开篇引人入胜：你能从“零”开始重建一个世界吗？
想象你站在一个空旷的沙滩上，周围没有任何参照物，你的任务是通过摆放几个石头，来准确地指引别人找到这个地方。你只有很少的线索，但你知道有办法将这些线索通过合理的方式组合，最终解决这个看似无法完成的任务。这个任务的关键，就像我们在数学中解线性方程组时，如何通过有限的条件来找到一个正确的答案。
2025年06月20日
想象你站在一个空旷的沙滩上，周围没有任何参照物，你的任务是通过摆放几个石头，来准确地指引别人找到这个地方。你只有很少的线索，但你知道有办法将这些线索通过合理的方式组合，最终解决这个看似无法完成的任务。这个任务的关键，就像我们在数学中解线性方程组时，如何通过有限的条件来找到一个正确的答案。
2025年06月20日
（1）矩阵
矩阵就像是一幅由许多小格子组成的画，每个格子都是一个颜色或图案。比如，一个17x11的矩阵画就是一个17行11列的画，每个小格子都有不同的颜色或图案。
2025年06月20日
矩阵是什么？很多时候当我们学习完线性代数时候，只会简单的计算题目，却不能理解矩阵的意义。
首先，矩阵的定义，便是数表，注意，矩阵不是数，更不是数的运算，而是一种由线性变换形成的数表。
就此，我整理了一些知识，就是关于矩阵的。
2025年06月20日
机器学习做了两个事件预测的例子，掌握了python基础知识运行起来还是比较容易的，只是代码逻辑中的算法原理都不懂，这就好比练武只会花架子。网上看了一位大佬的"三个月从零入门路线图"，决定按大佬提供的线路学习。
“三个月从零入门路线图”访问链接：
https://www.bilibili.com/video/BV1yg411K72z/?vd_source=
7621d9b6568d814ad80158fea1c47dcc
2025年06月20日
最让人惊艳的算法之一——矩阵算法
对于图像处理来说，矩阵运行是其中必不可少的重要数学方法。当然，除图像处理外，矩阵运算在神经网络、模式识别等领域也有着广泛的用途。在这里，我将向大家介绍矩阵运算的典型代表—矩阵乘法的并行化实现。
在矩阵乘法中，第一个矩阵的列数和第二个矩阵的行数必须是相同的。矩阵A
2025年06月20日
新京报贝壳财经讯（记者罗亦丹）北京时间2月26日，DeepSeek进行了其开源周第三日的发布——DeepGEMM，一个支持密集和MoE（专家混合模型）GEMM（通用矩阵乘法）的FP8 （8位浮点数）GEMM库，为V3/R1训练和推理提供支持。
据了解，通用矩阵乘法是许多高性能计算任务的核心，所以其性能优化也是大模型降本增效的重点。
DeepSeek表示，DeepGEMM在Hopper GPU（一种英伟达GPU架构）上最高可达到1350+FP8TFLOPS（每秒万亿次浮点运算），并且像教程一样简洁，可完全即时编译，其核心逻辑只有约300行代码，且在大多数矩阵尺寸上均优于专家调优的内核，并支持密集布局和两种MoE布局。
2025年06月20日
import torch
# 创建两个2x2矩阵
matrix1 = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
matrix2 = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])
# 计算矩阵乘积
result = torch.matmul(matrix1, matrix2) # 或者使用 matrix1 @ matrix2
print("矩阵1:")
print(matrix1)
print("\n矩阵2:")
print(matrix2)
print("\n矩阵乘积:")
print(result)