CPU全虚拟化第8页

保姆级教学——本地免费部署DeepSeek-R1模型并通过Python调用

Python调用的详细指南：一、环境准备（Windows/Linux/Mac通用）1.硬件要求最低配置：16GB内存+20GB可用磁盘空间推荐配置：NVIDIAGPU（显存≥8GB）+CUDA11.8（CPU

shuaige_shiwoa·2025-03-14 09:54

C C++ 为什么称为Native代码、虚拟机

CC++为什么称为Native代码，为什么要快1.直接编译为机器码无需中间层：C/C++代码通过编译器（如GCC、Clang）直接编译为CPU可执行的机器码（二进制指令），运行时无需虚拟机（如JVM）或解释器

TO_ZRG·2025-03-14 09:24

【解决方案】RAGFlow部分问题清单及解决方案备忘1

一、长时间显示：Taskisqueued多半是因为模型确实在队列中排队的原因，要么是内存一直在被占用中，要么是CPU或GPU一直在被占用中，可以首先检查硬件利用率：如果是内存导致的队列缓慢，可以将.env

中杯可乐多加冰·2025-03-14 08:45

在windows下运行ollama用5600XT (其实旧的a卡应该都可以）步骤同时用ComfyUI + RX 5600 XT + DirectML 安装与配置

没钱也要玩AI(自能简单运用，不能训练，微调等)这张卡只有6g远远不够ai使用所以我发现好像是能和cpu一起混用的。

Zalo2·2025-03-14 07:07

java阻塞线程中断_线程阻塞,线程中断,何时以及如何响应中断

线程中断,何时以及如何响应中断1.在线程阻塞时中断线程的4中状态:(1)新建(new):线程被创建时,它只会短暂的处于这种状态.此时线程已经分配了必须的系统资源,并执行了初始化.此刻线程已经有资格获取CPU

AI传送门·2025-03-14 06:33

webpack和vite的区别

主要区别是：1.构建速度Vite：开发环境下，Vite利用浏览器原生支持的ES模块（ESM），按需编译和加载模块，避免了全量打包。这使得Vite的启动速度和热更新速度极快，尤其在大型项目中优势明显。

阿丽塔~·2025-03-14 06:32

Python学习第十五天

（Django是一个开放源代码的第三方模块Web应用框架，并且是一个功能全，重量的框架。

Leo来编程·2025-03-14 05:27

Python全栈开发爬虫+自动化办公+数据分析教程

全栈开发教程、+爬虫+自动化办公+数据分析课程https://pan.quark.cn/s/9bbb9c39e9652、传送资料库查询https://link3.cc/aa99第一部分全栈开发体系1.1技术架构全

jijihusong006·2025-03-14 05:51

11B模型拿下开源视频生成新SOTA！仅用224张GPU训练，训练成本省10倍

同时，此次发布全面开源模型权重、推理代码及分布式训练全流程，开发者们可以看过来！GitH

·2025-03-14 04:12

STM32驱动OLED屏幕全解析：从原理到温度显示实战（中） | 零基础入门STM32第五十四步

主题内容教学目的/扩展视频OLED显示屏重点课程电路原理，手册分析，驱动程序。初始化，清屏，ASCII字库，显示分区。调用显示函数。做带有加入图形和汉字显示的RTC时钟界面。讲字库的设计原理。师从洋桃电子，杜洋老师文章目录一、OLED驱动架构设计二、关键函数解析（oled0561.c）2.1初始化函数OLED0561_Init2.2显示控制函数2.3清屏函数三、字符显示原理3.1单字符显示函数3.

触角01010001·2025-03-14 04:19

OLED屏幕开发全解析：从硬件设计到物联网显示实战 | 零基础入门STM32第五十二步

主题内容教学目的/扩展视频OLED显示屏重点课程电路原理，手册分析，驱动程序。初始化，清屏，ASCII字库，显示分区。调用显示函数。做带有加入图形和汉字显示的RTC时钟界面。讲字库的设计原理。师从洋桃电子，杜洋老师文章目录一、OLED屏幕核心特性解析二、OLED模块电路设计要点2.1硬件接口设计2.2电源设计规范三、OLED驱动开发关键技术3.1初始化流程设计3.2显示控制功能四、OLED字库生成

触角01010001·2025-03-14 04:17

计算机组成原理知识点精汇（一）计算机基础知识

二、机器字长CPU一次操作中能够处理的数据的位数

A.sir啊·2025-03-14 02:08

单片机的历史与发展

1976年，Intel发布MCS-48系列单片机，首次将8位CPU、RAM、ROM（1KB）、I/O接口集成于单芯片，标志着世

二年级程序员·2025-03-14 01:59

Websoft9 运维面板有多好用，试了才知道

Websoft9凭借其围绕开源应用设计的全生命周期管理能力，逐渐成为开发者、企业用户的首选。

·2025-03-14 00:07

JavaScript性能优化实战：从瓶颈分析到高效编码策略

经分析发现每次选择都会触发全量DOM重新渲染，导致

AAEllisonPang·2025-03-14 00:25

KICK第四讲Linux 系统下安装 GCC 编译器全指南

Linux系统下安装GCC编译器全指南GCC（GNUCompilerCollection）是Linux系统下最常用的编译器之一，支持C/C++、Java等多种编程语言。

