Earcut算法：三角剖分的性能利器 🚀
Earcut算法：三角剖分的性能利器 🚀
引言：从复杂多边形到三角形网格的魔法
想象一下，你正在开发一个交互式地图应用，用户上传了一个复杂的建筑轮廓——带有多个窗户孔洞的不规则形状。GPU只能处理三角形，如何将这个复杂多边形快速、准确地分解成三角形集合？这就是三角剖分算法要解决的核心问题。🎯
UE5内存黑盒终结者：深入解析Low Level Memory Tracker (LLM) 🛠️⚡
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为什么我们需要更好的内存追踪工具？
还记得那个凌晨3点的崩溃吗？🎮 你的游戏在QA测试中随机崩溃，内存使用量神秘地增长，而你却像在黑暗中摸索 - 这就是典型的"内存黑盒"问题。在复杂的游戏项目中，
魔改BlueprintUE（1）
BlueprintUE开源了他的网站 https://github.com/blueprintue/blueprintue-self-hosted-edition/，该网站可以查看ue蓝图。几个月前就曾经docker部署过，今天在原网站基础上添加了AI功能，现在虽然能够生成ue的节点，但是生成的还不
从AMD显卡到AI加速：一次Ollama与Vulkan的奇妙邂逅 🚀🛠️
从AMD显卡到AI加速：一次OLLAMA与Vulkan的奇妙邂逅 🚀🛠️
神秘的性能开关：当OLLAMA遇见Vulkan
作为一名热衷于在本地部署大模型的开发者，我手头拥有一张AMD RX 7900 XTX显卡。每次在终端输入熟悉的OLLAMA命令时，总感觉它的推理速度未能完全释放这张显卡的真正
🤖 内存飙升的真相：大模型加载与 I/O 背后的秘密
🤖 内存飙升的真相：大模型加载与 I/O 背后的秘密
内存之谜：为什么我的电脑突然变卡了？
作为一名开发者，当你第一次在本地运行大语言模型时，可能会遇到这样的场景：
“点击运行按钮，看着进度条缓慢移动，然后突然——内存占用直线飙升，从平静的 20% 瞬间冲到 90%+，风扇开始呼啸，而你只能
AMD ROCm 生态解析：Windows 支持现状、替代方案与性能探讨 🚀🛠️
AMD ROCm 生态解析：Windows 支持现状、替代方案与性能探讨 🚀🛠️
开篇：当 AMD 显卡遇上 Windows AI 开发
“我新买的 AMD 显卡，性能参数看起来很棒，价格也比同档 NVIDIA 卡便宜不少。但当我兴冲冲地想用它来跑 Stable Diffusion 画图，或者训
Gemini3生成：UE5知识图谱问答系统（1）
这个版本是一个纯粹的 Vector RAG ，下一个版本修改为GraphRAG。 因为我购买了deepseek api ，所以这里我演示的时用在线大模型进行问答。之后版本会加入 ollama 部署本地大模型。 测试的时候发现，图谱存储在 浏览器的 IndexedDB数据库中，导致不能传入很多文件构建
GraphRAG：重新定义智能问答，从“语义搜索”到“关系推理”的跃迁 🚀🧠
GraphRAG：重新定义智能问答，从“语义搜索”到“关系推理”的跃迁 🚀🧠
从“脑与嘴”的困惑说起
在AI技术圈，有一个经典问题经常被提及：“知识图谱与问答系统是一回事吗？” 🤔 这个问题的答案，恰如区分“大脑”与“嘴巴”——知识图谱是存储和理解知识的大脑，负责逻辑推理和关系分析；而问答系统则
Gemini3生成：星链轨道查看
星链数据多，耐心等待加载完，为了使用分析，填写你自己的key。 网页：https://veyvin.com/starlink 开源地址：https://github.com/veyvin/starlink
Gemini3生成：迷雾迷宫
无限关卡 可设置迷雾范围 网页：https://veyvin.com/migong 开源地址：https://github.com/veyvin/maze