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Étapes détaillées pour nettoyer la mémoire à Xiaohongshu
Étapes détaillées pour nettoyer la mémoire à Xiaohongshu
Que dois-je faire si l'utilisation de la mémoire de Xiaohongshu est trop importante ? Xiaohongshu est une application de réseautage social et de shopping populaire, mais après l'avoir utilisée pendant un certain temps, elle peut occuper trop de mémoire. Dans ce didacticiel, l'éditeur PHP Xinyi présentera en détail les étapes pour effacer la mémoire dans Xiaohongshu afin d'aider tout le monde à résoudre facilement ce problème. Veuillez continuer à lire le contenu suivant pour savoir comment nettoyer efficacement la mémoire et optimiser le fonctionnement de Xiaohongshu.
1. Ouvrez Xiaohongshu et cliquez sur Moi dans le coin inférieur droit
2 Cliquez sur l'icône des paramètres et cliquez sur Général
3.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
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Étapes détaillées pour nettoyer la mémoire à Xiaohongshu
Apr 26, 2024 am 10:43 AM
1. Ouvrez Xiaohongshu, cliquez sur Moi dans le coin inférieur droit 2. Cliquez sur l'icône des paramètres, cliquez sur Général 3. Cliquez sur Vider le cache
Que faire si votre téléphone Huawei a une mémoire insuffisante (Méthodes pratiques pour résoudre le problème de mémoire insuffisante)
Apr 29, 2024 pm 06:34 PM
Le manque de mémoire sur les téléphones mobiles Huawei est devenu un problème courant auquel sont confrontés de nombreux utilisateurs, avec l'augmentation des applications mobiles et des fichiers multimédias. Pour aider les utilisateurs à utiliser pleinement l'espace de stockage de leurs téléphones mobiles, cet article présentera quelques méthodes pratiques pour résoudre le problème de mémoire insuffisante sur les téléphones mobiles Huawei. 1. Nettoyer le cache : enregistrements d'historique et données invalides pour libérer de l'espace mémoire et effacer les fichiers temporaires générés par les applications. Recherchez « Stockage » dans les paramètres de votre téléphone Huawei, cliquez sur « Vider le cache » et sélectionnez le bouton « Vider le cache » pour supprimer les fichiers de cache de l'application. 2. Désinstallez les applications rarement utilisées : pour libérer de l'espace mémoire, supprimez certaines applications rarement utilisées. Faites glisser vers le haut de l'écran du téléphone, appuyez longuement sur l'icône « Désinstaller » de l'application que vous souhaitez supprimer, puis cliquez sur le bouton de confirmation pour terminer la désinstallation. 3.Application mobile pour
Comment affiner la profondeur localement
Feb 19, 2025 pm 05:21 PM
Le réglage fin local des modèles de classe Deepseek est confronté au défi des ressources informatiques insuffisantes et de l'expertise. Pour relever ces défis, les stratégies suivantes peuvent être adoptées: quantification du modèle: convertir les paramètres du modèle en entiers à faible précision, réduisant l'empreinte de la mémoire. Utilisez des modèles plus petits: sélectionnez un modèle pré-entraîné avec des paramètres plus petits pour un réglage fin local plus facile. Sélection des données et prétraitement: sélectionnez des données de haute qualité et effectuez un prétraitement approprié pour éviter une mauvaise qualité des données affectant l'efficacité du modèle. Formation par lots: pour les grands ensembles de données, chargez les données en lots de formation pour éviter le débordement de la mémoire. Accélération avec GPU: Utilisez des cartes graphiques indépendantes pour accélérer le processus de formation et raccourcir le temps de formation.
NuScenes dernier SOTA SparseAD : les requêtes clairsemées contribuent à une conduite autonome efficace de bout en bout !
