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OpenGL与 Vulkan 在《传送门 2》上的性能对比

在《传送门 2》 通过 DXVK 添加了 Vulkan 渲染器支持后,国外知名技术网站 Phoronix 使用AMD Radeon 显卡进行了一些基准测试,来比较其分别使用 OpenGL 和 Vulkan 时的渲染性能。 该基准测试使用支持 RadeonSI OpenGL 和 RADV Vulkan 的 Linux 5.11 + Mesa 21.1 开发版来进行。使用的显卡包括Radeon RX 590、RX Vega 56、Radeon VII、RX 5600 XT、RX 5700 XT、RX 6800 和 RX 6800 XT,分别在 1080p/2k/4K 分辨率下进行测试。 在 1080p 分辨率下,所有的 Radeon 显卡中,Vulkan 渲染的优势都非常明显,越到高端其优势越大。 在 2k(2560 x 1440)分辨率下,像 RX 590 和 RX Vega 56 这样较老的显卡在使用 Vulkan 而非 OpenGL 时并没有看到太多优势。但是,对于较新的高端显卡,Vulkan 仍然优势明显。 在 4K 情况下,Vulkan 渲染的优势继续减弱,但高端 Radeon RX 6800 系列仍然能够通过 Vulkan 渲染享受更高的帧率。 可以看到,无论在 1080p、2k 还是 4k 情况下,新的 AMDRadeon 图形卡在使用 Vulkan 渲染都至少有 30% 的提升,这不得不让人对 Vulkan 的未来更加充满信心。

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在线教培行业的前景及对比传统教育的优势

如何高效的运营和分发优质的教学内容?如今线上内容越来越充实的时代,无论是基础教育市场还是技能培训市场的前景都是非常值得期待的。伴随着2020年的疫情影响在线教育更是实现了爆发,很多之前不那么信任在线教育质量的机构和用户在这期间也接受了在线教育这种新的教学方式。 传统教育培训VS线上录播/直播 线下:大家都知道传统教育上课的时间效率是比较低的,一天下来也就学习2-4节课时左右的内容,学习进度不能自己撑握,精力和时间都会消耗很大。优势是线下的场景化氛围较好和约束性较强,在特定时间段内专注于教学互动。 线上:视频教学,效率优先,只要有精力几天即可学完一整套课程,并开始进行实操练习,遇到问题可回放复习边学边练进度自由把握。但需要较强的自制力和自觉性。 基础教育与企业培训转型的节点与优势 基础教育方面:目前各大知名在线教育机构都在这个赛道上发力,发掘线下优质资源和内容进行线上运营和分发。现阶段的短视频和直播火爆就能反映出用户是非常接受在线视频教育这种方式的,随着年轻一代的效率意识不断增强,在线获取优质教师资源和学习内容会成为未来的一种趋势。 Normal 0 7.8 磅 0 2 false false false EN-US ZH-CN X-NONE /* Style Definitions */ table.MsoNormalTable {mso-style-name:普通表格; mso-tstyle-rowband-size:0; mso-tstyle-colband-size:0; mso-style-noshow:yes; mso-style-priority:99; mso-style-parent:""; mso-padding-alt:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt; mso-para-margin:0cm; mso-para-margin-bottom:.0001pt; mso-pagination:widow-orphan; font-size:10.5pt; mso-bidi-font-size:11.0pt; font-family:DengXian; mso-ascii-font-family:DengXian; mso-ascii-theme-font:minor-latin; mso-fareast-font-family:DengXian; mso-fareast-theme-font:minor-fareast; mso-hansi-font-family:DengXian; mso-hansi-theme-font:minor-latin; mso-font-kerning:1.0pt;} 培训行业:传统的培训需要集中一个地方开课,这种授课方式比较耗时且获客能力和范围都有很大的局限。拿企业培训来说,集中培训需要浪费较多的人力物力资源且人员来自不同地区时间成本很高。转型线上无论是录播视频教学还是直播授课效率都会得到极大提升,员工可随时随地参加培训节省大量时间和人力成本。

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MaxCompute Spark与Spark SQL对比分析及使用注意事项

演讲嘉宾简介:沐行,阿里云智能技术支持工程师。 本次直播视频精彩回顾,戳这里!以下内容根据演讲视频以及PPT整理而成。本次分享主要围绕以下三个方面: 一、功能特性二、代码开发三、DataWorks模式 一、功能特性 1.Spark部署模式Spark开源文档中表明部署模式支持几种部署模式,如stand alone模式、on yarn模式、on k8s模式等。但是其中并不包括Spark on MaxCompute模式。Spark on MaxCompute其实是 MaxCompute平台对开源的Spark做的兼容支持,使得 MaxCompute平台得以支持运行Spark的作业。在部署的集群方式上,on yarn、on k8s集群云上部署时需要购买ECS部署Hadoop集群或者容器集群,或者是使用阿里云的产品,如EMR、容器服务。与用于自己搭建

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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。

Spring

Spring

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

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。

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