


So überprüfen Sie die Speichernutzung jeder Aufgabe im Edge-Browser
Der PHP-Editor Youzi erklärt Ihnen, wie Sie die von jeder Aufgabe belegte Speichermenge im Edge-Browser überprüfen können. Der Edge-Browser ist ein von Microsoft eingeführter Browser der neuen Generation, der über hohe Leistung und optimierte Speicherverwaltungsfunktionen verfügt. Um die von jeder Aufgabe belegte Speichermenge zu überprüfen, können Sie die folgenden Schritte ausführen. Öffnen Sie zunächst den Edge-Browser und klicken Sie auf die Menüschaltfläche in der oberen rechten Ecke. Wählen Sie dann „Task-Manager“ aus dem Menü. Im Task-Manager können Sie alle laufenden Aufgaben und deren Speicherbedarf sehen. Durch die Anzeige dieser Informationen können Sie die von jeder Aufgabe verwendete Speichermenge nachvollziehen und bei Bedarf optimieren und anpassen. Auf diese Weise können Sie die Speichernutzung des Edge-Browsers besser verwalten und die Leistung und Stabilität des Browsers verbessern.
Ansichtsmethode:
1. Doppelklicken Sie, um die Software zu öffnen, und klicken Sie auf das Dreipunktsymbol „…“ in der oberen rechten Ecke.
2. Klicken Sie dann in der Optionsliste unten auf „Weitere Tools“.
3. Klicken Sie dann auf „Browser-Task-Manager“.
4. In der sich öffnenden Fensteroberfläche können Sie die von jedem Prozess im Dasou Browser belegte Speichergröße überprüfen.
5. Wenn Sie einen Prozess schließen möchten, wählen Sie einfach den Prozess aus und klicken Sie unten rechts auf „Prozess beenden“.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo überprüfen Sie die Speichernutzung jeder Aufgabe im Edge-Browser. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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1. Verwenden Sie die Tastenkombination [Win+Umschalt+Eingabetaste]. 2. Nachdem Sie den Vollbildmodus aufgerufen haben, klicken Sie zum Beenden auf F11. Methode 2: 1. Rufen Sie den Browser auf und klicken Sie auf die drei Punkte in der oberen rechten Ecke. 2. Klicken Sie auf den Vergrößerungspfeil hinter Zoom. 3. Drücken Sie F11, nachdem Sie den Vollbildmodus aufgerufen haben, um den Vorgang zu beenden.

1. Öffnen Sie zunächst Microsoft Edge, klicken Sie auf die Schaltfläche [...] und dann auf die Optionsschaltfläche [Einstellungen]. 2. Klicken Sie dann auf die Schaltfläche [Passwort und automatisches Ausfüllen]. 3. Der letzte Schritt ist der Einstellungsbereich für das automatische Ausfüllen von Microsoft Edge.

1. Klicken Sie zunächst auf Start, klicken Sie mit der rechten Maustaste und wählen Sie [Microsoft Edge]. 2. Klicken Sie dann auf [Mehr], um [App-Einstellungen] zu öffnen. 3. Suchen Sie als Nächstes nach [Anwendungsberechtigungen] und geben Sie sie ein. 4. Suchen Sie dann in den Berechtigungen unten nach [Mikrofon]. 5. Zum Schluss schalten Sie den Schalter hinter dem Mikrofon ein.

Wie speichere ich Webvideos im Edge-Browser? Es wird empfohlen, Erweiterungen zu verwenden! Es gibt Tutorials im Internet, die verschiedene Methoden vorstellen, aber die Verwendung von Browsererweiterungen ist nicht die bequemste und kann mit verschiedenen Situationen umgehen. Lassen Sie uns es gemeinsam lernen und sehen, wie . Installieren Sie das Webvideo-Sniffing-Plugin, um Online-Videoressourcen zu erhalten. 1. Klicken Sie auf die drei Punkte in der oberen rechten Ecke des Edge-Browsers und wählen Sie Erweiterungen aus. 2. Klicken Sie, um die Erweiterung in dem kleinen Fenster anzuzeigen, das angezeigt wird. 3. Sie können nach „Video-Download“ suchen und es werden viele verwandte Video-Sniffing-Plug-ins angezeigt. Klicken Sie auf „Get“, um sie zu installieren und hinzuzufügen. 4. Nach dem Hinzufügen und Installieren reagiert die Sniffing-Funktion dieses Plug-Ins, wenn Benutzer Online-Videos ansehen.

1. Klicken Sie zunächst mit der rechten Maustaste auf das Volume in der unteren rechten Ecke und klicken Sie auf [Volume-Mix öffnen]. 2. Klicken Sie dann auf den kleinen Lautsprecher unter dem Lautsprecher, um ihn auszuschalten. 3. Klicken Sie erneut auf den kleinen Lautsprecher, um ihn zu öffnen, und starten Sie dann den Computer neu. Lösung 2: 1. Klicken Sie zunächst mit der rechten Maustaste auf das Volume in der unteren rechten Ecke und klicken Sie auf [Wiedergabegerät]. 2. Klicken Sie dann mit der rechten Maustaste auf das Gerät in der Liste in der Benutzeroberfläche und [Deaktivieren] Sie alle Geräte. 3. Aktivieren Sie anschließend die Anwendungen nacheinander und klicken Sie auf [OK], um den Computer neu zu starten.

Die lokale Feinabstimmung von Deepseek-Klasse-Modellen steht vor der Herausforderung unzureichender Rechenressourcen und Fachkenntnisse. Um diese Herausforderungen zu bewältigen, können die folgenden Strategien angewendet werden: Modellquantisierung: Umwandlung von Modellparametern in Ganzzahlen mit niedriger Präzision und Reduzierung des Speicherboots. Verwenden Sie kleinere Modelle: Wählen Sie ein vorgezogenes Modell mit kleineren Parametern für eine einfachere lokale Feinabstimmung aus. Datenauswahl und Vorverarbeitung: Wählen Sie hochwertige Daten aus und führen Sie eine geeignete Vorverarbeitung durch, um eine schlechte Datenqualität zu vermeiden, die die Modelleffizienz beeinflusst. Batch -Training: Laden Sie für große Datensätze Daten in Stapel für das Training, um den Speicherüberlauf zu vermeiden. Beschleunigung mit GPU: Verwenden Sie unabhängige Grafikkarten, um den Schulungsprozess zu beschleunigen und die Trainingszeit zu verkürzen.

1. Öffnen Sie zunächst den Edge-Browser und klicken Sie auf die drei Punkte in der oberen rechten Ecke. 2. Klicken Sie dann in der Taskleiste auf [Einstellungen]. 3. Klicken Sie anschließend in der linken Taskleiste auf [Datenschutz und Sicherheit]. 4. Ziehen Sie abschließend nach unten und schalten Sie [Windows Defender Smart Screen] aus.

Die bekannten großen Open-Source-Sprachmodelle wie Llama3 von Meta, Mistral- und Mixtral-Modelle von MistralAI und Jamba von AI21 Lab sind zu Konkurrenten von OpenAI geworden. In den meisten Fällen müssen Benutzer diese Open-Source-Modelle anhand ihrer eigenen Daten verfeinern, um das Potenzial des Modells voll auszuschöpfen. Es ist nicht schwer, ein großes Sprachmodell (wie Mistral) im Vergleich zu einem kleinen mithilfe von Q-Learning auf einer einzelnen GPU zu optimieren, aber die effiziente Feinabstimmung eines großen Modells wie Llama370b oder Mixtral blieb bisher eine Herausforderung . Deshalb Philipp Sch, technischer Leiter von HuggingFace
