Selon un rapport d'enquête TrendForce, la vague de l'IA a un impact significatif sur les marchés de la mémoire DRAM et de la mémoire flash NAND. Dans l'actualité de ce site du 7 mai, TrendForce a déclaré aujourd'hui dans son dernier rapport de recherche que l'agence avait augmenté les augmentations de prix contractuels pour deux types de produits de stockage ce trimestre. Plus précisément, TrendForce avait initialement estimé que le prix du contrat de mémoire DRAM au deuxième trimestre 2024 augmenterait de 3 à 8 %, et l'estime désormais à 13 à 18 % en termes de mémoire flash NAND, l'estimation initiale augmentera de 13 à 8 % ; 18 %, et la nouvelle estimation est de 15 % ~ 20 %, seul eMMC/UFS a une augmentation inférieure de 10 %. ▲Source de l'image TrendForce TrendForce a déclaré que l'agence prévoyait initialement de continuer à

Le réglage fin local des modèles de classe Deepseek est confronté au défi des ressources informatiques insuffisantes et de l'expertise. Pour relever ces défis, les stratégies suivantes peuvent être adoptées: quantification du modèle: convertir les paramètres du modèle en entiers à faible précision, réduisant l'empreinte de la mémoire. Utilisez des modèles plus petits: sélectionnez un modèle pré-entra?né avec des paramètres plus petits pour un réglage fin local plus facile. Sélection des données et prétraitement: sélectionnez des données de haute qualité et effectuez un prétraitement approprié pour éviter une mauvaise qualité des données affectant l'efficacité du modèle. Formation par lots: pour les grands ensembles de données, chargez les données en lots de formation pour éviter le débordement de la mémoire. Accélération avec GPU: Utilisez des cartes graphiques indépendantes pour accélérer le processus de formation et raccourcir le temps de formation.

1. Tout d’abord, entrez dans le navigateur Edge et cliquez sur les trois points dans le coin supérieur droit. 2. Ensuite, sélectionnez [Extensions] dans la barre des taches. 3. Ensuite, fermez ou désinstallez les plug-ins dont vous n'avez pas besoin.

Laravelelognent Model Retrieval: Faconttement l'obtention de données de base de données Eloquentorm fournit un moyen concis et facile à comprendre pour faire fonctionner la base de données. Cet article présentera en détail diverses techniques de recherche de modèles éloquentes pour vous aider à obtenir efficacement les données de la base de données. 1. Obtenez tous les enregistrements. Utilisez la méthode All () pour obtenir tous les enregistrements dans la table de base de données: usApp \ Modèles \ Post; $ poters = post :: all (); Cela rendra une collection. Vous pouvez accéder aux données à l'aide de Foreach Loop ou d'autres méthodes de collecte: ForEach ($ PostsAs $ POST) {echo $ post->

Les algorithmes sont l'ensemble des instructions pour résoudre les problèmes, et leur vitesse d'exécution et leur utilisation de la mémoire varient. En programmation, de nombreux algorithmes sont basés sur la recherche et le tri de données. Cet article présentera plusieurs algorithmes de récupération et de tri de données. La recherche linéaire suppose qu'il existe un tableau [20,500,10,5,100,1,50] et doit trouver le numéro 50. L'algorithme de recherche linéaire vérifie chaque élément du tableau un par un jusqu'à ce que la valeur cible soit trouvée ou que le tableau complet soit traversé. L'organigramme de l'algorithme est le suivant: Le pseudo-code pour la recherche linéaire est le suivant: Vérifiez chaque élément: Si la valeur cible est trouvée: return True return false C Implementation: # include # includeIntMain (void) {i

Les paramètres de ligne de commande JVM vous permettent d'ajuster le comportement de la JVM à un niveau plus fin. Les paramètres communs incluent : Définir la taille du tas Java (-Xms, -Xmx) Définir la taille de la nouvelle génération (-Xmn) Activer le garbage collector parallèle (-XX:+UseParallelGC) Réduire l'utilisation de la mémoire de la zone Survivor (-XX : -ReduceSurvivorSetInMemory) éliminer la redondance éliminer le garbage collection (-XX:-EliminateRedundantGCs) Imprimer les informations sur le garbage collection (-XX:+PrintGC) Utiliser le garbage collector G1 (-XX:-UseG1GC) Définir le temps de pause maximum du garbage collection (-XX:MaxGCPau

Redis Persistance prendra une mémoire supplémentaire, RDB augmente temporairement l'utilisation de la mémoire lors de la génération d'instantanés, et AOF continue de prendre de la mémoire lors de l'ajout de journaux. Les facteurs d'influence comprennent le volume des données, la politique de persistance et la configuration de Redis. Pour atténuer l'impact, vous pouvez raisonnablement configurer les stratégies d'instantané RDB, optimiser la configuration AOF, mettre à niveau le matériel et le surveiller l'utilisation de la mémoire. En outre, il est crucial de trouver un équilibre entre les performances et la sécurité des données.

Le réglage de la taille de la mémoire redis doit prendre en compte les facteurs suivants: volume de données et tendance de croissance: estimer la taille et le taux de croissance des données stockées. Type de données: différents types (tels que les listes, les hachages) occupent une mémoire différente. Politique de mise en cache: le cache complet, le cache partiel et les politiques de phasage affectent l'utilisation de la mémoire. Péx commercial: laissez suffisamment de mémoire pour faire face aux pics de trafic.