看到这个词第一反应GPU做大量并行计算的硬件RTX 4090一种 NVIDIA GPUVRAM / 显存GPU 自己的内存Driver控制 GPU 的驱动CUDA让程序使用 NVIDIA GPU 计算PyTorch深度学习框架nvidia-smi查看 GPU 状态nvccCUDA 编译器Conda管理独立软件环境pip安装 Python 包环境安装配方Sandbox权限受限的安全运行环境Check

结合你的学习需求，我会把json模块的 4 个核心函数json.dumpsjson.dump。

类型示例获取方式内置模块jsonossysPython 自带，无需安装直接导入即可本质：Python 官方提前写好的、编译进解释器的 “功能文件”（大部分是 .py，核心模块是 C 实现）自定义模块自己写的.py文件，按路径导入本质：你自己写的 .py 文件第三方模块pandasrequests需用pip install 模块名安装后导入本质：开发者写好的 .py 文件，通过 pip 安装到你的

核心流程：文件操作的基础是打开→操作→关闭，优先用with语句自动关闭文件，避免内存泄漏；核心模式：读取用r，覆盖写入用w，追加写入用a，二进制文件用rb/wb；核心方法：读取用read()（小文件）/（大文件），写入用write()，批量写入用；避坑要点：写入内容必须是字符串，中文乱码指定w模式会覆盖原有内容需慎用。3.1 读取方法（文本文件）方法作用适用场景f.read()一次性读取文件全部内

CoT 是的缩写，中文通常叫。通俗地说，就是让大模型不要直接给答案，而是把问题拆成多个中间步骤，再一步一步得到结论。例如：小明有 5 个苹果，又买了 3 个，送给别人 2 个，还剩多少个？直接回答：6 个。使用 CoT：原来有 5 个，买了 3 个后有 5+3=85+3=85+3=8 个；又送出 2 个，所以剩下 8−2=68-2=68−2=6 个。这里的“先加法，再减法，最后得出答案”，就是一条

不要因为一次卡顿就重装 VS Code。很多问题只需要重新加载窗口即可解决。优先使用。这是恢复 VS Code 最快、影响最小的方法。如果再次发生卡顿，第一时间保存现场。不要急着重启，先打开和截图，因为重启后关键日志通常会消失。只影响 VS Code 的界面渲染，不会影响 CUDA、PyTorch 或服务器 GPU 的训练性能。一句话总结：先定位，再处理；先 Reload，再禁 GPU；先观察，再

当.cypher文件比较大，比如几十 MB，，容易卡死。正确做法是：用 Mac 终端里的执行整个文件。例如：workspace_code_graph.cypher要导入到 Neo4j 数据库：demo1。

当系统内置异常无法满足需求时（如业务特定错误），可通过继承Exception（或其子类）定义自定义异常，使异常更具语义化。# 定义自定义异常（继承Exception）"""年龄不合法异常"""super().__init__(f"无效年龄：{age}（必须在0-150之间）")# 使用自定义异常raise InvalidAgeError(age) # 主动触发# 捕获自定义异常try:print(

Lambda 表达式（也称为匿名函数）是 Python 中用于创建小型、一次性使用的匿名函数的一种简洁方式。它们使用lambda关键字定义，不需要使用def关键字来正式定义函数。

self代指当前对象实例，cls代表当前类class 类名:"""类的文档字符串（可选，说明类的功能）"""# 类属性（所有对象共享的属性）类属性名 = 属性值# 初始化方法（创建对象时自动调用，用于初始化对象的属性）def __init__(self, 参数1, 参数2, ...):# 实例属性（每个对象独有的属性，用 self. 定义）self.实例属性名1 = 参数1self.实例属性名2