单机 PyTorch 模型跑推理没什么问题，但数据量一旦上到万级、百万级，瓶颈就暴露出来了：内存不够、GPU 利用率低、I/O 拖后腿，更别说还要考虑容错和多机扩展。
传统做法是自己写多线程 DataLoader、管理批次队列、手动调度 GPU 资源，这哥工程量可不小，调试起来也麻烦。Ray Data 提供了一个更轻量的方案：在几乎不改动原有 PyTorch 代码的前提下，把单机推理扩展成分布式 pipeline。
PyTorch推理扩展实战：用Ray Data轻松实现多机多卡并行
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题解：P14666 [KenOI 2025] 游走题
很好的数数题。
思路
观察样例，猜一个结论：游走的终点只可能是节点 \(1\)。考虑证明，一个节点如果往儿子走最终显然是可以再走回父亲的，但如果走到了父亲就不能再走回去了。所以只有走到一个没有父亲的点且把这个点…
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看了下都是越南的ip，你们遇到这种情况是怎么处理的？
导致我们的ip138经常使用过量。
老板让我找免费的ip库，找来找去找到了…
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