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背景 # 最近在做一个智能算力相关的项目，类似美团外卖广告智能算力的探索与实践 其中实现控制系统需要与数据库交互。 虽然最后技术选型并没有使用到levelDB,但是想趁机把代码读了吧。

竟然一下子就2022年了，时间过得真快。 还是简单列一下TODO list吧。

博客要长草了。。趁着过年时间多，打理一下。。 添加google analytics # hugo本身已经集成了这个功能 要点是集成的是旧版本的universal analytics (对应的是UA-ID) 而目前google主推得其实是新版本google analytics 4(对应的是GA4-ID)

围绕 Robin Hood Hashing、探测距离和存储布局，拆解 ska::flat_hash_map 的实现思路。

从最小复现、指令集与 ABI 差异入手，定位旧版 GCC 环境中的 AVX2 崩溃问题。

背景 # 动手实现一个简单的Lab，主要依赖于课本第八章的内容 感觉主要是05比较难。。发现执行的顺序不太对。。原因是SIGCHLD里面waitpid参数没写对。。 后面的就相对简单了 累计大概花了10个小时的样子

从数值微分与符号微分出发，解释反向模式自动微分及其计算图实现。

背景 # 动手实现一个memory allocator,体会core到爆炸的乐趣(不是

迫于生计，从今天开始学习推荐系统相关的内容，今天先来读一篇推荐系统领域的综述 Toward the next generation of recommender systems: a survey of the state-of-the-art and possible extensions

目前我的博客是部署在github pages上，源码是一个repo,渲染出来的静态页面是一个repo. 更新的时候是把后者作为前者的submodule. 感觉这种方式有些落后了，简直和某司内部的平台有的一比。因此尝试采用了下github actions，来自动化这个部署的流程。

本来不知道写什么所以不打算写了，不过后来觉得可以把今年做的一些重大的决定写出来，把当时的分析和想法记录下来。这样若干年后再回看，就能找到，是哪些明智或愚蠢的决定，对人生产生了巨大的影响。

背景 # CSAPP:3e 的配套实验 地址 分成了两个部分，第一部分是模拟一下cache的miss,hit,evict的规则。第二部分是优化一个矩阵的转置，使得miss尽可能少。

前言 # 偶然发现了 torch2trt 的模型转换方案，思路是直接将pytorch op映射到TensorRT的python api. 在pytorch进行每个op　forward的时候，tensorrt也相应往network上添加op. 这里会先涉及torch2trt的使用，后面会补充这个转换工具的代码学习

写在前面 # 主要是需要在jetson nano做模型转换，来记录下踩的坑 目前有两条路径，一条是我们现有的转换路径，也就是pytorch->onnx(->caffe)->trt的路径 在这条路径上踩了比较多的坑，最终暂时放弃，最直接的原因是cudnn8.0升级接口发生改动，编译caffe遇到较多问题 这里其实仍然采用了两条平行的路径，一条是直接在nano上构建环境，另外一种是基于docker(包括构建交叉编译环境用于加快编译速度)

caffe做部署是YYDS! blob layer net 激活函数 卷积 reshape slice loss function reduce eltwise argmax

继续将k8s用于模型转换和部署的自动化流程…然后发现之前安装k8s的文档不work了．． 时间是2020年5月7日，当前最新的k8s版本是　v1.18.2

背景 # 似乎没什么背景,继续看caffe代码

背景 # 这个layer和reduce layer有一些相似,就干脆一起看了. 作用是输入至少两个blob,然后对每个blob中的元素所一些运算,最后得到一个blob.

背景 # 其实没什么背景,继续啃caffe代码而已2333

先写个简略版的笔记..看之后的情况要不要读得更精细一点.. 背景 # two stage的检测比one stage的检测效果好,原因是啥?