经常使用PyTorch框架的应该对于torch.backends.cudnn.benchmark和torch.use_deterministic_algorithms这两个语句并不陌生，在以往开发项目的时候可能专门化花时间去了解过，也可能只是浅尝辄止简单有关注过，正好今天再次遇到了就想着总结梳理一下。 torch.backends.cudnn.benchmark 是 PyTorch 中的一个设置

torch.backends 控制 PyTorch 支持的各种后端的行为。 这些后端包括： torch.backends.cuda torch.backends.cudnn torch.backends.mkl torch.backends.mkldnn torch.backends.openmp torch.backends.cuda torch.backends.cuda.

1. torch.backends.cudnn.benchmark 在 PyTorch 中，torch.backends.cudnn.benchmark 是一个配置选项，用于在运行时自动选择最优的卷积算法，以提高计算效率。这个设置特别针对使用 CUDA 和 cuDNN 库进行的运算，并在使用具有变化输入尺寸的网络时有很大帮助。让我们更详细地解释这个设置的功能和应用场景。 什么是 cuDNN？

1、State Backends 概述 Flink 提供了多种 state backends，它用于指定状态的存储方式和位置。 状态可以位于 Java 的堆或堆外内存；取决于你的 state backend，Flink 也可以自己管理应用程序的状态。 为了让应用程序可以维护非常大的状态，Flink 可以自己管理内存（如果有必要可以溢写到磁盘）默认情况下，所有 Flink Job 会使用 Fl

由于需要解决django db长连接的问题，最近看了看django db backend相关实现，以及ORM。   一、django db 结构   django.db是django ORM的封装，主要由两部分构成： django.db.models。django.db.backends。 代码具体位置在在/usr/local/lib/python2.7/dist-packag