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13.1 使用DirectX9绘图引擎
DX9作为其图形和音频渲染引擎。 虽然后续出现了更多强大的引擎，但本质上都是可以兼容Dx9的。 在使用Dx9引擎之前读者需要自行下载该绘制库，当然在课件中笔者已经为大家准备了绿色版，读者可自行解压到指定目录下，在目录下有一个Developer Runtime其内部是引擎运行时所需要的运行环境，读者可根据不同的需求安装对应位数的运行库 读者可自行打开属性页面，并选中VC++目录自行配置，如下图所示； 13.1.1 初始化变量 在开始使用绘制库之前我们需要一个可被自由绘制的画布程序，该程序必须使用D3Dx9引擎生成以便于后续文章的测试工作 初始化部分答题可总结为三步，首先调用Direct3DCreate9用于创建一个Dx9引擎画布，接着填充D3DPRESENT_PARAMETERS结构，最后通过使用CreateDevice实现对设备的创建
89520编辑于 2023-10-1113.1 使用DirectX9绘图引擎
DX9作为其图形和音频渲染引擎。 虽然后续出现了更多强大的引擎，但本质上都是可以兼容Dx9的。 在使用Dx9引擎之前读者需要自行下载该绘制库，当然在课件中笔者已经为大家准备了绿色版，读者可自行解压到指定目录下，在目录下有一个Developer Runtime其内部是引擎运行时所需要的运行环境，读者可根据不同的需求安装对应位数的运行库 读者可自行打开属性页面，并选中VC++目录自行配置，如下图所示；图片13.1.1 初始化变量在开始使用绘制库之前我们需要一个可被自由绘制的画布程序，该程序必须使用D3Dx9引擎生成以便于后续文章的测试工作 初始化部分答题可总结为三步，首先调用Direct3DCreate9用于创建一个Dx9引擎画布，接着填充D3DPRESENT_PARAMETERS结构，最后通过使用CreateDevice实现对设备的创建
1.1K41编辑于 2023-10-10一文读懂AI引擎与Together规则引擎重塑智能决策
从1950年图灵提出“机器能不能思考”的问题，到2025年大语言模型驱动的AI引擎在企业管理中自主完成商业决策，人工智能从“工具”变成了“智慧体”。 想象一下，一个跨国公司的智能ERP系统里有3000多个自主引擎在深度调度跨国供应链，多智能体协同重构财务流程，一个关键技术创新正在加速这一进程——Together规则引擎正成为AI引擎实现智能化决策的核心基础设施 AI引擎的三大能力革命动态规划能力Together规则引擎通过可视化的DRG图和装箱表达式，把“季度营收增长20%”这样的宏观目标转化为可执行的决策模型。 ，避免“伪智能”方案。 这场智能革命的终极胜负手，在于能否构建“业务知识→Together规则→AI决策→价值反馈”的增强回路。
64110编辑于 2025-09-05- 来自专栏腾讯云中间件的专栏
腾讯云微服务引擎 TSE 9月产品动态
9月动态 云原生网关 【商业化】Kong 网关带宽计费：自2022年9月28日起，微服务引擎 TSE 云原生网关中的 Kong 公网流量正式开始计费。 ArchSummit 全球架构师峰会杭州站即将盛大开幕》 《PolarisMesh北极星 V1.11.3 版本发布》 《Spring Cloud Tencent 1.7 版本最新发布》 《腾讯云微服务引擎 戳原文，查看更多 微服务引擎 TSE 的信息！ 点个在看你最好看
1.9K20编辑于 2022-09-29 - 来自专栏吴伟祥
9个基于Java的搜索引擎框架 转