Apr 17, 2024 pm 06:22 PM
Écrit à l'avant et point de départ Le paradigme de bout en bout utilise un cadre unifié pour réaliser plusieurs tâches dans les systèmes de conduite autonome. Malgré la simplicité et la clarté de ce paradigme, les performances des méthodes de conduite autonome de bout en bout sur les sous-tâches sont encore loin derrière les méthodes à tâche unique. Dans le même temps, les fonctionnalités de vue à vol d'oiseau (BEV) denses, largement utilisées dans les méthodes de bout en bout précédentes, rendent difficile l'adaptation à davantage de modalités ou de tâches. Un paradigme de conduite autonome de bout en bout (SparseAD) centré sur la recherche clairsemée est proposé ici, dans lequel la recherche clairsemée représente entièrement l'ensemble du scénario de conduite, y compris l'espace, le temps et les tâches, sans aucune représentation BEV dense. Plus précisément, une architecture clairsemée unifiée est conçue pour la connaissance des tâches, notamment la détection, le suivi et la cartographie en ligne. De plus, lourd
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May 09, 2024 am 11:10 AM
1. Tout d’abord, entrez dans le navigateur Edge et cliquez sur les trois points dans le coin supérieur droit. 2. Ensuite, sélectionnez [Extensions] dans la barre des tâches. 3. Ensuite, fermez ou désinstallez les plug-ins dont vous n'avez pas besoin.
Pour seulement 250$, le directeur technique de Hugging Face vous apprend étape par étape comment peaufiner Llama 3
May 06, 2024 pm 03:52 PM
Les grands modèles de langage open source familiers tels que Llama3 lancé par Meta, les modèles Mistral et Mixtral lancés par MistralAI et Jamba lancé par AI21 Lab sont devenus des concurrents d'OpenAI. Dans la plupart des cas, les utilisateurs doivent affiner ces modèles open source en fonction de leurs propres données pour libérer pleinement le potentiel du modèle. Il n'est pas difficile d'affiner un grand modèle de langage (comme Mistral) par rapport à un petit en utilisant Q-Learning sur un seul GPU, mais le réglage efficace d'un grand modèle comme Llama370b ou Mixtral est resté un défi jusqu'à présent. . C'est pourquoi Philipp Sch, directeur technique de HuggingFace
L'impact de la vague de l'IA est évident. TrendForce a révisé à la hausse ses prévisions d'augmentation des prix des contrats de mémoire DRAM et de mémoire flash NAND ce trimestre.
May 07, 2024 pm 09:58 PM
Selon un rapport d'enquête TrendForce, la vague de l'IA a un impact significatif sur les marchés de la mémoire DRAM et de la mémoire flash NAND. Dans l'actualité de ce site du 7 mai, TrendForce a déclaré aujourd'hui dans son dernier rapport de recherche que l'agence avait augmenté les augmentations de prix contractuels pour deux types de produits de stockage ce trimestre. Plus précisément, TrendForce avait initialement estimé que le prix du contrat de mémoire DRAM au deuxième trimestre 2024 augmenterait de 3 à 8 %, et l'estime désormais à 13 à 18 % en termes de mémoire flash NAND, l'estimation initiale augmentera de 13 à 8 % ; 18 %, et la nouvelle estimation est de 15 % ~ 20 %, seul eMMC/UFS a une augmentation inférieure de 10 %. ▲Source de l'image TrendForce TrendForce a déclaré que l'agence prévoyait initialement de continuer à
Win11 prend-il moins de mémoire que Win10 ?
Apr 18, 2024 am 12:57 AM
Oui, dans l’ensemble, Win11 consomme moins de mémoire que Win10. Les optimisations incluent un noyau système plus léger, une meilleure gestion de la mémoire, de nouvelles options d'hibernation et moins de processus en arrière-plan. Les tests montrent que l'empreinte mémoire de Win11 est généralement inférieure de 5 à 10 % à celle de Win10 dans des configurations similaires. Mais l'utilisation de la mémoire est également affectée par la configuration matérielle, les applications et les paramètres système.
