最近想写一个算法，考虑到执行效率和开发效率，准备使用Java来实现，不过在算法执行过程中我打算使用基于pytorch的神经网络，此时就涉及如何在Java语言中执行Python程序。
最简单的想法当然就是直接使用命令行调用：Runtime.getRuntime().exec("python xxx.py --yyy zzz")，但是这种方式每次调用python脚本都需要重启python解释器以及重新将pytorch神经网络加载进内存，如果调用频繁的话就会非常耗时，因此并不合适。
更好的方式是让两个程序通过网络来通信，python可以启动时加载好神经网络，之后就开一个socket服务等待请求，让java程序把参数通过socket发给python程序，然后python拿到参数后执行函数，再把返回值发送回java即可。python程序并不退出，因此就不需要重复神经网络的加载过程了。而且基于socket可以让java和python跑在不同的机器上。
Read More »也许你疑惑过对于自己电脑中的NVIDIA显卡型号，应该装什么CUDA版本的pytroch-gpu。结论是太老或者太新的CUDA版本都不行，一个显卡型号能支持的CUDA版本是一个有限的范围。
首先打开NVIDIA控制面板，点击“帮助->系统信息->组件”，能够看到NVCUDA.dll后面的一个CUDA版本，这个就是当前驱动程序支持的最大CUDA版本，如果你升级了驱动，可能会支持更高的CUDA版本，也可能不会提升。
而当你想跑别人的一份远古pytorch版本的代码时，也许你会发现对于新型号显卡如果安装太老CUDA版本的pytorch-gpu也会无法调用GPU（调用GPU会报错），实际上一个显卡型号支持的CUDA版本也有下限。
Read More »你是否遇到过C语言或者Java程序中的汉字字符串输出为乱码的现象，也许你去查询过解决办法，得到的结论就是简单地把源码文件转换为GBK编码存储，然而并未深思其中的原因。本文会解释其原因以及正确的应对方式（不转换源码的编码）。首先明确本文的操作环境：Windows操作系统（中文）、C语言编译器为MinGW-GCC。下面给出两个示例程序：
// a.c（utf-8）
#include <stdio.h>
int main(void)
{
printf("%s", "你好");
return 0;
}
// a.java（utf-8）
public class a {
public static void main(String[] args) {
System.out.println("你好");
}
}
以上源码文件均使用UTF-8编码，然后我们打开PowerShell，编译两个文件：gcc a.c、javac a.java，然后运行：.\a.exe、java a，会发现输出的均不是“你好”，而是乱码的“浣犲ソ”。实际上，以UTF-8编码的“你好”和以GBK编码的“浣犲ソ”的二进制序列是一样的（E4 BD A0 E5 A5 BD），你发现其中端倪了吗？
我现在基本上告别了纸质书籍，看书都是用PC（Adobe Acrobat），需要手写的话就用手写板。手里的电子书大部分都是从Z-Library下载的，有一些是去淘宝购买的超星扫描PDF，还有少量是自己以前在异步社区和图灵社区买的正版PDF。为了方便阅读，我存下来的PDF都做了个人的规范化处理，比如设置格式化页码（对齐纸质书页码，方便直接输入页码跳转），规范化书签目录还有纸张大小（大部分调整为16开）等等。
Read More »有一次，我在自己写的关于“神经组合优化”的项目中遭遇报错：
RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation: [CUDABoolType [1024, 21]] is at version 139; expected version 138 instead. Hint: enable anomaly detection to find the operation that failed to compute its gradient, with torch.autograd.set_detect_anomaly(True).此报错令人一头雾水，因为抛出异常的位置位于loss.backward()，显然跟真正出问题的地方相去甚远，而其他有价值的信息就只有关于问题张量的数据类型与形状，所以想要进行问题定位还是比较困难的。
C语言的内联函数默认为内部链接，所以不阻止其他文件定义同名外部函数。但如果在其他文件中定义了同名外部函数，则在定义内联函数的文件中调用此函数属于未指定行为，该调用可能会调用外部函数。
注意由于在一个文件中调用函数前需要声明，并且该声明不能和定义冲突，所以即便外部函数与内联函数的原型不同，也做不到在定义内联函数的文件中声明此外部函数，因为对外部函数的声明会和内联函数的定义冲突。此时如果在定义内联函数的文件中又实际调用了外部函数，则调用形式不满足外部函数的实际定义，行为更加危险。
Read More »在C++中，对于一个类中只接受一个实参的构造函数，相当于定义了从实参类型到此类型的隐式转换机制。而将这个构造函数声明为explicit的话，则会禁止这样的隐式转换，这个构造函数将无法被隐式调用，而是只能用来直接初始化。
这样就引出一个问题：如果复制构造函数（接受一个const 本类型& 的实参）被声明为explicit，代表什么意思？是说不允许隐式调用复制构造函数了吗？而用等号来对这类对象进行复制初始化时，等号右边的对象总是要先转换为本类型，之后再隐式调用复制构造函数，如果是这样的话，那是不是意味着我们将无法再进行复制初始化，而是只能用直接初始化的方式直接调用此复制构造函数了呢？
Read More »本文提供了一个使用python的C语言API调用python脚本的示例，以及分享了此过程中可能遇到的一个问题及其解决方案。
首先编写C语言源文件与python语言源文件，我们将要编译此C语言源码，生成的可执行文件会去调用我们编写的python脚本，两份源文件如下：
Read More »本书豆瓣页面：https://book.douban.com/subject/1998341。
本书的副标题是“从零开始构建现代计算机”，听起来似乎目标过于宏大，不太可能在一本只有300页的书中讲完，然而本书作者真的做到了，此书的内容设计十分精妙，构建的系统可谓是“麻雀虽小，五脏俱全”。本书并非将全部内容放在了纸面文字当中，而是通过书中文字与作者设计的项目来引导读者动手操作，因此阅读此书时应当在电脑上亲自完成书中所介绍的项目，方能体会到其精髓。
我已将本书项目全部完成，本书后半部分的汇编器、虚拟机和编译器项目是使用python写的。全部项目答案已上传至github：https://github.com/ci-ke/nand2tetris-solutions。
Read More »比如使用pytorch下载数据集时：
trans = transforms.ToTensor()
mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST(root="../data", train=True, transform=trans, download=True)
mnist_test = torchvision.datasets.FashionMNIST(root="../data", train=False, transform=trans, download=True)
如果直连网络状况不好，则下载会很慢，此时我们可以通过urllib模块配置代理：
Read More »
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