那么如果在你自己开发的网站系统中需要能让用户搜索一些重要的信息，并且能以结构化的结果展现给用户，下面分享的这9款Java搜索引擎框架或许就可以帮助到你了。 1、Java 全文搜索引擎框架 Lucene 毫无疑问，Lucene是目前最受欢迎的Java全文搜索框架，准确地说，它是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎。 官方网站：http://lucene.apache.org/ 2、开源Java搜索引擎Nutch Nutch 是一个开源Java实现的搜索引擎。它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具。 ElasticSearch ElasticSearch就是一款基于Lucene框架的分布式搜索引擎，并且也是一款为数不多的基于JSON进行索引的搜索引擎。 官方网站：http://www.Semanticmetadata.net/lire/ 9、全文本搜索引擎 Egothor Egothor是一个用Java编写的开源而高效的全文本搜索引擎。
4.4K40发布于 2018-08-14 - 来自专栏IT创事记
智能决策优化新引擎的“求解”之道
这不仅是一家创业公司发展道路上的里程碑，也标志着智能决策优化技术的国产替代及其对企业数字化转型的全面推动，进入了崭新阶段。 杉数科技联合创始人&CSO葛冬冬 值得一提的是，在基于COPT计算引擎打造的智能工业协同生产系统中，杉数依据合作伙伴的实际数据与需求，将碳中和、碳减排为目标的绿色生产计划成功开发并整合入系统，赢得了良好效果 市场体量的增大与结构性变化的频生，都对智能决策优化的演进创造了良好条件。 罗小渠认为，杉数科技生逢其时，更要把握良机——“目前，我们已形成以求解器COPT为核心计算引擎+决策技术中台+业务场景的完整技术平台，通过对底层技术引擎的升级来驱动更为高效的产品平台和服务，赋能产业向智能化转型 发布会上，杉数还与快递业的龙头公司顺丰签署战略合作协议，将以COPT为核心计算引擎，在供应链、制造、物流等领域进行研发和应用合作，共同打造软硬一体化、全国产化、智能化的端到端企业集成解决方案。
91610编辑于 2022-08-30 - 来自专栏MySQL实战分享
【数据库智能管家DBbrain】深入揭秘DBbrain智能优化引擎
主要看点如下： 1.深入揭秘DBbrain智能优化引擎架构及原理 2.DBbrain推出业内首个SQL优化效果对比功能 为了便于大家理解DBbrain的SQL优化功能的使用场景和设计背景，先简单聊一聊 那么接下来就为大家揭秘，DBbrain的智能优化引擎是如何进行SQL优化的。 基于规则和代价估算的SQL优化建议 DBbrain的SQL优化引擎独立于数据库，避免对原生数据库引擎进行侵入。 在不更改用户数据库的前提下，DBbrain智能优化引擎能够对给出的SQL优化建议进行效果评估。SQL代价估算引擎在该功能中起到主要作用。 下面我们通过一个现网真实案例进行展示： 1、优化效果提前预知 DBbrain智能优化引擎通过代价对比，直观呈现出SQL优化后降低99.19%的效果，也可通过优化前后的执行计划比对进一步验证优化的效果 1.jpg 2、智能建议省时省力 DBbrain智能优化引擎给出的SQL重写+增加索引相结合的建议对SQL进行性能优化 1.jpg 3、辅助用户理解优化 为了辅助用户更好的理解优化，DBbrain
3.1K30发布于 2020-05-29 - 来自专栏素质云笔记
电商智能写作：京东AI闪电智能写作引擎
AI闪电 来自京东卖家论坛（见阅读原文） 闪电平台支持“四维矩阵”式内容输出，为用户、平台提供最全面的智能内容创作服务支持，包括：智能写作、智能商详、智能视频、智能摄影（待上线）。 1、智能写作——输入sku/关键词，生成商品导购/广告语内容。 智能写作——生成内容流量＆转化率提高。 案例：接入京东·发现好货频道为例，智能算法模型根据业务场景不断升级，更贴合频道调性及用户喜好。不仅文案内容生成速度强于人类创作者，内容生成质量也高于普通写手。 智能商详——两分钟生成精致商详页，解放设计师。 一键生成商详的智能创作工具。基于京东大数据智能图片处理技术，自动生成精致详情页，减少重复工作。 ? 参考： 京东两大AI文案系统联手 发布首个智能内容创作平台
2.6K11发布于 2020-03-27 - 来自专栏Java进阶架构师
「mysql优化专题」详解引擎(InnoDB,MyISAM)的内存优化攻略？（9）
