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Redis单线程

Redis是基于Reactor模式开发的网络事件处理器，这个处理器是单线程的，所以redis是单线程的。为什么它是单线程还那么快呢？主要有以下几个原因：一、纯内存操作由于Redis是纯内存操作，相比于磁盘来说，内存就快得多，这个是Redis快的主要原因。二、多路复用I/O机制（NIO）

LLM 大模型学习必知必会系列(十二)：VLLM性能飞跃部署实践：从推理加速到高效部署的全方位优化[更多内容：XInference/FastChat等框架]

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滴滴面试：谈谈你对Netty线程模型的理解？

Netty 线程模型是指 Netty 框架为了提供高性能、高并发的网络通信，而设计的管理和利用线程的策略和机制。 Netty 线程模型被称为 Reactor（响应式）模型/模式，它是基于 NIO 多路复用模型的一种升级，它的核心思想是将 IO 事件和业务处理进行分离，使用一个或多个线程来执行任务的一

NumPy 均匀分布模拟及 Seaborn 可视化教程

本文介绍了均匀分布和逻辑分布。均匀分布是连续概率分布，所有事件在指定范围内有相等概率发生，常用于随机数生成。其概率密度函数为 `f(x) = 1/(b-a)`，其中 a 和 b 分别为下限和上限。NumPy 的 `random.uniform()` 可生成均匀分布的随机数。Seaborn 可用于可视...

LLM 大模型学习必知必会系列(十)：基于AgentFabric实现交互式智能体应用,Agent实战

LLM 大模型学习必知必会系列(十)：基于AgentFabric实现交互式智能体应用,Agent实战 0.前言 **Modelscope **是一个交互式智能体应用基于ModelScope-Agent，用于方便地创建针对各种现实应用量身定制智能体，目前已经在生产级别落地。AgentFabric围绕可

NumPy 泊松分布模拟与 Seaborn 可视化技巧

泊松分布是描述单位时间间隔内随机事件发生次数的离散概率分布，参数λ表示平均速率。公式为 P(k) = e^(-λ) (λ^k) / k!。NumPy 的 `random.poisson()` 可生成泊松分布数据。当 λ 很大时，泊松分布近似正态分布。练习包括模拟顾客到达、比较不同 λ 下的分布及模拟...

QGIS开发笔记（三）：Windows安装版二次开发环境搭建（下）：将QGis融入QtDemo，添加QGis并加载tif遥感图的Demo

前言使用QGis的目的是进行二次开发，或者说是融入我们的应用（无人车、无人船、无人机），本片描述搭建QGis二次基础开发环境，由于实在是太长了，进行了分篇：上半部分：主要是安装好后，使用QtCreator可以使用QGIs的apps下的Qt使用对应的编译器编译不带qgis的空工程。下半部分：在上

LLM 大模型学习必知必会系列(八)：10分钟微调专属于自己的大模型

LLM 大模型学习必知必会系列(八)：10分钟微调专属于自己的大模型 1.环境安装 # 设置pip全局镜像 (加速下载) pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ # 安装ms-swift pip

微服务实践k8s&dapr开发部署实验（3）订阅发布

自托管模式运行dapr 新建订阅webapi项目,取名为backend 项目增加docker支持，取消https支持修改Program.cs var builder = WebApplication.CreateBuilder(args); builder.Services.AddControll

LLM 大模型学习必知必会系列(三)：LLM和多模态模型高效推理实践

LLM 大模型学习必知必会系列(三)：LLM和多模态模型高效推理实践 1.多模态大模型推理 LLM 的推理流程：多模态的 LLM 的原理：代码演示：使用 ModelScope NoteBook 完成语言大模型，视觉大模型，音频大模型的推理环境配置与安装以下主要演示的模型推理代码可在魔搭社区免

利用大型语言模型轻松打造浪漫时刻

在这篇文章中，我们介绍了如何利用大型语言模型为情人节营造难忘的氛围。通过上传图片并进行风格转化，我们可以为对方呈现一幅独特的作品，增添浪漫的色彩。同时，借助搜索功能，我们能够轻松获取与情人节相关的信息，为策划活动提供更多灵感和建议。

数据分析---numpy模块

前戏 NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言中做科学计算的基础库。重在于数值计算，也是大部分Python科学计算库的基础，多用于在大型、多维数组上执行的数值运算。快捷键的使用：添加cell：a或者b 删除：x 修改cell的模式： m：修改成markdown模式

鸿蒙HarmonyOS实战-Stage模型（线程模型）

前言线程是计算机中的一种执行单元，是操作系统进行调度的最小单位。它是进程中的实际运行单位，每个进程可以包含多个线程。线程可以理解为进程中的一个执行流，它独立运行，拥有独立的栈和寄存器，但共享进程的资源，如内存空间、文件等。线程通过并发执行，将一个进程的任务划分成多个子任务并行处理，以提高程序的

MindSponge分子动力学模拟——多路径分子模拟（2024.05）

随着硬件算力的发展，以及AI技术的日益增进，我们不仅可以借助深度学习框架来加速分子动力学模拟，以及降低分子模拟开发的门槛。还可以实现高通量模拟，使得用最小的开销并行的运行多个分子模拟成为可能。

MahApps.Metro的MVVM模式解析（二）主题功能

MahApps.Metro是一个开源的WPF框架，旨在为WPF应用程序提供现代和漂亮的用户界面。在MahApps.Metro中提供了切换主题的功能。经过多日的筛选和分析，在本文来理清它的脉络。

ChatGPT-4o模型功能介绍

1.概述 OpenAI 持续突破人工智能的边界，推出了其最新模型 ChatGPT-4o，作为 ChatGPT-4 的继承者，该模型有望带来显著的提升和创新功能。本文将深入解析 ChatGPT-4 与 ChatGPT-4o 之间的区别，并探讨它们的功能、性能以及潜在的应用领域。我们将全面比较这两个模型

鸿蒙HarmonyOS实战-Stage模型（进程模型）

前言进程是计算机中运行的程序的实例。它是操作系统对正在执行的程序的一种抽象概念。每个进程都有自己的独立内存空间、运行状态和执行上下文。进程可以包含一个或多个线程，每个线程可以独立执行一部分任务。操作系统通过分配和管理进程资源来实现多任务和并发执行。进程之间可以通过进程间通信机制进行数据交换和协

鸿蒙HarmonyOS实战-Stage模型（信息传递载体Want）

前言应用中的信息传递是为了实现各种功能和交互。信息传递可以帮助用户和应用之间进行有效的沟通和交流。通过信息传递，应用可以向用户传递重要的消息、通知和提示，以提供及时的反馈和指导。同时，用户也可以通过信息传递向应用发送指令、请求和反馈，以实现个性化的需求和操作。信息传递还可以帮助应用之间实现数

MindSponge分子动力学模拟——体系控制（2024.05）

本文是一个比较泛的分子体系控制器实现方案，因为MindSponge分子动力学模拟框架基于Python编程语言和MindSpore框架开发，因此在高度定制化的控制器实现上有先天的优势。我们可以在MindSponge中基于力对体系进行控制、基于坐标对体系进行控制，还能基于反应坐标对体系进行控制。

鸿蒙HarmonyOS实战-Stage模型（应用上下文Context）

前言应用上下文（Context）是应用程序的全局信息的接口。它是一个抽象类，提供了访问应用程序环境的方法和资源的方法。应用上下文可以用于获取应用程序的资源、启动Activity、发送广播等。每个应用程序都有一个应用上下文对象，它在整个应用程序的生命周期内都是唯一的。通过应用上下文，我们可以获得

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