浅梦ChienMong·2025-03-14 00:23

安装oVirt环境

1.oVirtEngine硬件要求资源最低推荐中央处理器双核x86_64CPU.一个四核x86_64CPU或多个双核x86_64CPU。

唯独不开心·2025-03-13 23:50

【C++模板详解 —— 函数模板与类模板】

C++模板详解——函数模板与类模板1.非类型模板参数2.模板的特化2.1概念2.2函数模板特化2.2.1全特化2.2.2偏特化2.3类模板特化2.3.1全特化2.3.2偏特化2.3.3类模板特化应用示例

Asher_qq·2025-03-13 23:48

【Linux】-Pve下的Nginx安装

linuxpve系统安装nginxpve系统和普通系统的区别‌核心定位与功能差异‌‌PVE‌：是专为虚拟化场景设计的Linux发行版，内置KVM虚拟机和LXC容器管理功能，提供统一的Web界面及集群管理能力

前鼻音太阳熊·2025-03-13 22:43

深入解析AI PPT实现原理及用到的人工智能技术

二、AIPPT的实现原理AIPPT的实现原理是一个复杂且多步骤的过程，涉及从内容理解到最终演示文稿生成的全流程。以下是每个步骤的详细解析：1.内容理解与分析内容理解与分析是AIP

码上飞扬·2025-03-13 22:11

Qt Creator插件系统详解及插件开发实战

本文以QtCreator4.11（基于Qt5.12.12构建）为例，结合其独特的依赖解析机制，详解插件开发全流程。通过本文，您不仅能掌握基础开发方法，还能深入理解插件系统的底层逻辑。

丰年稻香·2025-03-13 21:34

Linux笔记

•操作系统内核：Linux本质是一个管理计算机硬件和软件资源的“核心程序”（称为内核），负责处理内存、CPU、设备驱动等底层任务。•Linux发行版：普通人接触的Linux通常是“

@卡卡-罗特·2025-03-13 21:03

NPM安装与配置全流程详解（2025最新版）

写目录一、环境准备与Node.js安装1.下载Node.js（含NPM）2.验证安装二、NPM核心配置优化1.全局模块与缓存路径设置2.镜像加速3.代理配置（企业网络适用）三、NPM基础操作指南1.项目初始化2.包管理命令3.依赖锁定与版本管理四、进阶配置与工具1.权限问题解决2.缓存清理3.替代工具推荐五、常见问题排查1.安装失败场景2.脚本执行权限（Windows）六、最佳实践建议一、环境准备

╰つ゛木槿·2025-03-13 21:32

在 Ubuntu 下通过 Docker 部署 Caddy 服务器

本次实验使用的是三丰云的免费服务器，配置为1核CPU、1G内存和5M带宽。这样的配置在本次实验中相对合适，整体体验尚可。在Ub

reddingtons·2025-03-13 20:00

2025年智能工单管理系统产品推荐

一、轻帆云（AI）智能工单系统核心能力：企业级AI中枢：轻帆云搭载自研CloudwiseGPT引擎，不仅实现了从工单创建到智能分配，再到知识沉淀的全链路AI驱动，轻帆云的AI中枢具

·2025-03-13 20:02

Linux安装docker的命令

Docker是一种“轻量级”容器技术，它几乎动摇了传统虚拟化技术的地位，现在国内外已经有越来越多的公司开始逐步使用Docker来替换现有的虚拟化平台了。

Zealones·2025-03-13 20:25

Python 网络编程实战：5分钟实现多线程下载工具与 Web 服务器

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain

吴师兄大模型·2025-03-13 20:25

零基础用ChatGPT+Flutter开发AI算命小程序，流量变现全流程

零基础用ChatGPT+Flutter开发AI算命小程序，流量变现全流程大揭秘！（附完整源码）**导语**：大学生靠“AI面相分析”小程序日入5万？2023最野路子曝光！

众口烁金·2025-03-13 19:53

基于SWIFT和Qwen1.5-0.5B-Chat进行大模型全参微调（魔搭社区）

一、环境安装因魔搭社区中的Notebook有自己的机制来处理虚拟环境,因此我们直接使用原生镜像即可。1，swift框架安装pipinstallms-swift2，模型下载gitclonehttps://www.modelscope.cn/qwen/Qwen1.5-0.5B-Chat.git二、数据集准备使用ShenNong大模型-中医对话数据，选取前140条构建自己数据集ChatMed_TCM-v

m0_65156252·2025-03-13 18:47

seq2seq推理模块设计

/best.ckpt",weights_only=True,map_location="cpu"))classTranslator:def__init__(se

何仙鸟·2025-03-13 18:40

67-OpenCVSharp 创建实现Halcon的tile_images_offset算子（用于图像拼接，对每张图像设置偏移量）

为了优化运行时间和性能，我们可以从以下几个方面对代码进行改进：并行处理：利用多核CPU的能力，通过Parallel.For或其他并行技术加速图像复制操作。减少边界检查开销：在确

