02.JDK简介及环境配置1、JDK简介：JDK：Java开发工具包JRE：Java运行环境JVM:Java虚拟机Java开发工具包：编译工具（javac.exe）运行工具（java.exe）打包工具（jar.exe）文档工具（javadoc.exe）Java可以跨平台的原因：Java源文件在通过编译器之(javac.exe)后被编译成相应的.Class文件（字节码文件），.Class文件再被JVM中的解释器(java.exe)编译成机器码在不同的操作系统(Windows、Linus、Mac)上面运行。不同操作系统上面的JVM是不同的，解释器是不同的，他们可以把.Class文件编译为当前操作系
本文属于《ZLMediaKit源码分析》连载系列博客的第一篇，简要介绍了ZLMediaKit的功能定位、技术优势和源码目录结构。ZLMediaKit是一个采用现代C++标准编写的开源项目，它既可以直接作为流媒体服务器使用，也可以作为音视频、流媒体相关应用（如：播放器、推流器、流媒体服务器二次开发）的SDK。ZLMediaKit原生支持多种操作系统，比如Windows、Linux、macOS、Android、iOS等，开发调试都十分方便。让我们先从源码目录开始分析。后文将采用“ZLMediaKit/”来表示ZLMediaKit源码的根目录，在这个目录下可以看到3rdpart、Android、ap
文章目录@[toc]**前言****概念****一、核心组件****1.API介绍**2.**ProcessEngine****3.Springboot集成****4.启动效果**二、**具体业务集成****1.绘制流程图****2.引入项目****3.具体开发****4.流程变量****5.任务监听器-TaskListener****6.执行监听器-ExecutionListener****7.扩展属性-Extensionproperties****8.流程权限及创建人设置****9.任务执行人及发起人设置**前言项目中需要用到工作流引擎来设计部分业务流程，框架选型最终选择了Camunda7
1、B树索引（B-treeIndex）优点：支持高效的范围查询和排序。缺点：索引的大小较大，对于频繁更新的集合会有一定的维护开销。使用场景：适用于大部分查询场景。db.collection.createIndex({field:1})MongoTemplatemongoTemplate=newMongoTemplate();Indexindex=newIndex().on("field",Sort.Direction.ASC);mongoTemplate.indexOps("collection").ensureIndex(index);2、散列索引（HashedIndex）优点：可以快速查找
目录前言：1、工业通信要求1.1工业通信网络分层模型1.2工业控制的实时性要求2. 以太网技术2.1 协议分层2.2实时应用3.常见工业以太网技术3.1PROFINET通信3.2POWERLINK通信3.3EtherNet/IP通信3.4EtherCAT通信3.5SERCOSIII通信4. 工业以太网技术比较4.1市场占有4.2实时性4.3协议栈比较前言：无线基站通信系统，出于效率、安全、可控的考虑，采用了中央集权和中央统一调度的系统架构。以太网和TCPIP通信，完全遵循了民主、自由竞争的基本思想，没有统一的中央控制和调度机制，交换机和路由器完全是按照某种规则运行的服务性机构。然而，普通的以太
文章目录@[toc]简介一、安装二、启动LLM服务器项目链接简介该项目旨在为各种大语言模型（LLM）在生产环境中的部署和可观测性提供一个标准的解决方案，用最简单直接的方式把大语言模型（LLM）部署到云端或本地，并且可以放心地用于生产环境中，此外还提供了进一步的能力来让用户更加方便地基于大语言模型（LLM）构建更强大的AI应用。OpenLLM是一个用于在生产环境中操作大型语言模型（LLM）的开放平台，它可以轻松地微调、服务、部署和监控任何LLM。借助OpenLLM，您可以使用任何开源大型语言模型(LLM)运行推理，部署到云端或本地，并构建强大的AI应用程序。**SOTALLM：**内置支持广泛的
文章目录CIFAR-10简介CIFAR-10简介官网：http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.htmlCIFAR-10和CIFAR-100是8000个万小图像数据集的标记子集。它们由AlexKrizhevsky,VinodNair和GeoffreyHinton收集。CIFAR-10数据集包含60000张32x32彩色图像，分为10个类，每类6000张。有50000张训练图片和10000张测试图片。数据集分为五个训练batches和一个测试batch，每个batch有10000张图像。测试batch包含从每个类中随机选择的1000个图像。训练batches以随
Wikijs-最强大最可扩展的开源维基软件使用wiki.js美丽直观的界面，让文档成为写作的乐趣！优点🔧随时随地安装几乎适用于任何平台，并与PostgreSQL、MySQL、MariaDB、MSSQLServer或SQLite兼容！⚙️管理强大使用广泛而直观的管理区域管理维基的所有方面。🚀性能Wiki.js运行在快速的Node.js引擎上，它是基于性能考虑而构建的。✍定制完全自定义您的维基的外观，包括一个浅色和深色的模式。🔒隐私保护让你的维基公开，完全私人或两者的混合。📏可伸缩无论是在一个小树莓派或在云中的高性能虚拟机上，Wiki.js智能地利用可用资源。功能齐全并非所有团队都需要相同的功能集
文章目录前言Flink简介Flink集群剖析Flink应用场景Flink基础运行环境搭建Docker安装docker-compose文件编写创建并运行容器访问Flinkweb界面前言前面我们分别介绍了大数据计算框架Hadoop与Spark,虽然他们有的有着良好的分布式文件系统和分布式计算引擎，有的有着分布式数据集和基于内存的分布式计算引擎，但是却不能对无边界数据流进行有效处理，今天我们就分享一个第四代大数据分布式计算框架Flink简介与架构剖析并搭建基础运行环境Flink简介ApacheFlink是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink能在所有常见集
💭💭✨：开始陆陆续续更新vue啦 💟：东非不开森的主页 💜：如果有幸和你一起学习一起进步，那就太棒啦，一起学习吧。💜💜 初识vue一、初识Vue1.1.vue简介1.2.Vue引入方式1.3.计数器案例原生js和vue开发不同1.4.声明式编程和命令式编程一、初识Vue1.1.vue简介Vue是一套用于构建用户界面的渐进式JavaScript框架。全称是Vue.js或者Vuejs；它基于标准HTML、CSS和JavaScript构建，并提供了一套声明式的、组件化的编程模型；帮助你高效地开发用户界面，无论任务是简单还是复杂； 注：渐进式框架是表示我们可以在项目中一点点来引入和使用Vue，而不一定
