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ip2region 3.6.1 发布 - ipv6 数据优化更新 - 大尺度瘦身

Ip2region 是一个离线的 IP 数据管理框架和定位库,同时支持 IPv4 和 IPv6,支持亿级别的 IP 断管理,10 微秒级别的查询性能,提供了很多主流编程语言的 xdb 数据格式的生成和查询实现。 ip2region 官方社区已正式上线旨提强化 IP 相关的工具链和数据服务,目前提供了稳定的 商用离线数据、在线查询测试、xdb 使用 / 技术文档。 ip2region 3.6.1 详细更新如下: 一,IPv6 数据优化更新,具体变化如下: 数据错误修正:最早版本的数据存在严重的错误,例如:内网或者保留 IP 也给了定位信息,现在已经修复这些错误并且统一地域信息为:0|0|内网IP|内网IP,和 ipv4 的保留 IP 格式保持完全一致。 数据段清洗:原始数据有 1700万+ 行的 IP 数据段,IPv6 目前还没有这么分散,使用了注册局提供的信息重新定义了 v6 的数据段,经过清洗合并后只剩下 807272 行,成功的将原始数据从 1.8G 降低到了 81M。 定位信息矫正:使用注册局的一些公开信息重新校正了部分定位信息,到目前位置定位信息的准确率会有一些提升。 字段格式...

开源深度学习框架 PyTorch 2.9 正式发布:全面强化 AMD 与 Intel GPU 支持

开源深度学习框架 PyTorch 2.9 现已发布,本次更新重点强化了对 AMD ROCm 与 Intel XPU 平台的支持,让安装与部署更加便捷。 新版本引入了跨平台的 wheel 变体机制,可根据系统自动选择合适的硬件支持包,用户无需再手动配置安装参数。同时,PyTorch 2.9 还为 AMD ROCm 7.0 平台加入了 OCP 微缩格式(mx-fp8、mx-fp4) 支持,并新增了对称内存(Symmetric Memory)功能,使多 GPU 编程更加高效。 此外,Intel GPU 用户可获得 FlexAttention 注意力机制优化,ARM 平台也迎来多项性能提升。 整体来看,PyTorch 2.9 的发布标志着该框架在异构硬件生态上的进一步开放与成熟,为开发者在非 NVIDIA 平台上训练与部署 AI 模型提供了更完善的支持。 下载地址:https://github.com/pytorch/pytorch/releases/tag/v2.9.0

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