Blog

本文介绍了独立开发者选品的四种常见方法。第一种方法是通过Chrome插件商店寻找差评较多的插件，并开发一个改进版。第二种方法是通过SEO截流，针对特定人群开发巨头产品的简化版。第三种方法是在Upwork或Fiverr上观察外包需求，并将这些需求转化为SaaS产品。第四种方法是在Acquire.com上查看已售出的SaaS项目，以验证市场需求并选择品类进行开发。

本文总结了独立开发者在无团队和资金支持下，如何避免两三个月0收益的教训。核心在于转变开发思维，从以代码为中心转向以市场为中心，通过反转开发流程、借力打力、极限制约开发和资产复利等策略，确保即使产品失败也能有所收获。文章提供了具体的行动步骤和实用技巧，帮助开发者快速验证市场痛点，获取用户反馈，并高效利用时间和资源。

本文探讨了在React应用中进行状态管理的不同方法，重点介绍了Zustand和Jotai两种全局状态管理工具。文章首先分析了使用useState和useContext进行状态管理的局限性，包括性能问题和复杂的组件更新逻辑。接着，详细介绍了Zustand的集中式状态管理模式及其优势，如细粒度的状态更新控制。然后，讨论了Jotai的分布式原子（Atom）模型及其在提高渲染性能方面的优势。最后，作者建议在大型应用中使用Zustand或Jotai来简化状态管理代码，提高效率。

本文探讨了混合精度训练（AMP）是否真的能降低显存占用。通过分析模型参数、梯度、优化器参数和激活值在FP32与FP16下的存储需求，指出虽然前向推理时显存减半，但反向传播因数值范围限制需转回FP32并保留原始FP32模型副本，导致总显存变为原来的1.5倍。然而实际训练中梯度和激活值才是主要开销，综合计算显示混合精度仍可减少整体显存使用量（如7B模型从112G降至84G），同时提升计算速度。

本文针对PyTorch训练过程中显存爆炸的问题提供了两种解决方案：一是通过`torch.cuda.memory_allocated(device)`逐步骤监控显存占用情况以定位瓶颈；二是分析计算图累积机制，指出在循环中不当操作（如append/累加loss）会导致历史变量长期驻留内存，并强调需使用detach或item主动释放张量而非仅依赖no_grad()。文中还展示了自定义Trainer类的实现案例，说明如何避免hidden_states等中间结果被意外保留。