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原创 学习 TreeWalker api 并与普通遍历 DOM 方式进行比较
一个 mini 版的渲染框架需要对 OpenGL ES 的常用指令进行归类(如下图),封装 EGL、error check、Shader Program、Mesh、VAO、VBO、IBO、Texture、FBO 等类,方便开发者快速开发渲染程序,将更多的注意力聚焦在业务上,而不是如何去组织 OpenGL ES 指令上。基于上述原因,笔者手撕了一个 nimi 版的渲染框架,将这些常用的渲染指令有条理地封装、组织、归类,方便愉快并高效地进行 OpenGL ES 渲染开发。// 打印Program错误日志。
2025-11-01 20:59:14
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原创 LWIP TCP滑动窗口为TCP ZeroWindow的解决方法
如果你看到了“别动”的标签(底层 const 修饰的指针),想根据这个标签给瓶子再贴一个标签,或者把别的瓶子上的标签移过来(创建新指针/修改旧指针),那么另一个标签上也得写“别动”(底层 const 修饰)。但是你还是可以根据这个标签,移动其它可以移动的标签(将其它无顶层 const 修饰的指针,赋值为它),或者创建一个新的标签,是否为强力胶都可以(创建新的指针时,顶层 const 修饰并不重要)。顾名思义,指针本身是常量,不能变(不能改变保存的位置,即不能修改它指向的对象是哪一个)。
2025-11-01 20:54:13
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原创 磁盘挂载和Kafka概念和使用场景理解
总体上了来说,ThreadLocal,InheritableThreadLocal的实现都非常的优雅,不但很好的利用了对象的继承,保证用户在使用时无感知的发生了继承。最后是 childValue() 方法,它是指当发生继承动作时,父类中的存储的变量转化为子类对象的转化转换。在获取value 值时,调用的是key的childValue()方法,也就是InheritableThreadLocal.childValue()中重写的方法,将父线程的value值转为子线程的value时。
2025-11-01 20:48:46
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原创 WPF 引用 ASP.NET Core 的 AOT 版本
vtkCommand::PickEvent由vtkProp使用空指针调用,但由vtkInteractiorStyleImage使用指向?事件被传递以供进一步处理。观察者模式(Observer Pattern),允许一个对象(观察者)关注另一个对象(被观察者)的状态变化,并在事件发生时自动执行预定操作。有一个很重要的点,这个示例代码是阻塞时的循环刷新,与Qt的基于消息的编程处理方式不一样,这是过程式的编程,我们复刻示例,保持一块Demo就一个函数,否则的话,可以使用Qt定时器来实现更新位置就可以了。
2025-11-01 20:43:56
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原创 免费的个人网站托管-Surge篇
此外,回调必须由调用方向被调用方传递,迫使调用方提前了解并携带完成后要唤醒的代码,这与自然的思维方式相悖——同一项操作的完成可能会被多个位置同时关心,而发起该操作的代码不应对等待其完成的代码产生任何形式的依赖。Runtime Async 下,我们需要编写的 C# 代码不能说没有一点变化,只能说是一点变化没有,只需要用支持 Runtime Async 的新 C# 编译器重新把代码编译一下,代码中的老 Async 代码就会被自动升级为新的 Async 代码,因此并不存在任何的源代码破坏性更改。
2025-11-01 20:38:43
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原创 简单来讲讲C#中的锁
verl/trainer/ppo/core_algos.py不同的RL方法计算pg_loss是不同的,这里的是ppo的pg_loss,后面还会介绍gspo的pg_loss的实现。整体的ppo_loss是由pg_loss + kl_loss + entropy_loss构成,不同的RL方法pg_loss, kl_loss的计算方法是不同的。# 记录在传统ppo下,进一步裁减的A<0的IS大于clip_ratio_c的token在 这个batch的所有未mask的token的比例【常数】
2025-10-31 19:50:52
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原创 goodcitizen
