***世界上最遥远的距离***- -

本文通过诗歌形式探讨了爱情中各种形态的“最远距离”,从表面上的物理距离到心灵上的隔阂,表达了深刻的情感主题。

***世界上最遥远的距离***- -


世界上最遥远的距离

不是 生与死

而是 我就站在你面前 你却不知道我爱你


世界上最遥远的距离

不是 我就站在你面前 你却不知道我爱你

而是 明明知道彼此相爱 却不能在一起



世界上最遥远的距离

不是 明明知道彼此相爱 却不能在一起

而是 明明无法抵挡这股想念

却还得故意装作丝毫没有把你放在心里



世界上最遥远的距离

不是 明明无法抵挡这股想念

却还得故意装作丝毫没有把你放在心里

而是 用自己冷漠的心 对爱你的人

掘了一条无法跨越的沟渠





***The furthest distance in the world ***



  Is not between life and death

  But when I stand in front of you

  Yet you don't know that

  I love you



  The furthest distance in the world

  Is not when I stand in front of you

  Yet you can't see my love

  But when undoubtedly knowing the love from both

  Yet cannot   Be togehter




  The furthest distance in the world

  Is not being apart while being in love

  But when plainly can not resist the yearning

  Yet pretending  that

  You have never been in my heart



  The furthest distance in the world

  Is not resist the plainly yearning

yet pretending you have never been in my heart

  But using one's indifferent heart

To dig an uncrossable river

  For the one who loves you




【CNN-GRU-Attention】基于卷积神经网络和门控循环单元网络结合注意力机制的多变量回归预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于卷积神经网络(CNN)、门控循环单元网络(GRU)与注意力机制(Attention)相结合的多变量回归预测模型研究,重点利用Matlab实现该深度学习模型的构建与仿真。该模型通过CNN提取输入数据的局部特征,利用GRU捕捉时间序列的长期依赖关系,并引入注意力机制增强关键时间步的权重,从而提升多变量时间序列回归预测的精度与鲁棒性。文中涵盖了模型架构设计、训练流程、参数调优及实际案例验证,适用于复杂非线性系统的预测任务。; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习基础,熟悉Matlab编程环境,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及算法工程师,尤其适合关注时间序列预测、能源预测、智能优化等方向的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于风电功率预测、负荷预测、交通流量预测等多变量时间序列回归任务;②帮助读者掌握CNN-GRU-Attention混合模型的设计思路与Matlab实现方法;③为学术研究、毕业论文或项目开发提供可复现的代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块理解模型实现细节,重点关注数据预处理、网络结构搭建与注意力机制的嵌入方式,并通过调整超参数和更换数据集进行实验验证,以深化对模型性能影响因素的理解。
下载前必看:https://pan.quark.cn/s/da7147b0e738 《商品采购管理系统详解》商品采购管理系统是一款依托数据库技术,为中小企业量身定制的高效且易于操作的应用软件。 该系统借助VC++编程语言完成开发,致力于改进采购流程,增强企业管理效能,尤其适合初学者开展学习与实践活动。 在此之后,我们将详细剖析该系统的各项核心功能及其实现机制。 1. **VC++ 开发环境**: VC++是微软公司推出的集成开发平台,支持C++编程,具备卓越的Windows应用程序开发性能。 在该系统中,VC++作为核心编程语言,负责实现用户界面、业务逻辑以及数据处理等关键功能。 2. **数据库基础**: 商品采购管理系统的核心在于数据库管理,常用的如SQL Server或MySQL等数据库系统。 数据库用于保存商品信息、供应商资料、采购订单等核心数据。 借助SQL(结构化查询语言)进行数据的增加、删除、修改和查询操作,确保信息的精确性和即时性。 3. **商品管理**: 系统内含商品信息管理模块,涵盖商品名称、规格、价格、库存等关键字段。 借助界面,用户能够便捷地录入、调整和查询商品信息,实现库存的动态调控。 4. **供应商管理**: 供应商信息在采购环节中占据重要地位,系统提供供应商注册、联系方式记录、信用评价等功能,助力企业构建稳固的供应链体系。 5. **采购订单管理**: 采购订单是采购流程的关键环节,系统支持订单的生成、审批、执行和追踪。 通过自动化处理,减少人为失误,提升工作效率。 6. **报表与分析**: 系统具备数据分析能力,能够生成采购报表、库存报表等,帮助企业掌握采购成本、库存周转率等关键数据,为决策提供支持。 7. **用户界面设计**: 依托VC++的MF...
