从零开始用自定义 Triton 内核编写 FlashAttention-2
本文实现了FlashAttention-2前向传播：通过分块Q/K/V、流式处理K/V避免物化大矩阵，采用在线softmax保障数值稳定，支持因果/非因果模式，并用Triton autotuner调优、PyTorch验证。核心是IO感知设计，将内存复杂度从O(N²)降至O(N)，显著提升长序列吞吐量。
PyTorch 入门指南：深度学习的瑞士军刀
PyTorch 是Meta开源的动态深度学习框架，以灵活的计算图、类NumPy的直观API和强大GPU加速著称。支持快速原型设计与生产部署，涵盖张量运算、自动求导、神经网络构建等核心功能，是研究与工程首选工具。（239字）
大模型训练显存优化实战指南：如何用有限显卡炼出“大丹”
本文是大模型显存优化实战指南，揭秘训练中80%显存消耗源于优化器状态。作者maoku系统梳理九大关键技术：混合精度、梯度检查点、ZeRO分片、算子融合等，助你用2–4张A100（而非8–16张）高效训练7B模型，成本直降75%，让中小企业与个人研究者也能“炼出大丹”。
【机翼】三维机翼几何进行耦合静态气弹性分析Matlab仿真
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。
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🔥 内容介绍
针对三维机翼在气动载荷作用下 “结构变形 - 气动特性相互影响” 导致的设计精度不足问题，提出一种基于几何 - 气动 - 结构耦合的静态气弹性分析方法。首先建立参数化三维机翼几何模型（含翼型、展向扭转、前缘后掠等特征），采用 NURBS 曲面拟合实现高精度几何描述；其次构建 “Eu
torch.compile 加速原理：kernel 融合与缓冲区复用
PyTorch即时执行模式因频繁kernel启动和重复显存搬运导致内存带宽瓶颈，GPU算力利用率低。`torch.compile`通过TorchDynamo捕获FX图、TorchInductor实现操作融合、缓冲区复用与Triton自动调优，显著降低VRAM访问次数。官方测试显示平均加速20%–36%，一行代码即可启用，大幅提升推理吞吐与能效。
TensorFlow 入门指南
TensorFlow 是 Google 开源的主流机器学习框架，支持从研究到生产的全周期开发。其核心优势在于：灵活的数据流图、Keras 高级API易上手、底层API可深度定制，以及TensorBoard、TFLite、TF Serving等完善生态，广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。（239字）
【无人机路径规划】基于RRT和LQR线性控制器和非线性 PD 控制器实现无人机在非线性动力学模型下精准跟踪规划路径附matlab代码
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。
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🔥 内容介绍
对无人机在复杂环境（障碍物分布、气流扰动）下 “路径规划全局最优性” 与 “轨迹跟踪精准性” 的双重需求，提出一种融合 RRT 路径规划、LQR 线性控制器与非线性 PD 控制器的协同方案。首先建立无人机六自由度非线性动力学模型，考虑气动力、重力与陀螺效应，量化姿态角、线速度与控制
大模型显存优化实战手册：如何用有限显卡训练百亿参数模型？
AI博主maoku详解大模型显存优化：直击OOM痛点，拆解参数/梯度/优化器/激活值四大显存“大户”，揭秘1:1:6内存占比规律；实操九大技巧——梯度检查点、BF16混合精度、CPU卸载、算子融合等，并验证8卡80G全量微调72B模型的落地效果。省钱、提效、普惠，一文掌握显存优化核心方法论。（239字）
