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鸿蒙应用动画优化：流畅交互的实现方法

鸿蒙应用动画优化：流畅交互的实现方法关键词：鸿蒙应用开发、动画优化、流畅交互、图形渲染、性能分析、VSYNC、GPU加速摘要：本文深入解析鸿蒙系统动画优化的核心技术，从动画渲染原理、性能瓶颈分析到具体优化策略

操作系统内核探秘·2025-06-29 11:24

Day33打卡 @浙大疏锦行

知识点回顾：PyTorch和cuda的安装查看显卡信息的命令行命令（cmd中使用）cuda的检查简单神经网络的流程数据预处理（归一化、转换成张量）#仍然用4特征，3分类的鸢尾花数据集作为我们今天的数据集

ayuan0119·2025-06-29 10:43

谁来定义未来座舱？新一代车载显示「C位」之战开启

一方面，伴随着汽车智能化的加速渗透与发展，传统中控屏与仪表显示屏的单一显示模式已经难以匹配智能化交互需求，车载显示屏正在朝着大屏化、多屏化，以及更灵活的放置方式发展。

高工智能汽车·2025-06-29 10:13

OpenGL-什么是软OpenGL/软渲染/软光栅？

‌软OpenGL（SoftwareOpenGL）‌或者软渲染指完全通过CPU模拟实现的OpenGL渲染方式（包括几何处理、光栅化、着色等），不依赖GPU硬件加速。

·2025-06-29 08:57

在MATLAB中使用GPU加速计算及多GPU配置

文章目录在MATLAB中使用GPU加速计算及多GPU配置一、基本GPU加速使用1.检查GPU可用性2.将数据传输到GPU3.执行GPU计算二、多GPU配置与使用1.选择特定GPU设备2.并行计算工具箱中的多

东北豆子哥·2025-06-29 06:14

CIANNA由天体物理学家提供/为天体物理学家提供的卷积交互式人工神经网络

该框架通过低级CUDA编程完全实

struggle2025·2025-06-29 05:37

层归一化Layer Normalization

层归一化层归一化（LayerNormalization）是一种神经网络中常用的归一化技朧，用于在训练过程中加速收敛、稳定训练，并提高模型的泛化能力。

Summer_Anny·2025-06-29 05:06

提升异地网络性能的全面指南：QoS策略、CDN加速与WAN优化技术

一、网络延迟与带宽优化：QoS策略与带宽聚合技术1.1QoS（服务质量）策略的核心功能QoS（QualityofService）是网络性能优化的核心技术，通过对网络流量进行分类和优先级分配，确保关键业务（如视频会议、语音通话）的低延迟和高可靠性。关键策略包括：流量分类与优先级分配：通过策略规则对不同种类的流量进行标记，将高优先级分配给实时性要求高的业务。拥塞管理：利用队列技术如CBWFQ（基于类的

北极光SD-WAN组网·2025-06-29 03:22

使用vllm部署 Nanonets-OCR-s

一、环境准备与依赖安装1.安装vLLM与多模态依赖#安装vLLM（含CUDA加速）pipinstallvllm==0.3.21#建议使用稳定版本pipinstalltransformers==4.35

没刮胡子·2025-06-28 23:20

OpenCV CUDA模块设备层-----线性插值函数log()

为输入图像构造一个基于“双线性插值”的访问器对象LinearInterPtrSz，可以在CUDA核函数中按需访问缩放后的像素值

村北头的码农·2025-06-28 21:03

校园志愿者系统前端代码实现及技术解析

ElementUI提供企业级UI组件，加速开发流程，提高界面美观度。Laravel框架则用于搭建后端架构，处理

创新工场·2025-06-28 20:00

探秘阿里云Tair KVCache：大模型推理的加速引擎

一、引言近年来，人工智能领域发展迅猛，大语言模型（LLM）不断取得突破，其应用场景也日益广泛。从智能客服到内容生成，从智能写作到智能翻译，大语言模型正在深刻地改变着我们的生活和工作方式。随着模型规模的不断扩大和推理需求的日益增长，大模型推理过程中的显存瓶颈问题逐渐凸显，成为制约其发展和应用的关键因素。在大模型推理中，KVCache技术作为一种优化手段，通过缓存历史Token的Key/Value向量

