本文从深度学习实践视角介绍PyTorch线性代数基础，涵盖关键概念与高效实现。主要内容包括：（1）线性代数核心概念的几何理解，如矩阵乘法、SVD分解、正定矩阵等；（2）NumPy基础运算与PyTorch迁移方法，强调优先使用solve/lstsq而非直接求逆；（3）torch.linalg模块的高性能实现，支持GPU加速、自动求导与批量计算；（4）通过最小二乘回归案例对比NumPy与PyTorch

本文介绍了PyTorch中张量(Tensor)的基础操作，主要包括：1)张量是多维数组，支持GPU计算和自动微分；2)创建方法包括直接创建、全零/全一初始化、随机分布等；3)基本操作涵盖索引切片、维度变换、拼接拆分等；4)支持与NumPy数组相互转换；5)可通过CUDA实现GPU加速计算。掌握这些张量操作是使用PyTorch进行深度学习的基础，为后续构建神经网络模型奠定基础。

Linux是一款开源免费的操作系统内核，由Linus Torvalds于1991年开发。作为类Unix系统，它具有稳定性强、安全性高、多用户多任务等特点，广泛应用于服务器、嵌入式设备、超级计算机等领域。完整的Linux系统包含内核、Shell、文件系统等核心组件，并有Ubuntu、CentOS、ArchLinux等多种发行版。学习Linux可从掌握基础命令、Shell编程入手，通过虚拟机或云平台实

本文从深度学习实践视角介绍PyTorch线性代数基础，涵盖关键概念与高效实现。主要内容包括：（1）线性代数核心概念的几何理解，如矩阵乘法、SVD分解、正定矩阵等；（2）NumPy基础运算与PyTorch迁移方法，强调优先使用solve/lstsq而非直接求逆；（3）torch.linalg模块的高性能实现，支持GPU加速、自动求导与批量计算；（4）通过最小二乘回归案例对比NumPy与PyTorch

本文介绍了PyTorch中张量(Tensor)的基础操作，主要包括：1)张量是多维数组，支持GPU计算和自动微分；2)创建方法包括直接创建、全零/全一初始化、随机分布等；3)基本操作涵盖索引切片、维度变换、拼接拆分等；4)支持与NumPy数组相互转换；5)可通过CUDA实现GPU加速计算。掌握这些张量操作是使用PyTorch进行深度学习的基础，为后续构建神经网络模型奠定基础。

本文介绍了C++标准库中的优先队列(priority_queue)。优先队列是一种按优先级而非插入顺序服务的抽象数据结构，基于堆(heap)实现。文章详细讲解了priority_queue的接口与语义、底层实现原理（二叉堆）、常用操作及复杂度分析，并比较了优先队列与普通队列的差异。重点内容包括：如何自定义比较器实现最小堆/最大堆、pair类型的使用方法（如Dijkstra算法）、常见使用误区以及性

本文从深度学习实践视角介绍PyTorch线性代数基础，涵盖关键概念与高效实现。主要内容包括：（1）线性代数核心概念的几何理解，如矩阵乘法、SVD分解、正定矩阵等；（2）NumPy基础运算与PyTorch迁移方法，强调优先使用solve/lstsq而非直接求逆；（3）torch.linalg模块的高性能实现，支持GPU加速、自动求导与批量计算；（4）通过最小二乘回归案例对比NumPy与PyTorch

本文介绍了PyTorch中张量(Tensor)的基础操作，主要包括：1)张量是多维数组，支持GPU计算和自动微分；2)创建方法包括直接创建、全零/全一初始化、随机分布等；3)基本操作涵盖索引切片、维度变换、拼接拆分等；4)支持与NumPy数组相互转换；5)可通过CUDA实现GPU加速计算。掌握这些张量操作是使用PyTorch进行深度学习的基础，为后续构建神经网络模型奠定基础。

本文深入探讨Linux进程管理中的fork()系统调用，包括其工作原理、执行流程和应用场景。文章详细解析了fork()如何创建子进程，包括虚拟地址空间复制、写时复制机制以及父子进程的区别。同时介绍了进程终止的多种方式（正常/异常终止）及其资源回收机制，并重点讲解了进程等待的概念与方法，包括wait/waitpid等系统调用及其参数配置。此外，文章还提供了避免僵尸进程的实用策略，如信号处理、非阻塞轮

本文详细介绍了Linux环境变量和命令行参数的概念与应用。环境变量作为系统配置参数，影响程序运行方式，可通过env、printenv等命令查看，使用export设置，unset删除，并可通过配置文件永久保存。文章还讲解了C语言中通过getenv()函数和environ变量获取环境变量的方法，以及命令行参数的传递机制（通过main函数的argc和argv参数）。通过实例代码展示了如何利用环境变量控制