图解机器学习 | XGBoost模型详解
XGBoost一个非常强大的Boosting算法工具包，本文讲解XGBoost的算法原理和工程实现，包括监督学习、回归树、集成、Gradient Boosting详细步骤，以及XGBoost的并行列块涉及、缓存访问等工程优化知识。
安装PyTorch详细步骤
安装PyTorch时，选择CPU或GPU版本。有Nvidia显卡需装CUDA和cuDNN，可从NVIDIA官网下载CUDA 11.8和对应版本cuDNN。无Nvidia显卡则安装CPU版。安装PyTorch通过conda或pip，GPU版指定`cu118`或`rocm5.4.2`镜像源。验证安装成功使用`torch._version_`和`torch.cuda.is_available()`。
扩散模型
本文详细介绍了扩散模型（Diffusion Models, DM），一种在计算机视觉和自然语言处理等领域取得显著进展的生成模型。文章分为四部分：基本原理、处理过程、应用和代码实战。首先，阐述了扩散模型的两个核心过程：前向扩散（加噪）和逆向扩散（去噪）。接着，介绍了训练和生成的具体步骤。最后，展示了模型在图像生成、视频生成和自然语言处理等领域的广泛应用，并提供了一个基于Python和PyTorch的代码示例，帮助读者快速入门。
什么是GIL
全局解释器锁（GIL）是Python中一个重要的特性，它作为一个互斥锁，确保同一时间只有一个线程执行Python字节码，从而简化了内存管理和避免了线程安全问题。GIL的设计初衷是为了简化内存管理并提高某些场景下的性能，但对于CPU密集型任务，它可能成为瓶颈。为解决这一限制，Python程序员可以采用多进程或多线程结合优化等策略。理解GIL的工作原理有助于编写更高效的多线程Python程序。
NPU上运行onnxruntime
在Ascend环境下使用onnxruntime推理时，若安装了GPU版本的onnxruntime（`onnxruntime-gpu`），可能会因缺少CUDA组件报错。正确做法是卸载`onnxruntime-gpu`，并根据官方文档适配NPU，通过源码构建支持CANN的onnxruntime whl包。具体步骤为克隆onnxruntime源码，使用`--use_cann`参数构建，并安装生成的whl包。最后，配置CANNExecutionProvider进行推理。
【密码学】 对称加密算法
在密码学中，加密算法按照实现方式可分为对称加密算法和非对称加密算法。对称加密算法指的是加密方和解密方使用相同的密钥进行加密和解密，即双方使用共同的密钥。在对称加密算法使用的过程中，数据发送方将明文数据通过密钥进行加密生成密文数据，将密文数据发送给接收方，接收方收到密文数据后，通过密钥进行解密，将其恢复成明文数据。这就要求接收方要首先知道密钥，这需要发送方先将密钥通过安全方式发给接收方，通常会使用非对称加密例如ECDH算法来传输密钥（非对称密钥会在下章讲解）。