同样都是“买旗舰SoC玩游戏，其他都是赠品”，为什么在相同配置下，游戏手机要比“性能向机型”贵呢？
临近618，为了让大家不花冤枉钱买到合适的投影仪，本期我们一共测评了28款投影仪，从新鲜出炉的新品到有口皆碑的产品，再到经过市场检验的爆款，耗时2个月，花费近9w，最终选出了这6款版本答案！保准小白也看完不会踩坑！ 👉投影仪推荐 【入门级战神 】坚果N1S 4K https://b23.tv/mall-1P6paW-13s45UecGKO 【六边形战士】坚果N3 Pro https://b23.tv/mall-1P6paW-17zyHRjLvs0 【质价比卷王】极米RS20 PLUS https://b23.tv/mall-1P6paW-71Au7 【全能机皇】极米RS20 Ultra Max https://b23.tv/mall-1P6paW-71QM1 🚩Tips： 1.关于国补价问题，建议大家下单先写有国补省份的地址（江苏、广东），比如：我先填的江苏省南京市菜鸟驿站，不写详细门牌号，下单后注意物流消息（发货很快）然后打电话跟快递员说转寄，给快递员自己现在的地址，就搞定了。
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。
本期视频长达13分钟，做的真的好辛苦 求求大家给个三连吧呜呜呜呜呜…… 本期BGM：西郷憲一郎 - のんびりした場所、Chuck Berry - Johnny B. Goode、宋祖英 - 爱我中华、RADWIMPS - デート、Youzee Music - 春禾、Youzee Music - 光合作用
键盘：GPW RT快银磁轴电竞键盘 鼠标：罗技GPW2 升级版
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618眼看就要结束了，大家都剁手了吗？ 电脑买回来了，接下来最重要的一步就是——开箱验机。 很多小伙伴其实不太清楚，新笔记本到手到底该怎么验？需要用哪些工具？有没有啥容易忽略的小细节？ 所以这期视频，手把手带你搞清楚！！！ 验机工具：https://pan.baidu.com/s/1j1wj1va8bx0pykAmUZ2VAg?pwd=o2u4 提取码:o2u4
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