电脑版mc的服务器显示内存不足,我的世界内存溢出怎么办 我的世界内存不足解决方法_3DM单机...

本文介绍如何通过Forge配置优化Minecraft,包括调整多核心支持和区块加载设置,重点推荐asie MOD内存优化。通过修改config降低CPU占用和内存使用,解决内存溢出问题。

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首先MOJANG的高超优化本帖不在叙述,很多Minecraft的代码他们或许自己都看不懂。

这既是MC优化差的原因,也是拖了快5年的官方API迟迟不出的原因(貌似已经取消)。

同时MC在启动时还会加载很多然并卵的东西,这些东西或许是重复的,或许根本对游戏本身没有用。

不知道MOJANG是出于什么心态,但是对玩家来说,带来了更多不便与卡顿还有特性。

本文将会告诉大家很多知名的优化类Mod以及通过改config下的Forge选项来做到尽可能的优化硬件的占用率。

首先,让我们打开Forge的配置文件

请注意这一行

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这就是Minecraft对于很多新兴的CPU占用率低的关键。

很多人认为MC不支持多核心,这个观念半对半错。

错在Forge支持多核心,实测将false改为true后MC性能有很大的提升,我在网吧测试(CPU:4790没k)改签占用只有20-40,改后50-100 FPS提升了超过100。

越是新、好的CPU,理论提示FPS越高。

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在Forge的区块加载里面,还有个这设置。

个人暂时不清楚这到底是要表示什么。

不过如果你的电脑有明显的加载区块卡顿或者每隔一定时间固定卡顿几秒。

可以把0调为其他的正数看看效果。

一个有点玄的东西。

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asie这位dalao开发的MOD,实测对内存的优化好到逆天,在0.7.0 版本中个人装45个大型Mod内存任然只有500MB-600MB左右,很少超过了700。

其实就是禁止了二次纹理加载,就是MC默认启动其实会加载两次材质,这个东西禁用了一次并且在进入游戏前会cleanup一次垃圾内存。

这东西的优化实测比它的宣传图还好。

附上MOD下载地址

https://dl.3dmgame.com/201707/110270.html

这就是小编找到的我的世界内存溢出解决方法教程了,大家认为内存溢出怎么办这个问题解决的如何?

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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