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2024-02-27 12:24:21 +08:00

回复了 HojiOShi 创建的主题 › Apple › 关于使用丐版 Mac mini 又想保护固态寿命的正确姿势

我觉得，花了钱却提心吊胆地用，还不如不花这笔钱……
花更多钱的目的是为了享受。如果还需要忍受更多负担，这钱就白花了。

2024-02-27 10:08:03 +08:00

回复了 KevinDo2 创建的主题 › Apple › Macbook 触控板的正确使用姿势是什么？

@KevinDo2 #11
现在 macOS 14 可以关闭鼠标加速了。
我在 Windows 和 macOS 上都关，Windows 上叫做“提高指针精确度”。

关了以后更容易形成肌肉记忆，预估一下距离直接就可以精准移动到想要的位置。
我平时打 osu （一款音游）都可以靠这种肌肉记忆……

然后两者的手感就差不多了。
只是 macOS 上看起来光标速度更慢一些，macOS 下把 DPI 提高 1.125 倍看起来就一样了。

2024-02-27 09:47:37 +08:00

回复了 KevinDo2 创建的主题 › Apple › Macbook 触控板的正确使用姿势是什么？

轻点+三指拖拽

2024-02-26 12:45:17 +08:00

回复了 hoyulicn 创建的主题 › Android › 有哪些新款安卓机可以刷机？

索尼和 Pixel ，不过太贵了，比小米找闲鱼解锁还贵
有些手机可以解锁，但不一定可以刷机，或者仅限于刷国际版官方 ROM

2024-02-26 11:54:21 +08:00

回复了 bright0908 创建的主题 › Python › 小白求推荐人工智能学习路线和教程

@murmur 是这样的，市面上很多“算法工程师”其实都是价格贵的同时工程能力一般，适合搞科研。
但是目前大模型，如果想在模型架构上优化的话，研究成本极高。

实际上大模型的路径依赖的现象很严重。大家都倾向于直接在前人尝试过的最好的模型上训练。

最后比拼的是，谁的数据质量更高（可以是专注于某个领域的数据），以及谁可以搞定多机训练。

里面最主要的问题其实是：如何充分利用多机算力，规避性能瓶颈；如果机器发生了故障，如何不影响训练进程。

2024-02-26 11:28:42 +08:00

回复了 bright0908 创建的主题 › Python › 小白求推荐人工智能学习路线和教程

建议快速过一眼：
https://zh.d2l.ai/

了解其中的概念即可。
然后直接找一些项目代码看看。

2024-02-26 09:38:54 +08:00

回复了 ruoyutx 创建的主题 › Android › 有没有用过 iqoo 手机的朋友

我用大陆版 MIUI （已升级 HyperOS ，不过我有权限解锁），各种上网工具、X 、油管、TG 、Discord 、播放器都装了，半年过去了，也没发生什么事情。

其实之前我都不装，但是有个 V 友问敢不敢。于是我就装了。

2024-02-25 18:07:36 +08:00

回复了 bthulu 创建的主题 › 程序员 › 有熟悉网络的大神帮解释下 hyper-v 虚拟交换机吗，或者有相关信息网址也行啊

看起来你现在的网络拓扑结构是：
路由器（假设是 192.168.1.1 ） - 虚拟交换机（ 172.16.20.254 ）- 主机（ 172.16.20.72 ）

Hyper-V 的默认虚拟交换机自带 NAT ，方便下面的虚拟机能联网。
你可以用“外部网络”类型的交换机，相当于直接把所有虚拟机连接到上一级路由器上。

2024-02-24 12:37:19 +08:00

回复了 xuegy 创建的主题 › Android › 有什么强制类 DC 调光的 APP 吗？

https://github.com/cjyyx/ScreenFilter

2024-02-22 17:21:39 +08:00

回复了 wxd21020 创建的主题 › Local LLM › 配置小主机跑大模型

@mkdirmushroom 如果内存频率一样的话，它们应该没什么明显的差别。内存延迟的影响不大，GPU 和显存之间的延迟要更高。

2024-02-22 15:54:46 +08:00

回复了 junan 创建的主题 › 程序员 › 公司 WiFi 电脑能连，手机不能连，电脑还不能开热点，这种情况手机和电脑怎么在同一网络环境下

https://github.com/Genymobile/gnirehtet

2024-02-22 13:13:17 +08:00

回复了 wxd21020 创建的主题 › Local LLM › 配置小主机跑大模型

@mkdirmushroom AMD 的 IF 总线带宽有限……
台式机处理器还好，限制没有那么大，基本上什么内存都可以正常发挥。

移动端就不一样了。我刚刚测出来的数据：
https://i.imgur.com/p0mErLY.png

这是 6400MHz 的内存，可以看到核显的读写带宽基本上都砍了对半，但是同时读+写（ Copy ）接近两者的总和。
而 CPU 的读取带宽只有约 50GB/s ，写入则可以达到 86GB/s ，但是同时读写倒不是两者的总和。

对于跑 LLM 推理的场景，对内存读取带宽要求挺高，瓶颈几乎都在这里，而写比读少很多。

虽然内存带宽真的有将近 90GB/s ，但跑 LLM 时，实际上可以视为只有 50GB/s……
GPU 会更慢，也是因为读取带宽更低。

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