游戏性能模型第10页

GPU架构分类

一、NVIDIA的GPU架构NVIDIA是全球领先的GPU生产商，其GPU架构在图形渲染、高性能计算和人工智能等领域具有广泛应用。

大明者省·2025-03-23 06:11

MySQL 的多版本并发控制

Multi-VersionConcurrencyControl，多版本并发控制）是MySQLInnoDB引擎的一种并发控制机制，通过保存数据的多个版本，允许不同事务读取不同的数据版本，从而减少锁冲突，提高并发性能

潇湘馆记·2025-03-23 06:41

DMDDM文档数据库学习分享

一、关键特性1、高性能、高可用性：DMDDM文档数据库支持快速的数据读写操作，能够满足高性能应用的需求。支持主备集群和分布式集群部署方式，单个节点故障不影响整个系统的正常运行。

合作愉快：）·2025-03-23 05:40

nginx性能优化及使用方面技巧

优化Nginx进程数量配置参数如下：代码语言：javascript复制worker_processes1;#指定Nginx要开启的进程数，结尾的数字就是进程的个数，可以为auto这个参数调整的是Nginx服务的worker进程数，Nginx有Master进程和worker进程之分，Master为管理进程、真正接待“顾客”的是worker进程。进程个数的策略：worker进程数可以设置为等于CPU的

智慧源点·2025-03-23 05:38

Deepseek API 调用

这些推理服务商一般是提供API接口，需要安装大模型客户端并配置API。获取API密钥，以硅基流动为例：前往硅基流动官方网站（https://cloud.siliconflow.cn）注册账号。

哦豁灬·2025-03-23 05:08

vLLM 部署大模型

1介绍vLLM是来自UCBerkeley的LMSYS在LLM推理方面的最新工作（没错就是搞出Vicuna的那个group），最大亮点是采用PagedAttention技术，结合ContinuousBatching，极大地优化了realtime场景下的LLMserving的throughput与内存使用。vllmgithub仓库1.1安装安装命令：pip3installvllm#vllm==0.2.

哦豁灬·2025-03-23 05:07

达梦数据库学习之旅

达梦数据库，作为国产数据库领域的璀璨明珠，正凭借其卓越性能、高度可靠性以及强大的自主可控特性，在金融、电信、政务等诸多关键行业崭露头角，逐步打破国外数据库产品长期以来的垄断格局。

不是，哥们~·2025-03-23 05:05

青少年编程与数学 02-011 MySQL数据库应用 09课题、规则、约束和默认值

青少年编程与数学02-011MySQL数据库应用09课题、规则、约束和默认值一、规则1.规则的概念2.规则的类型3.规则的定义和应用3.1创建表3.2定义规则3.3应用规则4.规则的管理和维护5.规则的性能影响

明月看潮生·2025-03-23 05:33

Python预训练模型实现俄语音频转文字

Python预训练模型实现俄语音频转文字使用CommonVoice8.0、Golos和MultilingualTEDx的训练和验证分割对俄语的facebook/wav2vec2-xls-r-1b进行了微调

啥都鼓捣的小yao·2025-03-23 05:03

[AI速读]CHISEL vs. SystemVerilog：用RISC-V核心对比两种硬件设计语言

在硬件设计领域，选择合适的语言对开发效率、维护成本和最终性能都至关重要。

iccnewer·2025-03-23 04:29

spring MVC 介绍

以下是其核心概念的整理：1.MVC设计模式•Model（模型）：封装业务数据和业务逻辑（如POJO对象、Service层）。•View（视图）：负责数据展示（如JSP、Thymeleaf、HTML）。

LCY133·2025-03-23 04:58

springboot 项目如何提高并发量

以下是具体方案和实践建议：一、应用层优化1.代码性能优化•避免阻塞操作：减少同步锁、长事务、大文件处理等耗时操作。•优化SQL查询：避免N+1查询，使用索引，减少全表扫描。

LCY133·2025-03-23 04:58

官宣 | Fluss 0.6 发布公告

此次版本的发布带来了诸多功能亮点：列压缩：保留列裁剪性能的同时，降低6倍存储空间！MergeEngine：新增灵活的主键数据合并策略，满足不同的实时处理场景需求。

Apache Flink·2025-03-23 04:56

mysql 游标分页_MySQL采用游标分页的方式，“下一页”很好实现，那“上一页”如何实现呢？...

