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ReShade 4.9.0 发布,游戏视频画面自定义工具

ReShade 4.9.0 发布了。 ReShade是一个开放源代码的后处理注入器,可以拦截游戏引擎从 CPU 发送到 GPU 的某些信息,并更改该数据,以整合用于改变最终游戏视觉效果的全新渲染技术。借助此应用程序,PC 游戏玩家可以轻松地将各种自定义处理模板添加到他们喜欢的视频游戏中,并添加新元素,例如抗锯齿,屏幕空间环境光遮挡,色差,景深效果,胶片颗粒,色彩校正,色彩后处理,多通道模糊以及许多视频游戏本身不支持的许多其他效果。 ReShade for PC与所有现代渲染 API 兼容,例如 Direct3D 9,Direct3D 10,Direct3D 11,Direct3D 12,OpenGL和 Vulkan,并且针对 Windows 的现代版本(例如 Windows 7 SP1、8.1 或 10)进行了优化。 ReShade 4.9.0更新内容包括: 编译的效果现在已缓存到磁盘,以便后续加载可以使用缓存的数据显着加快加载速度。默认情况下,缓存存储在%TEMP%中,以便可以在所有 ReShade 安装中共享它。 改进了用于简单条件表达式的 HLSL 和 GLSL 循环代码生成。 略微改进了常规框架更新性能 更改了编辑器窗口以支持打开指向不同文件的多个选项卡 更改了日志记录以直接使用 Win32 API(允许多个编辑器同时打开日志) 更改了纹理池,以使同一效果文件中不共享纹理 将屏幕截图配置部分重命名为“SCREENSHOT”,而不是“SCREENSHOTS” 将与深度缓冲检测相关的配置选项重命名为所有驻留在“深度”部分,而不是单独的“D3D9 / 10/11/12 / OPENGL / VULKAN” 部分 将所有对“着色器”的引用重命名为“效果” 清理了日志消息中的标点符号 详细更新信息请查看:https://www.filehorse.com/download-reshade/change-log/

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PPOCRLabel 半自动化图形标注工具初体验;

Windows + Anaconda 下载安装Anaconda(Python 3+) conda install pyqt=5 cd ./PPOCRLabel # 将目录切换到PPOCRLabel文件夹下 pyrcc5 -o libs/resources.py resources.qrc python PPOCRLabel.py 按官方文档执行完上述命令 报错1:is 和 is not不能识别,手动替换对应py文件中的 is 为‘==’ is not 替换为 ‘!=’ 报错2: 明明已经安装了,还是报这个错!因为是非专业的python小白,折腾了很久,最后直接 将anaconda3\Lib\site-packages下对应包复制到PPOCRLabel目录下即可!后续还报了个lxml模块找不到的错误,也是同样的解决方法! 效果图如下所示: 下载安装命令 ## CPU版本安装命令 pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/cpu paddlepaddle ## GPU版本安装命令 pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/gpu paddlepaddle-gpu >>访问 PaddlePaddle 官网,了解更多相关内容。

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BeetlSQL 2.13.8.RELEASE 发布,Java 数据库访问工具

本次修复同BeetlSQL3的修复内容 Spring 集成增加了支持事务超时的设置 修复了一个并发情况下的对数据库元数据操作的Bug <dependency> <groupId>com.ibeetl</groupId> <artifactId>beetlsql</artifactId> <version>2.13.8.RELEASE</version> </dependency> Spring Stater <dependency> <groupId>com.ibeetl</groupId> <artifactId>beetl-framework-starter</artifactId> <version>1.2.38.RELEASE</version> </dependency>