2、设置Innodb_buffer_pool_size 改变量决定了InnoDB存储引擎表数据和索引数据的最大缓存区大小。 ? 二、MyISAM内存优化 MyISAM存储引擎使用key_buffer缓存索引模块，加速索引的读写速度。对于MyISAM表的数据块，mysql没有特别的缓存机制，完全依赖于操作系统的IO缓存。
1.2K20发布于 2018-08-15 《人工智能导论》第 9 章 智能体与多智能体系统详解
今天我们来深入学习《人工智能导论》第 9 章的内容 —— 智能体与多智能体系统。 这一章内容非常重要，因为智能体 (Agent) 是人工智能领域中一个核心概念，而多智能体系统 (MAS) 则广泛应用于分布式问题求解、机器人协作、智能决策等多个领域。 ：负责执行决策产生的动作 通信模块：负责与其他智能体进行交互（多智能体系统中） 知识模块：负责存储和管理智能体的知识（某些类型的智能体） 图 2：智能体结构思维导图 反应式 Agent 鲁棒性：单个智能体的故障不会导致整个系统崩溃 社会性：智能体之间可以进行通信、协商和合作 多智能体系统的基本类型 根据智能体之间的关系和协作方式，多智能体系统可以分为以下几种基本类型： 协作型多智能体系统 ：智能体有共同目标，通过协作完成任务 竞争型多智能体系统：智能体有各自目标，存在资源竞争 混合类型多智能体系统：同时存在协作和竞争关系 协商型多智能体系统：通过协商解决冲突和分配资源 多智能体系统的体系结构
21410编辑于 2026-01-21AI中台与智能体开发：智能体开发的“效率引擎”
在AI应用爆发的今天，“智能体”早已不是科幻概念——智能客服能自主解答咨询，工业巡检智能体能识别设备故障，甚至个人助理能帮你规划日程。 简单说，AI中台把智能体开发需要的基础技术，都提前做好、整备好，不用开发者每次都“从零造轮子”。再看智能体，它本质是“能自主完成特定任务的AI系统”。 而AI中台的核心价值，就是让智能体开发“降本提速”。首先是数据层面，智能体要“聪明”，得靠大量数据喂养，但数据清洗、标注、存储是件繁琐事。 可能有人会问：“直接开发智能体不行吗？为啥要多一个AI中台？”其实答案很简单：智能体的核心竞争力是“场景适配能力”，而不是基础技术。 未来，随着AI中台的能力越来越完善，智能体开发会变得越来越简单，而我们身边，也会出现更多能真正解决问题的“智能帮手”。
54610编辑于 2025-11-25- 来自专栏JAVA开发专栏
架构设计---智能引擎到物联网详解
大数据底层技术： 就是指各种大数据计算框架，存储系统、SQL引擎等等，这些技术比较常用，经过最近十几年的发展，主流的技术产品相对比较集中，主要就是MapReduce、Spark、Hive、Flink技术的产品 Sql或者机器学习程序的计算结果写回到HDFS，然后再通过数据同步系统导出到数据库，应用服务器就可以直接访问这些数据，在用户请求的时候为用户提供服务了，比如店铺访问统计数据，或者智能推荐数据等。 大数据计算也许需要几个小时甚至几天，但是用户有时候可能需要实时得到数据，比如说想要看当前的访问统计，那么就需要用到大数据流的计算处理了，来自数据源的数据实时进入大数据流计算引擎Spark Streaming 智能推荐算法： 大数据平台只是提供了数据获取、存储、计算、应用的技术方案，真正挖掘出这些数据之间的关系，让数据发挥价值的是各种机器学习算法，这些各种算法中，最常见的大概就是智能推荐算法了。 物联网架构的关键是终端设备数据的采集，处理与设备的智能控制，背后依然是大数据与AI算法
35110编辑于 2023-02-27 - 来自专栏JAVA开发专栏
架构设计---智能引擎到物联网详解
