被迫遭受课程掌控：我被C的一节，经历一次难忘的体验与反思，原创 这道菜老快手了，不放一粒盐，比肉还香，常吃能提高人体免疫力心智观察所：说芯片无需担忧，任正非战略思想有什么技术底气据央视新闻消息，5月30日上午，《关于建立国际调解院的公约》签署仪式在中国香港举行。
在一段平淡无奇的日子里，我遭遇了人生中一道难以忘怀的课程控制。那是一堂在大学期间的计算机科学课，我被安排在了一个充满压力和挑战的教学环境中，而我的任务则是完成一组关于人工智能技术的数据分析项目。
这节课的主题是“机器学习”，教授以通俗易懂的方式向我们解释了这个复杂的领域，并要求我们将大量的数据输入计算机，通过算法进行深度学习。起初，我对这一看似简单的任务充满了期待，认为只要通过不懈努力，就能顺利完成这个项目。
在实际操作中，我却发现自己陷入了困境。教授要求我们将一个大型的数据集分为多个子集，然后随机分配给每组学生，让他们进行独立的研究和编程。在这个过程中，每个学生的进度和成果都必须严格保密，以免泄露到公网上，影响到其他学生的实验结果。
虽然我和我的同桌们共享了同一份数据集和工作计划，但我们每个人都在各自的方向上进行着自己的探索。一开始，我们都满怀信心，每天都能按时提交代码和报告，期望能在有限的时间内找出最优的解决方案。然而随着时间的推移，我发现我们的进度逐渐落后于其他人，甚至有人因为过于依赖他人提供的代码而偏离了自己的研究主题。
正当我们陷入迷茫时，教授突然宣布了一项重大决定——他将亲自指导我们的项目。这意味着我们需要更深入地理解数据、掌握算法，以及与人合作解决问题的能力。这无疑是对我们先前挫败感的打击，但我并没有放弃，我开始重新审视我们的进度和策略。
我开始主动寻找额外的学习资源，阅读相关书籍和论文，参加线上研讨会和论坛，试图拓宽自己的视野并了解最新的研究成果。我也学会了如何有效沟通和协作，如何在团队中发挥领导作用，如何应对来自不同背景和专业知识的人带来的挑战。
经过一段时间的努力，我们的项目终于取得了显著的进步。通过自主研究和不断优化算法，我们成功地完成了数据挖掘和机器学习的任务，并得到了教授的高度评价和认可。这次经历让我深刻认识到，面对困难和挫折，只有坚持自我，不断学习和成长，才能克服挑战，实现个人的价值和目标。
回首那段日子，我深感自己从一个被动接受课程掌控的学生，变成了一个能够主动规划和实施项目，能够与人协同合作，能够独立探索和解决问题的学员。这个过程不仅提升了我的专业技能，也锻炼了我的批判性思维能力、决策能力和沟通技巧。更重要的是，这段经历教会了我，无论面临何种困境，只要有决心、有毅力、有信心，就一定可以突破自我，实现人生价值。而这正是我此次C的一节，一次难忘的体验与反思，也成为了我人生旅程中的宝贵财富。
在探索美食的旅途中，我们总能找到那些能够唤醒味蕾、提升生活品质的佳肴。今天，我要与大家分享一道简单却不失风味的家常菜——香辣豆腐。这道菜以其独特的口感和丰富的营养价值，成为了餐桌上的常客。
首先，我们需要准备新鲜的豆腐一块，这是制作香辣豆腐的基础。接下来，我们将豆腐切成大小均匀的小方块，这样做不仅便于烹饪，还能使豆腐更好地吸收调味料的味道。
在锅中加入适量的食用油，待油温升高后，放入切好的豆腐块。用中小火慢慢煎至两面金黄，这样可以使豆腐更加香脆可口。同时，这一步也有助于锁住豆腐内部的水分，使其更加嫩滑。
接下来是调制香辣酱汁的关键步骤。将辣椒粉、蒜末、姜末、葱花等调料放入碗中，加入适量的酱油、醋、糖、盐和鸡精，搅拌均匀。这个香辣酱汁将成为这道菜的灵魂，它不仅能为豆腐增添独特的香气，还能提升整体的口感层次。
当豆腐煎至两面金黄时，将调好的香辣酱汁均匀地浇在豆腐上。此时，你可以根据个人口味调整酱汁的浓稠度，让每一口都充满惊喜。
最后，撒上一些葱花或香菜点缀，增加菜品的色彩和香气。一道色香味俱全的香辣豆腐就完成了。
【文/观察者网专栏作者 心智观察所】
华为创始人任正非近日在接受采访时掷地有声：芯片问题无需过分担忧，凭借 “叠加和集群” 等方法，华为的计算能力已能与全球顶尖水平比肩。
在全球半导体竞争白热化、技术封锁步步紧逼的背景下，这番表态如同一剂强心针。面对芯片制程的差距，华为的底气究竟从何而来？
任正非提到的 “叠加和集群”，本质是通过系统级创新弥补单芯片性能的不足。集群计算将多块性能稍逊的芯片通过高效网络连接，协同完成复杂任务，形成强大的整体算力。华为的昇腾 910B 芯片便是例证。昇腾芯片虽在制程上不及国际领先的 3nm 芯片，但通过自研的 CCE 通信协议，构建起高效集群，支持了盘古大模型的训练，整体算力可媲美部分顶级 GPU。
在这种 “以量补质” 的策略运用方面，科技企业不断探索创新。谷歌的 TPU 集群就是一个典型案例。谷歌的 TPU v4 芯片单片性能虽略逊于英伟达 A100，但谷歌凭借 Cloud TPU 集群的强大合力，成功训练出 5400 亿参数的 PaLM 模型。这充分证明，在人工智能等擅长并行处理的任务领域，集群计算的规模效应能够有效弥补单芯片性能上的差距。
华为在算法优化方面同样表现出色。任正非提出的 “用数学补物理” 理念，具体体现在华为采用稀疏计算、模型量化和剪枝等前沿技术手段，降低硬件性能的依赖程度。华为的 MindSpore 框架通过动态图优化和低精度计算，使 AI 训练的计算需求降低了 30% 以上。无独有偶，Meta AI 在 2023 年发布的 LLaMA 模型，借助高效的模型压缩技术，实现了在普通服务器上的良好运行，对传统高性能硬件的优势地位发起挑战。这种软件与硬件协同优化的模式，助力华为在制程相对较低的情况下，依然能达成高效的计算效果。
2021 年天津港的无人化码头运营情况，便是对这一优势的生动诠释。数百块昇腾芯片组成的计算集群，在天津港无人化码头中发挥着 “超级大脑” 的关键作用。其实时处理海量传感器数据，精准指挥无人驾驶集卡和智能吊机。AI 集群的出现，不仅提升效率，降低能耗，也让码头工人不用顶着风吹日晒进行手动调度，从高强度的体力劳动中解放出来。”
华为的底气不仅源于技术，更得益于其开放包容的战略眼光。任正非一直强调 “利用别人先进成果”，这一理念促使华为在全球技术生态中积极作为、灵活应变。即便面临制裁困境，华为依然通过与开源社区以及国际伙伴的深度合作，成功整合各方资源。例如，昇腾芯片与 PyTorch 等主流开源框架实现兼容，有效降低了开发者的迁移成本；Atlas 平台则凭借软硬件的深度协同，构建起独特的竞争力。