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Performance-Fish

Rimworld游戏性能优化模组

Performance Fish性能优化Rimworld补丁兼容性Github开源项目

Performance Fish是一款专为Rimworld开发的性能优化模组。通过改进游戏中的各种方法，该模组旨在提高整体帧率和运行速度，同时保持原有功能不变。适用于大型模组列表，Performance Fish与其他性能模组兼容，尤其在游戏后期发挥显著效果。模组提供灵活的设置菜单，允许自由切换各个补丁。此外，它还为Dub's Performance Analyzer增添了新功能，进一步增强了性能分析能力。该模组与大多数流行模组兼容，包括Combat Extended和Vanilla Expanded系列，但不兼容RimThreaded等少数模组。

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介绍相关项目
ruff - 高性能Python代码分析与格式化工具
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MyPerf4J - Java应用监控和统计工具
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MyPerf4J 是一个高性能 Java 性能监控和统计工具，专为高并发、低延迟应用设计。它可以快速定位性能瓶颈和故障原因，提升系统性能。特点包括每秒1600万次响应记录、无侵入的JavaAgent集成、低内存占用和秒级统计，支持多种实时监控指标如方法、线程、内存和GC等。应用简单便捷，有详细配置说明和使用文档，适用于高性能要求的 Java 应用程序。
perfview - 免费性能分析工具 聚焦CPU和内存问题
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FragPipe - 综合性质谱蛋白质组学数据分析平台
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FragPipe是一个综合性质谱蛋白质组学数据分析平台。该平台集成MSFragger搜索引擎和Philosopher工具包等多个模块,支持传统和开放搜索、翻译后修饰分析、定量分析等功能。FragPipe提供图形界面和命令行操作,可在Windows、Linux或云端环境运行。平台支持DDA和DIA数据分析,包括标记和非标记定量方法,为蛋白质组学研究提供全面解决方案。
ffcv - 插入式数据加载系统，可显著提高模型训练中的数据吞吐量
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FFCV通过加速数据加载，显著提升模型训练的数据吞吐量，同时保持训练算法不变，极大地减少训练时间和成本。例如，使用FFCV在一块GPU上训练ImageNet模型仅需35分钟，而CIFAR-10模型仅需36秒。FFCV还提供预封装的标准视觉基准代码、自动优化的数据处理功能，以及适用于各种资源约束环境的灵活选项。更多详细信息和安装指南，请访问官方网站。
tracy - 纳秒级精度的多功能性能分析工具
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Tracy是一款专业的性能分析工具，主要用于游戏和其他应用程序。它具备纳秒级精度的CPU、GPU分析能力，可监控内存分配和锁定情况。该工具还支持上下文切换追踪和自动截图。Tracy兼容C、C++、Lua、Python等多种编程语言，并支持主流图形API。通过实时远程遥测和混合帧采样分析，Tracy能够为开发者提供全面的性能数据。
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CFU-Playground项目为工程师、实习生和学生提供了一个用于设计和评估FPGA“软”处理器增强功能的框架，专注于提升机器学习任务的性能。用户可以快速上手、自定义指令，并进行效率测试和性能测量，实现多次迭代。项目还包含TensorFlow Lite模型优化、硬件要求和软件工具链的详细设置指导，除Vivado外，所有工具均为开源。
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pixi-live2d-display是一个通用Live2D框架，适用于PixiJS。该框架支持所有版本的Live2D模型，提供简化的API接口和自动交互功能。它统一了不同版本Live2D模型的使用方式，支持PIXI.RenderTexture和PIXI.Filter，并提供Pixi风格的变换API。框架完全支持TypeScript，便于开发者快速集成和控制Live2D模型。
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