大数据底层技术：就是指各种大数据计算框架，存储系统、SQL引擎等等，这些技术比较常用，经过最近十几年的发展，主流的技术产品相对比较集中，主要就是MapReduce、Spark、Hive、Flink技术的产品 Sql或者机器学习程序的计算结果写回到HDFS，然后再通过数据同步系统导出到数据库，应用服务器就可以直接访问这些数据，在用户请求的时候为用户提供服务了，比如店铺访问统计数据，或者智能推荐数据等。 大数据计算也许需要几个小时甚至几天，但是用户有时候可能需要实时得到数据，比如说想要看当前的访问统计，那么就需要用到大数据流的计算处理了，来自数据源的数据实时进入大数据流计算引擎Spark Streaming 智能推荐算法：大数据平台只是提供了数据获取、存储、计算、应用的技术方案，真正挖掘出这些数据之间的关系，让数据发挥价值的是各种机器学习算法，这些各种算法中，最常见的大概就是智能推荐算法了。 物联网架构的关键是终端设备数据的采集，处理与设备的智能控制，背后依然是大数据与AI算法
79641编辑于 2023-01-04 - 来自专栏《C++与 AI：个人经验分享合集》
《C++：智能农业管理系统的强大引擎》
随着科技的不断进步，智能农业正逐渐成为现代农业发展的新方向。在智能农业管理系统的开发中，C++作为一种高效、强大的编程语言，发挥着至关重要的作用。 一、智能农业管理系统的重要性与需求 农业是人类生存的基础，而传统农业面临着诸多挑战，如资源浪费、环境污染、生产效率低下等。智能农业管理系统的出现，为解决这些问题提供了新的途径。 此外，还有许多开源的 C++项目可以为智能农业管理系统的开发提供参考和借鉴，如 OpenCV、Boost 等。 三、C++在智能农业管理系统中的具体应用 1. 五、C++在智能农业管理系统开发中的未来发展趋势 1. 与人工智能的结合 随着人工智能技术的不断发展，C++可以与人工智能技术相结合，为智能农业管理系统提供更强大的功能。 随着科技的不断进步，智能农业管理系统的需求将不断增加，C++在智能农业管理系统开发中的应用也将不断拓展和深化。相信在 C++的助力下，智能农业将迎来更加美好的未来。
33410编辑于 2024-12-09 - 来自专栏腾讯云数据库(TencentDB)
DBbrain诊断日 | 深入揭秘DBbrain智能优化引擎
主要看点如下： 1.深入揭秘DBbrain智能优化引擎架构及原理 2.DBbrain推出业内首个SQL优化效果对比功能 为了便于大家理解DBbrain的SQL优化功能的使用场景和设计背景，先简单聊一聊SQL 那么接下来就为大家揭秘，DBbrain的智能优化引擎是如何进行SQL优化的。 基于规则和代价估算的SQL优化建议 DBbrain的SQL优化引擎独立于数据库，避免对原生数据库引擎进行侵入。 在不更改用户数据库的前提下，DBbrain智能优化引擎能够对给出的SQL优化建议进行效果评估。SQL代价估算引擎在该功能中起到主要作用。 下面我们通过一个现网真实案例进行展示： 1、优化效果提前预知 DBbrain智能优化引擎通过代价对比，直观呈现出SQL优化后降低99.19%的效果，也可通过优化前后的执行计划比对进一步验证优化的效果 image.png 2、智能建议省时省力 DBbrain智能优化引擎给出的SQL重写+增加索引相结合的建议对SQL进行性能优化 image.png 3、辅助用户理解优化 为了辅助用户更好的理解优化，DBbrain还提供表结构信息的展示
1.3K60发布于 2020-03-19 LLM驱动智能体：游戏研发的新引擎
当程序员在Unreal引擎中编写蓝图节点时，智能体能根据当前项目架构、已导入资源类型等上下文，推荐最匹配的函数调用和参数组合。 这种深度集成的知识服务，使得新手开发者学习引擎API的时间平均缩短了40%。 自动化测试与调试革命 测试环节的智能化突破尤为显著。LLM智能体通过静态分析源代码，能自动生成覆盖边界条件的测试用例。 设计师只需输入"赛博朋克风格的女黑客角色，穿着发光纹路的皮质外套，手持量子投影装置"，智能体就能在Unity或Unreal引擎中直接生成符合规格的3D模型。 更关键的是，这些智能体开始掌握游戏引擎的着色器语言，能直接输出适配URP/HDRP渲染管线的材质包，省去了美术师手动调整法线贴图、粗糙度通道的繁琐步骤。 通过集成物理引擎参数，智能体生成的植被资产能自动适配不同风力场设置；建筑破损效果可以根据游戏内爆炸强度参数实时生成相应程度的毁损模型。
1.2K10编辑于 2025-08-27- 来自专栏机器之心
