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大型 3D 互动开发和优化实践

我们团队接到了食品频道的一个互动项目的开发需求，希望通过 3D 场景的展示和互动方式，作为对未来购物的一种尝试与探索，满足用户对未来美好新奇的一个需求。将购物场景化、娱乐化，给用户带来美好的购物感受。

2.简单的搭建后端，一步一步从基础开始(2023-9-20优化更新第一次)

上传Git的忽略文件下载千万不能忘记配置忽略文件，不然可能会搞得你一个项目10多个G，很烦人先梳理下我们需要新建的项目如下。接口层一般I(i)开头，实现层不需要。后面还会增加扩展类或者其他的。 API程序层：FastEasyAPI 服务接口层：FastEasy.IService 服务实现层：Fa

关于文章《爬取知网文献信息》中代码的一些优化

哈喽大家好，我是咸鱼之前写了一篇关于文献爬虫的文章Python爬虫实战(5) | 爬取知网文献信息文章发布之后有很多小伙伴给出了一些反馈和指正，在认真看了小伙伴们的留言之后，咸鱼对代码进行了一些优化优化的代码在文末，欢迎各位小伙伴给出意见和指正问题 pycharm 设置 Edge 驱动器的环

【.NET8】访问私有成员新姿势UnsafeAccessor（上）

前言前几天在.NET性能优化群里面，有群友聊到了.NET8新增的一个特性，这个类叫UnsafeAccessor，有很多群友都不知道这个特性是干嘛的，所以我就想写一篇文章来带大家了解一下这个特性。其实在很早之前我就有关注到这个特殊的特性，但是当时.NET8还没有正式发布，所以我也没有写文章，现在.

scanf、cin及其优化、快读性能测试

为了让大家了解C++各种IO方式的性能，于是就有了这篇文章。本次测试采取的数据均为 \(10^6\) 个不超过 \(10^8\) 随机正整数。测试代码： #include using namespace std; int x; int main(){ freopen

解密prompt系列34. RLHF之训练另辟蹊径：循序渐进 & 青出于蓝

前几章我们讨论了RLHF的样本构建优化和训练策略优化，这一章我们讨论两种不同的RL训练方案，分别是基于过程训练，和使用弱Teacher来监督强Student 循序渐进：PRM & ORM 想要获得过程

基于 Three.js 的 3D 模型加载优化

作为一个3D的项目，从用户打开页面到最终模型的渲染加载的时间也会比普通的H5项目要更长一些，从而造成大量的用户流失。为了提升首屏加载的转化率，需要尽可能的降低loading的时间。这里就分享一些我们在模型加载优化方面的心得。

为视觉语言多模态模型进行偏好优化

为视觉语言多模态模型进行偏好优化训练模型使得它能够理解并预测人类偏好是一项比较复杂的任务。诸如 SFT (Supervised finetuning) 的传统的方法一般都需要耗费较大成本，因为这些算法需要对数据打上特定的标签。而偏好优化 (Preference Optimization) 作为一种

深度解读昇腾CANN模型下沉技术，提升模型调度性能

如何减少Host Bound模型的Device空闲时间，从而优化模型执行性能显得尤其重要，GE（Graph Engine）图引擎通过图模式的Host调度和模型下沉调度的方式，可提升模型调度性能，缩短模型E2E执行时间。

如何实现元素的曝光监测

我们是袋鼠云数栈 UED 团队，致力于打造优秀的一站式数据中台产品。我们始终保持工匠精神，探索前端道路，为社区积累并传播经验价值。本文作者：霁明一些名词解释曝光页面上某一个元素、组件或模块被用户浏览了，则称这个元素、组件或模块被曝光了。视图元素将页面上展示的元素、组件或模块统称为视图元素

动态库链接和加载时的路径搜索优先级

目录前言动态库的链接动态库的加载前言在开发一个新项目时遇到了动态库加载异常的问题，因此在这里记录一下动态库的链接和加载过程中库路径的搜索优先级的相关知识。动态库的链接现在有一个main.o可重定位目标文件，其中需要用到开源库log4cpp。在链接的时候，我们可以这样链接： g++ main.

nuxt3正确使用keepalive页面缓存组件缓存

最近使用 nuxt@3.x 版本做SEO优化项目比较多，之前也踩坑过，所以记录一下在 nuxt3 中路由缓存的正确使用方法，本人也之前在GitHub社区中提交过反馈问题，最后是在 3.8.2 版本解决了路由缓存问题。下面讲解如何正确使用keepalive做到页面缓存，组件缓存。 # 环境版本如下 n

CvT：微软提出结合CNN的ViT架构 | 2021 arxiv

CvT将Transformer与CNN在图像识别任务中的优势相结合，从CNN中借鉴了多阶段的层级结构设计，同时引入了Convolutional Token Embedding和Convolutional Projection操作增强局部建模能力，在保持计算效率的同时实现了卓越的性能。此外，由于卷积的

基于 .net core 8.0 的 swagger 文档优化分享-根据命名空间分组显示

之前也分享过 Swashbuckle.AspNetCore 的使用，不过版本比较老了，本次演示用的示例版本为 .net core 8.0，从安装使用开始，到根据命名空间分组显示，十分的有用

AI Agent实战：智能检索在Kingbase数据库管理中的优势应用

虽然在开发过程中遇到了不少技术挑战，但最终我成功构建了一个针对金仓数据库的社区检索咨询助手。这个助手不仅解决了普通web搜索无法满足特定数据库问题的需求，还提高了我解决问题的效率和质量。在未来的工作中，我将继续优化这个助手，使其更加智能和强大。

流程图渲染方式：Canvas vs SVG

我们是袋鼠云数栈 UED 团队，致力于打造优秀的一站式数据中台产品。我们始终保持工匠精神，探索前端道路，为社区积累并传播经验价值。本文作者：霁明背景我们产品中会有一些流程图应用，例如审批中心的审批流程图：我们数栈产品内的流程图，基本都是使用的 mxGraph 实现的，mxGraph 使用了S

Hugging Face Accelerate 两个后端的故事：FSDP 与 DeepSpeed

社区中有两个流行的零冗余优化器（Zero Redundancy Optimizer，ZeRO）算法实现，一个来自 DeepSpeed，另一个来自 PyTorch。Hugging Face Accelerate 对这两者都进行了集成并通过接口暴露出来，以供最终用户在训练/微调模型时自主选择其中之一

在 Visual Studio 2022 (Visual C++ 17) 中使用 Visual Leak Detector

VLD（Visual Leak Detector）是 Windows 平台上优秀的内存泄露检测工具。本文介绍在 Visual C++ 2022 中使用 VLD 的方法。

LLM微调方法(Efficient-Tuning)六大主流方法：思路讲解&优缺点对比[P-tuning、Lora、Prefix tuing等]

LLM微调方法(Efficient-Tuning)六大主流方法：思路讲解&优缺点对比[P-tuning、Lora、Prefix tuing等] 由于LLM参数量都是在亿级以上，少则数十亿，多则数千亿。当我们想在用特定领域的数据微调模型时，如果想要full-tuning所有模型参数，看着是不太实际，一

5分钟带你了解RabbitMQ的（普通/镜像）集群

通过本文我们深入了解了RabbitMQ的集群模式及其优缺点。无论是普通集群还是镜像集群，都有其适用的场景和局限性。普通集群利用Erlang语言的集群能力，但消息可靠性和高可用性方面存在一定挑战；而镜像集群通过主动消息同步提高了消息的可靠性和高可用性，但可能会占用大量网络带宽。因此，在选择集群方案时，...

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