本电脑GPU，而且它的CPU部分更是搭载了锐龙9 7945HX这样一颗旗舰移动处理器，今天咱们就来开箱看看这台笔记本表现如何吧。
Deep Learning with Yacine https://www.youtube.com/watch?v=heSdPbAfFH4 视频介绍了自动微分（AD）这个算法，它在深度学习框架里特别重要，比如 PyTorch 的 autograd 机制就离不开它。视频里解释说，AD 的作用就是把神经网络训练过程中复杂的反向传播过程给简化了，反向传播本来是要算梯度来更新模型权重的。 视频里讲，AD 的运作原理是先构建一个有向无环的计算图，图里把所有的运算都表示出来。然后，在反向传播的时候，它就自动用链式法则来算梯度，把累积的梯度从图的后面往前传，在每个节点上都乘以局部的导数。 视频还详细讲了实现方式。它会把 `Value` 对象定义成计算图里的节点。每个 `Value` 对象都存着自己的数值 `data`、梯度 `grad`、指向前驱节点（也就是输入）的引用 `_prev`，以及生成它的操作 `_op`。而每个操作（比如加法、乘法、ReLU 等）都要自己定义一个 `_backward` 函数。这个函数呢，会附在输出的 `Value` 节点上，它负责计算局部偏导数，然后把局部导数乘以累积的 `out.grad`，这样就把梯度往回传给它的输入节点了。这里有个非常关键的点，就是梯度一定要用 `+=` 来累加，千万不能覆盖掉之前的值。 视频里说，整个反向传播过程主要分两步： 1. **构建计算图：** 从输出节点开始递归地访问所有节点，然后进行拓扑排序，这样就能确保梯度计算的顺序是正确的。 2. **计算梯度：** 逆序遍历已经构建好的计算图（从输出到输入），先把输出节点的梯度设为 1，然后依次调用每个节点的 `backward` 方法，这样梯度就能在整个网络里传播和累加起来了。 有了这种系统性的设计，再加上把每个原子计算单元和它们的局部导数都定义好了，梯度计算就变得非常直接和高效了。
这玩意儿放学校小卖铺门口都能垄断市场了
https://youtu.be/5MOHiNlDI2E?si=SohOTEoTDI3iikr5
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