学习笔记
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《有关臻品母带、音频采样率和位深度的一切》
Hi-Res Audio定义为无损且超越CD品质的音频格式，具有更高的采样率和位深度。从上世纪80年代末起，音频工程师开始探索更高解析度的数字音频，2014年JEITA正式提出Hi-Res Audio标准。文章探讨了无损音频特性、采样率与音质的关系及国际推荐标准，指出44.1kHz和48kHz已能满足大多数听歌需求，而对于高音质项目，96kHz更为推荐。
AIGC
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StableDiffusion中的图像对比度及颜色匹配校正
使用SD生成图像并放大后，图像对比度和色彩饱和度变化导致整体效果不自然。针对这一问题，传统算法和深度学习方法如小波变换、直方图匹配、Reinhard算法、AdaIN及复合方法等，被用于实现图像之间的颜色一致性。各方法在计算效率、色彩保真度和局部细节保留上有不同表现，选择应用场景合适的算法能够有效提升图像处理效果。
AIGC
未读
SD-WebUI-Forge的四个优化参数
现代GPU的高吞吐量并行计算特性对深度学习任务的性能至关重要，SD-WebUI-Forge通过四个优化参数（cuda-stream、pin-shared-memory、cuda-malloc和max_split_size_mb）在PyTorch和CUDA内存分配技术上实现显著提升。cuda-stream通过同步流水线作业实现模型加载与张量计算的重叠，提升生成速度；pin-shared-memory优先利用显存扩展缓冲区，大幅加速低带宽显卡的计算；cuda-malloc通过预分配内存池减少内存分配开销；max_split_size_mb限制内存块分割尺寸，减少碎片。实验显示，这些参数可大幅缩短图像生成时间，但可能带来一定的程序崩溃风险，建议谨慎使用。
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DeepSeek_Math论文阅读笔记
DeepSeekMath 7B通过使用OpenWebMath的高质量数学文本作为种子数据训练fastText模型，并从Common Crawl中筛选相关数学网页，采用多轮迭代优化与去污染处理提升数据质量。此外，引入GRPO算法优化计算过程和降低内存消耗，通过相对奖励计算优势及迭代训练方法，最终提高了模型的数学推理能力。
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DeepSeek_R1论文阅读笔记
DeepSeek-R1-Zero通过强化学习探索推理路径，依靠准确性奖励和格式奖励机制提升推理的正确性和表述的清晰度。然而，该模型存在可读性差和语言混合的问题，这可能源于强化学习算法聚焦于推理能力而忽视表达质量，以及训练数据缺乏统一规范。其多阶段训练流程包括冷启动、推理导向强化学习、拒绝采样和监督微调，以全面提升模型性能。在实际应用中，这些问题会严重影响模型的实用性，尤其是在教育辅导、信息获取和跨国商务交流等场景。
学习笔记
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Deepseek_V3技术报告阅读笔记
MoE语言模型通过混合注意力机制，根据任务特点分配给不同专家模块处理，实现高效、灵活的自然语言处理。相比Transformer，MoE在计算效率、任务适应性和特定领域性能上有优势，但也面临路由机制不稳定性、训练难度大和模型解释性差的问题。DeepSeek-V3采用MoE架构结合MLA和多令牌预测训练目标，以增强性能和训练稳定性。
学习笔记
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Windows电源和性能优化笔记(附高性能，高续航两种配置建议)
Windows系统提供丰富的电源和性能调节选项，优化能效表现。大多数笔记本默认设置不合理，需创建多个自定义电源计划以适应不同使用场景。推荐使用“PowerSettingsExplorer”和“PowerPlanSwitcher”进行设置和切换，不要修改默认的“均衡”计划。重点调整CPU的性能调控策略、核心休眠设置，以实现较高的处理器能效。建议启用循环配置，以均衡负载或关闭超线程。
Win11 24H2镜像更新教程和一些注意事项
Win11 24H2更新带来了更流畅的任务栏动画、集成的功能设置和改进的外观元素，如任务管理器和远程桌面。文章介绍了详细的ISO镜像更新教程，包括下载和安装步骤，同时提醒用户关注更新前的注意事项和可能遇到的硬件及更新问题的解决方案。整个更新过程大约需要100分钟，建议在电量充足时进行。
