ZeroMQ实践ZeroMQ，是一个高性能的异步消息库或并发框架。将复杂的底层网络通信细节抽象化，提供了一系列灵活的消息模式，让构建复杂的分布式应用变得更简单。
ZeroMQ 的核心理念：模式、抽象与性能与传统的中心化消息 Broker 不同，ZeroMQ 倡导一种更加去中心化 (brokerless) 或分布式的设计理念（当然，也可以基于它构建 Broker）。它的核心优势在于：
消息模...
多进程 (Multiprocessing): 操作系统层面的并行。每个进程有自己独立的内存空间，进程之间互不影响。适合执行 CPU 密集型 任务，可以充分利用多核 CPU。创建和销毁进程开销较大。
多线程 (Multithreading): 在同一个进程内创建多个执行流。线程共享进程的内存空间。适合执行 I/O 密集型 任务（如网络请求、文件读写），因为在等待 I/O ...
我们可以证明，对于前 iii 个数构成的所有区间，其“数字凸包区间”的并恰好是一个连续区间 [Pmin,Pmax][P_{\min},P_{\max}][Pmin,Pmax]（其中
Pmin=min{a1,…,ai},Pmax=max{a1,…,ai}P_{\min}=\min\{a_1,\ldots,a_i\},\quad P_{\max}=\max\{...
小白也能懂的Python协程与asyncio指南一、从生活场景理解异步编程1.1 买奶茶的两种方式假设你要买三杯奶茶，每杯制作需要2分钟：
传统方式（同步）：
123456def 买奶茶_同步(): for _ in range(3): 等待2分钟() # 干等着不动 拿奶茶()# 总耗时：3×2=6分钟 ❌
聪明方式（异步）：
12345async...
一、Batch Size 的核心作用Batch Size 决定了模型每次更新参数时使用的样本数量。直接影响以下方面：
梯度计算的准确性：
大 Batch 的梯度是多个样本的平均，更接近“真实梯度”（整个数据集的梯度方向）。
小 Batch 的梯度噪声更大，但可能带来正则化效果，防止过拟合。
硬件资源利用率：
GPU 的并行计算能力在大 Batch 下更高效。
但 B...
深度学习模型精度优化指南：从数据预处理到混合精度训练本文针对图像分割任务（以 UNet 为例），系统讲解提升模型精度的关键技术，涵盖数据增强、模型优化、混合精度训练等，并提供可直接运行的代码示例。
一、为什么需要优化模型精度？在医疗影像分割、自动驾驶等场景中，模型精度直接决定应用效果。但实际训练中常遇到：
过拟合：模型在训练集表现好，验证集差
收敛慢：训练迭代次数多，耗时久
显存不足：无...
PyTorch .pth 转 ONNX：从模型训练到跨平台部署在深度学习里，模型的格式决定了它的可用性。
如果你是 PyTorch 用户，你可能熟悉 .pth 文件，它用于存储训练好的模型。
但当你想在不同的环境（如 TensorRT、OpenVINO、ONNX Runtime）部署模型时，.pth 可能并不适用。这时，ONNX（Open Neural Network Exchange）就必...
阔别四十五个昼夜重返校门时，青砖缝隙里钻出的草芽正咀嚼着暮冬的余寒。金属囚笼般的电梯载着年轻躯壳下沉，铁锈味从他们紧攥手机指节渗出来，在数字显示屏上凝成浑浊的露珠。后门外歪斜的电动车像多米诺骨牌，总在某个清晨被匆忙的轮胎推倒第二块，我裹紧外套从骨牌阵侧身而过，衣褶里还卡着三年前扶起陌生人的体温。
从研楼到信工楼那段丈量过无数次的朝暮，此刻在鞋底舒展成绢帛。原来三年不过三叠梅花信，而我的脚步终...
📌 什么是插值？（通俗解释）想象一下，你有一本 100 页的书，现在你想把它 缩小到 50 页 或 放大到 200 页，但是你不想丢失重要的信息。你会怎么做？
缩小（Downsampling）：你可以挑选关键的内容，把不重要的部分去掉。
放大（Upsampling）：你可以在两页之间补充一些额外的内容，使它们读起来更连贯。
在 图像处理中，插值（Interpolation）就是...
其实最想记录的还是 2022 年。在那一年里把很多乱糟糟的事情全都理顺，比如各种组织关系，比如职业发展。但可惜由于种种原因没能记录，可能主要是因为我不像把自己的所有展露出来。
2024 年的主题是秋招。是的，又要到了即将毕业的时刻，这也许是最后的求学阶段。
我素来悲观，苦觉人生活到 50 岁便是长寿，如今已然 25 岁，似乎这 25 年来全是为了未来有个好的发展。
25 年里，几乎全然在学校...
