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Dec 24 2025

Chikaoya - R語言21天學習計劃 - 第十六天：優化方法與高性能計算

📚 今日目標 掌握代碼性能分析和優化方法 學習並行計算和分佈式計算 掌握內存管理和優化技巧 學習C++集成（Rcpp） 實踐高性能數據處理 ⚡ 第一部分：代碼性能分析 1.1 基準測試工具 # 加載必要的包 install.packages(c("microbenchmark", "bench"

並行計算 , 數據 , 文件處理 , AI寫作 , aigc

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Jan 01 2026

karen - 併發與並行

引言：並行與併發的時代背景 在當今數字化時代，計算機系統面臨着前所未有的性能挑戰。從移動設備到超級計算機，從個人應用到企業級系統，對計算能力的需求呈指數級增長。在這樣的背景下，並行和併發技術成為提升系統性能的關鍵支柱。 1.1 多核處理器的普及 隨着摩爾定律的持續演進，單核處理器的性能提升逐漸放緩，而多核處理器已成為主流。從 2005

並行計算 , 數據 , 後端開發 , JAVA , 多核 , Python

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Nov 27 2025

mob64ca141139a2 - 高性能計算 GPU 等資料

Tachyon數值精度終極指南：GPU加速的ZK證明算法核心解析 在現代零知識證明（ZK）系統中，數值算法的精度直接決定了整個系統的安全性和可靠性。Tachyon作為一個模塊化的ZK後端，通過GPU加速技術為數值計算提供了全新的解決方案。本文將從numerics模塊入手，深入分析Tachyon如何處理數值精度問題，以及它如何為ZK證

數值精度 , 並行計算 , 數值計算 , 後端開發 , Python

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Nov 18 2025

mob64ca12e51ecb - langchain4j 提取文本摘要

在當今信息爆炸的時代，快速提取文本摘要成為了信息處理中的一個關鍵需求。本文將重點介紹如何利用 langchain4j 來實現文本摘要的提取，涵蓋版本對比、遷移指南、兼容性處理、實戰案例、排錯指南以及生態擴展。希望此係列內容能為開發者們提供有效的參考。 版本對比 langchain4j 在最新版本中引入了多個新特性，以提升文本摘要提取的性能和靈活性。以下是對比表，展示了不同版本間的

並行計算 , 新版本 , aigc , 開發者

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Dec 03 2025

mob64ca12ebb57f - ollama模型使用gpu生成

在進行實體模型的開發及訓練過程中，使用 GPU 生成 Ollama 模型成為了提升性能和加速迭代的關鍵技術。由於 GPU 具備強大的並行計算能力，可以顯著提高數據處理速度，因此越來越多的開發者和研究人員開始關注其實現方式和操作流程。 引用塊：根據 NVIDIA 的定義，“GPU 是一種用於高速數據並行處理的硬件，適用於計算密集型任務，例如深度學習和圖形渲染。” 時間

並行計算 , aigc , 深度學習 , 開發者

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