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atomic和nonatomic用来决定编译器生成的getter和setter是否为原子操作。atomic设置成员变量的@property属性时，默认为atomic，提供多线程安全。在多线程环境下，原子操作是必要的，否则有可能引起错误的结果。加了atomic，setter函数会变成下面这样：{lock}if(property!=newValue){[propertyrelease];propert

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atomic和nonatomic在iOS开发中，当你定义一个属性时，编译器会自动为你生成一个带下划线的成员变量（实例变量）以及对应的getter和setter方法。如果你使用atomic修饰这个属性，那么编译器在生成setter和getter方法时，会在这些方法的内部实现中加入加锁操作。但是加锁只能保证getter和setter方法内部的线程安全，并不能保证对该属性的所有操作都是线程安全的。具体的

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在前面的例子中，我们已经讨论了标量的概念，并展示了如何使用代码对标量进行基本的算术运算。接下来，我将进一步说明该过程，并解释每一步的实现。标量（Scalar）的基本操作标量是只有一个元素的数值。它可以是整数、浮点数等。通过下面的Python代码，我们可以很容易地进行标量的加法、乘法、除法和指数运算。代码实现：importtorch#定义两个标量x=torch.tensor(3.0)#标量x，值为3

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最近在学习AI知识，试图在安装最近爆火的mamba模型时遇到困难。参考网上各位达人，经过努力，终于在win11系统anaconda中成功编译安装了mamba包。

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今天就分享到这里，在智匠AI（MindCraftAI）上可以体验到最新更新的模型。

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