上周末在北京参加了 PyCon China 2020，这是第一次参加 PyCon China，有一些简单感受，在此简要记录下。
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平常我们查看 GPU 信息，比如哪个进程在占用 GPU，占用了多少，GPU 利用率怎么样等信息，都是使用 nvidia-smi，但这些信息都是实时的，也就是说你无法查看一定时间段内的变化情况。
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本文改编自 Michigan State University 的 Rich Enbody 和 Bill Punch 的一篇文档，结合和 Python 的对比，带你走进 C++ 的世界。

之前没咋涉略过 parsing 部分，最近有用到，遇到一个实现的很不错的库：benepar，无论是速度、代码还是性能上，伯克利出品。而本文要讲的论文就是 benepar 的参考论文：Constituency Parsing with a Self-Attensive Encoder，代码和论文作者都是一个人：Nikita Kitaev，论文发表于 ACL 2018。代码还参考了作者的另一篇论文：Multilingual Constituency Parsing with Self-Attention and Pre-Training。
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这里记录一下常用的 Windows terminal 快捷键。
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我的 Pixel 3 XL 前几天安装了 Android 11 beta 版，但是感觉比较卡，有些应用经常卡死。遂退出了测试版，重新安装 10 正式版。
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理论上的参数量

顾名思义，编辑距离（Edit distance）是一种距离，用于衡量两个字符串之间的远近程度，方式是一个字符串至少需要多少次基础变换才能变成另一个字符串，可应用在拼写检查、判断 DNA 相似度等场景中。根据可操作的基础变换不同，可分为以下几种：
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最近同事说了这么一个需求：假设有两个字符串 target 和 source，要在 source 中寻找 target，但不要求 target 在 source 中是连续的，并返回索引。一般来说 target 是一个较短的词语，source 是一个包含 target 的较长句子，target 在 source 中不一定连续，且可能有多个。
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Photo by JJ Ying on Unsplash
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