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Windows 11 可导致某些 AMD 芯片性能下降,最大达 15%

AMD 和 Microsoft 已经确定,兼容的 AMD 处理器在运行 Windows 11 时可能会在某些应用程序中出现性能下降的问题。 具体表现为,在 AMD 处理器(例如其 EPYC 和 Ryzen 系列)上安装 Windows 11 后,性能可能会下降多达 15%;影响的大小则取决于正在运行的应用程序,其中对游戏的影响最为严重。 AMD 在一份支持说明中指出,实测和功能性 L3 缓存延迟可能会增加约 3 倍。这个问题可能会影响对内存子系统访问时间敏感的应用程序;受影响的应用程序中性能预计会下降 3-5%,在“常用于电子竞技”的游戏中其性能甚至可能会大幅下降 10-15%。针对该问题,微软计划在本月以 Windows 更新的形式进行修复。 还有一个问题是,UEFI CPPC2(“preferred core”)可能不会优先在处理器最快的内核上调度线程。此举或将导致对一个或多个 CPU 线程性能敏感的应用出现性能下降问题。尤其是在超过 65W TDP 的 8 核处理器中,性能影响更为明显。 AMD 方面称,AMD 和微软正在积极调查这些已知问题,以便通过软件更新来解决。 更多详情可...

说一说Web端侧AI

前言 AI 正在不断拓展前端的技术边界, 算法的加持也为前端研发注入了全新的力量。本文为大家介绍什么是端智能,端智能的应用场景以及 Web 端侧实现 AI 的基本原理概念。 什么是端智能 首先,回顾一个AI应用的开发流程,具体步骤包括了 数据的采集与预处理 模型的选取与训练 模型的评估 模型服务部署 模型训练的中间产物为一个模型文件,通过加载模型文件,部署为可调用的服务,然后就可以调用进行推理预测了。 在传统流程中,模型服务会部署在高性能的服务器上,由客户端发起请求,由服务器端进行推理,将预测结果返回给客户端,而端智能则是在客户端上完成推理的过程。 端智能的应用场景 端智能现在已经有非常多的应用场景,涵盖视觉类的 AR 、互动游戏,推荐类的信息流推荐,触达类的智能Push等,语音类的直播、智能降噪等多个领域。算法逐渐从服务端覆盖到用户实时感知更强的移动终端。 典型应用包括了 AR 应用、游戏。由 AI 提供理解视觉信息的能力,由 AR 根据视觉信息来实现虚实结合的交互,带来更沉浸式的购物、互动体验。比如美颜相机、虚拟试妆,即是通过检测人脸面部的关键点,在特定区域使用 AR 增强、渲染妆...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。