一个性能极佳的图形数据库,可以在任何地方运行。 ​​​

一个性能极佳的图形数据库,可以在任何地方运行。 ​​​ 1.Cozo现在可以在Linux,macOS,Windows,iOS,Android和Web浏览器上运行。 2.可以在嵌入式模式下将Cozo与Python,JavaScript,Rust,C,Java,Swift和Golang等一起使用。 3.可以从RocksDB,SQLite和纯内存存储后端中进行选择,并进行不同的权衡。 4.在配备 RocksDB 持久存储引擎的 2020 Mac Mini 上: 4.1.对具有 1.6M 行的关系运行 OLTP 查询,您可以预期大约 100K QPS(每秒查询数) 用于混合读/写/更新事务查询,只读查询 QPS 超过 250K,数据库峰值内存使用量约为 50MB。 4.2.备份速度约为每秒 1M 行,还原速度约为每秒 400K 行,并且对关系(表)大小不敏感。 4.3.对于 OLAP 查询,扫描具有 1.6M 行的表大约需要 1 秒(在 2 倍内,具体取决于确切的操作)。查询所花费的时间大致与查询接触的行数成比例,内存使用情况主要由返回集的大小决定。 4.4.对于具有 31M 边的图形,两跳图遍历在不到 1 毫秒的时间内完成。 4.5.对于具有 10K 顶点和 120K 边的图形,Pagerank 算法在大约 50 毫秒内完成,对于具有 100K 顶点和 1.7M 边的图形,大约在 1 秒内完成,对于具有 1.6M 顶点和 32M 边的图形,大约需要 30 秒。 | #数据库

相关推荐

封面图片

:允许用户在任何地方(Linux/Windows/Mac)通过 gradio web UI 在 GPU 或 CPU 上运行 Ll

:允许用户在任何地方(Linux/Windows/Mac)通过 gradio web UI 在 GPU 或 CPU 上运行 Llama 2。 它支持 Llama-2-7B/13B/70B,并且可以使用 8-bit 或 4-bit 模式。它支持至少有 6 GB VRAM 的 GPU 推理,以及至少有 6 GB RAM 的 CPU 推理。 支持多种模型:Llama-2-7b/13b/70b,所有的Llama-2-GPTQ,所有的Llama-2-GGML等 支持多种模型后端:Nvidia GPU(transformers,bitsandbytes(8-bit 推理),AutoGPTQ(4-bit 推理)),CPU,Mac/AMD GPU(llama.cpp) Web UI接口:gradio

封面图片

:一个开源 Python 库,专门为 AI 开发人员设计、执行和共享实验,可以跟踪任意内容,流式传输、复现、协作和在任何地方恢复

:一个开源 Python 库,专门为 AI 开发人员设计、执行和共享实验,可以跟踪任意内容,流式传输、复现、协作和在任何地方恢复计算状态 主要特征: 立即:使用几行代码设计和执行实验,流式传输你的指标。 协作:备份、合并、共享和重新加载实验及其计算状态。 可互操作:使用 Python、Pandas 和 SQL 以及本机数据库类型和开放格式访问你的实验 - 无供应商锁定。 灵活:跟踪本机 Python 数据类型和结构,以及 NumPy、Pandas 和 PyArrow 对象。 轻量级:具有最小依赖性的薄层,可以在任何地方运行并补充其他组件/服务。

封面图片

:可在任何地方运行的用户界面Dioxus 是一个库,用于使用 Rust 编程语言构建快速、可扩展和健壮的用户界面。本指南将帮助你

封面图片

DVAJ- 忠诚的母狗,会为主人吸吮并在任何地方喝。由良日向散步并吞下精液。 - 日向ゆら

DVAJ- 忠诚的母狗,会为主人吸吮并在任何地方喝。由良日向散步并吞下精液。 - 日向ゆら 时长: :: 上市时间: -- #日向ゆら #フランクフルト林 #ネコミミ・獣系 #野外・露出 #単体作品 #ごっくん #ハイビジョン #独占配信 #M女 #アリスJAPAN #岚山みちる #アリスJAPAN Jav搜索

封面图片

ROYD-069 如果知道患者是童贞(小鬼)的话,在任何地方都会吃的纳斯维奇尔纳小月乃露娜…。2021-11-12

ROYD-069 如果知道患者是童贞(小鬼)的话,在任何地方都会吃的纳斯维奇尔纳小月乃露娜…。2021-11-12 https://videozm.whqhyg.com:8091/20211109/fR8ALTIC/1000kb/hls/index.m3u8 #中文字幕 #M3U8 @dddskb

封面图片

程序员从零开始制作流畅的3D图形引擎 并在DIY的GPU上运行

程序员从零开始制作流畅的3D图形引擎 并在DIY的GPU上运行 这并不是 Fish 首次涉足自制图形。他最初用 WebGL 开发了用于网络浏览器的"Pescado"引擎,然后将其移植到用于 PC 显卡的 OpenGL 上。不过,在低功耗微控制器上实现流畅的 3D 渲染是一次重大飞跃。Fish 的引擎被命名为"ESPescado",用于 ESP32 移植,完全使用 C++ 和 OpenGL 手工制作。他从零开始创建了向量、矩阵和渲染数学库。正如 Fish 解释的那样,"物理和几何处理发生在 3D 中,但在 2D 显示器上显示图像时,只能绘制 2D 点"。ESPescado 使用透视投影技术将 3D 物体平面化为屏幕上的 2D 物体。此外,它的响应速度也相当快。得益于 ESP32 的双核设计,Fish 的代码可以在一个内核上以每秒 700 帧的速度处理物理和输入处理,而另一个内核则专注于以每秒 40 帧的速度流畅地渲染线框。制作硬件本身就是黑客的梦想:一个小巧的 1.9 英寸 320 x 160 像素显示屏,周围环绕着 ESP32 大脑,配上可实现全 3D 控制的外置操纵杆。其中一个操纵杆甚至可以连接到手指上,带来身临其境的体验。加速计提供运动输入,用于调整游戏中的摄像头。在引擎盖下,ESPescado 使用网格、顶点和矩阵等标准 3D 工具包。网格由三角形的点和线构成,是视频游戏中的基本物体和地形。然后,引擎可以应用缩放、旋转和定位等变换,将这些网格放置在虚拟 3D 世界中。YouTube 上的一个演示展示了 ESPescado 的运行情况,Fish 在黑色背景中操纵一个简单的绿色三角形物体。它让人们对该引擎的功能有了一个基本的了解,表明即使是最基本的三维图形也可以根据第一原理进行开发。对于工匠和三维数学专业的学生来说,Fish 的项目让他们对三维引擎背后的核心概念有了迷人的一瞥。ESP32"ESPescado"版本和原始OpenGL"Pescado"版本都已发布在 GitHub 上,供所有人研究和构建。 ... PC版: 手机版:

🔍 发送关键词来寻找群组、频道或视频。

启动SOSO机器人