在现实世界,Node 节点可以是一台物理服务器,一台 VM 虚拟机(一个 Node 节点严格对应一台“计算实例”),但是注意,Node 节点不是容器(Node 是运行容器的宿主机)。每个 node 上有一个 Kubelet(负责每个节点的运行状态,以及与 master 节点通信,执行 master 节点的指令),同时 Node 节点上至少还需要运行 container runtime(比如 docker,这样才能够运行相关镜像)。如果简单的理解,你就可以把他看成一个 docker,可以运行相关的镜像。
2025-10-31 19:49:32
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原创 C++ 三之法则、五之法则和零之法则
DMALL UniData(Data IDE)的存算分离架构以Kubernetes 为弹性基座,Spark、Flink、StarRocks 按需伸缩,Iceberg+JuiceFS 统一湖存储,Hive Metastore 跨云管理元数据,Ranger 细粒度授权,存算分离、零厂商绑定,技术栈全链路可控。启动慢、资源占用高、开发周期长,成为团队效率的瓶颈。由此带来的业务收益水到渠成:TCO直降40-75%,资源秒级扩缩,同一套IDE框架覆盖集成、调度、建模、查询与服务,交付快、人力省,多云畅行且安全。
2025-10-31 19:48:16
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原创 LazyLLM端到端实战:用RAG+Agent实现自动出题与学习计划的个性化学习助手智能体
竿胰呜至Blazor 是由Microsoft开发的一款基于.NET的开源交互式Web UI框架。Blazor使开发人员能够使用C#和HTML建立全堆栈的单页应用程序,并避免使用JavaScript。Blazor基于组件模型,该模型提供了以具有强类型的符合Razor标准的页面和组件的形式构建用户界面的能力。Blazor的加入使得.NET开发人员有机会在客户端和服务器上使用同一种编程模型,同时享受到.NET的优势,比如其功能强大的运行时,标准库,语言互操作性和辅助开发者高效开发的工具等。
2025-10-31 19:46:34
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原创 注意力机制下的位置编码的理解和梳理
此外,回调必须由调用方向被调用方传递,迫使调用方提前了解并携带完成后要唤醒的代码,这与自然的思维方式相悖——同一项操作的完成可能会被多个位置同时关心,而发起该操作的代码不应对等待其完成的代码产生任何形式的依赖。Runtime Async 下,我们需要编写的 C# 代码不能说没有一点变化,只能说是一点变化没有,只需要用支持 Runtime Async 的新 C# 编译器重新把代码编译一下,代码中的老 Async 代码就会被自动升级为新的 Async 代码,因此并不存在任何的源代码破坏性更改。
2025-10-31 19:44:43
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原创 从零到一:我在 Rokid Glasses 上“画”出一个远程协作系统
当你的程序调用一个 CUDA API(比如申请显存)时,HAMi-core 会先“劫持”这个请求,然后根据你设置的限制(比如 2GB 显存)进行判断和管理,最后再把一个“修改过”的请求或者一个“虚拟”的响应回传给你的程序。HAMi 允许你为每个任务分配特定比例的算力(例如,为 A 任务(pod)分配 30% 的算力,B 任务 50%)。总结一下,HAMi 可以将 GPU 从一个混乱、不可预测的“公共资源”,转变为多个独立、稳定、可度量的“私有资源”,这就是它实现 GPU 高效利用的核心所在。
2025-10-30 22:39:21
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原创 WxPython跨平台开发框架之主从表展示和录入的界面处理--产品报价单和明细记录的处理
这篇论文语义Id的生成也是用的tiger论文提出的RQVAE方法,只不过这里是将语义Id用于排序阶段,将语义Id作为增强特征与其他特征进行拼接后,送入传统的排序模型。然而,这种“死记硬背”的方式也带来了明显的弊端:模型对新出现的、缺乏交互的长尾物品束手无策,因为这些随机ID本身不携带任何语义信息,无法帮助模型进行泛化推理。原理: 借鉴NLP中广泛应用的SentencePiece模型,该方法不再使用固定的N,而是根据ID组合在训练数据中出现的频率,动态地、自适应地学习最优的子词切分方案。
2025-10-30 22:36:40
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原创 使用Scalar.AspNetCore来管理你的OpenApi
当你的程序调用一个 CUDA API(比如申请显存)时,HAMi-core 会先“劫持”这个请求,然后根据你设置的限制(比如 2GB 显存)进行判断和管理,最后再把一个“修改过”的请求或者一个“虚拟”的响应回传给你的程序。这就像一场没有规则的“大乱斗”。在 AI 大模型“军备竞赛”白热化的今天,谁能把算力用得更精、更省,谁就掌握了未来的主动权。总结一下,HAMi 可以将 GPU 从一个混乱、不可预测的“公共资源”,转变为多个独立、稳定、可度量的“私有资源”,这就是它实现 GPU 高效利用的核心所在。
