先看效果:bongwarPong Wars 是一个基于 HTML5 Canvas 的创意视觉项目，展现了黑与白、昼与夜的永恒对决。两个小球在画布上不断碰撞和反弹，同时将它们经过的区域转变为自己的颜色，形成一场视觉上的领地争夺战。这个项目使用了以下技术：整个项目都在一个 HTML 文件中实现，展示了如何用最简洁的代码创造出引人入胜的视觉体验。项目采用极简的黑白配色方案，营造出简约而强烈的视觉对比。两

我们也可以通过替换global.prop文件的方式，一键设置已经修改好的代码风格。最近在学习某原子stm32的HAL库视频，被教学代码的风格深深吸引，感觉keil默认代码风格是越看越别扭，所以决定自己修改一下代码的格式，总结了两种方法，这里分享给大家，同时分享一个修改完代码格式后又遇到的一个报错的解决方法。方法也很简单，要么去文件里include一下头文件，或者直接用记事本打开上面那个UV4文件夹

发现将dref的空间错误的申请在了gpu上，那么当cpu想去读取dref时就会出错。因为cpu无法直接去读取gpu内的数据。没有找到具体的问题，只指出了是指针访问越界以及未定义行为。指出了一个大概的方向。当我把它注释掉后没有出现问题。推测问题出现在输出的cpu或者gpu数组上。使用makefile编译成功编译，但是在运行时出现。或者我想打印输出的数组时stdio报错，每次都停在compared函数

虽然本人之前已经学习过了机器学习，但是对于深度学习没有系统的学习过，在深度学习的过程中，仍然有许多独特的优化和改进方法。鱼书是日本作家写的深度学习系列丛书，因此本系列，将发布本人在学习鱼书过程中的笔记和思考。我将以学习天为笔记间隔发布，同时作为自己一天的学习总结和回顾。

🟡 中等动态规划0/1背包题目太长，无关内容很多，直接看输入输出示例即可。输入描述：输出描述：示例1：输入：1053 4 5 6 71 2 3 5 52 3 4 5 6输出：6。

掌握以上常用指令和实战技巧，能够大幅提升容器化开发与运维的流畅度。Docker 会在 /var/lib/docker 积累无用镜像、容器、卷和构建缓存，定期清理很有必要。对于 Go、Java 等需要编译的语言，分离构建环境和运行环境可以显著减小镜像尺寸。除了上述最常用的命令，下面这些指令在应用开发、镜像构建、资源编排等场景中非常实用。掌握以下指令是使用 Docker 的基础，也是日常开发中出现频率

为什么不使用cpp了？使用cpp手搓机器学习的效率还是太低了，还是得上python，有numpy库效率提高一大截。

笔试算法题：Python 比 C++ 好写 3 倍，错率低 10 倍，速度快 2 倍。只要掌握上面这些，笔试几乎无敌。

Codex CLI 版的“界面”就是你的终端窗口。启动时没有任何图形面板，一切交互都通过命令行完成。命令提示符：输入codex后回车，终端会进入交互式环境，显示作为输入提示符。此时你输入的每一行都会被视为自然语言指令。输入区域：就是终端里后面的部分，支持单行直接输入，也可以用反斜杠结尾实现多行输入。输出区域：Codex 的回复（代码、解释、建议等）会直接打印在终端中，与普通命令输出无异。辅助信息：

在"docker.sh"相同的路径里,创建一个"qwen3_workspace"文件夹,作为启动后的初始路径。是上下文长度,可以根据显存大小动态调整,每token上下文长度约为224 KB(计算方法见附录),我这里设置了8k上下文,kvcache约占0.8G左右显存。原因:vllm在检测到所在环境为wsl2时,默认关闭UVA功能,但是vllm2以后,默认在启动时使用该功能,所以会报错。如果是BF1