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u_16213704 頭像

mob64ca14154457 - drools規則引擎詳細架構

目錄 6. Drools高級語法 6.1 global全局變量 6.2 query查詢 6.3 function函數 6.4 LHS加強 6.4.1 複合值限制in/not in 6.4.2 條件元素eval 6.4.3 條件元素not 6.4.4 條件元素exists

全局變量 , drools規則引擎詳細架構 , System , 架構 , 後端開發 , memory

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u_16213715 頭像

mob64ca1417eedd - .Net Core WebApi中，使用JWT身份認證與授權_51CTO博客

步驟 1：安裝必要的 NuGet 包 需安裝用於 JWT 處理和認證中間件的包： System.IdentityModel.Tokens.Jwt：用於生成和解析 JWT Token。 Microsoft.AspNetCore.Authentication.JwtBearer：提供 JWT 認證的中間件支持。 可

System , .netcore , 字符串 , Css , ci , 前端開發 , HTML , 前端

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u_16213702 頭像

mob64ca1414c613 - spring mongotemplate 強制讀主

枚舉類會隱式的繼承Enum類，無法再繼承其它類（單繼承機制） 一、無實參枚舉類型： 1、定義： /** * 1、無實參枚舉類型 */ public enum NoParamTypeEnums { SPRING, SUMMER, AUTUMN, WINTER; NoParamTypeEnums() {

機器學習 , System , 人工智能 , 對象名 , 枚舉類型

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u_16213327 頭像

mob64ca12d70c79 - ollama怎麼看用的cpu還是gpu

在使用Ollama進行大型語言模型（LLM）推理時，瞭解其背後的計算資源使用情況至關重要。尤其是如何查明Ollama是否在使用CPU或GPU進行處理，可以幫助我們優化資源和提高性能。這篇文章將探討這一問題的背景、錯誤現象、根因分析、解決方案、驗證測試以及預防優化策略。 問題背景 在運行Ollama時，有時我會遇到CPU與GPU的使用情況不明的問題。尤其是當推理速度較慢時，我們需要

環境變量 , System , aigc , ci

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u_12929 頭像

話不是這麼説的 - Java 內存泄漏原因、解決辦法及泄漏排查

JVM 內存泄漏分析 初始代碼 public class App { private static final MapLong, Object productCache = new HashMap(); private static final Random RANDOM = new Random();

System , jvm , 開發語言 , 緩存 , 後端開發 , JAVA , Python

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u_16213342 頭像

mob64ca12dab0a2 - stable diffusion forge

Stable Diffusion Forge是一個用於生成圖像的開源深度學習模型，它的靈活性和強大性能使得用户得以創造出各種風格各異的視覺作品。然而，在實際應用中，使用Stable Diffusion Forge時可能會遭遇一系列技術問題，本文將以覆盤的方式記錄解決這些問題的過程，包括背景定位、參數解析、調試步驟、性能調優、最佳實踐及生態擴展。 背景定位 在使用Stable Di

System , 性能調優 , aigc , 圖像質量

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u_16213395 頭像

mob64ca12e7b5cf - 基於AIGC的人工智能應用框架圖

在這個博文中，我將詳細記錄如何構建一個"基於AIGC的人工智能應用框架圖"，並涵蓋以下核心內容：環境配置、編譯過程、參數調優、定製開發、錯誤集錦和進階指南。 首先，我們需要確保系統具有合適的環境配置。在環境配置階段，涉及依賴的安裝、配置與版本的管理。下圖即展示了該過程的流程圖，幫助大家理解整個步驟。 flowchart TD A[環境準備] -- B[安裝依賴]

System , aigc , 人工智能 , 解決方案

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u_16175449 頭像

mob649e81583204 - endPostable already set

在軟件開發和IT運維過程中，遇到“endPostable already set”問題通常意味着我們在某個操作中重複設置了相同的狀態。這可能會導致系統的功能異常或者性能下降。本文將詳細記錄我們解決這一問題的全過程，包括背景定位、演進歷程、架構設計、性能攻堅、故障覆盤和覆盤總結。 背景定位 在最近的項目中，我們的業務場景要求有較高的併發能力，並且系統需要處理大量的用户請求。在處理過

System , 運維 , 架構設計 , aigc

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u_16213362 頭像

mob64ca12dfd1d5 - Stable Diffusion 模型下載提供

Stable Diffusion 模型下載提供是一個複雜而又細緻的過程，需要對環境配置、依賴管理、安裝過程、故障排查等多個方面進行詳細規劃和實施。本文將全方位地記錄下這一過程，從環境預檢到最佳實踐分析，力求為後續的實際應用提供一個參考框架。 環境預檢 四象限圖 通過評估不同配置方案的有效性，可以合理選擇最優的配置。 quadrantChart title 四象限圖：配

