好的，每个人都知道不鼓励使用(N)Hibernate的全局session每个应用程序。但是我有一个非常具体的、显然是非标准的用例，它似乎是理想的解决方案。总而言之，我的(服务器)应用程序的所有持久数据基本上都在内存中，并且从不查询数据库以进行正常操作。首先使用数据库的唯一原因是数据在进程的生命周期内存活。我只想在应用程序启动时查询数据库以将所有内容提取到内存中。实际上，该数据库只有大约5-10MB。现在的问题是，如果我遵循session必须是短暂的建议，我必须为每个业务交易合并()我的所有数据，或者以某种方式手动跟踪所有更改，而不是利用NHibernate的自动更改跟踪。这使得持久性很
WebWorker前言一、WebWorker是什么？二、使用步骤2.1创建WebWorker2.2监听消息2.3发送消息三、优点与缺点3.1优点3.2缺点四、Vue中使用WebWorker前言JavaScript采用的是单线程模型，也就是说，所有任务只能在一个线程上完成，一次只能做一件事。每个任务将按顺序运行；必须先完成一项任务，然后才能开始下一项任务。WebWorker的出现，就是给js创建多线程的环境。这样，一些高延时的任务，就可以交给webworker去执行，主线程负责UI交互，这样主线程就不会被阻塞。一、WebWorker是什么？WebWorker是一种在后台运行的JavaScript
作者| YiTay编译|云昭出品|51CTO技术栈（微信号：blog51cto）你敢相信吗？一位前谷歌大佬，离职成立公司，不到一年，从头训练出了“GPT3.5”/“GeminiPro”，注意，后者是多模态大模型！ 本文主人公YiTay，是一位市面上非常抢手的高性能大模型的大拿。他曾在谷歌GoogleBrain担任高级研究科学家，专注于大型语言模型和人工智能的研究。在Google任职期间，曾经为业内许多知名的大型语言模型做出了贡献，例如PaLM、UL2、Flan-{PaLM/UL2/T5}、LaMDA/Bard、MUM等。另外，Yi还参与了大型多模态模型如ViT-22B和PaLI-X的研究，负责
Flink系列文章一、Flink专栏Flink专栏系统介绍某一知识点，并辅以具体的示例进行说明。1、Flink部署系列本部分介绍Flink的部署、配置相关基础内容。2、Flink基础系列本部分介绍Flink的基础部分，比如术语、架构、编程模型、编程指南、基本的datastreamapi用法、四大基石等内容。3、FlikTableAPI和SQL基础系列本部分介绍FlinkTableApi和SQL的基本用法，比如TableAPI和SQL创建库、表用法、查询、窗口函数、catalog等等内容。4、FlikTableAPI和SQL提高与应用系列本部分是tableapi和sql的应用部分，和实际的生产应
Docker硬件直通：如何在容器中高效利用GPU与硬盘资源引言Docker基础容器与虚拟机的区别Docker的工作原理访问服务器硬件资源概述为何需要在Docker容器中访问硬件资源可访问的硬件资源类型在Docker中使用GPU配置Docker以使用宿主机的GPU资源安装NVIDIADocker插件实践例子：用于深度学习的容器配置在Docker中访问硬盘资源使用卷（Volumes）使用绑定挂载（BindMounts）高级技巧与最佳实践安全地访问硬件资源性能优化Docker容器中硬件资源访问的常见问题及解决方案实际案例分析案例1：为深度学习项目配置GPU加速的Docker容器背景操作步骤结果案例2
什么是CPUCPU（CentralProcessingUnit）是由数十亿个晶体管构成的，可以拥有多个处理核心，通常被称为计算机的“大脑”。它对所有现代计算系统至关重要，因为它执行计算机和操作系统所需的命令和进程。CPU在决定程序运行的速度上也很重要，从浏览网页到建立电子表格都离不开它。什么是GPUGPU（GraphicsProcessingUnit）是由许多更小、更专业的核心组成的处理器。这些核心通过协同工作，当处理任务可以同时（或并行）分配到许多核心时，它们能够提供巨大的性能。GPU是现代游戏的重要组成部分，能够提供更高质量的视觉效果和更流畅的游戏体验。GPU在人工智能中也非常有用。CPU
最近，文生视频模型Sora掀起了新一轮生成式AI模型浪潮，模型的多模态能力引起广泛关注。现在，AI模型在3D内容生成方面又有了新突破。专长于视觉内容生成的 StabilityAI继图片生成（StableDifussion3上线）、视频生成（StableVideo上线）后紧接在3D领域发力，今天宣布携手华人团队VAST开源单图生成3D模型TripoSR。TripoSR能够在0.5s的时间内由单张图片生成高质量的3D模型，甚至无需GPU即可运行。TripoSR模型代码：https://github.com/VAST-AI-Research/TripoSRTripoSR模型权重：https://hu
一、引言随着自然语言处理（NLP）技术的快速发展，大语言模型（LLM）成为了研究和应用的热点。然而，搭建LLM服务通常需要高性能的GPU资源，这对于个人开发者和小型企业来说可能是一个挑战。本文旨在提供一种无需GPU的LLM服务搭建方案，并通过OpenAI的接口标准，使得开发者能够轻松集成和使用LLM功能。二、LLM服务搭建1.选择合适的LLM模型首先，我们需要选择一个适合本地运行的LLM模型。考虑到无需GPU的限制，我们可以选择较小的模型或者经过优化的模型，如DistilGPT等。2.环境准备确保你的机器上安装了必要的依赖库，如Python和C#的运行环境。3.模型加载与推理使用Python的
视频中万人同屏方案(gpu动画、渲染、索敌、避障等功能)，可某宝搜店铺：【游戏开发资源商店】获取整套方案源码。在过去的几年里，割草、类吸血鬼玩法的游戏频出爆款，其丰富的技能、满屏特效、刷怪清屏的解压畅快是此类游戏的核心，也是技术实现难点。此类游戏2D居多，如《弹壳特工队》等，我想其中原因一是硬件性能受限，难以解决移动端3D海量单位同屏；原因二就是海量单位项目视角受限，注定只能是偏俯视远视角才能在屏幕中展示更多的单位。如果俯视视角3D效果远不如用2D；然而2D游戏常用的Spine动画，性能甚至还不及Animator。在之前的B站视频中有简单对比测试：割草类吸血鬼游戏2D动画终极性能优化帧动画GP
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