Kotlin基础【基本语法、数据类型、循环】

Windows11下安装GPU版本的pytorch。

如何使用Docker和VS Code的Dev Container插件搭建支持GPU的PyTorch开发环境。首先通过Docker拉取PyTorch镜像并测试GPU功能。接着安装VS Code的Dev Container插件，并创建项目文件夹pytorch-test，在其中编写测试PyTorch和GPU的Python程序app.py，以及配置.devcontainer/devcontainer.js

Windows 11下，在WSL2上搭建深度学习环境

本文是 ESP32-S3-N16R8 开发板基于 ESP-IDF 开发的入门指南。先行要求包括安装 CH343 驱动，使用 VS Code 或 Cursor 作为 IDE，并正确连接开发板到电脑 COM 口。接着依次介绍安装 IDE 及相关插件、通过 ESP-IDF 插件配置安装开发环境。在项目创建与运行部分，详细说明创建空项目、配置项目参数、修改并烧写代码的流程。还展示了如何运行官方例程，最后简

nvidia-docker2 和 NVIDIA Container Toolkit 的区别及推荐。

这篇文章介绍了计算条形图中可接雨水量的两种解法。暴力解法通过双重循环计算每个位置左右两侧最高海拔，时间复杂度O(n²)。优化解法采用两次遍历预处理左右最大高度数组，再计算每个位置储水量，时间复杂度O(n)。文章包含了Python代码实现、复杂度分析、测试结果以及可视化示例，帮助直观理解雨水累积过程。两种解法都基于“每个位置的储水量由左右两侧最高海拔较小值决定”这一核心思路。

如何使用Docker和VS Code的Dev Container插件搭建支持GPU的PyTorch开发环境。首先通过Docker拉取PyTorch镜像并测试GPU功能。接着安装VS Code的Dev Container插件，并创建项目文件夹pytorch-test，在其中编写测试PyTorch和GPU的Python程序app.py，以及配置.devcontainer/devcontainer.js

在Windows 11上通过WSL2和Docker搭建支持GPU的深度学习环境的完整流程。首先，通过控制面板启用Hyper-V、Virtual Machine Platform和WSL功能，并使用wsl --install命令安装Ubuntu 24.04。接着，安装Docker Desktop并配置其与WSL2集成。然后，在WSL中安装NVIDIA Container Toolkit，确保Dock

设置pytorch打印张量时的选项，比如限制打印的元素数量、设置精度等。在打印大张量或者需要更精确控制输出格式时非常有用。