User , System , 最佳實踐 , aigc

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u_15943685 頭像

步_步_為營 - 深度探索.NET中Task的調度機制：高效異步編程與性能優化

深度探索.NET中Task的調度機制：高效異步編程與性能優化 在.NET異步編程模型裏，Task 是核心組件，負責管理和執行異步操作。理解 Task 的調度機制，對於編寫高效、穩定的異步代碼至關重要。它不僅影響應用程序的性能，還關係到資源的合理利用和線程的有效管理。 技術背景 在傳統的同步編程中，代碼按順序執行，一個操作完成後才會進行下一個操作。這種方式在處理I/O密集型任務

System , 線程池 , 任務調度 , 前端開發 , Javascript

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u_16175500 頭像

mob649e8164659f - ollama 默認linux model下載路徑

在現代IT工作環境中，確保“ollama 默認linux model下載路徑”的有效管理是極其重要的。一旦出現下載路徑的問題，可能會影響到機器學習模型的加載和應用，進而影響整體工作效率。因此，我整理了一個關於如何解決“ollama 默認linux model下載路徑”問題的詳細文檔，涵蓋了備份策略、恢復流程、災難場景、工具鏈集成、驗證方法及擴展閲讀等各個方面。 備份策略 在處理“

System , 工具鏈 , Linux , aigc

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u_16213662 頭像

mob64ca140b466e - 流複製restore_command

字節流與字符流的區別 在所有的流操作裏，字節永遠是最基礎的。任何基於字節的操作都是正確的。無論是文本文件還是二進制的文件。 如果確認流裏面只有可打印的字符，包括英文的和各種國家的文字，也包括中文，那麼可以考慮字符流。由於編碼不同，多字節的字符可能佔用多個字節。比如GBK的漢字就佔用2個字節，而UTF-8的漢字就佔用3個字節。所以，字符流是根據指定的編碼，將1個或多個字

System , 字節流 , 雲計算 , 流複製restore_command , 雲原生 , 字符流

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u_16007699 頭像

小二哥哥來咯 - Files.readAllBytes(file.toPath)的時候報錯AccessDeniedException:D:oa_filesdasda

這個問題很明確：文件存在，Java也能檢測到它的屬性，但在實際讀取字節內容時被系統拒絕了。這是一種比較特殊但並非罕見的權限問題。 🔍 深度排查原因 這種情況通常由以下幾種原因導致： 文件被其他進程獨佔鎖定：另一個程序（可能是文本編輯器、甚至是IDEA自己）正在以獨佔方式使用這個文件，阻止其他進程讀取。 權限繼承或高級權限設置問題：雖然你的用户

指尖人生 , System , 文件系統 , 後端開發 , JAVA , 系統文件

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u_14126 頭像

網猴兒 - Java程序設計基礎知識

數據類型 在java中一共有8種基本類型，其中有4種整型，2種浮點類型，1種字符類型, 1種布爾類型。 整型 整型用於表示沒有小數部分的數值，允許是負數。 int 4 字節 -2 147 483 648 ~ 2 147 483 647 （剛剛超過20億） short 2 字節 -32 768 ~ 32 7

System , 數組 , 字符串 , 後端開發 , harmonyos

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u_6813689 頭像

程序員小2 - Java日期最常見的8個坑！

前言 今天我想和大家聊聊日期處理這個話題。 日期處理看似簡單，實則是開發中最容易出錯的領域之一。 有些小夥伴在工作中可能遇到過這樣的場景：測試環境好好的，一上線就出現日期計算錯誤；或者用户反饋説跨時區的時間顯示不對。 這些問題往往都是因為日期處理中的一些"坑"導致的。 今天就跟大家一起聊聊日期處理最常見的8個坑，希望對你會有所幫助。 1. 時區

System , JAVA , 代碼人生 , 解決方案

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u_16213566 頭像

雲端小仙童 - JAVA基本語法//2020.7.29

Java基礎語法 1.註釋： 單行註釋：// “//”後的內容會被註釋掉 多行註釋：/* 註釋 註釋**/ “/* * */"中間的內容會被註釋 文本註釋：/** 註釋 *註釋 *註釋 */ 每一行可以添加一些功能 2.標識符： 關鍵字：系統定義的，用於聲明或者具有特殊功能的。取名時避開這些。 Java所有的組成部