最高加速9倍！字节跳动开源8比特混合精度Transformer引擎
最近，LightSeq 训练引擎相关论文[1]，被录用难度极高的超算领域国际顶会 SC22 接收，得到了学术界的广泛认可！ 针对这些问题，字节跳动推出了全新版本的 LightSeq GPU 量化训练与推理引擎。支持 Transformer 系列模型的量化训练与推理，并做到了开箱即用，用户友好。 总体来说，LightSeq 新版量化训练与推理引擎具有如下几个优点： 1. 同时显存占用相比 fp16 推理引擎降低了 30% 左右，模型存储空间只需要原来的四分之一。最后经过多个任务的验证，推理效果几乎无损。 3. 而 LightSeq fp16 引擎相对于 PyTorch 模型也极大程度减少了显存占用，因此 LightSeq int8 引擎最终能够减少最多 68% 左右的显存。
1.4K10编辑于 2022-12-15 - 来自专栏计算机视觉战队
最高加速9倍！字节跳动开源8比特混合精度Transformer引擎
最近，LightSeq 训练引擎相关论文[1]，被录用难度极高的超算领域国际顶会 SC22 接收，得到了学术界的广泛认可！ 针对这些问题，字节跳动推出了全新版本的 LightSeq GPU 量化训练与推理引擎。支持 Transformer 系列模型的量化训练与推理，并做到了开箱即用，用户友好。 总体来说，LightSeq 新版量化训练与推理引擎具有如下几个优点： 1. 同时显存占用相比 fp16 推理引擎降低了 30% 左右，模型存储空间只需要原来的四分之一。最后经过多个任务的验证，推理效果几乎无损。 3. 而 LightSeq fp16 引擎相对于 PyTorch 模型也极大程度减少了显存占用，因此 LightSeq int8 引擎最终能够减少最多 68% 左右的显存。
79240编辑于 2023-08-24 - 来自专栏研发效能EE
DevOps｜AGI : 智能时代研发效能平台新引擎（上）
使用人工智能提高研发产能和效率是当下的重要趋势，AGI技术作为人工智能的前沿,必将成为推动研发效能新一轮飞跃的关键技术。 智能代码补全：AGI可以分析程序上下文和开发者的意图,智能推荐可以补充的API、模块、变量名等，辅助开发者编码。 AGI+Testing 除了文档协同和代码编写智能辅助，我觉得测试方向会是AGI的另外一个用武之地，且大有可为。 AGI+ 内部问答知识库和客户服务 目前的企业智能客服还是比较初级的，一般流程是员工发起聊天询问问题，智能客服会根据关键字给出一个或多个备选解决方法，有的还会给出相关文档链接，如果依然不能解决问题，员工可以通过智能客服转人工服务 本文总结 AGI代表了人工智能技术的最高水平,其在研发管理和研发效能方面的应用将引发革命性变化,这也是研发领域不可逆转的发展趋势。
42630编辑于 2023-08-23 - 来自专栏BM CTF
人工智能算法：推动未来的技术引擎
随着科技的飞速进步，人工智能(AI)已经渗透到我们生活的方方面面，从智能家居到自动驾驶汽车，再到医疗和金融等领域，AI算法的应用正日益广泛。 本文将带你深入了解人工智能算法的魅力、种类以及未来趋势，探讨它们如何推动我们进入一个全新的时代。 一、人工智能算法的魅力 人工智能算法的魅力在于它们能够模拟人类的思维过程，实现自主学习、推理和决策。 二、人工智能算法的种类 人工智能算法种类繁多，每种算法都有其独特的优势和适用场景。以下是几种常见的人工智能算法： 监督学习算法：通过已有的带标签数据进行训练，使模型能够预测新数据的标签。 三、人工智能算法的未来趋势 随着技术的不断进步，人工智能算法的发展也呈现出以下趋势： 算法性能持续提升：随着计算能力的提升和数据资源的日益丰富，人工智能算法的性能将不断提高，为实现更复杂的任务提供可能。 四、总结 人工智能算法作为推动未来发展的重要技术引擎，正以其独特的魅力改变着我们的生活。
78610编辑于 2024-02-20
腾讯云开发者
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