为让mysql达到最佳查询性能，我将分页查询改为cursor查询方式：select*fromreplywherereply_id>last_idlimit20orderbyreply_idASC;上面的

酸流·2025-03-23 04:56

如何使用JSON输出解析器解析语言模型的输出

在现代AI应用中，让语言模型返回结构化的数据是一个重要的能力，特别是在需要进一步处理或集成的时候。本文将深入探讨如何利用JsonOutputParser来解析语言模型的JSON输出。

vaidfl·2025-03-23 04:25

企业磁盘管理实战：常见问题与高效解决方案

遵循“内存≤8G时Swap=1-1.5倍内存，内存>8G时Swap≤8G”原则，避免过度依赖Swap影响性能。解决措施#步骤1：

Gold Steps.·2025-03-23 04:54

SAP ABAP 调用 DeepSeek，API Key 存在什么地方最安全？

ChatGPT3.5刚发布不久，我记得很多朋友聊起过大语言模型的「讨好型人格」，即倾向于迎合用户的观点、顺从用户的意愿。甚至在极端情况下，当用户对其回复提出质疑时，它会马上认怂，承认自己

汪子熙·2025-03-23 04:53

MySQL海量数据深度分页优化——后端开发

在本文中，我们将探讨如何有效地优化MySQL数据库的深度分页查询，以提高查询性能和响应速度。使用索引优化查询索引在数据库查询中起着至关重要的作用。

技术征途者·2025-03-23 04:22

使用LocalAI进行文本嵌入的实战指南

LocalAI提供了一种本地化的嵌入解决方案，允许开发者在本地环境中运行和测试嵌入模型。通过在本地部署LocalAI服务，您可以避免依赖外部API，享受更快的响应速度和更好的数据隐私。

bavDHAUO·2025-03-23 04:52

自制C++小游戏走迷宫

ccw_china·2025-03-23 04:52

关于forward函数

定义forward函数是模型的核心前向传播逻辑，定义了输入数据如何在模型中传递和计算。它将输入数据通过模型的各层（如卷积层、全连接层等），计算出模型的输出。作用负责模型的主要计算逻辑。

oioz·2025-03-23 04:52

如何解决MySQL 的深度分页问题？

前言在构建高性能、可扩展的Web应用程序时，数据库查询性能往往是影响整体系统响应速度的关键因素之一。尤其是在处理大规模数据时，如何高效地进行分页查询成为了开发者需要重点关注的问题。

运维小雅·2025-03-23 04:49

使用 Argilla 进行大语言模型数据管理与监控

技术背景介绍Argilla是一个开源的数据管理平台，专为大语言模型（LLMs）设计。它旨在通过快速的数据管理以及结合人类和机器的反馈，帮助开发者构建更强大的语言模型。

qahaj·2025-03-23 03:16

Azure Delta Lake、Databricks和Event Hubs实现实时欺诈检测

AzureDeltaLake和AzureDatabricks，结合AzureEventHubs/Kafka摄入实时数据，通过DeltaLake实现Exactly-Once语义，实时欺诈检测（流数据写入DeltaLake，批处理模型实时更新

weixin_30777913·2025-03-23 03:12

LLM：软件测试的颠覆性力量

LLM：软件测试的颠覆性力量关键词：大语言模型（LLM）、软件测试、人工智能、测试自动化、测试效率、质量保证、测试革新1.背景介绍在当今快速发展的软件行业中，测试一直是确保产品质量的关键环节。

