《C++ 与神经网络：自动微分在反向传播中的高效实现之道》
在深度学习领域，神经网络的核心驱动力依赖于高效的反向传播算法，而自动微分技术是其实现的关键。尤其在C++环境中，面对内存管理和性能优化的挑战，通过计算图、对象池、多线程等技术实现高效自动微分，支持神经网络的训练，对促进AI技术的发展具有重要意义。
《C++ 张量计算库：人工智能模型的强劲“引擎”》
张量计算是AI模型构建与训练的基石。在C++中开发一个通用且高效的张量计算库，能够满足不同模型对张量操作的多样化需求，加速模型训练，提升开发效率。该库需解决通用性和高效性两大挑战，通过抽象化、模板化设计及优化数据结构和算法，确保在处理大量数据时的性能与稳定性。同时，结合硬件特性如SIMD指令集和GPU加速，进一步提升计算效率，推动C++在AI领域的应用与发展。
【AI系统】GPU 架构与 CUDA 关系
本文介绍了英伟达GPU硬件基础概念，重点解析了A100 GPU架构中的GPC、TPC、SM等组件及其功能。接着深入讲解了CUDA并行计算平台和编程模型，特别是CUDA线程层次结构。最后，文章探讨了如何根据CUDA核心数量、核心频率等因素计算GPU的算力峰值，这对于评估大模型训练的算力需求至关重要。
【c语言】运算符汇总（万字解析）
今天博主跟大家分享了c语言中各种操作符的功能、使用方法以及优先级和结合性，并且与大家深入探讨了表达式求值的两个重要规则--算数转换和整形提升。学习这些知识对我们的C语言和C++学习都有着极大的帮助。
《解锁 C++数据读写秘籍：赋能人工智能训练》
在AI时代，数据是模型学习的核心燃料。C++以其高性能优势，在AI训练数据的读取与写入中扮演关键角色。本文探讨了C++在选择文件格式、内存映射、数据分块、缓冲机制、并发写入及数据压缩等方面的技术应用，通过实际案例展示了其在提升数据处理效率、加速模型训练方面的显著效果。
《精准掌控时间：C++ 人工智能开发中的运行时间监测之道》
在C++人工智能开发中，时间监测至关重要。它不仅帮助发现性能瓶颈，优化算法和代码结构，还确保模型训练和推理的效率，支持项目按时交付。C++提供多种时间监测方法，如标准库中的`clock()`函数和C++11的`<chrono>`库，后者能提供更高精度的时钟类型，适合精确测量代码运行时间。通过在模型训练和推理阶段监测时间，可以有效评估和优化系统性能，推动AI项目向更高效、智能方向发展。
【c++丨STL】string模拟实现（附源码）
本文详细介绍了如何模拟实现C++ STL中的`string`类，包括其构造函数、拷贝构造、赋值重载、析构函数等基本功能，以及字符串的插入、删除、查找、比较等操作。文章还展示了如何实现输入输出流操作符，使自定义的`string`类能够方便地与`cin`和`cout`配合使用。通过这些实现，读者不仅能加深对`string`类的理解，还能提升对C++编程技巧的掌握。
【c++丨STL】string类的使用
本文介绍了C++中`string`类的基本概念及其主要接口。`string`类在C++标准库中扮演着重要角色，它提供了比C语言中字符串处理函数更丰富、安全和便捷的功能。文章详细讲解了`string`类的构造函数、赋值运算符、容量管理接口、元素访问及遍历方法、字符串修改操作、字符串运算接口、常量成员和非成员函数等内容。通过实例演示了如何使用这些接口进行字符串的创建、修改、查找和比较等操作，帮助读者更好地理解和掌握`string`类的应用。
【AI系统】CPU 指令集架构
本文介绍了指令集架构（ISA）的基本概念，探讨了CISC与RISC两种主要的指令集架构设计思路，分析了它们的优缺点及应用场景。文章还简述了ISA的历史发展，包括x86、ARM、MIPS、Alpha和RISC-V等常见架构的特点。最后，文章讨论了CPU的并行处理架构，如SISD、SIMD、MISD、MIMD和SIMT，并概述了这些架构在服务器、PC及嵌入式领域的应用情况。