**AIGC-Fooocus 部署优化实践：本地与云端性能调优剖析 🚀** 在AIGC（生成式AI）领域，Fooocus作为一款轻量级开源工具，凭借其易用性和高效性备受关注。然而，实际部署中，本地与云端的性能差异常成为瓶颈。本文将从硬件配置、软件优化和成本控制三方面，剖析调优策略。 **🔧 本地部署：榨干硬件潜力** 本地运行Fooocus时，性能核心依赖GPU算力。以NVIDIA显卡为例，通过以下手段可显著提升效率： 1. **驱动优化**：更新CUDA和显卡驱动至最新版本，避免兼容性问题。 2. **显存管理**：启用`--medvram`参数，减少大模型显存占用；低配设备可尝试`--...

有什么建议吗？透了十几份，有五六个人要我的简历了，然后就理我了有什么建议目前是投实习是不是项目太烂了不够找实习

出现好几次了 选啥

一整个面试下来，感觉正浩的技术面真的很扎实！趁热乎整理一波面经（纯干货版），希望能帮到准备面试的学弟学妹们～ 【结尾有血泪总结建议！】🔧 【一面 · 硬核技术面】面试官问的非常细致深入🔥，主要围绕电源知识，我总结出的题目供参考：1为什么相同载波频率下，单相全桥用单极性倍频比双极性调制，变压器发热少？2为什么光靠软件死区不够可靠？（死区门道多啊！）3MOSFET vs IGBT，优缺点怎么选？（器件基础）4LCL滤波器咋设计？（公式忘了，幸好说清了关键参数影响😅）5LC vs LCL滤波器区别？6逆变器输出电流THD从3%降到2%以下，你会改啥？7Boost拓扑和输入输出关系？（基础中的基...