self.progress_queue.put(f"错误: {os.path.basename(input_video)}")filetypes=[("视频文件", "*.mp4 *.avi *.mkv *.mov *.flv *.wmv *.webm")]self.progress_queue.put(f"处理中: {os.path.basename(input_video)}")self.size_label = tk.Label(self.input_frame, text="分割大小（MB）：",

DHCP可以自动获取IP地址，子网掩码，默认网关，DNS服务器。也可以手动配置这四个。

但在机器学习中，你向电脑提供大量的数据和对应的正确答案（例如，给它 1000 张猫的图片和 1000 张狗的图片，并标记好），然后让它自己去“学习”如何区分猫和狗。简单来说，AI 是一个宏伟的愿景，它涵盖了所有旨在让机器变得“智能”的方法和技术，无论这些方法是基于规则的，还是基于数据的。在传统的机器学习中，特征（比如，区分猫狗的毛色、眼睛形状）需要由人来手动提取。深度学习是机器学习的一部分，而机器学习又是人工智能的一部分。这种从低级到高级的特征学习过程，是深度学习成功的关键。是实现人工智能的一种主要方法。

Book。

在之前的博客《》中，我们用三个kernel实现了基于树状数组的cuda版前缀和，但是在数据量较大时速度不如传统的reduce-then-scan方法，主要原因在于跨block的reduce阶段没有充分利用所有的cuda核心。在本博客中，我们尝试进一步优化，将三个kernel减少到两个kernel，并在跨block的reduce阶段尝试使用更多核心来提升性能。

Drop 可以用于许多方面，来使得资源清理及收尾工作变得方便和安全，甚至可以用其创建我们自己的内存分配器！通过 Drop 特征和 Rust 所有权系统，你无需担心之后的代码清理，Rust 会自动考虑这些问题。我们也无需担心以外的清理掉仍在使用的值，这会造成编译器错误：所有权系统确保引用总是有效的，也会确保 drop 只会在值不再被使用时被调用一次。

假设检验是统计学的核心工具，用于通过样本数据推断总体情况。其基本步骤包括：提出原假设（H₀）和备择假设（H₁），选择显著性水平（α），计算检验统计量（如z检验、t检验），确定p值，并据此做出决策。典型案例涵盖硬币公平性检验、药物效果评估和广告效果分析。常见误区包括混淆p值的含义、过度依赖统计显著性。假设检验中需注意两类错误（I型和II型错误）及检验效能。实践建议强调明确业务问题、合理选择α值、结合效应量分析，并确保样本随机性。假设检验为数据驱动决策提供科学依据，但需谨慎应用于医药、制造、社会科学等领域。

页表是虚拟内存系统的核心数据结构，是连接虚拟地址和物理地址的“地图”或“翻译官”；是Kernel为每个进程维护的一个映射表，它记录了该进程的虚拟内存页对应到物理内存帧的映射关系简单来说，它的工作就是回答这个问题：“这个进程看到的虚拟地址 X，实际上在物理内存的哪个地方？OS 会将进程物理地址隐藏起来，我们只能观测到进程的虚拟地址。

用于指定 Dockerfile 使用的语法版本。它的作用是告诉 Docker 构建工具（如 BuildKit）如何解析和处理当前 Dockerfile 的语法。是 Dockerfile 中的。

并发场景下的常见问题，考察实际排查和预防能力。