博主介绍：黄菊华老师《Vue.js入门与商城开发实战》《微信小程序商城开发》图书作者，CSDN博客专家，在线教育专家，CSDN钻石讲师；专注大学生毕业设计教育和辅导。所有项目都配有从入门到精通的基础知识视频课程，学习后应对毕业设计答辩。项目配有对应开发文档、开题报告、任务书、PPT、论文模版等项目都录了发布和功能操作演示视频；项目的界面和功能都可以定制，包安装运行！！！如果需要联系我，可以在CSDN网站查询黄菊华老师在文章末尾可以获取联系方式（一）研究背景与意义随着互联网的迅猛发展，电子商务已经成为人们生活中不可或缺的一部分。网络购物的便利性和广泛性已经深受人们的喜爱，传统的实体商店也面临着
用途在大型实战项目开发过程中，当数据量达到比较大的规模时，不可避免的要考虑使用ElasticSearch（es）等搜索引擎来解决大量数据的查询性能压力，因此，做好mysql的数据同步变得至关重要。我所了解，并且使用的是通过Logstash和Canal中间件，来实现将数据写入到ES等中。一、实现同步原理1.1 LogstashLogstash提供了一个JDBC插件，它可以定期查询数据库并捕获变化。通过配置Logstash指定连接到mysql的哪个表和es的哪个索引库，并指定对应的查询语句。当MySQL中的数据发生变化时，Logstash的JDBC插件会定时的检测到这些变化，并且迅速捕获这些新
1）介绍GitHub：https://github.com/apache/incubator-answerAnswer问答社区是在线平台，让用户提出问题并获得回答。用户可以发布问题并得到其他用户的详细答案、建议或信息。回答可以投票或评分，有助于确定有用的内容。标签和分类帮助组织内容，用户可赚取声誉和排名，激励积极参与。社区通常有规则，确保行为和内容质量。搜索功能使用户可以查找以前的问题和答案。一些社区具有社交元素，如私信和评论。问答社区有助于知识共享、问题解答和互动交流，国内外知名的问答社区有知乎、Quora、StackExchange、Reddit等。2）简览Answer是一个有助于建立问答
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
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在MacOS上有两种方式安装MySQL服务器：通过brew安装和通过安装包安装。文章目录1、通过brew安装MySQL1.1、安装MySQL1.2、启动MySQL服务器1.3、配置MySQL服务器1.4、MySQL服务器管理命令2、通过安装包安装MySQL2.1、下载安装包2.2、安装MySQL2.3、管理MySQL1、通过brew安装MySQL在MacOS上，我们可以通过brew很容易地安装MySQL。1.1、安装MySQLbrewinstallmysql1.2、启动MySQL服务器brewservicesstartmysql1.3、配置MySQL服务器我们需要运行以下脚本配置MySQL服务
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
https://www.bilibili.com/video/BV1Km411S7Nk/演示视频：3.1可行性分析通过对系统实行的目的初步调查和分析，提出可行性方案并对其一一进行论证。我们在这里主要从技术可行性、经济可行性、操作可行性三方面进行分析。3.1.1技术可行性本群内通知提醒系统主要采用JAVA技术，基于微信小程序，采用MYSQL数据库进行开发的。系统的开发主要包括前端应用程序的开发以及后台数据库的建立和维护两个方面。对于应用程序的开发要求具备功能要完备、使用应简单等特点，而对于数据库的建立和维护则要求建立一个数据完整性强、数据安全性好、数据稳定性高的库。作为计算机专业的学生，对数据库
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
