背景        现在的主程序和扩展的dll库都是qt5环境下编译发布的。但是想以后用qt6。所以考虑是否能够在qt5中兼容qt6的动态链接库进行加载。于是...就开始吧开始2024-02-23安装好qt6后，在vs2019中需要新增qt6版本的安装路径。目录在：扩展->QTVSTools->QTVersions。    点击右边那个+好，选择qt6的qmake.exe所在路径就好。    接着在项目中设置要用到的qt版本即可                2.2024-02-26qt6的应用想用qt5编译发布的静态库。但是又不能影响现有的qt5的应用使用这些静态库。想到的办法是根据qt版本

1容器生命周期管理1.1dockerstart启动一或多个已被停止的容器。#启动已被停止的容器myrunoobdockerstartmyrunoob1.2dockerstop停止一个运行中的容器dockerstopmyrunoob1.3dockerrestart重启容器dockerrestartmyrunoob1.4dockerrun创建一个新的容器并运行一个命令。要根据dockerimages命令的结果启动对应镜像的容器，执行：运行dockerimages命令查看当前系统中所有可用的镜像列表。从结果中找到您想要启动的镜像的REPOSITORY和TAG。使用dockerrun命令启动一个新的容

1.      会议1.1.        5分钟的通话要比2页的电子邮件更有效1.1.1.          你可以从对方和你交谈时的语调和你们之间的连接与沟通这一纯粹的事实中，获知一些额外实质的、复杂的形势和信息1.2.        视频会议不如面对面会议有效，原因在于显示屏分辨率1.2.1.          低分辨率视频会议比电话会议更糟糕，因为像素失真和漏听的对话会造成大量信息丢失1.3.        高分辨率视频会议胜过电话会议，面对面会议在三者之中最适合沟通复杂信息1.4.        面对面沟通的深度和社区精神是人们参加黑客马拉松的部分原因2.      技术沙文主义?!

马尔可夫决策过程个人在学习「马尔可夫过程」时（基于这本教材，强烈推荐），做了些总结，并将遇到了一些感到困惑自我解答了，在此整理并记录一下。1.马尔可夫性质简单的一句话：当前状态只取决于上一时刻的状态。这个视频很生动地解释了这一性质。2.马尔可夫过程「马尔可夫过程」也叫「马尔可夫链」，可以用元组\((S,P)\)来表示，也就是组成马尔可夫过程的这些东西。图中绿圈表示的$s_1,s_2,s_3……$就是状态(state)，所有的状态就组成了状态集合\(S\)。图中蓝色的那些数字与它所在的箭头就表示了「状态之间的转移概率」。将状态视为节点，转移概率视为单向边，看得出来它就是图结构。用「邻接矩阵」表示

Flink学习笔记前言：今天是学习flink的第9天啦！学习了flink四大基石之Time的应用—>Watermark（水印，也称水位线），主要是解决数据由于网络延迟问题，出现数据乱序或者迟到数据现象，重点学习了水位线策略机制原理和应用，以及企业级的应用场景，结合自己实验猜想和代码实践，总结了很多自己的理解和想法，希望和大家多多交流！Tips：转码之路，溯洄从之，道阻且长！希望自己继续努力，学有所成，让华丽的分割线，成为闪耀明天的起跑线！文章目录Flink学习笔记三、Flink高级API开发2.WaterMark2.1为什么需要WaterMark2.2多并行度与WaterMark2.3KeyB

文章目录背景环境准备基础工具：xcode安装主要工具安装CocoaPods基本步骤采用Expogo运行iOS模拟器运行安装在真机上测试发布到苹果商店原生模块与编译链接问题静态库和Frameworkuse_frameworks!use_modular_headers!常见问题ruby3在macOS上编译失败importofmodule‘glog.glog.log_severity’appearswithinnamespace‘google’yarn网络问题pod安装失败unabletoopensettingsfilexcode运行报Undefinedsymbol:_OBJC_CLASS_$_RC

“面对脆弱的玩笑”     悉知Docker镜像仓库的命令后，我们总得将这些命令使用起来，在实践中深刻理解执行这些命令的实际效果。综合实战1:搭建一个Nginx服务    至于Nginx是什么，我想在这一篇中已经有过讲解:Nignx服务，也并非本篇要详解的。以往部署Nginx服务都是在宿主机上，后台运行的。现在，我们的需求是在Docker容器中，运行Nginx服务。拉取Nginx镜像:    我们首先打开dockerhub网站，从这个最大的镜像仓库中，随意找一个Nginx版本。我们也可以在官网得到拉取Nginx镜像的命令。    执行命令，拉取镜像:    除了使用镜像名称:tag拉取镜像外，

Python推导式大全与实战：精通列表、字典、集合和生成器推导式Python语言以其简洁、优雅的语法而闻名，其中推导式是其独特之处之一。推导式是一种在一行代码中构建数据结构的强大方式，它涵盖了列表、字典、集合和生成器。本篇博客将全面介绍Python中的推导式，并通过实战演示展示其强大功能。1.列表推导式列表推导式是Python中最常见的推导式之一，用于快速创建列表。其语法结构如下：new_list=[expressionforiteminiterableifcondition]实例：通过列表推导式生成1到10的平方数列表。squares=[x**2forxinrange(1,11)]print

在SpringCloud微服务体系中，由于限流熔断组件Hystrix开源版本不在维护，因此国内不少有类似需求的公司已经将眼光转向阿里开源的Sentinel框架。而以下要介绍的正是作者最近两个月的真实项目实践过程，这中间被不少网络Demo示例级别水文误导过，为了以正视听特将实践过程加以总结，希望能够帮到有类似需要的朋友！(PS：此文有点长，看下概念部分后可以点击在看+收藏，以备需要)一、Sentinel概述 在基于SpringCloud构建的微服务体系中，服务之间的调用链路会随着系统的演进变得越来越长，这无疑会增加了整个系统的不可靠因素。在并发流量比较高的情况下，由于网络调用之间存在一定的超时时

Ollama简介Ollama是一个开源平台，用于管理和运行各种大型语言模型(LLM)，例如Llama2、Mistral和Tinyllama。它提供命令行界面(CLI)用于安装、模型管理和交互。您可以使用Ollama根据您的需求下载、加载和运行不同的LLM模型。Docker简介Docker是一个容器化平台，它将应用程序及其依赖项打包成一个可移植的单元，称为容器。容器与主机系统隔离，确保运行应用程序时环境一致且可预测。这使得Docker非常适合在不同环境中部署和运行软件。使用Ollama和Docker运行LLM模型有两种主要方法可以使用Ollama和Docker运行LLM模型：1.使用Ollama