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Chrome 브라우저의 메모리 사용량이 너무 높으면 어떻게 해야 하나요? 크롬 메모리 사용량이 너무 높은 문제를 해결하는 방법은 무엇입니까?
Chrome 브라우저의 메모리 사용량이 너무 높으면 어떻게 해야 하나요? 크롬 메모리 사용량이 너무 높은 문제를 해결하는 방법은 무엇입니까?
php 편집기 Youzi는 많은 사용자가 Chrome 브라우저를 사용할 때 과도한 메모리 사용 문제에 직면했다는 사실을 발견했습니다. 웹페이지가 로드되고 탭이 늘어나면 Chrome의 메모리 사용량이 점차 증가하여 컴퓨터 속도가 느려지거나 충돌이 발생할 수 있습니다. 이 문제에 대응하여 Chrome 브라우저의 과도한 메모리 사용 문제를 해결하여 브라우저 성능을 최적화하고 사용자 경험을 향상시키는 데 도움이 되는 몇 가지 방법을 소개하겠습니다.
Chrome의 높은 메모리 사용량 문제를 해결하는 방법은 무엇입니까?
1. 아무 탭에서나 단축키 Ctrl+D(Windows) / Cmd+D(Mac)를 사용하여 북마크된 페이지를 연 다음 "수정"을 클릭하세요.
2. URL 표시줄에 chrome://restart를 입력하세요. 원하는 이름을 지정할 수 있습니다. 그런 다음 하단의 저장 버튼을 클릭하세요.
3. 그런 다음 Chrome이 점점 더 멈춘다고 느끼면 즐겨찾기 표시줄을 클릭하여 Chrome 북마크를 다시 시작하세요. 메모리를 해제하고 컴퓨터가 정상으로 돌아가는 데 일반적으로 몇 초 정도 걸립니다.
위 내용은 Chrome 브라우저의 메모리 사용량이 너무 높으면 어떻게 해야 하나요? 크롬 메모리 사용량이 너무 높은 문제를 해결하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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대용량 메모리 최적화, 컴퓨터가 16g/32g 메모리 속도로 업그레이드했는데 변화가 없다면 어떻게 해야 하나요?
Jun 18, 2024 pm 06:51 PM
기계식 하드 드라이브나 SATA 솔리드 스테이트 드라이브의 경우 소프트웨어 실행 속도의 증가를 느낄 수 있지만 NVME 하드 드라이브라면 느끼지 못할 수도 있습니다. 1. 레지스트리를 데스크탑으로 가져와 새 텍스트 문서를 생성하고, 다음 내용을 복사하여 붙여넣은 후 1.reg로 저장한 후 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하여 병합하고 컴퓨터를 다시 시작합니다. WindowsRegistryEditorVersion5.00[HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\SessionManager\MemoryManagement]"DisablePagingExecutive"=d
소식통에 따르면 삼성전자와 SK하이닉스는 2026년 이후 적층형 모바일 메모리를 상용화할 것으로 보인다.
Sep 03, 2024 pm 02:15 PM
3일 홈페이지 보도에 따르면 국내 언론 에트뉴스는 어제(현지시간) 삼성전자와 SK하이닉스의 'HBM형' 적층구조 모바일 메모리 제품이 2026년 이후 상용화될 것이라고 보도했다. 소식통에 따르면 두 한국 메모리 거대 기업은 적층형 모바일 메모리를 미래 수익의 중요한 원천으로 여기고 'HBM형 메모리'를 스마트폰, 태블릿, 노트북으로 확장해 엔드사이드 AI에 전력을 공급할 계획이라고 전했다. 이 사이트의 이전 보도에 따르면 삼성전자 제품은 LPWide I/O 메모리라고 하며 SK하이닉스는 이 기술을 VFO라고 부른다. 두 회사는 팬아웃 패키징과 수직 채널을 결합하는 것과 거의 동일한 기술 경로를 사용했습니다. 삼성전자 LPWide I/O 메모리의 비트폭은 512이다.
Lexar, Ares Wings of War DDR5 7600 16GB x2 메모리 키트 출시: 하이닉스 A-다이 입자, 1,299위안
May 07, 2024 am 08:13 AM
5월 6일 이 웹사이트의 소식에 따르면 Lexar는 Ares Wings of War 시리즈 DDR57600CL36 오버클럭 메모리를 출시했습니다. 16GBx2 세트는 5월 7일 0시에 예약 판매가 가능하며 가격은 50위안입니다. 1,299위안. Lexar Wings of War 메모리는 Hynix A-die 메모리 칩을 사용하고 Intel XMP3.0을 지원하며 다음 두 가지 오버클러킹 사전 설정을 제공합니다. 7600MT/s: CL36-46-46-961.4V8000MT/s: CL38-48-49 -1001.45V 방열 측면에서는 이 메모리 세트에는 1.8mm 두께의 올 알루미늄 방열 조끼가 장착되어 있으며 PMIC 독점 열 전도성 실리콘 그리스 패드가 장착되어 있습니다. 메모리는 8개의 고휘도 LED 비드를 사용하고 13개의 RGB 조명 모드를 지원합니다.