搬码驿站·2025-03-13 17:39

【八股学习】面试问到JMM如何优雅回答？

（线程本地内存和主内存类比CPU三级缓存和内存）4、JMM规定了Java源代码到CPU可执行指令转化要遵守的并发原则和规范（针对

illus10n_CHOU·2025-03-13 17:02

python,pycharm,pytorch，向量数据库，环境搭建记录

修改ubuntu上的pycharm镜像源，详细步骤-腾讯云开发者社区-腾讯云【超详细教程】2024最新Pytorch安装教程（同时讲解安装CPU和GPU版本）-CSDN博客https://zhuanlan.zhihu.com

dept123·2025-03-13 16:30

我来泼盆冷水：正面迎击AI的时代千万别被ChatGPT割了韭菜

前言ChatGPT从出来的时候我就一直密切关注，为此还加了不少群，用了不少套壳的程序，公司还开了专门的培训会，技术团队还为此搭建了接入ChatGPT的服务，帮助全公司的产品、商务、测试、运维、研发一起对

程序员济癫·2025-03-13 15:53

使用 Websoft9 面板部署 LobeChat，打造个人 AI 大脑

•配置建议：◦测试用途：1核CPU/2GB内存/50GBSSD（最低配置，支持10人以内对话）。◦生产用途：2核CPU/4GB内存/100GBSSD（支持并发请求及插件运行）。

·2025-03-13 15:52

java线程池最大线程数_Java项目中，线程池中线程数量太大会有什么影响？

1.线程栈是需要分配内存空间的，所以有数量上限2.cpu切换线程涉及到上下文恢复，这个是需要耗费时间的，如果线程非常多而且切换频繁(处理IO密集任务)，这个时间损耗是非常可观的。

徐佳昇·2025-03-13 14:12

Java线程池如何合理设置核心线程数

线程数的设置的最主要的目的是为了充分并合理地使用CPU和内存等资源，从而最大限度地提高程序的性能，先判断是CPU密集型任务还是IO密集型任务：CPU密集型任务和IO密集型任务：比如像加解密，压缩、计算等一系列需要大量耗费

寻烟的衣袖·2025-03-13 13:40

【JVM实践】（6）full gc分析与实战

FullGC全解析教程，涵盖触发机制、问题诊断、调优策略和实战案例：FullGC终极指南：深度解析与调优实践[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-nsRlZAi8

xiyubaby.17·2025-03-13 13:40

Unity3D 批处理与Draw Call减少（Batching & Reducing Draw Calls）

前言在Unity3D中，批处理（Batching）是优化渲染性能的核心手段，主要通过减少DrawCall数量来降低CPU与GPU之间的通信开销。

Thomas_YXQ·2025-03-13 13:37

Java线程池怎么调整线程大小最合适

案例1：CPU密集型任务（计算素数）案例2：IO密集型任务（模拟网络请求）怎么调整线程大小最合适？核心线程数、最大线程数是不是越大越好？

兮动人·2025-03-13 13:04

一个基于LSTM的字符级文本生成模型的训练+使用(pytorch)

一、代码实现1.配置文件config.pyimporttorch#设备配置DEVICE=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu')#

一只小铁柱·2025-03-13 12:04

PyTorch安装与环境配置终极指南：从零搭建高效深度学习开发环境（一）

NVIDIA系列）与CUDA版本的匹配软件依赖链：Python版本→PyTorch版本→CUDA驱动→cuDNN加速库环境隔离需求：不同项目可能依赖冲突的库版本1.2硬件准备清单硬件类型最低要求推荐配置CPU4

WHCIS·2025-03-13 12:02

Python并发多进程编程

优点可以利用多核CPU的优势，并行执行任务，提高程序的运行效率。各个进程之间相互独立，一个进程的崩溃不会影响其他进程。缺点进程的创建和销毁开销较大。进程之间的通信和数据共享相对复杂。

ftpeak·2025-03-13 12:29

Java基础入门流程控制全解析：分支、循环与随机数实战

引言流程控制是编程语言的核心逻辑结构，决定了程序的执行顺序与逻辑判断能力。本文以分支结构、循环结构和随机数生成为核心，结合代码示例与底层原理，全面解析Java中流程控制的应用场景与实战技巧。一、分支结构1.if分支作用：根据条件表达式的结果（true/false）决定代码执行路径。三种形式单分支if(条件){//条件为true时执行}双分支if(条件){//条件为true时执行}else{//条件

shy2005_5_31·2025-03-13 12:28

Pandas数据清洗手册（参数解析与实战）

本文已收录于《Python超入门指南全册》本专栏专门针对零基础和需要进阶提升的同学所准备的一套完整教学，从基础到精通不断进阶深入，后续还有实战项目，轻松应对面试，专栏订阅地址：https://blog.csdn.net

步入烟尘·2025-03-13 11:56

RNN 实战指南：用 PyTorch 从零实现文本分类