2025-10-30 22:34:35
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原创 React+Three.js 实现 Apple 热成像 logo
paraformer-large-zh-yue-en-timestamp-onnx-offline-dengcunqin-20240805 非流式 中文、粤语、英文 否 是 https://www.modelscope.cn/models/manyeyes/paraformer-large-zh-yue-en-timestamp-onnx-offline-dengcunqin-20240805。该项目是一个控制台/桌面端示例项目,主要用于展示语音识别的基础功能,像离线转写、实时识别等操作。
2025-10-30 22:32:06
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原创 记录我适配iOS遇到的一些问题
当你的程序调用一个 CUDA API(比如申请显存)时,HAMi-core 会先“劫持”这个请求,然后根据你设置的限制(比如 2GB 显存)进行判断和管理,最后再把一个“修改过”的请求或者一个“虚拟”的响应回传给你的程序。HAMi 允许你为每个任务分配特定比例的算力(例如,为 A 任务(pod)分配 30% 的算力,B 任务 50%)。总结一下,HAMi 可以将 GPU 从一个混乱、不可预测的“公共资源”,转变为多个独立、稳定、可度量的“私有资源”,这就是它实现 GPU 高效利用的核心所在。
2025-10-29 19:40:36
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原创 Failed to start nginx.service: Unit nginx.service not found.
几年以后,当我和小王说起小梅的趣事时,原来我们早就各自得出了一个相同的结论:小梅并非高冷,你半个小时之前找他说一件事,半个小时之后再去找他说的时候不能默认他能关联到半小时之前说的那件事,你必须从头说是哪件事,否则他是真的不知道你在说什么,我和小王戏称小梅的缓存比较小,我也早就对当年小梅高冷不爱搭理我的事有了答案。嗯,那天的羊蝎子很好吃,谈笑有鸿儒,往来无白丁了可以说是。小梅姓张,个不高,清瘦肩宽,脸很小,脸型略方,戴眼镜,脸上皮肤很好,话不多,看起来斯斯文文也平平无奇,这几乎是小梅留给我所有的初始印象。
2025-10-29 19:39:13
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原创 ks中nginx和headless服务搭配使用引发的小问题
这篇论文语义Id的生成也是用的tiger论文提出的RQVAE方法,只不过这里是将语义Id用于排序阶段,将语义Id作为增强特征与其他特征进行拼接后,送入传统的排序模型。然而,这种“死记硬背”的方式也带来了明显的弊端:模型对新出现的、缺乏交互的长尾物品束手无策,因为这些随机ID本身不携带任何语义信息,无法帮助模型进行泛化推理。原理: 借鉴NLP中广泛应用的SentencePiece模型,该方法不再使用固定的N,而是根据ID组合在训练数据中出现的频率,动态地、自适应地学习最优的子词切分方案。
2025-10-29 19:37:49
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原创 .A.swift 使用指南
当你的程序调用一个 CUDA API(比如申请显存)时,HAMi-core 会先“劫持”这个请求,然后根据你设置的限制(比如 2GB 显存)进行判断和管理,最后再把一个“修改过”的请求或者一个“虚拟”的响应回传给你的程序。这就像一场没有规则的“大乱斗”。在 AI 大模型“军备竞赛”白热化的今天,谁能把算力用得更精、更省,谁就掌握了未来的主动权。总结一下,HAMi 可以将 GPU 从一个混乱、不可预测的“公共资源”,转变为多个独立、稳定、可度量的“私有资源”,这就是它实现 GPU 高效利用的核心所在。
2025-10-29 19:36:22
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原创 【每日一面】手写防抖函数
paraformer-large-zh-yue-en-timestamp-onnx-offline-dengcunqin-20240805 非流式 中文、粤语、英文 否 是 https://www.modelscope.cn/models/manyeyes/paraformer-large-zh-yue-en-timestamp-onnx-offline-dengcunqin-20240805。该项目是一个控制台/桌面端示例项目,主要用于展示语音识别的基础功能,像离线转写、实时识别等操作。
2025-10-29 19:34:53
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