AI天才研究院·2025-03-23 03:41

卷积神经网络Batch Normalization的作用

2.让模型训练“少

arron8899·2025-03-23 03:11

Bug:eventlet ImportError cannot import name ‘ALREADY HANDLED

问题测试gunicorn不同work下的性能时候，在eventlet方式下报错误Error:classuri'eventlet'invalidornotfound:[Traceback(mostrecentcalllast

uncle_ll·2025-03-23 03:41

使用Dall-E生成图像：文本到图像的魔力

使用Dall-E生成图像：文本到图像的魔力技术背景介绍Dall-E是OpenAI开发的一个强大的文本到图像生成模型，它能够根据自然语言描述创造出全新的数字图像。

shuoac·2025-03-23 03:11

【华为OD】游戏里面，队伍通过匹配实力相近的对手进行对战。但是如果匹配的队伍实力相差太大，对于双方游戏体验都不会太好。

游戏里面，队伍通过匹配实力相近的对手进行对战。但是如果匹配的队伍实力相差太大，对于双方游戏体验都不会太好。给定n个队伍的实力值，对其进行两两实力匹配，两支队伍实例差距在允许的最大差距d内，则可以匹配。

测试_老姜·2025-03-23 03:11

深入了解盘古大模型：技术、应用与未来

随着人工智能技术的迅猛发展，预训练大模型已成为AI领域最前沿、最热门的研究方向之一。

Hardess-god·2025-03-23 02:10

华为OD机试 - 最佳对手（ Python）

题目描述游戏里面，队伍通过匹配实力相近的对手进行对战。但是如果匹配的队伍实力相差太大，对于双方游戏体验都不会太好。

AsiaFT.·2025-03-23 02:39

2023华为OD机试真题-最佳对手(JAVA、Python、C++)

题目描述：游戏里面，队伍通过匹配实力相近的对手进行对战。但是如果匹配的队伍实例相差太大，对于双方游戏体验都不会太好。

huaweiod123·2025-03-23 02:09

【人工智能之大模型】阐述生成式语言模型的工作机理...（二）

【人工智能之大模型】阐述生成式语言模型的工作机理…（二）【人工智能之大模型】阐述生成式语言模型的工作机理…（二）文章目录【人工智能之大模型】阐述生成式语言模型的工作机理...

985小水博一枚呀·2025-03-23 02:09

华为OD机试E卷 - 最佳对手 / 实力差距最小总和（Java & Python& JS & C++ & C ）

题目描述游戏里面，队伍通过匹配实力相近的对手进行对战。但是如果匹配的队伍实力相差太大，对于双方游戏体验都不会太好。

算法大师·2025-03-23 02:08

利用HFSS软件对射频电路电磁兼容性的深入研究

通过对射频电路中电磁干扰产生机制的剖析，阐述如何运用HFSS软件建立精确的射频电路模型，进行电磁兼容性仿真分析，包括近场和远场分析、信号完整性分析等。

DidYour·2025-03-23 02:38

复习JVM

b.验证:验证.class文件的格式是否符合要求.c.准备:给类对象分配内存空间d.解析:初始化字符串常量e.初始化:对类对象中的各个部分初始化,比如静态代码块,静态成员的初始化等经典面试题:双亲委派模型他出现在

LMQ6·2025-03-23 02:37

一切皆是映射：实现神经网络的硬件加速技术：GPU、ASIC（专用集成电路）和FPGA（现场可编程门阵列）

核心概念与联系3.核心算法原理&具体操作步骤3.1算法原理概述3.2算法步骤详解3.2.1GPU加速3.2.2ASIC加速3.2.3FPGA加速3.3算法优缺点GPUASICFPGA3.4算法应用领域4.数学模型和公式

AI天才研究院·2025-03-23 02:36

NLP高频面试题（七）——GPT和Bert的mask有什么区别？

GPT和BERT的Mask机制对比：核心区别与优化策略在NLP领域，GPT和BERT是最具代表性的预训练语言模型之一。

Chaos_Wang_·2025-03-23 02:35

第三十一篇数据仓库（DW）与商业智能（BI）架构设计与实践指南

目录一、DW/BI架构核心理论与选型策略1.1主流架构模式对比（1）Kimball维度建模架构（2）Inmon企业工厂架构（3）混合架构二、架构设计方法论与实施步骤2.1维度建模实战指南（1）模型选择决策树

