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预训练语言模型通常在其参数中编码大量信息，并且随着规模的增加，它们可以更准确地回忆和使用这些信息。对于主要将信息编码为线性矩阵变换权重的密集深度神经网络来说，参数大小的扩展直接与计算和能量需求的增加相关。语言模型需要学习的一个重要信息子集是简单关联。虽然前馈网络

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增加memory的方法给langchain的内置agent增加memory，本方法首先通过ConversationBufferMemory实例化并传递到initialize_agent的memory参数中，从而实现对话记忆的功能，还使用MessagePlaceHolder，该方法可以将memory的key传递到提示词模版中，提升agent记忆能力。fromlangchain

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 如果我们有成百上千个不同的Pod，那么先手动设置每个Pod的这4个参数，再检查并确保这些参数的设置，都是合理的。比如不能出现内存超过2GB或者CPU占据2个核心的Pod。最后还得手工检查不同租户（Namespace）下的Pod的资源使用量是否超过限额。为此，Kubernetes提供了另外两个相关对象：LimitRa

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一、内存缓存（MemoryCaching）1.具体的原理内存缓存是一种在应用程序内存中存储数据的机制，旨在减少对外部数据源的频繁访问，从而提高应用程序的性能。在.NET中，MemoryCache类提供了内存缓存的实现。它允许开发者将经常使用的数据存储在内存中，以便快速检索。在.NET9中，Memory

早期的PC中，所有的IO设备（除了存储设备之外的设备）的内部存储或者寄存器都只能通过IO地址空间进行访问。但是这种方式局限性很大，而且效率低，于是乎，软件开发者和硬件厂商都不能忍了……然后一种新的东西就出来了——MMIO。MMIO，即MemoryMappedIO，也就是说把这些IO设备中的内部存储和寄

处理大量文件时遇到RangeError:WebAssembly.instantiate():Outofmemory错误，通常是因为一次性创建了过多的WebAssembly实例，导致内存不足。每个createMD5()调用都会创建一个新的WebAssembly实例，这对于大量的并发操作来说是不可行的。为了优化代码并避免此问题，可以考虑

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问题现象数据库进程内存占比较高长时间占比较高观察监控平台内存占用的变化曲线，无论当前数据库是否有业务在运行，数据库进程内存占总机器内存的比例长时间处于较高状态，且不下降。执行作业期间占比较高数据库进程在没有业务执行时，内存使用持续处于较低的状态，当有业务执行时，内

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