最近有关苹果M3系列处理器的消息突然多了起来,包括M3.M3 Pro.M3 Max,都将升级为台积电3nm工艺,但规格上比较保守,至少核心数量不会大幅增加. 此前说法称,M3 Max将配备14个CPU核心.40个GPU核心,相比于M2 Max都增加了2个. 根据最新曝料,苹果正在测试两种版本的M3 Max,其一就是14+40核心,其二则是在CPU核心增加到16个,GPU核心还是40个. 目前尚不清楚两种版本都是原生,抑或14核心是16核心屏蔽而来的,而最终发布哪个版本,甚至两个都有,还要看测试的

一.百度网盘SVIP超级会员共享账号 可能很多人不懂这个共享账号是什么意思,小编在这里给大家做一下解答. 我们多知道百度网盘很大的用处就是类似U盘,不同的人把文件上传到百度网盘,别人可以直接下载,避免了U盘的物理载体,直接在网上就实现文件传输. 百度网盘SVIP会员可以让自己百度账号的下载速度加快,提高使用体验. 这里的百度网盘(百度云)SVIP超级会员共享账号就类似于,别人给你一个开放的U盘,谁都可以用,大家把要运输的文件上传上去或者使用链接直接加载到这个共享账号,然后想下载的时候就直接下载.

1.连续对话效果 小伙伴们,这周ChatGPT放出大招,开放了GPT3.5的API.说简单点,就是提供了和ChatGPT页面对话一样模型的接口.而之前接的ChatGPT接口都是3.0,并不是真正的ChatGPT.废话少说,先来看看效果,这次最大的不同是能连续对话了 2.准备工作 这次更新之后,国内服务器已没法直接访问openai的接口,需要自己买个国外的服务器. 一台海外服务器(服务器上安装Java8,操作系统选Ubuntu,如果用windows,要自己研究) 注册好的企业微信 有额度的chat

http://home.ustc.edu.cn/~shaojiemike/posts/arm/   ARM Ltd history 诞生 1981年,被Intel拒绝的Acorn(橡子) Computer Ltd公司,一气之下觉得基于当时新型处理器的研究--简化指令集,自己设计一款微处理器. 1985年,第一款芯片问世Acorn RISC Machine,简称ARM. 转型模式 1990年,Acorn为了和苹果合作,专门成立了一家公司,名叫ARM,但是全称是Advanced RISC Machi

我们是袋鼠云数栈 UED 团队,致力于打造优秀的一站式数据中台产品.我们始终保持工匠精神,探索前端道路,为社区积累并传播经验价值. 本文作者:佳岚 The more your tests resemble the way your software is used, the more confidence they can give you. 您的测试越接近软件的使用方式,它们就越能给您带来信心. 什么是 testing-library? 在了解 testing-library 前,我们可以看看

1. 问题 最近在写 vue 项目时,发现稍微小一点的静态资源,例如字体文件, 图片都被自动转换为 base64 格式了. 在网上搜索时基本都是去配置 url-loader ,配置后提示:Can't resolve 'url-loader'.看了依赖文件中并没有 url-loader 这个库. 2.原因 目前最新的 vue-cli 版本是基于 webpack5 的,在 webpack4 的时候是用 url-loader 等 loader 来处理静态资源,5 则是用 asset 模块(asset

设备是对物理设备的一种抽象,使我们更加方便地使用它.更准确地说,应该称其为"逻辑设备",但由于逻辑设备在Vulkan中极为常用,后面几乎所有的API都需要它作为第一个参数,因此在Vulkan中直接简称为设备. 1. 实例.物理设备与设备的关系 在之前的几篇文章中,我们依次创建了实例和物理设备,但很多人对它们之前的关系可能不太清楚,它们的关系如下图所示: 简单来说,在一个应用程序中,可以创建多个实例(VkInstance),每个实例可以使用多个物理设备(VkPhysicalDevice)

背景 HDFS 是 Hadoop 生态的默认存储系统,很多数据分析和管理工具都是基于它的 API 设计和实现的.但 HDFS 是为传统机房设计的,在云上维护 HDFS 一点也不轻松,需要投入不少人力进行监控.调优.扩容.故障恢复等一系列事情,而且还费用高昂,成本可能是对象存储是十倍以上. 在存储与计算分离大趋势下,很多人尝试用对象存储来构建数据湖方案,对象存储也提供了用于 Hadoop 生态的 connector,但因为对象存储自身的局限性,功能和性能都非常有限,在数据增长到一定规模后这些问题更

总结:日志一定要写,日志一定要写,日志一定要写! 今天晚上是我学开发过程中很不一样的一晚,今晚学到了很多. 虽然我也只是一个开发的初学小白,今天的debug分享是我的一个小方法和一个小记录,如果大佬们有什么建议之类的,求指点- debug一晚上,发现漏写一行导致代码段错误. 编写tcp网络服务器,因为为了可维护性,代码高度封装,还是多线程的. 除此之外,序列化反序列化的规则也是自己代码定义的,没有使用现成的代码.今天测试的时候,发现客户端发送请求之后,总是报段错误 讲道理这些运行时错误真的太恶心