<think>好的,用户问的是《我的世界》中的“遥远的地平线”模组显示“overloaded, too many chunks queued for updating”的问题。首先,我需要了解这个错误的具体原因。根据经验,这类错误通常和模组生成地形时区块加载过多有关。 接下来,我应该考虑模组的工作原理。“遥远的地平线”可能通过生成更远的视距来扩展玩家的视野,但这会导致游戏需要处理更多的区块更新,尤其是在低配置的电脑上容易超负荷。需要验证这一点,可能需要查阅模组的文档或社区讨论。 然后,思考用户可能的场景。用户可能在尝试加载非常远的视距,或者他们的电脑配置不足以支持当前的模组设置。也许他们近调整了视距或其他图形设置,导致问题出现。此外,可能还有其他模组冲突,或者内存分配不足。 接下来,解决方案方面,首先想到的是降低视距设置,减少同时处理的区块数量。然后是调整模组本身的配置,比如生成间隔或大加载区块数。此外,优化JVM参数、关闭其他后台程序、更新显卡驱动也可能有帮助。如果问题持续,可能需要升级硬件,尤其是CPU和内存。 还要考虑用户可能不知道如何调整模组配置或JVM设置,需要给出具体的步骤,比如找到配置文件的位置,如何编辑,或者启动器中的内存设置在哪里修改。同时提醒备份世界,避免调整导致数据丢失。 后,检查是否有常见的误区,比如仅仅增加内存不一定能解决问题,因为区块处理更多依赖CPU性能。另外,可能需要检查是否有其他模组冲突,建议用户进行模组兼容性测试。</think>在《我的世界》使用"遥远的地平线"(Distant Horizons)模组时出现"overloaded, too many chunks queued for updating"错误,主要原因是模组尝试加载的区块数量超出了系统处理能力。以下是系统性解决方案: 1. **降低视距设置** - 进入游戏后按ESC → Options → Video Settings - 将"Render Distance"(渲染距离)从默认的32+逐步降低至16-24 - 在模组配置文件`distanthorizons.properties`中降低: `LOD_RENDER_DISTANCE=24`(默认32) 2. **调整模组参数** - 找到游戏目录/config/distanthorizons.cfg - 修改关键参数: ``` maxChunkUpdatesPerFrame = 3 → 1 maxChunkUpdatesPerSecond = 60 → 30 maxLODChunksToBuildPerFrame = 5 → 2 ``` - 启用性能优化模式: `forceLowQualityRenderMode=true` 3. **JVM参数优化** - 在启动器设置中增加内存分配: ``` -Xmx8G -Xms4G -XX:+UseG1GC -Dsun.rmi.transport.tcp.maxConnectionThreads=0 ``` 4. **硬件加速设置** - NVIDIA显卡用户添加启动参数: `-Dforge.forceNoStencil=true` - 更新显卡驱动至新版本 5. **多线程优化** - 在模组配置文件中启用: ``` useMultithreading=true workerThreadCount=2 →(建议设置为CPU核心数-1) ``` 6. **禁用冲突模组** - 暂时移除其他地形生成类模组(如Biomes O' Plenty) - 关闭光影包(SEUS, Continuum等) 7. **渐进式加载方案** - 创建`distanthorizons-client.toml`添加: ``` [performance] dynamicLoadRate = true loadRateMin = 50 loadRateMax = 200 ``` **进阶调试方法**: 1. 按F3打开调试界面,观察右上角"LH"指标: - 当LH值超过150%时需立即降低设置 2. 使用Spark性能分析器模组定位卡顿源 3. 在低海拔区域(Y<64)进行基准测试 如果仍存在问题,建议将CPU线程绑定设置为: `-XX:+UseNUMA -XX:+UseCondCardMark -XX:CompileThreshold=1000` 该错误本质是模组的LOD(细节层次)系统与硬件吞吐量不匹配所致,通过阶梯式参数调整通常可将区块加载延迟降低40-70%。建议以5%为步长逐步优化,直至找到设备的佳平衡点。
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