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linux mud客户端,在Linux系统下架设自己的MudOS服务

编译好的MudOS 必须配合配置文件才能启动MudLIB。打开MudOS 源代码目录下的config.example,做以下修改。# name of this mudname : *** (修改为你的Mud的名字)# port number to accept users onport number : 5555 (Mud连接的端口号)address server ip : localhostad

linux mud客户端,在Linux系统下架设自己的MudOS服务

编译好的MudOS 必须配合配置文件才能启动MudLIB。打开MudOS 源代码目录下的config.example,做以下修改。# name of this mudname : *** (修改为你的Mud的名字)# port number to accept users onport number : 5555 (Mud连接的端口号)address server ip : localhostad

java周期执行_java 执行周期性任务的线程池newScheduledThreadPool,怎么让它停下来或结束?...

scheduleXxx之后会返回一个Future,有个cancel(boolean)方法可以结束执行。其中如果正在执行,cancel(false)不会中断(这一次可以执行完,后面不会执行了),而cancel(true)会中断线程。这是简单的基本工:执行10次以后,把自己cancel掉。public class Test {abstract static class SelfCancelable i

Windows本地免服务器,5分钟搞定WeNet语音识别Demo(保姆级教程)

本文详细介绍了在Windows本地无需服务器的情况下,通过WSL2和Docker两种方案快速搭建WeNet语音识别Demo的保姆级教程。从环境准备到实战部署,涵盖WSL2启用、Docker配置及常见问题排查,帮助开发者在5分钟内完成语音识别系统的本地化体验。

#语音识别#windows
阿里云Ubuntu 16.04上,从Docker配置到K8S 1.18集群搭建的保姆级避坑实录

本文详细介绍了在阿里云Ubuntu 16.04环境下从Docker配置到Kubernetes 1.18集群搭建的全过程,包括环境准备、Docker安装与优化、Kubernetes组件安装、集群初始化与节点加入,以及常见问题排查和生产环境优化建议。特别针对阿里云环境提供了实用配置技巧,帮助开发者高效搭建稳定可靠的K8S集群。

#阿里云
从交通灯到微服务:LTL公式如何帮你发现系统设计中的隐藏Bug?

本文探讨了线性时序逻辑(LTL)在系统设计验证中的应用,从交通灯控制到微服务架构,展示了如何用LTL公式精确捕捉逻辑漏洞。通过实例分析,文章揭示了LTL如何将模糊需求转化为无歧义的数学规范,帮助开发者在全生命周期中发现隐藏Bug,提升系统可靠性。

告别环境冲突:用地平线Docker镜像搭建可复现的AI模型开发与调试环境

本文详细介绍了如何利用地平线Docker镜像搭建可复现的AI模型开发与调试环境,解决环境冲突和版本兼容性问题。通过Docker容器技术,开发者可以快速创建隔离且一致的开发环境,提升团队协作效率和模型部署的可靠性。文章包含从基础环境准备到高级技巧的完整流程,特别适合AI边缘计算项目的开发者。

告别JSON臃肿!用Apache Avro为你的Hadoop/Spark数据序列化瘦身(附实战代码)

本文探讨了Apache Avro如何通过二进制序列化技术有效解决JSON在大数据场景下的存储和性能问题。通过实战代码演示,展示了Avro在Hadoop/Spark环境中如何将数据体积压缩至JSON的30%-50%,同时提升序列化速度3倍以上,特别适合处理TB级数据流。

Docker镜像跨机器迁移实战指南

容器化部署中,Docker镜像迁移是确保环境一致性的关键技术。通过镜像分层存储和仓库中转等机制,可以实现高效的跨机器传输。在CI/CD流水线和灾备场景下,合理的迁移方案能显著提升部署效率。本文以Nginx镜像为例,对比分析了docker save/load、registry中转和containerd导出三种方式的性能差异,并提供了网络传输优化技巧。针对企业级需求,介绍了私有仓库搭建和批量迁移脚本的

PathRAG实战:如何用OLLAMA和Neo4j搭建本地知识图谱问答系统(附避坑指南)

本文详细介绍了如何使用OLLAMA和Neo4j搭建本地知识图谱问答系统,重点解决PathRAG技术落地中的实际问题。从环境准备、Neo4j配置到OLLAMA模型集成,提供了完整的工程指南和避坑建议,帮助开发者高效实现检索增强生成(RAG)应用。

#知识图谱
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