在使用vscode debug时，如果调试python脚本其实很简单。比如使用torchpack启动的分布式python任务。3. 在vscode代码中加入断点breakpoint。5. 在vscode中点击debug按钮，可以单步了。2. 在python代码中加入debugpy代码段。.vscode/launch.json文件。需要用到vscode的Attach Mode。.vscode/lau

在settings.json中增加设置"files.associations": {"*.tpp": "cpp","*.cu": "cpp","*.tcu": "cpp"} 

Ubuntu 20.04 LTS - Focalsudo apt-get install --install-recommends linux-generic-hwe-20.04Ubuntu 18.04 LTS - Bionic# DESKTOPsudo apt-get install --install-recommends linux-generic-hwe-18.04 xserver-xor

在settings.json中增加设置"files.associations": {"*.tpp": "cpp","*.cu": "cpp","*.tcu": "cpp"} 

长话短说sudo add-apt-repository ppa:hanipouspilot/rtlwifisudo apt-get updatesudo apt-get install rtl8192eu-dkms重启即可

将find_unused_parameters改成False之后，如果出现模型有些参数未参与loss计算等错误。或者，乘以0与模型的loss进行相加，使未用到的参数也参入了loss计算。可以用环境变量来debug查看log。可以将这些未用到的参数注释掉。代码上可以用以下方法查看。

1.前言一般提到特征值分解(eigenvalue decomposition)或者奇异值分解(singular value decomposition)，大多数同学脑海里的第一反应就是一大堆矩阵以及数学计算方法。确实，学校学习阶段，不管是学线性代数或者矩阵分析，对于这部分内容，或者说绝大部分内容，老师一上来都是吧啦吧啦给你一堆定理推论或者公理，然后就是哗啦哗啦一堆公式出来，告诉你怎么计算。

先说一下linear的形式y = a * x + b;   则x与y呈线性变化关系同理可以扩展至sub-linear亚线性y = a * x ^ 0.5 + bsuper-linear超线性y = a * x ^ 2 + b再具体一些：如果如果随着x的增大，y的增大速度减小（一阶导数），那x与y呈亚线性。如果如果随着x的增大，y的增大速度

非参数估计：已知样本所属的类别，但未知总体概率密度函数的形式，要求我们直接推断概率密度函数本身。非参数估计的方法主要有：直方图法、核方法。Parzen窗估计属于非参数估计的核方法的一种。在数学上一个连续概率密度函数p(x)的需满足以下的条件：1、x在a和b之间的概率为:window概率密度估计" title="Parzen window概率密度估计" sty

master_addr：master节点的ip地址，也就是0号主机的IP地址，该参数是为了让 其他节点 知道0号节点的位，来将自己训练的参数传送过去处理。-master_port：master节点的port号，在不同的节点上master_addr和master_port的设置是一样的，用来进行通信。命令中的【–master_addr=‘172.18.39.122’】指的是0号机器的IP，在0号机器