半年前我体验了AGK75U2 半年后归来的蚂蚁电竞带来了它们最新的作品AGK68 这一次是全方位的升级 一起来看看这把键盘到底如何！
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。
本期roll一台美加狮Neko Hitbox 感谢美加狮提供夏天第一份大礼！
本期视频，我们以产品的角度，来聊聊HVA和IPS谁是MiniLED最大搭档
数据焦虑？硬盘崩？误删中病毒？今天我用铁威马F6-424 Max教你怎么用NAS，搭配RAID阵列和321备份原则，构建超强“数据堡垒”。
创作不易，家人们三连支持！ 2025年台海联合演训期间，解放军歼-15D"咆哮鲨"电子战飞机在山东舰完成战斗起降，标志其全面形成战力。演训中，该机依托电子吊舱构建大范围电磁压制网；几乎同时，美军驻亚太EA-18G"咆哮者"升空实施反制，中美制电磁权博弈在无形战场持续升级。这场无声较量背后，是电子战技术的代际追赶：从越战时期中国面对美军"野鼬鼠"时的绝对劣势，到90年代面对EA6B电子战机时的屈辱经历，再到如今"咆哮鲨"与"咆哮者"西太抗衡，中国舰载电子战系统如何用10年突破美军半世纪关键技术壁垒？若这对"电磁宿敌"正面硬刚，究竟谁的内功更深厚？美系"咆哮者"的反辐射导弹精准狙杀更强？还是中式"咆哮鲨"的综合电磁压制更狠？本期借助美军现役最强舰载电战机EA-18G"咆哮者"，深度解析中国电子战顶流歼-15D"咆哮鲨"！
vivo X200 Ultra也发布一个多月了。 其实不管是普通消费者还是行业伙伴， 都对这支35mm的新主摄有很多讨论。 我今天会从摄影的底层逻辑——透视/构图/视知觉的角度， 和大家探讨一下：为什么35mm能够成为摄影师们最爱的镜头。 视频制作不易还轻多多互动转发， 信息量略大欢迎大家评论区和我讨论~
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