> [!query]

> GoLang 中大部分时候都是协作式调度吗？什么时候会发生抢占式调度？

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> 本文详细介绍了如何使用 PyTorch 从零开始编写 Stable Diffusion LoRA 训练脚本，包括数据预处理、模型修改、训练循环、参数保存与加载等关键步骤。特别强调了 LoRA 层的手动实现和在 UNet 的 Cross-Attention 层注入 LoRA 的原因，以及在其他层应用 LoRA 的可能性和注意事项。此外，还提供了代码示例和参数效率的讨论，帮助读者深入理解 LoRA 在 Stable Diffusion 微调中的应用。

> [!reasoning]-

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> 本文详细介绍了 MQTT（Message Queuing Telemetry Transport）协议的核心内容、工作原理及其在物联网和分布式系统中的应用场景。文章分析了 MQTT 协议的特点、消息质量等级、主题设计以及安全机制，帮助读者全面了解这一轻量级的发布/订阅协议如何支持资源受限设备的可靠通信。

MQTT（Message Queuing Telemetry Transport）是一种轻量级的、基于发布/订阅模式的消息传输协议，专为受限设备和低带宽、高延迟或不可靠的网络环境设计。它由 Andy Stanford-Clark（IBM）和 Arlen Nipper（Cirrus Link）于 1999 年为连接石油管道的 SCADA 系统而开发，现已发展成为物联网（IoT）通信的标准协议之一。

MQTT 协议工作在 TCP/IP 协议栈上，使用了最小化的协议开销，可以在资源受限的设备上实现高效通信。它采用发布/订阅的消息模式，而非传统的客户端/服务器模式，这使得它特别适合构建可扩展的物联网应用。

> [!summary]

> 以下内容为 Cursor 中拥有 codebase 上下文的情况下与 claude-3.7-sonnet 的对话记录

在 `train_text_to_image_lora.py` 脚本中，LoRA（Low-Rank Adaptation）通过在模型的特定层中插入低秩矩阵来实现微调。这种方法通过添加两个低秩矩阵来调整模型的权重，而不改变原始权重，从而实现参数高效的微调。

> 本文为与 GPT-4o 的对话记录，深入探讨 GoLang 中 new() 函数的使用以及相关的内存管理机制。

在 Go 语言中，`new()` 函数用于分配内存并返回指向该内存的指针。`new()` 函数的行为是非常简单且安全的：它总是返回一个指向零值的指针。Go 语言的内存分配器会确保内存分配成功，因此在使用 `new()` 时，不会出现内存分配失败的情况。

换句话说，`new()` 函数在 Go 中不会返回 `nil`，因为它总是能够成功分配内存并返回一个有效的指针。Go 语言的设计目标之一就是提供一个安全的内存管理机制，因此开发者不需要担心内存分配失败的问题。

> 本文为与 DeepSeek 对话记录，深入探讨 PyTorch 中模型的保存和加载机制，包括不同的保存方式、最佳实践以及常见问题的解决方案。

> [!reasoning]-

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> 本文深入探讨了 ResNet 的数学原理，分析了深度神经网络中的梯度消失问题及其解决方案。通过数学推导和直观解释，帮助读者理解残差连接的作用机制，以及它如何有效地解决了深度神经网络训练中的关键问题。

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> 本文为用户与 DeepSeek 的问答。主题为 PyTorch 的反向传播机制。本文从数学原理、计算图机制和实际需求三个方面深入解释其工作原理，并结合 PyTorch 的自动微分（Autograd）系统进行说明。

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> 本文是与 Deepseek-R1 模型+Search 的对话记录，详细探讨了 LoRA（低秩适应）微调技术中矩阵初始化策略的数学原理。文章分析了为什么在 LoRA 中矩阵 A 采用随机初始化而矩阵 B 采用零初始化的原因，包括保持初始模型稳定性、确保梯度更新有效性、实现逐步学习的低秩更新等方面。同时，文章也解释了为什么反向初始化策略（B随机而A为零）在理论上存在问题，会导致梯度消失和训练效率下降。这些分析有助于理解深度学习中参数高效微调技术的设计原理。

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> 嗯，这个问题是关于LoRA（低秩适应）初始化的。为什么在初始化的时候，矩阵A是随机初始化的，而矩阵B是零初始化的呢？我需要仔细思考一下。

> **参考要点:**

> - C++的右值引用(T&&)用于捕获临时对象，移动语义通过转移资源所有权避免不必要的复制

> - 返回值优化(RVO)是编译器优化技术，可以直接在调用方栈帧构造对象，避免复制

> 本文介绍了几种主要的可执行文件格式，包括Linux系统使用的ELF格式、Windows系统使用的PE格式、以及macOS系统使用的Mach-O格式等。文章详细讨论了每种格式的特点、使用平台和历史演变，帮助读者理解不同操作系统中二进制文件格式的差异。

ELF（Executable and Linkable Format）执行文件是一种用于Linux和类Unix操作系统的标准二进制文件格式。它包含了可执行程序、共享库、目标文件和核心转储文件。ELF文件格式设计灵活、可扩展，并且可移植，它定义了程序代码的加载和执行方式，包括代码段、数据段、符号表和重定位信息等。操作系统根据ELF文件中的这些信息来和执行程序。ELF格式也允许程序共享库，即多个程序可以共享同一段代码，从而减少内存占用并提高效率。在软件开发过程中，ELF文件作为目标文件格式在编译时生成，并最终由链接器组合形成可执行文件或共享库。

是的，除了ELF（Executable and Linking Format）之外，还有其他几种常见的二进制文件格式，它们在不同的操作系统和平台上被广泛使用。以下是一些主要的二进制文件格式：

> 📝 本文是我在学习 OpenCV 时遇到的一个问题。问题的解答和中文翻译均由 AI 生成。

Why sometimes opencv represent a point coordinate as (y,x) (e.g. the result of cv2.findContours) , and sometimes it represent as (x, y) (e.g. the arg `center` of cv2.circle)?

> 为什么 OpenCV 有时用 (y,x) 表示坐标点（比如 cv2.findContours 的返回值），有时又用 (x,y) 表示（比如 cv2.circle 函数的 `center` 参数）？

> 本页面介绍了三种机器学习模型文件格式：.pth、.safetensor 和 .onnx。主要内容包括每种格式的定义、保存的内容、用途以及它们之间的区别和转换方法。

PyTorch 中的`.pth`文件通常用于保存模型的权重（parameters）和训练过程中的优化器状态（optimizer state）。具体来说，一个`.pth`文件可能包含以下内容：

1. **模型状态字典（Model state dictionary）**：