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回复总数  2976
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3 天前
回复了 llcczz 创建的主题 职场话题 github 10K star 是什么水平?
10k 的 markdown 项目 -> 进了大厂也给你踢出来
10k 的 AGI 项目 -> 董事长亲自接洽诚邀担任事业部高级研究员
4 天前
回复了 meeop 创建的主题 问与答 有什么你想做的好玩的项目?
赛博猫娘😋
@ljtfdt
组分不一样,额定压力不一样,调压控流方式也有点不一样
我不知道,我只是觉得你们俩帖子挨在一块很有趣

https://i.imgur.com/uCpuylq.png
没用过,但我已经在 Visual Studio 2022, Qt Creator ,neovim 上都用上了 copilot
妙控板没必要,体验退化到普通 windows 本( thinkpad) 级别,还不如鼠标得了

扩展坞是迟早要买的,但千万不要买原厂

然后 mac 的充电线很金贵,因为要满足自己的雷电协议标准。 建议直接买根新的,指标降级够用就行的那种,不然线不小心踩到或者给🐱咬了什么的那百八十块的线会让你怀疑人生
14 天前
回复了 TestFlight 创建的主题 深圳 色弱人群现在驾照体检简直是地狱级难度
@Plumbiu 看#218 红绿辨色能力弱的话就会感觉红和绿都在黄色附近,只是明度有变化。 你看我这几张图,以警告文字作为黄色标准,那确实模拟红模拟绿跟它的颜色都不一样
14 天前
回复了 TestFlight 创建的主题 深圳 色弱人群现在驾照体检简直是地狱级难度
离远点看。

这是模拟红:
https://i.imgur.com/t5DtZkf.png
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这是模拟绿:
https://i.imgur.com/vxvNSK0.png
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哪条车道能走?
https://i.imgur.com/RhMIPo9.png




想换标志的朋友们:
这个路口的红黄绿等是竖着排列的,最底下才是绿灯
16 天前
回复了 hongyexiaoqing 创建的主题 问与答 Telegram 游戏真能赚钱?
凡是找人做项目的都不叫投资大佬。
想问问楼上的推荐哪个能解决这个问题:

RAG 只能 embed 知识库「内」的知识,但不能 embed 关于知识库「本身」的知识 —— 嵌入 10 条 A 知识后 LLM 能查询 N(N<10) 条最接近 A 知识向量的内容,但无法回答「关于 A 的知识量有多少」
不如软考
计算机等级考试是给非专业人士的证,软考是给软件相关专业人士的证
当小弟的方式:
老大,我们下一步怎么做?

当老大的方式:
你们一人出个方案,有方案之后我们评选一个最优秀的决定下一步怎么做。


引导合适的人,向你设想的方向,充分发挥他的特长
24 天前
回复了 woxiqingxian 创建的主题 美酒与美食 以前的东西真的更好吃么?
> 还有一个很奇怪的现象:本地的比外地的好吃?(不管是菜还是肉)

也不是很奇怪,客观原因:

1. 外地运输时间长,保鲜要求高
2. 目前的育种水平,保鲜能力和风味不能兼顾,大多数基地产品都优先照顾保鲜能力
3. 外地货源大多来自大型基地,标准工业化养殖,满足的是基线要求,无法跟小农小养殖户精细化管理的产出的风味相提并论
4. 本地养殖户长期深耕本地需求,口味和品种把握更准(比如山东的炒鸡用的辣椒,它们只种筛选过的更好吃的螺丝椒),所谓老祖宗严选
5. 气候和水土问题,永远有本地优势物种
24 天前
回复了 woxiqingxian 创建的主题 美酒与美食 以前的东西真的更好吃么?
真的:
1. 老干妈改过配方,在它是个大型村镇企业的时候是最好吃的时候
2. 现在回农村抓的走地鸡/自种蔬菜远比城市里生鲜供应链的鲜鸡肉、蔬菜基地菜品好吃



假的:
1. 小时候的糖比现在好吃→真相是儿童的脑内奖励中枢与成人相比,对甜味更敏感
2. 小时候的杂牌零食比现在好吃→儿童的味觉系统训练不足,不能有效分辨有害物质/风味,我现在对增香剂的敏感程度比小时候高得多
> 为了其他人 clone 下来能直接用,我又添加了对应的 example 配置文件

本来项目也不应该其它人 clone 完就能直接用,应该是 clone 完,自动 build 一下能直接用,要么就下载 release 后能直接用

增加个 build 环节就好了
24 天前
回复了 coolfly1 创建的主题 MacBook Pro M4 选 macbookpro m4 还是 m4 pro
先说前提结论:M4pro 你买的是 GPU 和 **显存**,NPU 和 CPU 都不是很重要(用不上/性能溢出)


https://i.imgur.com/Sx4rc7H.png
这是平时中低负载时的状态


https://i.imgur.com/266Noim.png
这是本地运行 qwen:32b LLM 的状态,可以看到有 24g 的 wired ram ,这些是分给 gpu 用的


我用同时跑多个 LLM 的方式测试过内存压力,虽说 mac 的 swap 性能很强,但当然是还是无法完全取代 ram 的,当我的显存使用达到 40G 的时候系统卡死,看门狗 kill 掉了我的 session ,最后看到的总 ram 占用是 50g 左右


现在 pytorch 反正只适配了 apple silicon 的 gpu ,所有相关应用使用的是 Metal Performance Shaders (MPS) 来加速 ,NPU 只能在 coreML 中调用,which 只能在 xcode 中开发 native 应用时,把模型转换过来使用。 至于 GPU 本身的性能,据说大概不到桌面级 2060 (记不清了),所以也只能跑推理,不能跑训练


我目前稍微有点后悔,上限不够高,轻量冗余得又有点多了,也很贵,不如稍微加点钱买 air+正经 N 卡训练机
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