云资源服务商·2025-06-28 20:56

达人评测锐龙9 8940HX和r9 7940HX差距大不大

R97940HX还是锐龙98940HX这些点很重要http://www.adiannao.cn/dyR98940HX采用‌Zen5架构和‌5nm生产工艺16核心32线程基础频率为‌2.3GHz‌，最高加速频率‌

ThantZinHtay·2025-06-28 19:53

强化学习 16G实践以下是基于CQL（Conservative Q-Learning）与QLoRA（Quantized Low-Rank Adaptation）结合的方案相关开源项目及资源，【ai技】

根据你提供的CUDA版本（11.5）和NVIDIA驱动错误信息，以下是PyTorch、TensorFlow的兼容版本建议及环境修复方案：1.版本兼容性表框架兼容CUDA版本推荐安装命令（CUDA11.5

行云流水AI笔记·2025-06-28 19:19

用Python实现生信分析——功能预测详解

这些方法可以帮助科学家推断未知基因的功能，从而加速生物学研究的进展。1.功能预测的主要方法（1）同源性比对：通过将未知基因或蛋白质序列与数据库中的已知序列进行比对，识别出同源序列，并推测它们的功能。

写代码的M教授·2025-06-28 07:57

大语言模型(LLM)量化基础知识(一)

随着大型语言模型(LLM)的参数数量的增长,与其支持硬件（加速器内存）增长速度之间的差距越来越大，如下图所示：上图显示，从2017年到2022年，语言模型的大小显著增加：2017年：Transformer

-派神-·2025-06-27 23:42

【大模型学习 | 量化】pytorch量化基础知识（1）

performingcomputationsandstoringtensorsatlowerbitwidthsthanfloatingpointprecision.支持INT8量化，可以降低4倍的模型大小以及显存需求，加速

九年义务漏网鲨鱼·2025-06-27 23:37

Windows 下编译 AMGX

文章目录Windows下编译AMGX**1.系统要求****2.安装必要工具****(1)安装VisualStudio****(2)安装CUDAToolkit****(3)安装CMake****3.获取

东北豆子哥·2025-06-27 23:36

缓存与加速技术实践-MongoDB数据库应用

一.什么是MongoDBMongoDB是一个文档型数据库，数据以类似JSON的文档形式存储。MongoDB的设计理念是为了应对大数据量、高性能和灵活性需求。MongoDB使用集合（Collections）来组织文档（Documents），每个文档都是由键值对组成的。数据库（Database）：存储数据的容器，类似于关系型数据库中的数据库。集合（Collection）：数据库中的一个集合，类似于关系

曼汐 .·2025-06-27 22:33

【蓝图】p36-p39蓝图通信、自定义事件、类型转换、角色移动速度、触发加速

p36-p39蓝图通信、自定义事件、类型转换、角色移动速度、触发加速p36蓝图通信和自定义事件蓝图通信自定义事件p37类型转换加速功能类型转换p38创建自定义事件p39实现触发加速p36蓝图通信和自定义事件蓝图通信在

叫我六胖子·2025-06-27 21:23

深度学习计算机视觉开源系统OpenMMLab（mmsegmentation、mmdetection、mmpose）环境配置【详细、可运行】

OpenMMLab简介优势：一、Windows/Linux下环境配置（以mmsegmentationv1.2.2（最新版）为例）0.确认安装版本信息1）确认电脑显卡版本2）确认mmcv对应版本3）确认版本1.安装CUDA

nomoremorphine·2025-06-27 17:56

深入解析PCDN：边缘计算与内容分发的结合

为了优化宽带流量的分配、降低延迟并提升用户体验，PCDN（P2PCDN）应运而生，它结合了边缘计算与分布式内容分发技术，成为新一代网络加速方案。

·2025-06-27 17:35

Docker国内镜像源（长期可用）

找到了最简单的方式，命令根据个人情况二选一参考文章：Docker可用镜像源列表（6月23日更新-长期维护）_dockerhub国内镜像源列表-CSDN博客2025国内Docker镜像加速指南｜实测推荐+