AI 물결의 영향은 분명합니다. TrendForce는 이번 분기에 DRAM 메모리 및 NAND 플래시 메모리 계약 가격 인상에 대한 예측을 수정했습니다.
May 07, 2024 pm 09:58 PM
TrendForce 조사 보고서에 따르면 AI 물결은 DRAM 메모리와 NAND 플래시 메모리 시장에 상당한 영향을 미칩니다. 5월 7일 이 사이트의 뉴스에서 트렌드포스는 오늘 최신 연구 보고서에서 이번 분기에 두 가지 유형의 스토리지 제품에 대한 계약 가격 인상을 인상했다고 밝혔습니다. 구체적으로 트렌드포스는 당초 2024년 2분기 DRAM 메모리 계약 가격이 3~8% 인상될 것으로 추정했는데, 현재 NAND 플래시 메모리 기준으로는 13~18% 증가할 것으로 추정하고 있다. ~18%이고 새로운 추정치는 15% ~20%이며 eMMC/UFS만 10%의 더 낮은 증가율을 갖습니다. ▲이미지 출처 TrendForce TrendForce는 소속사가 당초 계속해서
현지에서 Deepseek을 미세 조정하는 방법
Feb 19, 2025 pm 05:21 PM
Deepseek 클래스 모델의 로컬 미세 조정은 컴퓨팅 리소스와 전문 지식이 충분하지 않아야합니다. 이러한 과제를 해결하기 위해 다음과 같은 전략을 채택 할 수 있습니다. 모델 양자화 : 모델 매개 변수를 저 반영 정수로 변환하여 메모리 발자국을 줄입니다. 더 작은 모델 사용 : 더 쉬운 로컬 미세 조정을 위해 작은 매개 변수가있는 사전 취사 모델을 선택하십시오. 데이터 선택 및 전처리 : 고품질 데이터를 선택하고 모델 효과에 영향을 미치는 데이터 품질이 좋지 않도록 적절한 전처리를 수행하십시오. 배치 교육 : 대규모 데이터 세트의 경우 메모리 오버플로를 피하기 위해 훈련을 위해 배치로 데이터를로드하십시오. GPU 로의 가속도 : 독립 그래픽 카드를 사용하여 교육 프로세스를 가속화하고 교육 시간을 단축하십시오.
Edge 브라우저가 메모리를 너무 많이 차지하는 경우 해결 방법 Edge 브라우저가 메모리를 너무 많이 차지하는 경우 해결 방법
May 09, 2024 am 11:10 AM
1. 먼저 Edge 브라우저에 접속하여 오른쪽 상단에 있는 점 3개를 클릭하세요. 2. 그런 다음 작업 표시줄에서 [확장 프로그램]을 선택하세요. 3. 그런 다음 필요하지 않은 플러그인을 닫거나 제거합니다.
Kingbang은 CAMM2, LPCAM2 및 일반 모델 중에서 선택할 수 있는 새로운 DDR5 8600 메모리를 출시했습니다.
Jun 08, 2024 pm 01:35 PM
6월 7일 이 사이트의 소식에 따르면 GEIL은 2024년 타이페이 국제 컴퓨터 쇼에서 최신 DDR5 솔루션을 출시했으며 선택할 수 있는 SO-DIMM, CUDIMM, CSODIMM, CAMM2 및 LPCAM2 버전을 제공했습니다. ▲사진출처: Wccftech 사진에서 볼 수 있듯이 진방이 전시한 CAMM2/LPCAMM2 메모리는 매우 컴팩트한 디자인을 채택해 최대 128GB의 용량과 최대 8533MT/s의 속도를 제공할 수 있다. 보조 냉각 없이 9000MT/s까지 오버클럭된 AMDAM5 플랫폼에서 안정적입니다. 보고서에 따르면 Jinbang의 2024 Polaris RGBDDR5 시리즈 메모리는 최대 8400을 제공할 수 있습니다.
단 250달러에 Hugging Face의 기술 디렉터가 Llama 3를 단계별로 미세 조정하는 방법을 알려드립니다.
May 06, 2024 pm 03:52 PM
Meta가 출시한 Llama3, MistralAI가 출시한 Mistral 및 Mixtral 모델, AI21 Lab이 출시한 Jamba 등 친숙한 오픈소스 대형 언어 모델이 OpenAI의 경쟁자가 되었습니다. 대부분의 경우 사용자는 모델의 잠재력을 완전히 활용하기 위해 자신의 데이터를 기반으로 이러한 오픈 소스 모델을 미세 조정해야 합니다. 단일 GPU에서 Q-Learning을 사용하여 작은 언어 모델에 비해 대규모 언어 모델(예: Mistral)을 미세 조정하는 것은 어렵지 않지만 Llama370b 또는 Mixtral과 같은 대규모 모델의 효율적인 미세 조정은 지금까지 과제로 남아 있습니다. . 그래서 HuggingFace의 기술 이사인 Philipp Sch는
