Cocos2d-win32平台下中文乱码问题解决方案 原因：Windows中文环境采用的是GBK编码，源程序文件默认也是GBK编码。 解决方案：使用配置方式读取中文字。 只有在Windows平台下才会出现这种问题，Android和IOS不会出现这个问题。 解决方案…

2020年3月12号更新, 决定弃用Cortana启动软件的方式, 因为发现一个新的超级好用的工具, "Listary" , 全局搜索硬盘上所有的东西和软件, 无敌方便, 在此做一次推荐~ 具体安装和使用方法可以看官网或其他博客,因为安装即用没啥好写的 Win10任务栏的搜索功能非常好用,但…

1.说明 OneNote 2016可以通过插件来进行代码高亮，但由于OnoNote for Win10 关闭了一些功能导致此插件无法移植到OnoNote for Win10上。 如果你有足够资金，可以购买gem for OneNote Win10插件，大约90人民币。此插件网上还没有破解版本&#…

windows下MySQL免安装版 配置方法 第一步：从mysql官网下载此版本的mysql文件 官网地址 在这里我们选直接下载 第二步，解压文件 第三步，分析文件结构 mysql8.0版本的文件结构和5.7是一样的，没有提供初始化好的data文件夹，和没有提供默认的my.ini文件，这些都需要我们自…

编译libcurl时，libssh2和openssl应该都不是必须的，这从libcur的vs工程配置能看出来 这里我们编译DLL Release-DLL OpenSSL-DLL LibSSH2，win32 libssl2依赖zlib和openssl，下载相关源码并解压 下载地址https://github.com/madler/zlibhttps://github.com/openssl/opensslhttp…

0、前期准备 软件环境：Win10 qtcreator 软件准备：MSYS2 安装包、 FFmpeg源码 1、软件安装 通过MSYS2安装编译工具 1、打开MSYS2安装包，一路next即可 （注：如果需要更改路径可以自行更改） 2、安装完成…

纹理映射 纹理就是一张图，将其贴在三维物体。 纹理映射（Texture Mapping），又称纹理贴图，是将纹理空间中的纹理像素映射到屏幕空间中的像素的过程。简单来说，就是把一幅图像贴到三维物体的表面上来增强真实…

上次听AK讲到谱分解的时候，若有所思，下面将对思考稍作记录。 矩阵谱分解 关于谱分解有很多定义，主要区别在于条件的强弱，有的要求一个 n n n阶矩阵不仅要求可对角化，而且加强条件至其 n n n个特征值 λ 1 , λ 2 , .…

这里写自定义目录标题 Rasterization光栅化走样 ShadingBlinn-Phong Reflectance Model 光照模型 着色模型shading frequenciesReal Time Rendering PipelineTexture MappingBarycentric coordinates 重心坐标->插值 Application of TextureShadow mapping Geometry几何的表…

Stencil计算GPU性能建模 3D Blocking 建模模型输入模型参数模型假设模型效果 2D Tiling 建模模型输入模型参数模型假设模型效果 机器：NVidia Tesla V100单卡 此文承接专栏中Stencil-GPU一文。由于作业2中7点stencil使用了nave版本的3D blocking实现，仅做…

如何在自己的显卡上获得SDXL的最佳质量和性能，以及如何选择适当的优化方法和工具，这一让GenAI用户倍感困惑的问题，业内一直没有一份清晰而详尽的评测报告可供参考。直到全栈开发者Flix San出手。 在本文中，Flix介绍了相关SDXL优化…

这里对目标检测领域的一些共性问题进行了总结，并给出了详细的解答。是CV面试面经宝典 目标检测两阶段和一阶段的核心区别 目标检测技术从阶段上分为两种，一阶段和二阶段。二阶段的核心思想是首先提出proposal框，通过第一阶段的网络回归出目…

原文地址：大模型推理优化策略 7.1 显存优化 Qunatized KV CacheMQA/GQA 核心思想是减少kv-cache的数量，以少量kv-cache对应多个query ​ ​ PagedAttention KV cache，其具有以下特点:1. 显存占用大，14b级别的模型，每个token需要约0.7M-1M的显存；2. 动态变化：KV 缓存的大…

并行计算为了提高算法运行效率，本文通过以矩阵乘法（C A * B）的各种实现思路以及优化方法总结为例子，过一遍cuda的几个基础优化策略 文章脉络 关于矩阵乘法的问题描述 关于矩阵乘法的问题描述优化策略的核心思想例子 CPU上的代码实…

1. LLM概述 1.1 常见术语 UL2 : Unifying Language Learning ParadigmsRM: Reward Modeling奖励模型PPO: 强化学习中使用的一种策略算法, Proximal Policy Optimization, 是一种用于训练 策略神经网络的算法. PPO的主要思想是通过优化一个代理函数来提高策略的性能，代理函数的…

cv程序员必备 随时更新哦 目录 目标检测两阶段和一阶段的核心区别 目标检测两阶段比一阶段的算法精度高的原因 如何解决目标检测中密集遮挡问题 “狭长形状”目标检测有什么合适方法 如何解决动态目标检测FPN的作用 为什么FPN采用融合以后效果要比使用pyramidal feature hierar…

1.1 GPU 硬件特点 由于 FlashAttention 计算 self-attention 的主要关键是有效的硬件使用，所以了解GPU内存和各种操作的性能特征是很有必要的。 以 A100 (40GB HBM) 为例，下面显示其内存层次结构的粗略图。SRAM内存分布在108个流式多处理器(SMs)上&…

参考文献： [CHKKS18] Cheon J H, Han K, Kim A, et al. Bootstrapping for approximate homomorphic encryption[C]//Advances in Cryptology–EUROCRYPT 2018: 37th Annual International Conference on the Theory and Applications of Cryptographic Techniques…

目录 前言 DNN 量化神经网络 并行超低功耗计算范式 面向内存的部署 结果 原文与源码下载链接 REFERENCES 前言 在物联网极端边缘的终端节点上部署深度神经网络( Deep Neural Networks，DNNs )是支持普适深度学习增强应用的关键手段。基于低成本MCU的终端节点…

2017年Google在论文《Attention is All You Need》中提出了Transformer模型，并成功应用到NLP领域。该模型完全基于自注意力机制Attention mechanism实现，弥补了传统的RNN模型的不足。宏观层面，Transformer可以看成是一个黑箱操作的序列到序列…