漫天大雨-雷阵雨·2025-06-27 14:40

编译OpenCV支持CUDA视频解码

如何在Ubuntu上编译OpenCV并启用CUDA视频解码支持（cudacodec）在深度学习、视频处理等高性能计算领域，OpenCV的GPU加速功能非常重要。

AI标书·2025-06-27 14:07

Docker国内镜像源（免费）

参考文章：Docker可用镜像源列表（6月23日更新-长期维护）_dockerhub国内镜像源列表-CSDN博客2025国内Docker镜像加速指南｜实测推荐+避坑手册1.没有安装过docker的，推荐命令

LTRchae·2025-06-27 14:36

CUDA加速cloud compare高度渲染算法

一、CPU版本算法为一个for循环内，将高度信息，映射到彩色空间，比较耗时的是正弦运算，还执行了多次乘除法，当图像大小为2038*4000时，处理耗时为170ms。原算法是处理点云，这里是输入一张深度图像，数据类型为intvoidsetRGBColorByBanding(cv::Mat*src,cv::Mat*dst,floatfreq=10.0f){ cv::TickMeterst; s

小充·2025-06-27 13:30

OpenCV CUDA模块设备层-----逐通道的正弦运算函数sin()

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述OpenCV的CUDA模块（cv::cudev）中的一个设备端数学函数

村北头的码农·2025-06-27 12:57

Milvus向量数据库：处理和分析大规模向量数据

目录一Milvus概述性能可扩展性易用性二Milvus的核心技术1向量索引HNSWIVFPQ2GPU加速3分布式架构分布式三深入了解Milvus的技术细节1存储机制持久化存储内存存储2数据导入与导出批量导入实时导入

concisedistinct·2025-06-27 10:38

AI对于普通人的影响

‌一、当前影响（2025年）‌‌就业结构剧变‌‌岗位替代‌：制造业、客服、基础数据分析等重复性工作被AI加速替代，初级原画师、文案工作者失业率显著上升（裁员比例达30%）。‌

抬起右手·2025-06-27 09:35

Maven配置本地仓库、中央仓库、公司私有仓库

下面分享指定本地Maven仓库路径、使用阿里云镜像加速中央仓库,配置优先使用私有Maven仓库这三种常用操作。

巴里巴气·2025-06-27 09:04

Sui 随全球加速采用，正式启用雅典 SuiHub 创新中心

希腊凭借其独特的人才优势、地理位置和机构参与度，成为Sui全球线下扩张的重要战略据点。该国高校在数据科学、软件工程与人工智能领域具备卓越声誉，这些正是Sui生态发展的核心支柱。近年来，雅典的科技生态日益成熟，越来越多初创公司和创新项目（包括Sui）在此落地，创造高薪岗位，吸引顶尖人才。Sui在希腊的布局始于为高中生推出的：区块链与商业创新”课程，随后ATHEX宣布完成基于Sui的EBB平台升级的技

Sui_Network·2025-06-27 09:02

增强现实（AR）与人工智能的融合：从虚拟交互到智能体验的IT新革命

三维空间理解（扩展技术细节）1.1.2多模态交互通道（新增章节）1.2AI如何赋予AR"大脑"（扩展决策体系）1.2.1动态内容生成三阶段二、演进路线：从技术探索到产业爆发2.1关键技术里程碑2.2中国创新加速度三

DevKevin·2025-06-27 09:32

Fast Image Deconvolution using Hyper-Laplacian Priors论文阅读

FastImageDeconvolutionusingHyper-LaplacianPriors1.论文的研究目标与实际意义2.论文的创新方法2.1核心框架：交替最小化（AlternatingMinimization）2.2x子问题：频域FFT加速

青铜锁00·2025-06-27 08:00

GitHub加速全攻略：5种科学提速方案实测有效（附详细教程）

果果了不起·2025-06-27 07:49

信创背景下，企业国产化在低代码平台上如何实现？

另一方面，低代码平台能够为企业加速交付业务应用，降低运营成本，已经成为加速数字化转型、适应未来发展的关键技术。

热心市民赵女士·2025-06-27 07:47

HTTP请求与前端资源未优化的系统性风险与高性能优化方案

未启用GZIP压缩：传输流量的浪费2.1文本资源的压缩潜力2.2服务端配置与压缩算法选择三、未配置浏览器缓存：重复请求的根源3.1缓存失效的性能损耗3.2Cache-Control策略分级应用四、CDN加速