System , 變量名 , 後端開發 , JAVA , Python

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u_16213585 頭像

mob64ca13f8b166 - Java基礎入門篇——for循環 - Python進階者的個人空間 -

我們緊接着上一篇的while循環和do-while循環，今天來詳細講解for循環。for循環非常的強大，在多個編程語言中如python，c，c++都是廣泛使用的存在。 什麼是循環在上一文中我們已經講解過了，在涉及重複工作的場景時，循環往往能幫助我們省去很多麻煩的工作量。循環就是為了處理重複執行相同或者相似操作而存在的。 還是老樣子，我們先講解

System , 初始化 , 開發語言 , JAVA , Css , 前端開發 , for循環 , HTML

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u_16213355 頭像

mob64ca12de24b0 - ollama支持的向量模型

ollama支持的向量模型 在當前的人工智能和機器學習領域，向量模型的運用越來越廣泛，ollama作為一款新興的AI框架，正致力於為開發者提供高效的向量計算支持。“ollama支持的向量模型”旨在利用向量化的方式提升模型的表達能力與性能匹配，特別是對於自然語言處理、推薦系統等應用場景。 背景定位 業務場景分析 在多個行業中，基於向量的技術能夠增強數據分析和決策。以下四象限

User , System , aigc , 應用場景

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u_16213725 頭像

mob64ca141a683a - systemPath 正確格式

反射先了解 一：system.Type 獲取基本信息： Type.Name //類名 Type.FullName //完整路徑 Type.Namespace //空間名 public class student { public int Id { set; get; }

機器學習 , Public , 值類型 , System , systemPath 正確格式 , 人工智能

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jiangyi 頭像

我愛哇哈哈 - 消息積壓了100萬，除了加機器，還能幹什麼？這5個絕招讓你秒變救火隊長！

監控報警響起，消息隊列積壓了100萬條消息，業務方瘋狂催促，運維同學束手無策，老闆在身後盯着...這時候你是不是第一反應就是"加機器！加機器！"？但是機器不是萬能的，有時候加了機器反而會讓問題更糟！今天就來聊聊消息積壓的終極解決方案，讓你在關鍵時刻秒變救火隊長！ 一、消息積壓的根源分析 在開始介紹解決方案之前，我們先來理解消息積壓的根本原因。 1.1 消息積壓的本質 //

List , System , yyds乾貨盤點 , 後端開發 , JAVA

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u_16213374 頭像

mob64ca12e2ba6f - aigc大語言模型安裝

在進行aigc大語言模型的安裝和配置時，整個過程包括多個步驟，從環境準備到Verif方法，然後是優化和排錯指南。以下便是我記錄的整個過程，希望對在安裝過程中碰到各類問題的人有所幫助。 環境準備 在開始之前，首先需要確認系統的環境是否適合安裝aigc大語言模型。在這一階段，我們需要確保所有前置依賴都已安裝，如Python、TensorFlow或PyTorch等。 四象限圖（硬件

User , System , aigc , Python

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u_16213667 頭像

mob64ca140c75c7 - 智慧農業大棚物聯網解決方案

引言 在現代智慧農業中，物聯網（IoT）技術被廣泛應用於環境監測與控制。例如，在一個智慧蔬菜大棚中，我們需要部署多種傳感器來實時監控光照、土壤濕度和空氣質量等關鍵參數。而這些傳感器可能採用不同的通信協議，如 Zigbee 或 藍牙 Mesh（Bluetooth Mesh）。 為了確保系統具有良好的擴展性和解耦性，我們可以使用設計模式中的 抽象工廠模式（Abstract

System , 物聯網 , 抽象工廠模式 , 後端開發 , JAVA , Python

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u_13773780 頭像

lulight - 【App Service】.NET 應用在App Service上內存無法佔用100%的問題原因

問題描述 如果使用Azure App Service部署.NET 應用，會發現在內容並沒有達到100%的時候，也會出現OOM錯誤。這是一個什麼情況呢？ 大內存測試代碼 static void Main(string[] args) { Console.WriteLine("Hello, World!");

System , app , 雲計算 , microsoft , 雲服務

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u_16213440 頭像

mob64ca12f290b0 - rag ollama

我最近遇到了一些關於“rag ollama”類型的問題，這種情況可能會對業務造成不小的影響。為了幫助大家解決這個問題，我整理了一個詳細的解決方案，涵蓋了參數解析、調試步驟、性能調優、排錯指南和最佳實踐等方面。這裏逐步展開，希望能為正在遇到相同問題的你提供參考。 背景定位 “rag ollama”問題常常影響業務流暢性，進而減緩響應速度，降低用户體驗。為了量化這種影響，我們可以通過

排錯 , User , System , aigc

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