问题回答🔹 我现在是不是在用本地大模型？✅是的！你在用 Ollama 提供的本地大模型服务🔹 模型文件在哪？（Mac/Linux）或C:\Users\用户名\.ollama\models（Windows）🔹 Java 程序直接运行模型了吗？❌ 没有，它是通过 HTTP 调用本地 Ollama 服务🔹 这算不算“本地部署”？✅ 当然算！这是目前最主流的本地大模型使用方式。

官网：Ollama像这种阿里云的百炼模型都是在远端，但是现在希望本地进行大模型的部署，就要用Ollama本地大模型部署Ollama借鉴了Docker的思想，Docker可以想象成一个鲸鱼背上的集装箱，每个集装箱就是容器，容器里可以跑各种实例Docker Hub玩镜像，而Ollama Hub可以部署各种各样的大模型，可以把各种大模型下载到本地而Ollama跑的是各种大模型有各种大模型供应商、千奇百怪

Agent可以连接成是监控探头，要在各个服务器安装一个监控探头，看一下服务器的状态以及网络CPU内存磁盘都可以检测到，所以这个Agent安装到各个节点上就可以做监控了这样就监控到了各个节点点开之后还可以看到服务器各种各样的监控情况，如CPU的使用率，内存的使用率，系统平均负载情况，磁盘监控指标，读写的情况，以及公网的流量，公网磁盘的一些参数数据，以及进程的监控网络的监控，云盘的监控以及GPU的监控

文章摘要： 在SQL JOIN查询中，驱动表是先被扫描的表，其每一行都会在被驱动表中查找匹配数据。建议小表作为驱动表，可显著减少I/O次数和查询成本。例如，100行小表驱动100,000行大表（带索引）仅需100次查找，反之则需100,000次。核心原理是嵌套循环算法（NLJ），外层表越小循环次数越少。若被驱动表无索引会导致性能灾难（如100×100,000次扫描）。MySQL优化器通常会自动选择

本文总结了MySQL数据库性能优化的七大核心策略：1）SQL与索引优化（合理建索引、避免失效、覆盖索引）；2）表结构优化（选择合适类型、避免NULL、分表）；3）执行计划分析（EXPLAIN、慢查询）；4）架构优化（读写分离、缓存）；5）服务器配置（参数调优、SSD）；6）开发规范（批量操作、避免N+1查询）；7）监控与持续改进。通过索引优化、查询重构、分库分表等技术组合，性能可提升数十倍。建议采

MySQL覆盖索引优化指南：通过创建包含查询所需全部字段的索引，避免回表操作，直接从索引获取数据。判断标准为EXPLAIN结果中显示"Using index"。最佳实践包括使用联合索引、避免SELECT *、结合WHERE/ORDER BY字段设计索引。覆盖索引能显著提升查询性能，减少I/O，但需注意索引宽度和写操作开销。这是提升SQL查询效率的高阶技巧。

热加载（Hot Reloading）和热替换（HotSwap）是开发中的动态更新技术。热加载可在不重启应用的情况下重新加载修改后的代码，如SpringBoot DevTools自动重启应用上下文。热替换允许在运行中的JVM动态替换方法体，但不支持添加/删除方法或修改类结构，且需JVM支持（如Java11+）。常见错误提示表明尝试了不支持的操作（如添加新方法），解决方案包括：重启应用、升级JVM、使