英伟达新一代GPU架构（50系列显卡）PyTorch兼容性解决方案
本文记录了在RTX 5070 Ti上运行PyTorch时遇到的CUDA兼容性问题，分析其根源为预编译二进制文件不支持sm_120架构，并提出解决方案：使用PyTorch Nightly版本、更新CUDA工具包至12.8。通过清理环境并安装支持新架构的组件，成功解决兼容性问题。文章总结了深度学习环境中硬件与框架兼容性的关键策略，强调Nightly构建版本和环境一致性的重要性，为开发者提供参考。
【pytorch】【202504】关于torch.nn.Linear
小白从开始这段代码展示了`nn.Linear`的使用及其背后的原理。
此外，小白还深入研究了PyTorch的核心类`torch.nn.Module`以及其子类`torch.nn.Linear`的源码。`grad_fn`作为张量的一个属性，用于指导反向传播
进一步地，小白探讨了`requires_grad`与叶子节点（leaf tensor）的关系。叶子节点是指在计算图中没有前驱操作的张量，只有设置了`requires_grad=True`的叶子节点才会在反向传播时保存梯度。
最后，小白学习了PyTorch中的三种梯度模式
通过以上学习小白对PyTorch的自动求导机制有了更深刻的理解。
Linux内核中的线程和进程实现详解
了解进程和线程如何工作，可以帮助我们更好地编写程序，充分利用多核CPU，实现并行计算，提高系统的响应速度和计算效能。记住，适当平衡进程和线程的使用，既要拥有独立空间的'兄弟'，也需要在'家庭'中分享和并行的成员。对于这个世界，现在，你应该有一个全新的认识。
阿里云服务器包年包月、按量付费和抢占式实例有什么区别？如何选择？
阿里云服务器ECS提供三种付费类型：包年包月、按量付费和抢占式实例。包年包月适合长时间稳定使用，价格优惠且支持备案；按量付费为先用后付，按小时结算，适用于短期或突发需求，但费用较高；抢占式实例价格最低（可省90%），但可能因资源供需被释放，适合无状态应用如大数据分析、图像渲染等。选择时需根据业务场景权衡成本与稳定性，例如网站服务选包年包月，短期测试选按量付费，弹性伸缩业务可用抢占式实例。
stream的串并行处理是什么？
本文介绍了Java Stream的串行与并行处理机制。串行处理默认按顺序逐个处理数据，适合小规模数据以减少线程开销；并行处理基于Fork/Join框架，通过多线程分解任务提升大规模数据处理效率。文章还说明了获取并行流的方式（如`parallel()`方法和`parallelStream()`方法），并提醒在使用并行流时需注意线程安全及操作无状态化，因为并行流并非总是优于串行流，尤其在小数据量或简单操作场景下。
CompletableFuture原理及应用场景详解
CompletableFuture是Java 8引入的异步编程工具，用于优化多任务并行处理。相比传统Future，它支持可组合操作（如thenApply、thenCombine），避免回调地狱，同时降低依赖间的阻塞。其核心通过result存储结果，stack管理依赖动作，基于观察者模式实现回调通知。使用中需注意：异步方法建议显式传入线程池以隔离资源；异常信息需通过get()或exceptionally捕获。适用于复杂业务场景，如APP页面加载涉及多服务API调用时，可显著提升性能与代码可读性。