TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #335 · 29 мар.

В Linux стандартными средствами можно использовать часть оперативной памяти как диск. Для этого требуется указать тип монтирования tmpfs в команде mount mount -t tmpfs -o size=5G tmpfs /mnt/ram Теперь путь /mnt/ram можно использовать как обычный каталог. Для чего это может быть нужно? ▫️ Скорость работы с таким каталогом выше чем многие SSD и тем более HDD. ▫️ Если у вас очень быстрый SSD на NVMe M.2 то такой способ особо не прибавит вам скорости, но поможет сохранить ресурс SSD когда требуется обрабатывать очень много мелких файлов и оперативка позволяет выделить нужный объем. ▫️ Оперативка это энергозависимая память, поэтому выключении питания все файлы безвозвратно теряются. Такой "non persistent" каталог гарантирует удаление временных файлов. Я написал небольшой скрипт для условного теста и сравнения скорости копирования файлов между SSD и RAM. Вот мои результаты: Single File Size: 30.0Gb ssd > ssd: 0:00:12.850 / 2.3Gb/s sdd > ram: 0:00:06.453 / 4.6Gb/s ram > ram: 0:00:06.995 / 4.3Gb/s ram > sdd: 0:00:06.217 / 4.8Gb/s Dir size: 32.7Gb, File count: 11127 ssd > ssd: 0:00:15.063 / 2.2Gb/s sdd > ram: 0:00:08.486 / 3.9Gb/s ram > ram: 0:00:08.032 / 4.1Gb/s ram > sdd: 0:00:07.026 / 4.7Gb/s Скрипт для теста ↗️ На моём железе прирост скорости ~2x. Плюс экономия ресурса SSD. В Windows такой фишки по умолчанию нет, но обязательно найдутся аналогичные решения #linux#triks

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #googlecloudai

当前筛选 #googlecloudai清除筛选
Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #64744 · 09.04.2026 г., 17:34

🚀 AI TRENDS | Google Cloud AI's PaperOrchestra Enhances Manuscript Quality Google Cloud AI researchers have introduced PaperOrchestra, a system designed to improve the quality of literature reviews and manuscript formatting. According to NS3.AI, human evaluations revealed that PaperOrchestra achieved a 50%-68% win-rate margin in literature review quality compared to autonomous baselines. The system employs five specialized agents to manage tasks such as organizing raw materials, generating figures, reviewing literature, and formatting manuscripts. To evaluate the effectiveness of PaperOrchestra, researchers developed PaperWritingBench, a framework built from 200 top-tier AI conference papers. This framework demonstrated a 14%-38% improvement in overall manuscript quality, showcasing the potential of PaperOrchestra in enhancing academic writing processes. #AI#GoogleCloudAI#PaperOrchestra#ManuscriptQuality#LiteratureReview#AcademicWriting#AIAgents#ResearchTools#PaperWritingBench