TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← () => "翠楼屋"
返回频道列表

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

查找相似内容

Source channel @lambdaexpression · Post #206 · 4月20日

查看帖子查看原帖

前段时间一直被MajdataPlay的外键输入问题困扰：有玩家反映majplay会无征兆地出现拖判和吃音，但是内屏一切正常 因为我是第一次接触游戏开发，IO这方面也完全没经验 一开始我和bb本怀疑是线程调度的问题，即：IO线程时间片被其他线程挤占了，导致IO线程无法及时处理HID设备回报。为了验证这个猜想，我们尝试提高了IO线程的优先级，照旧 接下来我怀疑是我那套框架有问题：majplay是根据上一帧与这一帧的按键状态判断按键是不是"click"。为此我重写了这部分的实现，改进了IO线程与主线程之间的交互，问题照旧....... 到这里我已经怀疑这不是majplay的锅：IO线程没有任何异常，IO线程与主线程的交互没有问题，Note判定逻辑也没有问题，那就是设备确实没有回报给majplay或者设备发过来的回报中按键确实没有按下，但是大佬说hdd没有这种问题.....（人已经快崩溃了，这完全看不透也摸不着，因为我用单片机模拟玩家打高速纵连是完全没有问题的，我在家里用手台测试也没有问题） 到最后，bb本灵光一闪，说有没有可能是led刷新率过高，把按键控制板干爆炸了？我们让大佬把led刷新间隔从16ms改成100ms，吃音问题瞬间没有了，无语了 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 adx是一个控制板同时管理按键和led，为什么我没有遇到吃音问题呢，因为我的手台不是adx的... #dev

Hashtags

#dev
Results

找到 20 条相似帖子

搜索 #train

当前筛选 #train清除筛选
Nature Travel Vacation

@naturetravelvacationpictures · Post #364 · 2019/04/02 16:45

查找相似查看

🌿🚂🚂🚂 The Reddish Shade... #Scenery#Nature#Train Join Us ✅🔜@Discover_Nature 🍃🍃🍃🍃🍃🍃🍃🍃🍃🍃🍃🍃🍃

Hashtags

#scenery#nature#train
Voir de ses propres yeux

@voir_yeux · Post #12448 · 2026/04/07 14:03

查找相似查看

🇫🇷 La situation sur les lieux de la collision entre un train à grande vitesse (TGV) et un poids lourd transportant du matériel militaire dans la commune de Nœux-les-Mines (Pas‑de‑Calais), dans le nord de la France. #france#train#collision

Hashtags

#france#train#collision
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9694 · 2026/03/19 09:05

查找相似查看

🌟Unsloth Studio: опенсорный no-code веб-интерфейс для LLM. Unsloth Studio - это локальный комбайн, который объединяет подготовку данных, обучение, инференс и экспорт модели в одном месте. Под капотом кастомные Triton-ядра с собственным backprop. По сравнению со стандартными CUDA-реализациями это дает 2х прирост скорости обучения и снижение потребления по VRAM на 70%. Поддерживаются полный файн-тюнинг, претрейн, LoRA, QLoRA, 4-bit, 16-bit и FP8. Всего совместимо более 500 моделей, включая Llama 4, Qwen 3.5 и Gemma 3. Для работы с данными есть визуальный нодовый редактор Data Recipes. Studio принимает PDF, DOCX, CSV и JSONL, генерирует синтетические датасеты и автоматически конвертирует данные в форматы ChatML или Alpaca. Помимо стандартного SFT, Studio умеет в GRPO, которая не требует отдельной critic-модели и потребляет на 80% меньше VRAM, что делает обучение ризонинг-моделей реалистичным на локальном железе. Модели на 8B и 70B параметров (например, Llama 3.1, Llama 3.3, DeepSeek-R1) можно файн-тюнить на одной RTX 4090 или 5090, а не на кластере, но есть и поддержка multi-GPU. В режиме инференса Studio умеет: tool calling, выполнение кода прямо в чате, работу с изображениями, аудио, PDF и DOCX. Из коробки - веб-поиск и автонастройка параметров инференса. Экспорт результатов - одной кнопкой в GGUF, vLLM или Ollama. Studio сама мерджит LoRA-адаптеры с базовой моделью. Работает на Windows, Linux и macOS (на Mac пока только инференс, поддержка MLX-обучения анонсирована), есть Docker. AMD-пользователи могут обучать через Unsloth Core, поддержка в Studio обещана позже. 📌Лицензирование: AGPL-3.0. 🟡Документация 🖥Github @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#LLM#Framework#Train#UnslothStudio

Hashtags

#ai#ml#llm#framework#train#unslothstudio
12
← 上一页第 1/2 页下一页 →