引言：我們已身處智能增強時代 清晨，你的智能音箱用自然的聲音播報新聞和天氣；通勤路上，導航APP根據實時路況規劃最優路徑；工作中，AI助手幫你起草郵件、生成報告；休息時，短視頻平台精準推薦你感興趣的內容。AI已如水、電、網絡般融入日常生活，不再是科幻概念，而是觸手可及的“數字空氣”。 這背後的變革是深刻的：根據斯坦福大學《2024年人工智能指數報告》，全球超過
引言 在Web性能優化中，CLS（Cumulative Layout Shift，累積佈局偏移） 是衡量頁面視覺穩定性的核心指標之一。Lighthouse將其列為“良好用户體驗”的關鍵指標（目標CLS≤0.1），過高的CLS會導致用户誤點、閲讀中斷，嚴重影響留存率。本文將系統剖析CLS的成因，提供多場景修復方案，並通過完整代碼實現驗證優化效果。 技術背景 CLS
一、引言 GPU顯存溢出（Out-of-Memory, OOM）是深度學習訓練中的常見瓶頸，尤其在處理大型模型（如Transformer、ResNet）或大尺寸輸入時更為突出。當顯存無法容納模型參數、梯度、優化器狀態和中間激活值時，訓練進程會崩潰。本文系統講解GPU顯存溢出的根本成因與工程級優化方案，涵蓋從算法改進到硬件調優的全棧策略，並提供可直接運行的代碼示例。