随缘而动，随遇而安·2025-03-23 02:05

揭秘Java内存模型：那些让人头疼的可见性问题--JVM基础(15)

一、揭秘Java内存模型：那些让人头疼的可见性问题在Java的世界里，多线程编程如同一场精彩的魔术表演，但稍有不慎，就可能陷入“内存可见性”这个魔术黑洞。

guangzhi0633·2025-03-23 02:04

知识图谱中NLP新技术

以下从核心技术突破、应用场景创新及未来趋势三个层面，系统梳理知识图谱中NLP的最新进展：一、核心技术突破基于预训练模型的图谱构建与增强预训练语言模型与知识嵌入融合：以BERT、KEPLER为代表的模型通过联合优化知识嵌入

魔王阿卡纳兹·2025-03-23 02:34

平衡二叉树（AVL树）：数据结构特性与自平衡技术详解

本文深入剖析AVL树的数据结构特性，详细解读其自平衡技术原理与实现，帮助读者理解AVL树如何在动态数据操作中维持高效性能。

One Key Variable·2025-03-23 02:03

运用IC-CAP软件对射频集成电路的表征与参数分析

探讨如何依据分析结果优化射频集成电路性能，展现软件在助力电路设计、提升产品质量方面的关键作用，为射频集成电路研发工程师提供极具价值的技术参考。关键词IC-CAP软件；射频集成电

Keep-Follow·2025-03-23 02:03

5（五）Jmeter监控服务器性能

下载安装插件需要安装插件：ServerAgent-2.2.1（链接：https://pan.baidu.com/s/1Tr63aKbzLuldBoRB5IR7Dg提取码：nyfk）JMeterPlugins-Standard-1.4.0（链接：https://pan.baidu.com/s/13af9OS4JDagg4RFhqxVVbg提取码：51ev）JMeterPlugins-Extras-1

夜晚打字声·2025-03-23 01:02

微软 LIDA 库：基于大模型的自动化数据分析与可视化

微软LIDA库：基于大模型的自动化数据分析与可视化一、核心架构与LLM交互流程调用LLM生成数据摘要基于LLM推理分析目标LLM生成可视化代码结合图像生成模型优化原始数据Summarizer模块结构化摘要

窝窝和牛牛·2025-03-23 01:01

CST Microwave Studio助力射频电路多物理场耦合分析

通过解析射频电路中涉及的电磁场、热场、机械场等多物理场耦合现象，详细介绍如何运用CSTMicrowaveStudio构建多物理场联合模型，进行全面的仿真分析。

FindEveryone·2025-03-23 01:00

4（四） Jmeter自动化报表html生成

从JMeter3.0开始已支持自动生成动态报告，我们可以更容易根据生成的报告来完成我们的性能测试报告。

夜晚打字声·2025-03-23 01:00

Nginx负载均衡策略详解：从轮询到智能分发，打造高可用服务架构

Nginx负载均衡策略详解：从轮询到智能分发，打造高可用服务架构一、负载均衡的核心价值当单台服务器无法承载高并发流量时，负载均衡通过将请求分发到多台服务器，实现：横向扩展：突破单机性能瓶颈故障隔离：自动剔除异常节点动态调度

egzosn·2025-03-23 01:29

逐行讲解大模型解码超参数大全（temperature、top-k、top-p等所有参数）

目录简介宏观概览解码策略实现逻辑常见的解码超参数temperature温度系数top_ktop_prepetition_penalty重复惩罚不常见的解码超参数min_ptypical解码ϵ采样η采样Classifier-FreeGuidance(CFG)序列偏置干预HammingDiversity编码器重复惩罚n-gram重复惩罚编码器n-gram重复惩罚bad_token惩罚最小长度限制最小新

Gaffey大杂烩·2025-03-23 01:56

如何用Function Calling解锁OpenAI的「真实世界」交互能力？（附Node.js 实战）

一、FunctionCalling：大模型的「手脚延伸器」1.1核心定义FunctionCalling是OpenAI在2023年6月13日推出的革命性功能（对应模型版本gpt-3.5-turbo-0613

hongkid·2025-03-23 00:54

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