megengine模型 性能 技巧
R语言中的马尔可夫区制转移(Markov regime switching)模型|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=12187 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于马尔可夫区制转移模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 金融分析师通常关心检测市场何时“发生变化”：几个月或至几年内市场的典型行为可以立即转变为非常不同的行为。投资者希望及时发现这 ......
Github揽获3k+星！清华开源CogAgent：基于多模态大模型的GUI Agent
前言 本文提出了视觉 GUI Agent，使用视觉模态（而非文本）对 GUI 界面进行更全面直接的感知，从而做出规划和决策。对此，我们研发了多模态大模型 CogAgent，可接受 1120×1120 的高分辨率图像输入，不仅提升了通用视觉理解能力，还具备强大的 GUI Agent 能力。 本文转载自 ......
效果图渲染角度哪什么小技巧？10个效果图渲染技巧推荐
在创建效果图渲染时，正确设置相机角度对于表现设计的视觉效果至关重要。好的效果图通常能够增强设计图张力，通过效果图也能更好的看到真实物体的成果，以下是一些效果图渲染角度技巧，可以帮助你提高渲染的质量和表现力，来看看吧！ 效果图渲染角度小技巧 1、观察者视角：选择一个类似于真实世界中人眼所在位置的相机角 ......
大语言模型优化方法简介：Prompt、RAG、Fine-tuning
GPT、LLama、Gemini等大语言模型虽展现出强大能力，但在实际应用中仍有问题，例如在准确性、知识更新速度和答案透明度方面，仍存在挑战。 论文“Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey（面向大语言模型的 ......
第6章 使用EF Core进行读写操作的技巧
本章涵盖 选择正确的方法从数据库中读取数据 编写在数据库端表现良好的查询 避免使用查询筛选器和特殊 LINQ 命令时出现问题 使用 AutoMapper 更快地编写 Select 查询 编写代码以快速复制和删除数据库中的实体 前四章介绍了读取/写入数据库的不同方法，在第 5 章中，您使用这些信息构建 ......
TDSQL(PostgreSQL版本) benchmark性能测试
一、准备软件包jdk： 地址：https://pan.baidu.com/s/1sbgLPROfd9e_valSfv0YAQ 提取码：4qpsbenchmark：地址：https://pan.baidu.com/s/1nAHER-BXpgG0LUnR8NbT7Q 提取码：xcbu 二、安装1、jdk ......
对盒模型的理解
CSS中的盒模型有两种：标准盒子模型、IE盒子模型。 盒模型都是由4个部分组成的：content、padding、border和margin。 标准盒模型和IE盒模型的区别在于设置width和height时，对应的范围不同： 标准盒模型的width和height属性的范围只包含了content； I ......
MySQL高性能优化规范建议总结
1、优先选择符合存储需要的最小的数据类型，因为存储字节越小，占用也就空间越小，性能也越好。 a.某些字符串可以转换成数字类型存储比如可以将 IP 地址转换成整型数据。 b.对于非负型的数据 (如自增 ID,整型 IP，年龄) 来说,要优先使用无符号整型来存储。 c.小数值类型（比如年龄、状态表示如 ......
【数学】【计算几何】[POI2005] Dextrogyrate Camel 以及极角排序有关技巧
题目描述 给定平面上 \(n\) 个点，从 \(1\) 号点出发，一开始朝向 \(2\) 号点，每次只能顺时针转 \([0^{\circ},180^{\circ}]\) 后前进到某个点，要求走一条每条边都不交（除了在端点处）路径，最后回到 \(1\) ，求最多能走过多少个不是 \(1\) 的点。 \ ......
并非所有语句的性能开销都相同
在 Kernighan 和 Ritchie 的《C 程序设计语言》一书中，所有语句的性能开销都一样。一个函数调用可能包含任意复杂的计算。但一个赋值语句通常只是将保存在一个寄存器中的内容变为另外一个内容保存在另一个寄存器中。因此，以下赋值语句int i，j;...i = j;会 从 j 中 复 制 2 ......
Redis 7.0性能大揭秘：如何优化缓存命中率？
Redis 7.0，这货不仅仅是一个简单的缓存工具，它更是一款高性能的数据结构服务器。现在，大家都知道缓存命中率对性能影响特别大，但怎么优化它呢？ 本文，已收录于，我的技术网站 ddkk.com，有大厂完整面经，工作技术，架构师成长之路，等经验分享 1、合理设计键值结构 Redis的数据结构和键的设 ......
书生·浦语大模型全链路开源体系——学习笔记
学习来源：https://www.bilibili.com/video/BV1Rc411b7ns/ 资料来源：https://github.com/InternLM/tutorial/discussions/36 （有同学发pdf，还有其他同学的笔记） 俺没啥知识积累，很多信息不太会折叠。姑且做个笔 ......
基于Matlab实现电力电子仿真模型
1. 引言电力电子是电力系统中的重要组成部分，它涉及到能量转换和功率控制等关键技术。为了研究和优化电力电子设备的性能，建立仿真模型是一种重要的手段。Matlab作为一种强大的数学软件，提供了丰富的工具和功能，可以帮助我们实现电力电子仿真模型。 2. Matlab实现电力电子仿真模型的基本步骤2.1 ......
gcc & fio磁盘性能测试
参考文档：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1782101210392489357&wfr=spider&for=pchttps://blog.csdn.net/qq_42680332/article/details/110392126 安装前准备：到百度网盘下载安装 ......
