cv2 的参数输入格式
cv2 全部改成了用 numpy.ndarray 作为图像处理格式。只是操作图像的时候：
(H, W, C) 或者 (H, W)，后者为灰度图。np.ascontiguousarray() 转换一下（不然报错会很晦涩）。如果使用训练模型用的张量转 numpy，一定要记得把批量维度去掉，并且转 channels-last 格式。否则 cv2 不能正常识别图像，并可能报错（报错信息晦涩难懂）。
此外，pillow 库的 Image 默认格式为 RGB，而 cv2 中图像的默认格式为 BGR，需要按需转换。
cv.imwrite()
cv2.imwrite() 是将 numpy 数组表示的图像写入到磁盘。
https://developer.nvidia.com/blog/using-cuda-warp-level-primitives/
#define FULL_MASK 0xffffffff
for (int offset = 16; offset > 0; offset /= 2)
val += __shfl_down_sync(FULL_MASK, val, offset);
先在 warp 内用原语规约，比在 block 级别用共享内存规约快很多。（虽然也有 __reduce_add_sync() 函数，但是截至 2024 年 9 月 5 日只支持 unsigned 和 int 类型，给浮点数做规约就要用 __shfl_xx_sync() 系列。）
直接从原博客摘录：
https://developer.nvidia.com/blog/cuda-pro-tip-optimized-filtering-warp-aggregated-atomics/
将 src 中大于 0 的数字移动到 dst 中去，并返回新数组的元素数量。和 C++ 的 std::copy_if 相似。
int filter(int *dst, const int *src, int n) {
int nres = 0;
for (int i = 0; i < n; i++)
if (src[i] > 0)
dst[nres++] = src[i];
// return the number of elements copied
return nres;
}
如果用全局内存实现：
__global__
void filter_k(int *dst, int *nres, const int *src, int n) {
int i = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
if(i < n && src[i] > 0)
dst[atomicAdd(nres, 1)] = src[i];
}
本机没有 NVIDIA GPU，只是无聊想要试试能不能在没有 GPU 的机器（宿主机没 GPU）上做编译工作。
按照 官网链接，选择 Ubuntu 即可。cuda-repo-ubuntu2404-12-6-local_12.6.1-560.35.03-1_amd64.deb 这个文件占了 3.2G，安装之后就更大了。
安装完成之后，可以在 /usr/local/cuda-12.6/bin/ 中找到 nvcc。加到 PATH 之后，编译都能正常进行，但是因为没有 GPU，运行时 CUDA 相关的 API 都会报错，仅此而已。
这是我写的某个测试的脚本：
#!/bin/bash
./build/test/A -n 5000 &
PROC_A=$!
sleep 3
python test/B.py &
PROC_B=$!
tail --pid=$PROC_A -f /dev/null
kill $PROC_B
tail --pid=$PROC_A -f /dev/null 这一句是等待特定进程结束的关键。参考 https://stackoverflow.com/questions/1058047/wait-for-a-process-to-finish 。
我的某个程序会自己打印 \r 和 \b 字符以在终端上起到提示效果，但是如果将内容重定向到文件，那么显示出来效果就不好。在很多阅读器中特殊字符不能被正确显示，在 VS Code 中 \r 会换行，而 \b 也不会真正起到删除的作用。
cat 或者 less -r
假设现在文件 A.log 中包含了大量 \r 和 \b，想要阅读它可以直接将其 cat 到终端，或者使用 less -r A.log 来阅读。用 less -r 是比较推荐的，因为还能用 / 查找、用 & 过滤。
col
如果想要真正保存一份和我们在终端看上去一样的文件，可以使用：
col -b < A.log > A1.log
想要搜索 bash 内置命令的帮助信息，但是发现找不到，比如 man ulimit 没有对应的页面，怎么办呢？
其实和 bash 内置命令相关的帮助信息就在 bash 的 man 手册当中，可以用 man bash 来查看。然后在弹出的 less 阅读器中，搜索 SHELL BUILTIN COMMANDS 就能找到这一栏了（用小写就能搜索）。
我的测试环境是 wsl，系统是空载的。理想的情况是两次程序的 pid 连续：
$ grep -i '^pid:' /proc/self/status
Pid: 3355
$ grep -i '^pid:' /proc/self/status
Pid: 3356
但实际上我发现我每次回车（不运行 grep）都会导致 Pid +7，运行 grep 时会 +8（合理，毕竟 grep 本身也是一个进程）。
我以前以为是 bash 在创建子进程的时候会多运行一些东西，所以每次创建的子进程 Pid 不连续。现在发现回车都会导致 Pid 增长，才发现是 PS1 变量的问题。我的 PS1 变量包含了一些代码，用来让 prompt 更加美观。
用以下方式修改 PS1：
下载前使用 -F 选项来查看视频格式：
yt-dlp -F https://www.youtube.com/watch?v=lNPZV9Iqo3U
下载选定格式的视频（yt-dlp 给 YouTube 视频选的默认格式通常很模糊，但是因为同时包含音频和视频，所以就成了默认）：
yt-dlp -N 4 -f 137+139 https://www.youtube.com/watch?v=lNPZV9Iqo3U
-N 4 表示分成 4 块下载，默认是 1 块。-f 表示格式，如果安装了 ffmpeg，可以选择多个格式，这些格式会被合并到一个视频中（audio only 和 video only 的格式的合并）。
std::shared_ptr<T> 的内存开销
std::shared_ptr<T>
element_type* _M_ptr; // Contained pointer. sizeof(intptr_t) 字节
__shared_count<_Lp> _M_refcount; // Reference counter. sizeof(intptr_t) 字节
_Sp_counted_base<_Lp>* _M_pi;
std::_Sp_counted_base<__default_lock_policy>
// vtable pointer // sizeof(intptr_t) 字节
_Atomic_word _M_use_count; // #shared 4 字节，实际上是 int 类型
_Atomic_word _M_weak_count; // #weak + (#shared != 0) 4 字节
其中，记录 use count 是为了判断什么时候可以释放共享指针指向的对象；记录 weak count 是为了判断什么时候可以安全释放控制块本身。即便是共享指针指向对象已经被释放（use count 归零），也可能有弱指针会尝试转换成共享指针，因此应该保证这些弱指针能安全查询控制块。还有一点，如果用 std::make_shared 创建共享指针，use count 归零而 weak count 不归零时，共享对象只是被析构，其内存会等到 weak count 归零时一起被释放。可以参考 https://stackoverflow.com/a/49585948/ 。
在 64 位环境下，一个 std::shared_ptr<T> 是 16 字节（8 + 8），其中控制块的真实大小是 16 字节（4 + 4 + 8）。（在 std::shared_ptr<T> 中存储的是指向控制块的指针、而不是控制块本身，这样才能保证使用相同的控制块。）
std::_Sp_counted_base<_Lp> 的大小
不过，std::_Sp_counted_base 还支持其他的上锁策略，从 /usr/include/c++/12/bits/shared_ptr_base.h 的以下代码可以看出一共有 4 种可选的上锁类型。