英特尔推出的IPO功能是什么？有什么用？提升有多大呢？跟我一起来了解一下吧！
通过以上的使用和体验，这款SANC N50Pro6节能版以极致性能与创新功能，重新定义了百元级电竞显示器性价比标准。在护眼、刷新率、色彩表现等核心维度均达到专业水准，同时通过节能设计与实用功能提升综合体验。无论是追求竞技优势的硬核玩家，还是注重健康与性价比的普通用户，这款显示器都能带来远超预期的使用价值，是当前市场不可多得的全能型电竞装备。
如果你熟悉类unix shell的话，i3blocks就像dwmblocks一样，是一个扩展性极强的状态栏内容生成器，它本身只输出特定格式的文本流，并不绘制任何图形窗口，也正是由于这一点，你在sway这样的wayland合成器中也可以使用这个原本为X11的窗口管理器i3开发的软件。今天我们使用pango，一起给它一点颜色看看。 00:25 i3blocks颜色 01:25 pango 04:14 mpd音乐模组 08:22 低电量警告色 17:43 硬盘空间警告色 19:36 结语 配置文件： codeberg.org/unixchad/dotfiles github.com/gnuunixchad/dotfiles 本视频使用自由软件(Free Software)制作： 录制: wf-recorder + slurp 录音: pw-record + noise-suppression-for-voice 剪辑: kdenlive + ffmpeg 截图: grim + slurp 封面: gimp + imagemagick
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。
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又想出了一条水视频的好办法（bushi） 别问为什么命令行删除不提取权限，这是测试系统自我保护能力，提权就真的没意思了 Windows 8 不想测，我真的要累死了QAQ 完了视频怎么又这么长了，我估计没有人看完...... —————————————————————————————————————————— 本视频使用的BGM： 魔理沙偷走了重要的东西 Windows 偷走了重要的东西 Indigo Nevada
网友捐献的二手配件，重新组装后捐献给希望小学。
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