性能优化篇-了解处理 器的体系结构，从中获得性能优化的启发
1.如今所使用的微处理器设备的种类多样，从只有几千个逻辑门且时钟频率低于 1MHz 的价值 1 美元的嵌入式设备，到有数十亿逻辑门且时钟频率达到千兆赫兹级别的桌面级设备。一台包含数千个独立执行单元的大型计算机的尺寸可以与一个大房间相当，它消耗的电力足够点亮一座小城市中所有的电灯。这很容易让人误以为这 ......
c++性能优化策略
1-用好的编译器并用好编译器 C++ 编译器是非常复杂的软件构件。每种编译器为 C++ 语句生成的机器码都有差别。它们所看到的优化机会是不同的，会为相同的源代码产生不同的可执行文件。如果打算为代码做出最后一丁点性能提升，那么你可以尝试一下各种不同的编译器，看看是否有一种编译器会为你产生更快的可执行文 ......
性能对企业经济效益的影响
说“性能无所谓”的同事也可能是想说性能对于某些特殊的应用程序——例如受人体反应约束或运行于处理器速度极快的桌面计算机上的应用程序——无所谓。但对于那些运 行于内存、电源或者处理速度受限的小型嵌入式设备和移动处理器上的应用程序来说，性能的影响非常大；对于那些运行于大型计算机上的服务器程序的影响也非常大 ......
三维模型数据的几何坐标变换的点云重建并行计算技术方法分析
三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作，从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大，模型轻量化效率高，自动化处理能力高；采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理，精度高，... ......
8000字程序性能优化全能手册
本文聊一个程序员都会关注的问题：性能。当大家谈到“性能”时，你首先想到的会是什么？性能优化是一个复杂且多面的话题，涉及到代码的编写、系统的架构以及硬件的选择与配置。在追求性能的旅途中，我们需要掌握的知识有很多，既有软件方面的，也有硬件方面的，很多东西我也没有展开详细讲，只是给大家提供了一个引子，遇到... ......
中间件 ZK分布式专题与Dubbo微服务入门 3-1 zk数据模型介绍
0 课程地址 https://coding.imooc.com/lesson/201.html#mid=12694 1 重点关注 1.1 zookeeper数据模型概念介绍 zk的数据模型也可以理解为linux/unix的文件目录 : /usr/local/. 每一个节点都称之为znode，它可以有 ......
202-STM32F103+EC800K(移远4G Cat1)基本控制篇(阿里云物联网平台)-设备使用一型一密动态注册方式连接云平台,并使用物模型Topic上报温湿度数据
<p><iframe name="ifd" src="https://mnifdv.cn/resource/cnblogs/ZLIOTB/EC800K/aliyun.html" frameborder="0" scrolling="auto" width="100%" height="1500">< ......
201-STM32F103+EC800K(移远4G Cat1)基本控制篇(阿里云物联网平台)-设备使用一机一密方式连接云平台,并使用物模型Topic上报温湿度数
<p><iframe name="ifd" src="https://mnifdv.cn/resource/cnblogs/ZLIOTB/EC800K/aliyun.html" frameborder="0" scrolling="auto" width="100%" height="1500">< ......
R语言广义线性模型(GLM)、全子集回归模型选择、检验分析全国风向气候数据|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=30914 最近我们被客户要求撰写关于广义线性模型(GLM)的研究报告，包括一些图形和统计输出。 我们正和一位朋友讨论如何在R软件中用GLM模型处理全国的气候数据。本文获取了全国的2021年全国的气候数据 采样时间：2021年1月1号~2021年12 ......
R语言SVM模型文本挖掘分类研究手机评论数据词云可视化
全文链接：https://tecdat.cn/?p=34772 原文出处：拓端数据部落公众号 随着大数据时代的来临，数据挖掘和机器学习在诸多领域中的应用价值日益凸显。手机评论数据作为消费者对产品和服务的主观反馈，具有巨大的商业价值。本文旨在帮助客户通过R语言实现支持向量机（SVM）模型在文本挖掘分类 ......
（上模型）标签库拆分多个词条后导入
import pandas as pd import os def split_excel(original_file, target_folder): # 读取原始Excel文件 df = pd.read_excel(original_file) # 计算要拆分成多少个新表格 number_of_ ......
dell服务器设置bios中cpu为性能模式
温馨提示:开启cpu性能模式可能会增加耗电量、设备温度升高、风扇转速加快等情况。 1. 开机按DEL或F2键进入bios 2. 选择system bios 3. 选择System Profile Settings 4. 在System Profile下拉框中选择Performance 5. 按下F1 ......
善用 vscode 的多光标批量和模板等技巧来提效
vs code 其实有很多实用的技巧可以在日常工作中带来很大的提效，但可能是开发中没有相应的痛点场景，因此有些技巧接触的人不多 本篇就来介绍下多光标的批量操作和模板代码两种技巧在日常工作中的提效 涉及的 vs code 技巧 不要看快捷键好像很多哈，主要是了解几种可以进入多光标批量操作模式的用法 进 ......
AT事务模型使用
机制 两阶段提交协议的演变： 一阶段：业务数据和回滚日志记录在同一个本地事务中提交，释放本地锁和连接资源。 二阶段： 提交异步化，非常快速地完成。 回滚通过一阶段的回滚日志进行反向补偿。 集成过程 参考Seata客户端集成 工作机制 一阶段 根据update语句的条件组成select脚本，查询得到更 ......
超细致的性能测试流程，你get了吗？
性能测试：利用工具模拟大量用户操作，验证系统承受的负载情况。 性能测试的目的：找到潜在的性能问题或瓶颈，分析并解决；找出性能变化趋势，为后续扩展系统提供参考。测试监控：基准测试、配置测试、负载测试、稳定性测试，对硬件和中间件进行监控。 1、学习业务：通过查看文档、手工操作系统对系统功能进行学习。 2 ......