华为全场景新品发布，nova 16系列（2亿影像、麒麟9010S）、超薄MatePad Pro Max、FreeClip 2典藏版及专业跑表GT Runner 2，覆盖学习、创作、影音、游戏全场景。

数字化时代大模型崛起，本文探讨蓝耘MaaS平台与DeepSeek-V3.2融合亮点，其在蓝耘平台生成代码效率提升，还能在Chatbox接入其API进行对话测试验证。

时序数据库选型要综合考量多方面。开源方案中，Apache IoTDB优势显著，在处理高并发数据时表现出色，能为企业应对数据挑战、降本增效及实现自主可控提供支撑。

本文讲解深度学习计算性能中的自动并行。以PyTorch为例，展示GPU并行计算、并行计算与通信操作，凸显基于图的计算后端自动优化调度的优势。

本文讲解了深度网络是如何实现和优化的。在这一过程中只使用张量和自动微分，不需要定义层或复杂的优化器。包括定义损失函数、定义优化算法。

本文讲解了深度学习中softmax回归的从零开始实现。借助softmax回归，我们可以训练多分类的模型。先读取数据，再定义模型和损失函数，然后使用优化算法训练模型。大多数常见的深度学习模型都有类似的训练过程。

本文讲解深度学习中的暂退法，并完成了暂退法的从零开始实现和简洁实现。暂退法在前向传播过程中，计算每一内部层的同时丢弃一些神经元。暂退法可以避免过拟合，它通常与控制权重向量的维数和大小结合使用的。

本文讲解了在深度学习中如何访问、初始化和共享模型参数。重点讲解了如何通过PyTorch访问层的权重和偏置、进行参数初始化（包括内置和自定义初始化方法）以及在多个层之间共享参数。

MLlib（Machine Learning Library）是Spark的机器学习库，旨在简化机器学习的工程实践，并能够方便地扩展到更大规模的数据。本篇文章介绍Spark MLlib机器学习，包括用于特征预处理的数理统计方法。

本文讲解机器学习算法中常用的数学工具。包括向量、矩阵、梯度和凸函数。重点放在机器学习算法的讲解与实践上，将数学概念以直观的方式展示，并没有过多地展示数学证明与定理。