【c++丨STL】vector模拟实现
本文深入探讨了 `vector` 的底层实现原理，并尝试模拟实现其结构及常用接口。首先介绍了 `vector` 的底层是动态顺序表，使用三个迭代器（指针）来维护数组，分别为 `start`、`finish` 和 `end_of_storage`。接着详细讲解了如何实现 `vector` 的各种构造函数、析构函数、容量接口、迭代器接口、插入和删除操作等。最后提供了完整的模拟实现代码，帮助读者更好地理解和掌握 `vector` 的实现细节。
【C语言】C语言的变量和声明系统性讲解
在C语言中，声明和定义是两个关键概念，分别用于告知编译器变量或函数的存在（声明）和实际创建及分配内存（定义）。声明可以多次出现，而定义只能有一次。声明通常位于头文件中，定义则在源文件中。通过合理组织头文件和源文件，可以提高代码的模块化和可维护性。示例包括全局变量、局部变量、函数、结构体、联合体、数组、字符串、枚举和指针的声明与定义。
【AI系统】自动微分的挑战&未来
本文详细探讨了自动微分的原理与实现，包括其在AI框架中的应用实例，指出自动微分技术面临的两大挑战——易用性和高效性能。文章分析了数学表达与程序表达间的差异对自动微分实现的影响，讨论了控制流表达、复杂数据类型、语言特性的处理难题，以及物理系统模拟对自动微分的需求。此外，还探讨了提高自动微分性能的方法，如合理选择中间结果存储点以平衡内存占用与运行速度。最后展望了自动微分的未来发展，特别是可微编程的概念及其在AI领域的应用前景。
【AI系统】微分实现方式
本文详细介绍了自动微分的三种实现方法：基本表达式、操作符重载和源代码转换。每种方法都有其特点和适用场景，包括它们的实现原理、优缺点。自动微分是机器学习和深度学习中的关键技术，理解这些实现方式有助于更好地掌握其背后的数学原理和工程实践。文中还提到了具体的应用案例和工具，如PyTorch和MindSpore，展示了这些方法在实际项目中的应用。
《C++与 SIMD 指令集：人工智能算法优化新动力》
在AI快速发展的今天，C++结合SIMD指令集成为优化算法性能的关键。SIMD通过并行处理多个数据，显著提升向量和矩阵运算速度，尤其在深度学习中表现突出。优化数据布局与算法设计，不仅提高计算效率，还降低能耗，但需注意代码的可读性和跨平台兼容性。随着技术进步，SIMD在C++中的应用将更加广泛，助力AI技术的发展。
【AI系统】离线图优化技术
本文回顾了计算图优化的各个方面，包括基础优化、扩展优化和布局与内存优化，旨在提高计算效率。基础优化涵盖常量折叠、冗余节点消除、算子融合、算子替换和算子前移等技术。这些技术通过减少不必要的计算和内存访问，提高模型的执行效率。文章还探讨了AI框架和推理引擎在图优化中的应用差异，为深度学习模型的优化提供了全面的指导。
C++ initializer_list&&类型推导
在 C++ 中，`initializer_list` 提供了一种方便的方式来初始化容器和传递参数，而右值引用则是实现高效资源管理和移动语义的关键特性。尽管在实际应用中 `initializer_list&&` 并不常见，但理解其类型推导和使用方式有助于深入掌握现代 C++ 的高级特性。
【AI系统】EfficientFormer 系列
本文介绍了一种名为 EfficientFormer 的轻量化 Transformer 模型，旨在优化移动设备上的推理速度。通过重新设计 ViT 及其变体，特别是针对移动设备的延迟优化，EfficientFormer 引入了维度一致的 Transformer Block，并通过网络模型搜索获得了多个系列的模型。EfficientFormer V2 进一步改进了模型设计，引入细粒度联合搜索策略，优化了延迟和参数量，实现了更高的性能和效率。