至此，xinference就安装完成了，和Ollama相比，xinference多模态全覆盖：支持文本生成（LLM）、Embedding（如BGE、E5）、Rerank、语音合成（TTS）、语音识别（STT）等任务，Ollama基本都是LLM语言模型。

摘要：本文介绍了在Windows电脑上使用Ollama部署大模型的完整流程。主要内容包括Ollama的下载安装、模型存储路径修改、模型下载（以Deepseek R1为例）以及两种测试方式（应用界面测试和API接口测试）。文章详细说明了安装过程中的关键步骤和注意事项，并展示了使用Apifox调用Ollama API的示例。通过这种方式，用户可以在本地无需GPU的情况下运行大模型（建议选择30B以下规

摘要：本文介绍了在Windows电脑上使用Ollama部署大模型的完整流程。主要内容包括Ollama的下载安装、模型存储路径修改、模型下载（以Deepseek R1为例）以及两种测试方式（应用界面测试和API接口测试）。文章详细说明了安装过程中的关键步骤和注意事项，并展示了使用Apifox调用Ollama API的示例。通过这种方式，用户可以在本地无需GPU的情况下运行大模型（建议选择30B以下规

以上是几个满足新创要求的数据库描述，在此做个表格总结一下。数据库MYSQL兼容性单机部署官方地址瀚高安全版数据库否是虚谷数据库部分适配是南大通用安全数据库部分适配是海盒通用数据库否是金仓数据库基本适配是海量数据库部分适配是万里安全数据库是是优炫数据库部分适配是从官网和使用数据库的厂商大概看下，其中虚谷数据库，南大通用安全数据库，金仓数据库，这三个使用的厂商多一些，相关资料也全一些，使用的时候需要对

以上就完成自动建表的功能，结合定时任务组件，即可实现定时创建分区表的功能。

解决Linux环境使用Java调用Python脚本的问题整体描述基本操作1. 基本命令2. 执行结果3. 查看运行错误信息4. 简单示例问题汇总1. 安装Python环境2. 缺少Python库3. 运行时报错整体描述做一个项目，需要使用java调用Python脚本，从开始各种错误到最后调用成功，记录一下：基本操作1. 基本命令首先在Linux系统下，使用Java调用Python脚本，传入参数，需

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之前项目工程用的是mybatis，现在需要将其替换为mybatis-plus，mybatis-plus的mapper有很多自带的查询方法，用起来更加方便一些。

开发过程中，经常遇到新来个项目，需要一份初始代码的情况，初始代码有了，但是需要修改项目名称和其他一些配置，这样才能当作新项目的初始代码来使用。在项目右键，选择Open Module Settings，在此处修改项目名称：由于mybatis/mybatis-plus会配置程序包名，然后去扫描对应包名下的文件，如果包名修改，mybatis/mybatis-plus的配置也需要修改，具体修改文件是：ym

在java中异步线程很重要，比如在业务流处理时，需要通知硬件设备，发短信通知用户，或者需要上传一些图片资源到其他服务器这种耗时的操作，在主线程里处理会阻塞整理流程，而且我们也不需要等待处理结果之后再进行下一步操作，这时候就可以使用异步线程进行处理，这样主线程不会因为这些耗时的操作而阻塞，保证主线程的流程可以正常进行。最近在项目中使用了很多线程的操作，在这做个记录。线程的操作，是java中最重要的部