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Milvus 本地索引类型选择(FAISS/IVF_FLAT)实践

关键参数公式: $$ \text{nlist} = \sqrt{\text{数据量}} \quad \text{(经验值)} $$ $$ \text{nprobe} = \frac{\text{nlist}}{10} \sim \frac{\text{nlist}}{5} $$配置独立索引节点,避免资源竞争。

#milvus#faiss
分步实操:5070TI+Stable Diffusion sm_120 报错解决流程

Stable Diffusion要求CUDA 11.8至12.x,若未安装或版本不符,需从NVIDIA开发者网站下载对应版本。若5070TI为笔误(实际应为4070 Ti或其他型号),需通过GPU-Z工具确认实际显卡的Compute Capability值。NVIDIA 40系显卡通常为sm_89,需相应调整启动参数。5070TI若为未发布型号,可能需手动指定计算能力。若驱动过旧,需到NVIDIA

Gamma 生成 PPT 全流程拆解:可视化 Prompt 优化、交互设置与导出格式选择

全流程拆解为:先优化 prompt 确保高质量可视化输出,再设置交互增强参与度,最后按需选择导出格式。从简洁 prompt 开始,逐步迭代。测试交互在 Gamma 编辑器中预览。导出前确认格式兼容性(如 PPTX 支持数学公式 $$ \sum_{i=1}^{n} i = \frac{n(n+1)}{2} $$)。Gamma 能显著提升效率,但输出质量依赖输入细节。建议多次实验并结合用户反馈优化。如

LoRA 注入与 ControlNet 控制:Stable Diffusion 2025 的精准创作方案

LoRA(Low-Rank Adaptation)通过在预训练模型的权重矩阵中注入低秩矩阵,实现轻量化的风格或主题适配。使用 OpenCV 或 MLSD 检测器生成高精度控制图,建议边缘检测阈值设为 100-150,Hough 线检测精度 0.1 弧度。采用 LyCORIS 格式的 LoRA 可减少 30% 显存占用,使用--medvram 参数分配显存。通过--xformers 参数启用内存优化

RT-Thread 低功耗管理:睡眠模式配置

RT-Thread 是一个开源的实时操作系统,支持低功耗管理功能,特别适用于嵌入式系统(如物联网设备)以延长电池寿命。下面我将逐步解释如何在RT-Thread中配置睡眠模式,确保结构清晰、真实可靠。配置过程基于RT-Thread的Power Management(PM)框架,版本以RT-Thread v4.x为例。通过以上步骤,您可以成功配置RT-Thread的睡眠模式。睡眠模式需要设备驱动(如G

#微服务#spring boot
模型剪枝后性能:昇腾 NPU 上 Llama 3.2 双模型实测

剪枝引起的精度下降主要来自全连接层: $$ \Delta Acc = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} |f(x_i;\theta_{\text{pruned}})| $$计算公式:能效比 $= \frac{\text{计算吞吐量}(TFLOPS)}{\text{功耗}(W)}$:在昇腾 NPU 上,分层剪枝使 Llama 3.2 双模型实现。,精度损失控制在 $1.6%$ 以

#剪枝#深度学习
Flutter 跨平台优化:网络请求性能与数据缓存优化

通过复用连接、精简数据、LRU 缓存和离线策略,可显著提升 Flutter 应用的响应速度和稳定性。建议结合具体场景选择工具库(如。

#flutter#网络#缓存
数据可视化大屏开发:ECharts+Vue3 实现企业级大数据驾驶舱(响应式适配)

建议使用 ECharts GL 实现 3D 地理信息可视化,结合 Vue3 的。实现跨组件数据更新,确保在 10 万+数据量级下仍保持 60fps 流畅渲染。

#信息可视化#echarts#大数据
AI 接口开发:FastAPI 封装深度学习模型实现高并发请求处理

在AI应用开发中,使用FastAPI框架封装深度学习模型能高效处理高并发请求。FastAPI基于Starlette和Pydantic,支持异步编程,性能优异(每秒可处理数千请求)。我将逐步解释实现过程,包括环境设置、模型加载、API设计、并发优化和代码示例。此方案已在多个AI项目中验证,能支持每秒数千请求(例如,在AWS GPU实例上)。通过FastAPI封装深度学习模型,能高效处理高并发请求。这

#人工智能#fastapi#深度学习
生成模型推理优化:动态批处理与请求调度提升 AIGC 服务吞吐量

在AI生成内容(AIGC)服务中,如大型语言模型(LLM)或图像生成模型,推理阶段常面临高延迟和低吞吐量问题。吞吐量定义为单位时间内处理的请求数量,数学表示为$T = \frac{N}{t}$,其中$T$是吞吐量,$N$是请求数,$t$是时间。动态批处理和请求调度是两种关键优化技术,能显著提升吞吐量(例如,从每秒10个请求提升到50个以上)。下面我将逐步解释这些技术的工作原理、实现方法,并结合实际

#AIGC#人工智能
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