编程实战派-李工·2025-06-27 05:36

ICM-20948 Wake on Motion功能开发全过程（8）

（3）第3步——加速度计配置这一步也涉及两个子步骤，一个一

蓝天居士·2025-06-27 04:00

DevOps 详解：概念、核心价值与实践体系

在数字化转型加速的今天，DevOps已成为企业提升软件交付效能的关键方法论。作为Development（开发）与Operations（运维）的深度融合，

全栈派森·2025-06-27 04:22

CUDA与venv的配置

根据技术原理和实际配置经验，CUDA工具包本身无法完全安装在Python的venv虚拟环境目录中，但可通过环境变量和依赖管理实现虚拟环境对特定CUDA版本的调用。

老兵发新帖·2025-06-27 03:17

PyTorch版本匹配终极指南：手把手教你避开99%的安装坑

我照着CSDN教程装PyTorch，结果训练时直接报错cudaruntimeerror！”

·2025-06-27 02:42

Anaconda 创建python3.9+pytorch1.10.1+cuda11.3环境

1.打开AnacondaPowershellPrompt2.创建conda环境condacreate--nameRordAIpython=3.9conda一些命令condainfo--envs：输出中带有【*】号的的就是当前所处的环境condalist:看这个环境下安装的包和版本condainstallnumpyscikit-learn:安装numpysklearn包condaenvremove-

canny_kevin·2025-06-27 02:39

No Sql之 Redis配置与优化

典型应用场景缓存：热点数据加速查询（如电商商品详情页缓存）。计数器：点赞数、访问量（原子性INCR操作）。消息队列：基于LPUSH

牛爷爷敲代码·2025-06-26 23:47

Pytorch血泪安装史好吗（GPU版本+cuda12.1+python3.9.13）

1.安装cuda首先看下自己电脑是CPU还是GPU，看自己电脑对应的cuda版本看右下角英伟达标识，点击组件，我的cuda版本是12.3，但最后发现安12.1比较好2.安装12.1cuda版本对应的cudnn

宇宙最强袋鼠·2025-06-26 22:16

高通 Camera 架构全景图：Sensor–ISP–DPU–GPU 数据流向解析

高通Camera架构全景图：Sensor–ISP–DPU–GPU数据流向解析关键词高通Snapdragon、Camera架构、ISP模块、DPU、GPU、数据路径、硬件加速、图像处理流程摘要本文将深入解析高通

观熵·2025-06-26 19:26

如何构建企业的数据市场？从零开始打造数据交易生态

本文将从战略层面讲解，如何在国家政策和法规的指导下，从零开始构建企业自己的数据交易生态，同时通过外部数据流通平台（如尚数网等）加速这一进程。一、战略先行：明确

MyLadyShuShu·2025-06-26 19:23

CUDA编程：优化GPU并行处理与内存管理

背景简介CUDA是NVIDIA推出的一种通用并行计算架构，它利用GPU的强大计算能力来解决复杂的计算问题。

Omoo·2025-06-26 19:19

如何使用YOLOv8对遥感图像中的滑坡-泥石流进行分割深度学习遥感图像滑坡泥石流分割数据集的训练及应用

如何使用YOLOv8对遥感图像中的滑坡-泥石流进行分割深度学习遥感图像滑坡泥石流分割数据集的训练及应用文章目录遥感图像滑坡-泥石流分割数据集情况数据集概述类别统计总体统计注意事项✅一、安装CUDA驱动（

计算机C9硕士_算法工程师·2025-06-26 18:11

融云如何通过国家级通信产品领航“抱团出海”？

在数字经济浪潮席卷全球的今天，中国企业正以技术为桨、生态为帆，加速驶向国际蓝海。以通信云技术为核心的数字经济先锋企业“融云”，是如何通过全球化布局与创新生态构建助力打造“数字丝路”新范式的？

融云·2025-06-26 17:09

Vitis HLS 学习笔记--hls::stream（理解串流：基础）

hls::stream提供了一种方便的方法来处理数据流，使得在设计硬件加速器时更加灵活和可控。hls:

hi94·2025-06-26 16:30

AI Coach重塑教练实践：如何让AI员工在领导力培养中真正发挥作用

一、教练资源稀缺：AICoach成为突破瓶颈的关键力量当今企业正加速转向“赋能式管理

HR小何·2025-06-26 13:16

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