忏悔录：主包考前一直在背的b-multicast可靠组播，paxos，乐观锁和霸道算法，结果一题也没考到（悲），幸运的是gfs押中了侥幸拿了10分，后面主包一直在考场上凌乱的现场编造算法（文盲又在歹毒的创造知识了）大家复习一定要全面，不要心存侥幸，祝大家考试顺利！小题：记不太清了，考到了一个两层的NTP时钟，基本组播和可靠组播的区别，afs比nfs性能好的原因（我选的文件小），nfs传回的句柄不包

3、（计算题）支持向量机计算，给你几个已知的值和它们各自类型以及α，然后给定一个输入，（1）要求你求出这个值的类型（2）求出权重张量（3）画出该平面定计算间隔margin。6、（计算题）给定一个两层神经网络，已知输入和各神经元之间的权重和激活函数方式，求出该网络最后向前传播的输出的y值。5、写出混合高斯模型，并说明E步和M步的算法，说明Gmm和K均值算法的区别。1、简述机器学习三要素，说明过拟和和

问题描述：主包在.~/source里加入了en_US.UTF-8，使环境变量生效后，后来又去~/source删除了，然后接下来无论运行什么命令都有这个警告冒出来。然后PowerShell里管理员模式重启wsl2。再打开WSL2，解决√。

修复 VSCode 的 Codex 打不开问题 - CS Learning。大家的问题可能不相同，我是参考了这个博主的做法。然后把扩展日志信息丢给ai，ai指出问题出在。重新加载窗口，完美解决。

LLM中， 生成文本是自回归的，即生成第 N个词时，需要依赖前面 1到 N−1个词的信息。Query (Q)：查询向量（我想找什么信息？Key (K)：键向量（我包含什么信息标签？Value (V)：值向量（我具体的内容是什么？随着句子变长，大量的计算资源被浪费在重复计算已经处理过的词的 K 和 V 向量上。计算复杂度会随着序列长度呈平方级 O(N2)ON2) 增长，导致生成速度极慢。既然前面词的

include "cuda_runtime.h"这句话在.cu文件写不会报错，在c++中写就显示检测到 #include 错误。请更新 includePath。已为此翻译单元(.../.../×××.hpp)禁用波形曲线。C++ 编译器无法找到 CUDA 头文件，.cu不报错是nvcc能找到CUDA 头文件。1、打开C++ 配置文件c_cpp_properties.json。2、找到include

4、改配置（我是application.yml，如果上面有spring就在spring下面加配置）能访问Swagger但是不显示接口的跳到4。

告别迷茫：Ascend C开发环境搭建全攻略（VSCode版）_asendc环境搭建-CSDN博客

写在前面：鼠鼠我没有NPU机器，只有自己的笔记本，所以这个测试完全靠的华为云主机，感谢华为喵~指路平台：昇思大模型平台https://xihe.mindspore.cn/training-projects一次能免费申请3小时，记得提前写好代码，申请一个NPU的Ascend 环境的主机要装一个新的CANN软件包(感谢全能的师兄提醒)，不然你在这个云主机编译完后根本安装不上run包，上述获取的云主机是

写在前面：鼠鼠我没有NPU机器，只有自己的笔记本，所以这个测试完全靠的华为云主机，感谢华为喵~指路平台：昇思大模型平台https://xihe.mindspore.cn/training-projects一次能免费申请3小时，记得提前写好代码，申请一个NPU的Ascend 环境的主机要装一个新的CANN软件包(感谢全能的师兄提醒)，不然你在这个云主机编译完后根本安装不上run包，上述获取的云主机是