jenkins安装首先安装jenkins，我们可以使用docker安装。用下面命令拉取jenkins镜像。dockerpulljenkins/jenkins然后正常安装jenkins容器即可。安装完成后，进入jenkins管理界面。会让我们输入初始化密码，和创建默认用户。我们按照提示操作即可。然后，用默认用户登录，进入界面如下：创建凭证然后配置我们要管理的linux服务器的凭证——用户名密码。进入后，点击全局，下图中，我已经创建了一个凭据。进入后，点击createcredentials。然后输入账号密码即可。创建ssh插件jenkins管理linux服务器是通过ssh工具连接的，所以，首先，我
我这里以ruoyi前后端分离的springboot项目为例打包部署1.前置条件1.0一些一些小问题#如果是阿里云或者腾讯云上面去开通安全组#默认防火墙是关闭的可以将防火墙打开sudosystemctlenablefirewalldsudosystemctlstartfirewalld#开放端口sudofirewall-cmd--zone=public--add-port=80/tcp--permanentsudofirewall-cmd--zone=public--add-port=6379/tcp--permanentsudofirewall-cmd--zone=public--add-po
本地快速部署谷歌开放模型Gemma教程（基于Ollama）一、介绍Gemma1.1关键细节1.2尺寸性能二、部署Gemma2.1部署工具2.1部署步骤三、体验Gemma四、总结一、介绍GemmaGemma是一系列轻量级、最先进的开放式模型，采用与创建Gemini模型相同的研究和技术而构建。Gemma由GoogleDeepMind和Google的其他团队开发，其灵感来自Gemini，其名称反映了拉丁语gemma，意思是“宝石”。除了模型权重之外，还发布了工具来支持开发人员创新、促进协作并指导负责任地使用Gemma模型。1.1关键细节Gemma发布了两种尺寸的模型配重：Gemma2B和Gemma7
自ChatGPT为代表的大语言模型（LargeLanguageModel,LLM）出现以后，由于其惊人的类通用人工智能（AGI）的能力，掀起了新一轮自然语言处理领域的研究和应用的浪潮。尤其是以ChatGLM、LLaMA等平民玩家都能跑起来的较小规模的LLM开源之后，业界涌现了非常多基于LLM的二次微调或应用的案例。本项目旨在收集和梳理中文LLM相关的开源模型、应用、数据集及教程等资料，目前收录的资源已达100+个！目录技术交流1.模型1.1文本LLM模型1.2多模态LLM模型2.应用2.1垂直领域微调医疗法律金融教育科技自媒体电商网络安全2.2LangChain应用2.3其他应用3.数据集预训
使用Docker安装Elasticsearch8.4.3一.拉取ElasticsearchDocker镜像二.使用Docker启动单节点集群三.修改密码前言这是我在这个网站整理的笔记,有错误的地方请指出，关注我，接下来还会持续更新。作者：神的孩子都在歌唱从Elasticsearch8.0开始，默认启用安全性。启用安全性后，ElasticStack安全功能需要对传输网络层进行TLS加密，否则您的集群将无法启动。确保为Docker分配至少4GiB内存。一.拉取ElasticsearchDocker镜像dockerpullelasticsearch:8.4.3二.使用Docker启动单节点集群以下命
Docker修改容器内部文件的方法下面三种均可修改，可自行选择1、进入容器内部修改使用下面的命令以命令行的形式可以进入容器的内部对文件进行修改。dockerexec-it容器ID/bin/bash不过里面没有vim，需要自行安装，安装代码如下所示。不过不推荐这种形式，因为里边的文件是临时的，容器被删除之后，配置就失效了，需要从新配置。apt-getupdateapt-getinstallvim2、通过dockercp拷贝进行修改可以通过下面的代码将需要修改的文件拷贝出来，修改完成之后再拷贝回去。这种方式其实和第一种差不多，只是不用安装vim，但是容器被删除之后，修改过的内容也会失效。而且需要重
什么是ApacheSuperset ApacheSuperset是一个现代化的企业级商业智能Web应用程序。ApacheSuperset支持用户的各种数据类型可视化和数据分析，支持简单图饼图到复杂的地理空间图表。ApacheSuperset是一个轻量级、简单化、直观化、可配置的BI框架。Docker安装Apache SupersetDocker检索superse[root@localhost~]#dockersearchsupersetNAMEDESCRIPTIONSTARSOFFICIALAUTOMATEDamancevice/supersetSupersetonDebian+Python3
文章目录什么是DockerSwarm定义与DockerCompose对比基本结构图关键概念工作模式NodeService任务与调度服务副本与全局服务Swarm的调度策略Swarm的特性批量创建服务强大的集群的容错性服务节点的可扩展性调度机制集群部署基础架构准备工作创建Swarm并添加节点在Swarm中部署服务(nginx为例)Swarm中使用Volume(挂在目录，mount命令)多服务Swarm集群部署(重点)编写docker-compose.yml文件通过这个yml文件部署服务查看创建服务测试Swarm容器网络什么是DockerSwarm定义Swarm是Docker公司推出的用来管理doc
【介绍】部署YOLOv9ONNX模型在OpenCV的C++环境中涉及一系列步骤。以下是一个简化的部署方案概述，以及相关的文案。部署方案概述：模型准备：首先，你需要确保你有YOLOv9的ONNX模型文件。这个文件包含了模型的结构和权重。环境配置：安装OpenCV库，并确保它支持ONNX模型的加载和推理。加载模型：使用OpenCV的 cv::dnn::readNetFromONNX 函数加载模型。这个函数会读取模型文件，并创建一个可以用于推理的网络对象。预处理输入：YOLO模型通常需要特定格式的输入数据，如特定大小的图像。你需要编写代码来读取原始图像，将其转换为模型所需的格式，并可能需要进行归一化
当我将我的应用程序部署到GlassFish时，我看到以下警告:WARNAnnotationTypeConverterLoader-Ignoringconvertertype:org.apache.activemq.camel.converter.ActiveMQMessageConverterasadependentclasscouldnotbefound:java.lang.NoClassDefFoundError:org/apache/camel/Processorjava.lang.NoClassDefFoundError:org/apache/camel/Processor应用