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esrally测试工具,针对现有集群,自定义track

安装 Python 3.8+ including pip3, git 1.9+ pip3 install esrally 高级配置 esrally configure --advanced-config (可多次执行) Enter the benchmark root directory (default: /home/apps/.rally/benchmarks): Using default value '/home/apps/.rally/benchmarks' Enter your Elasticsearch project directory: (default: /home/apps/.rally/benchmarks/src/elasticsearch): Using default value '/home/apps/.rally/benchmarks/src/elasticsearch' Where should metrics be kept? (1) In memory (simpler but less options for analysis) (2) Elasticsearch (requires a separate ES instance, keeps all raw samples for analysis) (default: 1): 2 Enter the host name of the ES metrics store (default: localhost): Using default value 'localhost' Enter the port of the ES metrics store: 9200 Use secure connection (True, False) (default: False): Username for basic authentication (empty if not needed) (default: ): Password for basic authentication (empty if not needed) (default: ): Enter a descriptive name for this benchmark environment (ASCII, no spaces) (default: local): rally_demo Do you want Rally to keep the Elasticsearch benchmark candidate installation including the index (will use several GB per trial run)? (default: False): Configuration successfully written to /home/apps/.rally/rally.ini. Happy benchmarking! rally-metrics-*:记录race中所有的采样数据(性能报告数据都是基于采样数据汇总得出的结果),可以通过采样数据看到具体抖动情况进行具体分析 rally-results-*:基于上面的采样数据进行详细的数据汇总,针对每个指标进行汇总,可以针对每个指标进行最终的结果展示 rally-races-:把最终性能压测结果(即我们看到的输出数据)展示出来,一个文档就是一次race压测 将测试结果放入开启x_pack集群中需要配置 vim .rally/rally.ini [reporting] #datastore.ssl.verification_mode = none datastore.ssl.certificate_authorities = /home/elasticsearch/client-ca.cer 使用 配置代理下载track export http_proxy=http://proxy.acme.org:8888/ /root/.rally/logs/rally.log将记录 Rally connects via proxy URL [http://proxy.acme.org:3128/] to the Internet (picked up from the environment variable [http_proxy]). esrally list tracks 类似于赛道的意思 nested 嵌套文档 percolator 过滤查询 eventdata geoshape geopoint 地理查询 so geopointshape noaa metricbeat nyc_taxis 高度数据化结构 http_logs pmc 全文搜索 geonames 结构化数据 对现有集群进行基准测试 esrally --track=pmc --target-hosts=10.5.5.10:9243,10.5.5.11:9243,10.5.5.12:9243 --pipeline=benchmark-only --client-options="use_ssl:true,verify_certs:true,basic_auth_user:'elastic',basic_auth_password:'changeme'" --user-tag="intention:baseline_github_1234" --report-file=result.csv --report-format=csv rally可以组成分布式集群,并可以根据配置文件进行测试,因为没有试过,这里不再赘述 esrally list races 对比两场比赛 esrally compare --baseline=0bfd4542-3821-4c79-81a2-0858636068ce --contender=beb154e4-0a05-4f45-ad9f-e34f9a9e51f7 创建track mkdir .rally/benchmarks/data/XXX 获取数据 allCountries.txt 转换为json格式 vim toJSON.py import json cols = (("geonameid", "int", True), ("name", "string", True), ("asciiname", "string", False), ("alternatenames", "string", False), ("latitude", "double", True), ("longitude", "double", True), ("feature_class", "string", False), ("feature_code", "string", False), ("country_code", "string", True), ("cc2", "string", False), ("admin1_code", "string", False), ("admin2_code", "string", False), ("admin3_code", "string", False), ("admin4_code", "string", False), ("population", "long", True), ("elevation", "int", False), ("dem", "string", False), ("timezone", "string", False)) def main(): with open("allCountries.txt", "rt", encoding="UTF-8") as f: for line in f: tup = line.strip().split("\t") record = {} for i in range(len(cols)): name, type, include = cols[i] if tup[i] != "" and include: if type in ("int", "long"): record[name] = int(tup[i]) elif type == "double": record[name] = float(tup[i]) elif type == "string": record[name] = tup[i] print(json.dumps(record, ensure_ascii=False)) if __name__ == "__main__": main() python3 toJSON.py > documents.json 编写track.json 检查是否可用esrally info --track-path=~/rally-tracks/tutorial track解剖 {% set index_count = 2 %} #设置循环次数 { "version": 2, "description": "Tutorial benchmark for Rally", "indices": [ { "name": "geonames", #要操作索引的名称 "body": "index.json" } ], "corpora": [ #此轨道使用的所有文档语料库 { "name": "rally-tutorial", "documents": [ { "source-file": "documents.json", "document-count": 11658903, "uncompressed-bytes": 1544799789 } ] } ], "schedule": [ #具体执行的操作 { "operation": { "operation-type": "delete-index" #操作类型 } }, { "operation": { "operation-type": "create-index" } }, { "operation": { "operation-type": "cluster-health", "request-params": { "wait_for_status": "green" } } }, { "operation": { "operation-type": "bulk", "bulk-size": 5000 }, "warmup-time-period": 120, "clients": 8 }, { "operation": { "operation-type": "force-merge" } }, { "operation": { "name": "query-match-all", "operation-type": "search", "body": { "query": { "match_all": {} } } }, "clients": 8, #发起请求客户端数量 "warmup-iterations": 1000, #预热,不显示在测量结果中 "iterations": 1000, #执行次数 "target-throughput": 100 #尽可能慢地运行任务,target-throughput/clients/s qps } ] } 配置parallel实现并行执行语句 https://esrally.readthedocs.io/en/latest/track.html https://elasticsearch-benchmarks.elastic.co/# https://learnku.com/articles/41047

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Nacos

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Rocky Linux

Rocky Linux

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。

Sublime Text

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

WebStorm

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WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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