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硬盘的分类和安装使用
〖A〗、C盘，D盘，E盘，F盘就是拿来装东西的。C盘一般是系统盘，除了系统最好不装其他的东西。如果是160G的硬盘可以这样分的（可用150G）。C盘30G用来装系统（vista）。D盘30G用来装软件和游戏。E盘76G装音乐、电影、图片等等。F盘13G装GHOST的备份文件。
〖B〗、硬件安装物理连接：将固态硬盘（SSD）和机械硬盘（HDD）同时安装到电脑主板的SATA接口或M.2接口（根据硬盘类型选择）。SSD通常用于安装系统和常用软件，HDD用于存储数据（如视频、文档等）。确保接口连接稳固，电源线供电正常。
〖C〗、选择“磁盘管理”，系统会弹出检测到新的硬盘，并要求初始化硬盘，点击：“确定”初始化。记住磁盘的序号，如这里是磁盘0，选择这块磁盘，点击右键，弹出菜单，选择“新建简单卷”。点击：“下一步”创建磁盘分区。设定第一个分区容量大小，如这个分区是用来放游戏安装目录的，一般给一个400G足够了。
视觉Mamba来了:速度提升2.8倍,内存能省87%
〖A〗、视觉Mamba相较于成熟的DeiT等Transformer模型，在处理高分辨率图像时速度提升8倍，内存节省88%。具体来说：速度提升：Vim在批量推理特征提取上的速度相较于DeiT等模型快8倍。内存节省：在处理高分辨率图像时，Vim能节省88%的GPU内存，这一比例接近用户提问中的87%。
〖B〗、研究者们借鉴Mamba的优势，提出了一种结合双向SSM和位置嵌入的Vision Mamba块，解决了视觉任务中单向建模和位置感知的挑战。在实验中，Vim在ImageNet分类任务中表现出色，且在GPU内存和推理时间上更胜一筹。此外，与基于SSM的S4ND-ViTB相比，Vim在参数减少3倍的情况下保持了类似性能。
〖C〗、Vim 的设计创新体现在将 Mamba 的成功模式引入至视觉建模中，通过将双向序列建模与位置嵌入相结合的 Vim 块，解决了图像分类、语义分割和目标检测任务中遇到的挑战，如单向建模和位置感知缺乏的问题。实验结果充分证明了 Vim 在多模态应用以及下游视觉任务上的巨大潜力，尤其是在提升效率和性能方面。
〖D〗、Vision Mamba（Vim）是一种将Mamba架构应用于计算机视觉任务的新模型，旨在通过双向状态空间模型提升视觉表示学习的效率，尤其在高分辨率图像处理中展现出显著优势。以下是具体分析：核心架构与优势双向状态空间模型：Vim基于Mamba架构，通过双向状态空间模型（SSM）压缩视觉表示，有效捕获图像的全局上下文。
〖E〗、同时，Vim还显著提高了计算和内存效率，特别是在处理高分辨率图像时。例如，在对分辨率为1248×1248的图像进行批量推理时，Vim比DeiT快8倍，并节省88%的GPU内存。应用场景 Vision Mamba由于其高效性和高性能，在多个视觉任务中具有广泛的应用前景。
〖F〗、空间建模与特征提取优化 双向扫描与嵌套结构： 采用Mamba-in-Mamba嵌套架构（如MiM-ISTD），外层Mamba处理全局特征，内层Mamba细化局部特征，通过划分“视觉句子-视觉单词”实现像素级定位，推理速度提升8倍，内存占用减少62%。
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