Docker版Jellyfin手动安装插件目录隐射，然后把下载的插件解压到目录中查询运行中的容器，拿到容器id切换到容器目录下复制解压好的插件(整个文件夹)到容器中存放的插件目录中重启容器后就能在插件中看到了目录隐射，然后把下载的插件解压到目录中查询运行中的容器，拿到容器idsudo-idcokerps#查询运行中的容器切换到容器目录下dockerexec-it容器idbash复制解压好的插件(整个文件夹)到容器中存放的插件目录中cp-r/volume1/文件/Jellyfin/InfuseSync-jellyfin-1.4.2/config/plugins/InfuseSync-jellyf
Llama2开源大模型推出之后，因需要昂贵的算力资源，很多小伙伴们也只能看看。好在llama.cpp推出之后，可对模型进行量化，量化之后模型体积显著变小，以便能在windowsCPU环境中运行，为了避免小伙伴们少走弯路，下面将详细介绍llama.cpp在windows上的编译步骤：1.下载llama.cpp通过以下下载地址，下载llama.cpp，注意不要放在中文目录。https://github.com/ggerganov/llama.cpp2.编译llama.cpp网上在Linux环境中编译的教程比较多，windows上也有些采用cmake编译的方式，这种方式编译很难成功，过程也复杂。这里
我正尝试着手研究ApacheCamel，它似乎是一个轻量级的ESB。如果我正确理解Camel/ESB，那么您可以将CamelRoute视为节点和边的图形。每个节点都是路由上的一个端点(可以消费/生产消息)。每条边都是两个不同端点(1个生产者和1个消费者)之间的路由。假设这是正确的，我有一个实际问题:最佳实践对部署应用程序的ESB/CamelRoute有何规定？我应该将它打包成自己的JAR，还是值得成为自己的充满EJB、Web服务和其他JAR的EAR？我想我是在问应该如何部署/架构CamelRoute或ESB，例如:my-esb.ear/ejb1.jar/MyEJB_1.classejb
报错内容：mediaTypeinmanifestshouldbe'application/vnd.docker.distribution.manifest.v2+json'not'application/vnd.oci.image.manifest.v1+json'报错原因:ubuntu最新的镜像可能支持的协议版本比较高，本地的docker协议不支持，所以下载ubuntu前面的版本解决方法：1、查询ubuntu有哪些相关镜像dockersearchubuntu2、下载适合的ubuntu镜像dockerpullubuntu-upstart
基于微信小程序宠物交易商城系统设计与实现(源码+lw+部署文档+讲解等)文章目录基于微信小程序宠物交易商城系统设计与实现(源码+lw+部署文档+讲解等)引言项目概述功能介绍用户微信端：管理员后台：技术栈功能截图示例代码源码获取引言博主介绍：✌专注于Java技术领域和学生毕业项目实战，欢迎大家交流✌主要内容：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序等设计与开发。🌟文末获取源码+数据库🌟👇🏻精彩专栏推荐订阅👇🏻2024年最新计算机软件java毕业选题大全：1000个热门选题✅（🌟最新🌟最全🌟最热门）2024年最新计算机软件
随着ChatGPT和openSora的热度剧增,大语言模型时代,开启了AI新篇章,大语言模型的应用非常广泛，包括聊天机器人、智能客服、自动翻译、写作助手等。它们可以根据用户输入的文本生成相应的响应，提供个性化的建议和服务,目前大部分大语言模型的产品都是基于网络线上的,如果我们本地想自己部署一个自己的大语言模型,该如何操作呢,下面介绍一款可以在自己本地部署运行的大语言模型Llama2Llama2是一款开源的大语言模型,其中训练的数据目前已经达到7B级别,在上下文长度为4K下的单轮与多轮对话中表现出色,部署运行Llama2同时需要借助一个框架Ollama.Ollama是一个强大的框架，设计用于在D
大家购买rv1126的开发板,相信很大程度上希望能使用它的npu做边缘计算,而不是简单当作一个IPC使用,当你已经跑过了rknn的几个例程之后,肯定想试试训练自己的样本,并部署到rv1126.首先我的训练环境是Windows10+MiniConda,直接去google一下miniconda,并安装,这部分没啥可说的.打开miniconda的命令行没有设置环境的情况下,前面是(base)创建一个python3.8的环境并激活condacreate-namepy38python=3.8condaactivatepy38然后从github下载yolov5,点这里在conda的命令行下面,进入yolo
目录一、前言二、现在开始分享一下安装历程:一、前言最近写了个项目，前端还没写，需要部署到服务器给女朋友实现前端，可是不熟悉Linux的我，蹑手蹑脚，真的是每一步都是bug，可谓是步步维艰，对世界很绝望，曾经怀疑自己的服务器有问题，甚至一度怀疑是自己的DaoBanIDE有问题，历时两天一夜，终于……部署好了。二、现在开始分享一下安装历程:1.购买一个服务器或者安装虚拟机（有点像废话）2.安装docker（可以使用yum安装）tips：安装好docker之后需要配置一下,输入下面这行代码，进入docker配置文件，在ExecStart=后添加配置，远程访问docker的端口为2375sos：如果是
本次在虚拟机中执行操作首先第一步：准备好三台节点，设置好静态ip地址，记住三台ip地址，我这边演示的ip地址分别为： 192.168.125.101 master192.168.125.102 node1192.168.125.103 node2其中三台名字命名方式为：hostnamectlset-hostnamemaster#此命令在master节点中执行，两台node机器同理 接下来正式进行docker安装操作，三台机器同时操作，不要只执行一个节点机器1：关闭防火墙：$systemctlstopfirewalld$systemctldisablefirewalld2：关闭selinux：$
部署J2EE/JavaWeb应用程序的两种主要方式(在非常简单的意义上):将组装好的工件部署到生产箱在这里，我们在别处创建了.war(或其他)，为生产配置它(可能为许多盒子创建许多工件)并将生成的工件放在生产服务器上。优点:生产环境中没有开发工具，可以直接重复使用来自测试的工件，进行部署的人员不需要了解构建过程缺点:创建和部署工件的两个过程；预构建工件的潜在复杂配置可能会使流程难以编写脚本/自动化；必须对二进制工件进行版本控制在生产箱上构建工件在这里，日常用于在开发人员机器上本地构建和部署的相同流程用于部署到生产环境。优点:需要维护的一个过程；并且经过频繁使用的严格测试/验证。在创建工