目录 1. 决策树 2. 举个例子 计算信息增益 3. C4.5算法 1. 决策树 决策树是属于有监督机器学习的一种,起源非常早,符合直觉并且非常直观, 模型生成:通过大量数据生成一颗非常好的树,用这棵树来预测新来的数据 预测:来一条新数据,按照生成好的树的标准,落到某一个叶子节点上 决策树的数学表达,递归 自己调用自己 决策树的生成本质 就是数据不断分裂的递归过程,每一次分裂,尽可能让类别一样的数据在树的一边,当树的叶子节点的数据都是一类的时候,则停止分裂. 分裂好坏的评判的指标:基尼系数 G

8.处理 Promise 抛出的异常 <script src="./Promise.js"></script> <script type="text/javascript"> let p = new Promise((resolve, reject) => { throw 'error'; }) p.then(res => { console.log(res) }, err => { }) console.log

对于一个大型网站,随着网站的访问量快速增长,单台服务器很难再支撑起需要,所以我们会购置多个服务器来满足业务量的需求,然后再利用Nginx提供的反向代理功能,来实现多台服务器间的协作功能,提高网站的处理能力.那首先先了解下什么是Nginx的正向代理和反向代理 正向代理与反向代理的区别 正向代理是一个位于客户端和目标服务器之间的代理服务器(中间服务器).为了从原始服务器取得内容,客户端向代理服务器发送一个请求,并且指定目标服务器,之后代理向目标服务器转交并且将获得的内容返回给客户端.正向代理的情况下

一.多个线程对同一个数据进行修改 from threading import Thread,Lock n = 0 def add(lock): for i in range(500000): global n with lock: n += 1 def sub(lock): for i in range(500000): global n with lock: n -= 1 t_l = [] lock = Lock() for i in range(2): t1 = Thread(target=

1．数据集下载 TPC-H数据集: https://github.com/gregrahn/tpch-kit 2．解压安装 unzip  tpch-kit-master.zip cd tpch-kit-master/dbgen/ make  -f  Makefile 通过上面命令,生成两个文件,分别是dbgen.qgen.分别用于产生数据和查询. 3．生成数据 ##进入dbgen目录 cd tpch-kit-master/dbgen/ ##生成8个tbl文件,生成以后修改八个文件的可执行权限,将

移位寄存器是一种常用的存储元件,此处由D触发器构成,如下图所示. 当时钟边沿到来时,存储在移位寄存器的数据朝一个方向移动一个BIT位. 移位寄存器的功能主要为:串并转换,并串转换和同步延迟. vhdl代码如下: 1 library ieee; 2 use ieee.std_logic_1164.all; 3 4 entity shiftreg_rb is --实体说明及端口说明 5 port( 6 si,clr_bar,clk:in std_logic; 7 qout:buffer std_lo

有客户找到我这边咨询,说他们的一套核心ADG库在业务高峰期报错,因为业务做了读写分离,其备库也实际承担读业务,所以备库故障也会对业务产生影响. 这里也要提醒大家,做读写分离,如果读库出现故障的情况,要有切换到主库的应急方案考虑进去. 客户这里自己通过重启备库暂时解决,但担心故障再现,所以非常着急要分析原因和给出解决方案. 最直接的报错信息ORA-29771,具体如下: ORA-29771: process USER (OSID 403660) blocks LGWR (OSID 195873)

\r,\n,\r\n的区别 - 小 天 - 博客园 (cnblogs.com) 这篇文章详细的解释了在Windows系统和Linux系统下的换行的区别 概括的说,就是Windows系统下的"\r\n"等于Linux系统下的'\n' 因此在一些搭建在Linux终端上的Oj,测试输入数据是在WIndows上产生的,OJ在评判输出的时候会在Linux下评判并输出 这就导致Windows上的换行行为会在Linux下表示为两个字符'\r\n' 借用洛谷在线IDE来表示一下 这里我们仅由一个换行输

给定两个矩阵A和B,要求你计算它们的乘积矩阵 \(AB\).需要注意的是,只有规模匹配的矩阵才可以相乘.即若A有 \(R_a\) 行.\(C_a\) 列,B有 \(R_b\) 行.\(C_b\) 列,则只有 \(C_b\) 与 \(R_b\)相等时,两个矩阵才能相乘. 输入格式: 输入先后给出两个矩阵A和B.对于每个矩阵,首先在一行中给出其行数R和列数C,随后R行,每行给出C个整数,以1个空格分隔,且行首尾没有多余的空格.输入保证两个矩阵的R和C都是正数,并且所有整数的绝对值不超过100. 输出

1.常见NLP任务 信息抽取:从给定文本中抽取重要的信息,比如时间.地点.人物.事件.原因.结果.数字.日期.货币.专有名词等等.通俗说来,就是要了解谁在什么时候.什么原因.对谁.做了什么事.有什么结果. 文本生成:机器像人一样使用自然语言进行表达和写作.依据输入的不同,文本生成技术主要包括数据到文本生成和文本到文本生成.数据到文本生成是指将包含键值对的数据转化为自然语言文本:文本到文本生成对输入文本进行转化和处理从而产生新的文本 问答系统:对一个自然语言表达的问题,由问答系统给出一个精准的答案

备忘 昨天在做一个程序的时候需要用到"剪辑板"功能, 可是死活引用不了"windows.forms"- (忘记添加引用了) 无奈只好去找了一个易语言的"置剪辑板文本", 来翻译. 代码 /// <summary> /// 复制字符串到剪辑板 /// </summary> /// <param name="text"></param> /// <returns><