跑跑卡丁车一按ESC或者按ENTEL就自退出解决方法

本文提供了一个批处理脚本教程,教你如何通过批处理脚本自动启动跑跑卡丁车游戏,并在启动过程中显示加载提示。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

打开记事本复制下面的内容粘贴:

@echo off
color 0a
title 正在启动跑跑卡丁车
@start D:\TianCity\PopKart\M01\NMService.exe
echo       ┏━━━━━━━━━━━━━━━━━┓
echo       ┃   跑跑卡丁车正在启动,请梢侯……   
echo       ┗━━━━━━━━━━━━━━━━━┛
ping 127.0.0.1 -n 2 〉 nul
echo         …
ping 127.0.0.1 -n 2 〉 nul
echo         ……
ping 127.0.0.1 -n 2 〉 nul
@start D:\TianCity\PopKart\M01\KartRider.exe
exit
复制上面内容 保存为   bat结尾 打开动这个 BAT文件即可


上面这两条 路径设置为你跑跑路径既可

内容概要:本文详细比较了GPU、TPU专用AI芯片在大模型推理优化方面的性能、成本及适用场景。GPU以其强大的并行计算能力和高带宽显存,适用于多种类型的神经网络模型和计算任务,尤其适合快速原型开发和边缘计算设备。TPU专为机器学习设计,擅长处理大规模矩阵运算密集型任务,如Transformer模型的推理,具有高吞吐量和低延迟特性,适用于自然语言处理和大规模数据中心的推理任务。专用AI芯片通过高度定制化架构,针对特定神经网络模型进行优化,如卷积神经网络(CNN),在处理特定任务时表现出色,同时具备低功耗和高能效比的优势,适用于边缘计算设备。文章还介绍了各自的优化工具和框架,如CUDA、TensorRT、TPU编译器等,并从硬件成本、运营成本和开发成本三个角度进行了成本对比。 适合人群:从事人工智能、深度学习领域的研究人员和技术人员,尤其是对大模型推理优化感兴趣的读者。 使用场景及目标:①帮助读者理解GPU、TPU和专用AI芯片在大模型推理中的优缺点;②为选择适合的硬件平台提供参考依据,以实现最优的推理性能和成本效益;③介绍各种优化工具和框架,帮助开发者高效部署和优化模型。 其他说明:本文不仅涵盖了硬件架构特性,还深入探讨了优化技术和应用场景,旨在为读者提供全面的技术参考。在选择硬件平台时,需综合考虑具体任务需求、预算限制及开发资源等因素。
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