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V 1.6 (2011-08-07) ?这几个月一直在做一个Linux上的视频监控平台，忙得死去活来，一直都没时间来看这个东西。前阵子在一个北京的 网友的建议下，我把这个东西放到了RG4.NET上，特地修改了一下程序的界面。 V 1.5 (2010-12-05) ?这又是一个milestone。思前想后，还是决定把原来的架构抛弃，这一方面是发现使用boost在windows下有许多一下 子解决不了的问题，另一方面，功能做得太杂了，又是支持Darwin Stream Server的Relay out，又支持自己利用JRTPLib来 Streaming，真的没什么必要，这只是一个自己做着玩的东西，没必要那么复杂。所以，以后的EzStreamSvr会变成这样： ?1. Windows / Linux各自做一套 ?2. Windows下不再使用boost ?3. 去掉宣告到Darwin […]
最少费用购物 Description ?问题描述： 商店中每种商品都有标价。例如，一朵花的价格是2元。一个花瓶的价格是5 元。为了吸引顾客，商店提供了一组优惠商品价。优惠商品是把一种或多种商品分成一组，并降价售。例如，3朵花的价格不是6元而是5元。2 个花瓶加1 朵花的优惠价是10 元。试设计一个算法，计算出某一顾客所购商品应付的最少费用。 ?编程任务： 对于给定欲购商品的价格和数量，以及优惠商品价，编程计算所购商品应付的最少费用。 Input 由文件input.txt提供欲购商品数据。文件的第1行中有1 个整数B（0≤B≤5），表示所购商品种类数。接下来的B 行，每行有3 个数C，K 和P。C 表示商品的编码（每种商品有唯一编码），1≤C≤999。K 表示购买该种商品总数，1≤K≤5。P 是该种商品的正常单价（每件商品的价格），1≤P≤999。请注意，一次最多可购买5*5＝25件商品。由文件offer.txt提供优惠商品价数据。文 件的第1行中有1 个整数S（0≤S≤99），表示共有S 种优惠商品组合。接下来的S […]
关于BF8 DeepSeek R1和DeepSeek V3都是默认BF8精度，是一种低精度的浮点数格式。BF8的全称是”Brain Floating Point”，由Google提出，主要用于大规模计算任务。与常见的16位浮点数（FP16）不同，BF8采用了8位尾数和8位指数的结构，能够在保证精度的同时减少计算和内存开销。 BF8的设计目标是减少计算量并保持数值稳定性，特别是在机器学习模型训练中，能在加速硬件上提供比FP32更好的性能。 硬件选择 采用“强推理、弱训练”的硬件配置：如选择国产芯片、或者采购DeepSeek一体机、甚至是选择MacMini集群等，都是不错的选择。这些硬件模型训练性能较弱，但推理能力强悍，对于一些不需要进行模型训练和微调、只需要推理（也就是对话）的场景来说，是个非常不错的选择。例如45万左右成本，就能购买能运行DeepSeek R1满血版模型的Mac Mini集群，相比购买英伟达显卡，能够节省很大一部分成本。但劣势在于Mac M系列芯片并不适合进行模型训练和微调。 蒸馏模型 采用DeepSeek R1 Distill蒸馏模型：DeepSeek R蒸馏模型组同样推理性能不俗，且蒸馏模型尺寸在1.5B到70B之间，可以适配于任何硬件环境和各类不同的使用需求。 采用KTransformers •KTransformers主页： https://github.com/kvcache-ai/ktransformers采用KTransformers（Quick Transformers）技术：这是一项由清华大学团队提出的，可以在模型运行过程中灵活的将专家模型加载到CPU上，同时将MLA/KVCache卸载到GPU上，从而深度挖掘硬件性能，实现更低的显存运行更大尺寸的模型。该技术目前的实践效果，可以实现480G内存+13G显存（长尺寸输出或多并发时达到20G显存），即可运行DeepSeek R1 […]