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vmware15安装deepin20.2.2

一.下载镜像进入deepin官网(https://www.deepin.org/zh/),如下图进入ISO仓库找到releases(发行的版本)选择需要的版本就好了,当然我们还是选择最新的点击iso文件就可以进行下载了(使用迅雷或者IDM都可以,博主还是推荐使用IDM,32倍速爽歪歪)二.创建虚拟机打开vmware,创建新的虚拟机位置改一下,尽量不要选成C盘点击自定义硬件将映像文件插入点击关闭,这

#操作系统#linux
leetcode 9 -- 回文数

一.题目简介给你一个整数 x ,如果 x 是一个回文整数,返回 true ;否则,返回 false。回文数是指正序(从左向右)和倒序(从右向左)读都是一样的整数。例如,121 是回文,而 123 不是。示例1:输入:x = 121输出:true示例2:输入:x = -121输出:false解释:从左向右读, 为 -121 。 从右向左读, 为 121- 。因此它不是一个回文数。示例3:输入:x =

#leetcode#java#算法
OSError: cannot load library ‘libsndfile.so‘: libsndfile.so: cannot open shared object file: No such

在openEuler 24.03 SP2容器中安装qwen_asr时,因缺少libsndfile库报错。通过依次安装libogg、libvorbis、flac、lame、gsm、mpg123、opus及libsndfile等依赖rpm包,成功解决依赖问题。验证导入qwen_asr无异常,确认库已正确加载。

#linux#docker#语言模型 +2
openEuler 24.03 (LTS-SP1) 安装nginx

在openEuler 24.03 LTS-SP1 aarch64系统上,通过下载nginx及其依赖包(共10个rpm文件),使用rpm -ivh *.rpm安装,验证时执行nginx -v显示版本号即成功。最后通过systemctl start nginx启动服务,并用systemctl status nginx检查状态,确认运行正常。

#nginx#负载均衡
知识图谱认知智能理论与实战----------第一章 知识图谱概述

一. 什么是知识图谱二. DIKW模型三. 知识图谱技术体系四. 知识图谱辨析I. 知识图谱与自然语言处理II. 知识图谱与图数据库III. 知识图谱与语义网络IV. 知识图谱与搜索引擎

#知识图谱#人工智能
知识图谱概念与技术读书笔记----第一章知识图谱概述

一.基本概念1. 知识图谱:本质是一种大规模语义网络。①实体(对象,实例):必须是自在的,独立的,不依附于其他东西而存在的。eg:柏拉图②概念(类别,类):eg:哲学家③值:每个实体都有一定的属性值,eg:数值类型,日期类型或者文本类型。eg:131平方公里,公元前427年,英文译名是Pato边可分为属性和关系两类I.属性:描述实体某方面的特性。eg:英文译名是Pato,英文译名就是一种属性。II

#知识图谱#自然语言处理
知识图谱概念与技术读书笔记----第二章基础知识

一.知识表示1.基本概念I.评价知识的两个重要因素:表达能力、计算效率。符号表示:eg:通常用“柏拉图”指代柏拉图,用关联图表示关系,用“=>”表示两个命题之间蕴含的关系。数值表示:用标量、向量、该旅分布等数值表示事实与知识。eg:人的身高可以表达为标量“1.5m”。II.知识图谱的图表示如果节点u与v邻接,那么u是v的邻居。节点u的所有邻居集合记作N(u),也就是u的邻居数目,被称作u的度

#知识图谱#深度学习#神经网络
langgenius/dify-sandbox:0.2.12启动崩溃

摘要:博主在测试Dify时遇到sandbox容器频繁重启的问题,日志显示"pthread_create failed: Operation not permitted"错误。经排查发现是容器权限不足导致进程崩溃。提供了两种解决方案:1)使用sh脚本启动时添加--privileged参数;2)在docker-compose.yaml中设置privileged: true后单独重启sandbox服务。

#人工智能#经验分享#python
Atlas 800T A2部署qwen3-32b

一. 检查服务器、OS等配置二. 驱动和固件下载与安装三. 下载mindie镜像并打包四. 下载权重文件五. 启动模型1. model_start.sh文件2. conf.json文件

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#人工智能#linux#语言模型 +1
Atlas 800T A2部署qwen3.5-35b、qwen3.6-35b、qwen3-asr-1.7b

本文介绍了在Atlas 800T A2服务器上部署Qwen3.5-35B大模型的完整流程。首先检查了硬件配置(8张910B3显卡)和操作系统(openEuler-24.03),然后下载并安装了Ascend驱动和固件。由于官方mindie框架尚未适配,选择使用vLLM 0.18.0rc1-openeuler版本作为推理框架。详细说明了权重文件下载、容器启动脚本配置以及vLLM服务启动命令的参数优化过

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#人工智能#linux#自然语言处理 +1
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