摘要Linux内核模块编程的资料有些纷繁复杂，有的过于简单，有的过于庞杂，我试图用笔记的形式想读者展示怎样来进程Linux模块编程，力图做到简明扼要，这篇文章也是作为本人备忘的资料，所以有些地方过于简略是难免的。本来这篇文章的目的就是让用户知其然，至于所以然还是请参考相应的资料，其实最好的资料莫过于Linux Kernel Source。适用范围：Linux Kernel >= 2.6.0L
文章目录platform 平台驱动模型1 platform 总线platform匹配过程2 platform 驱动platform 驱动框架如下所示：3 platform 设备platform 设备信息框架如下所示：4 程序编写1 LED灯的 platform 设备文件2 LED 灯的 platform 的驱动文件3 编写测试 APP4 编译驱动程序和测试 APP4、运行测试设备树下的 plat
研三上学期实习之后读的一本OLAP的书《OLAP解决方案：创建多维信息系统（第二版）》，因为工作之后第一个要做的项目就是OLAP，因此稍微做了些准备。现在一年多过去了，OLAP的项目已经不做了，这一点点笔记不舍得弃，放在这里吧。第1章 OLAP系统的功能性需求ROLAP：base on relational OLAP，实时从源数据中获得最新的数据，效率比较低，响应慢MOLAP：基于多维
OLAP的学习与实例搭建 理论准备工作： 一. OLAP 1.什么是OLAP OLAP（On-LineAnalysis Processing）在线分析处理是一种共享多维信息的快速分析技术；OLAP利用多维数据库技术使用户从不同角度观察数据；OLAP用于支持复杂的分析操作，侧重于对管理人员的决策支持，可以满足分析人员快速、灵活地进行大数据复量的复杂查询的要求，并且以一种直观
乌班图ollama模型下载后存放位置
在机器学习和自然语言处理领域，乌班图（Ubuntu）是一个流行的操作系统。在使用ollama模型时，很多用户可能会遇到模型下载后存放位置的问题。了解如何找到这些模型的存放位置对于进一步的开发和调试非常重要。本文将详细介绍相关内容，包括流程、实现原理、架构解析、源码分析、应用场景以及对未来的展望。
首先，我们来看看问题的处理流程：
```mermaid
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什么是OLAP数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP（on-line transaction processing）、联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing);OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。通俗的讲，就是对数据的增删改查等操作。OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持
一、环境搭建在安装moodle之前先做好准备工作，首先安装apache+php+mysql的web服务器三件套，软件版本对于Ubuntu20.04来说都能符合moodle3.11的要求，所以在安装三件套时都可以通过sudo apt install来完成安装，安装之前习惯性update一下sudo apt updateapache2：sudo apt install apache2php:在安装ph
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2024-10-24 16:40:03
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最近在使用Ollama模型时，很多用户关注其在Linux系统中的默认存放位置。为了帮助大家更顺利地进行模型管理，这里将详细记录下“ollama模型默认存放位置 linux”相关的背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试及预防优化，希望能为遇到类似问题的朋友提供参考。
## 用户场景还原
在使用Ollama模型的过程中，许多开发者面临默认模型存放位置不明确的问题。这种问题通常发生在以下情境中：
1、前言 这个是我学习linux+ARM的在做的第一个软硬件结合项目，以往的类似这种整体类项目还是光单片机的时候，linux软件部分学习了差不多快一年了，因为各种事情耽搁，这个项目一直没有静下心来完成，不过终于哈哈哈哈搞完了软件部分。其实并行的还想做另一个涉及到can通信的项目，那个重点可能是偏各种通信，不过软件部分大同小异，直接改改就可以变成
文章目录1 同步阻塞IO2 同步非阻塞IO3 IO多路复用4 信号驱动IO5 异步IO简单记录一下linux下的几种I/O模型，防止遗忘。1 同步阻塞IO同步阻塞IO是最简单的IO模型，在使用这种模型进行数据接收的时候，如果没有数据，会一直等待，即阻塞在这里，直到有数据才返回。2 同步非阻塞IO同步非阻塞IO,在使用这种模型进行数据接收的时候，不管有没有数据都会返回，不阻塞。如果没有数据，立马返回
在使用Ollama进行机器学习或自然语言处理模型推理时，用户可能需要调整模型的存放位置，特别是在Linux环境中。本文将详细阐述如何在Linux系统中实现这一需求，并提供相关的配置与编译过程、参数调优、定制开发、错误处理与部署方案。
## 环境配置
在开始之前，首先确认系统的基本环境配置。下表列出了所需依赖及其版本：
| 依赖 | 版本 |
|-----------
ollama Linux 存放位置是在Linux系统中如何有效管理和定位Ollama依赖库和配置文件的探讨。本文将就这一主题，全面分析相关的技术细节，通过多层面的解析为您提供清晰指引。
### 协议背景
Ollama是一个旨在简化深度学习模型管理和样例数据处理的工具链。随着Linux环境在科学计算和机器学习领域的广泛应用，在该平台上高效地存储和管理Ollama相关资源显得尤为重要。过去的五年中
在这篇文章中，我们将深入探讨“ollama模型存放位置迁移”的问题。从不同版本的特性对比，到详细的迁移指南、兼容性处理，还会分享一个实战案例，以及如何进行性能优化，最后再聊聊生态扩展的内容。让我们开始吧！
### 版本对比
首先，对比不同版本的特性和兼容性是非常重要的。我们通过以下表格进行了总结：
| 特性 | 版本1.0 | 版本2.0 | 兼
在 Ubuntu 中使用 Ollama 框架时，如何有效地存放和管理模型位置是一个重要的任务。为了确保环境的最佳性能和效率，我们将在这篇博文中详细描述整个过程，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优以及迁移指南。
### 环境预检
在开始之前，我们需要确认硬件配置和软件环境的兼容性，以便于 Ollama 模型在 Ubuntu 上顺利运行。以下是我们所需的硬件配置和思维导图。
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一、什么是load average？linux系统中的Load对当前CPU工作量的度量 (WikiPedia: the system load is a measure of the amount of work that a computer system is doing)。也有简单的说是进程队列的长度。Load Average 就是一段时间 (1 分钟、5分钟、15分钟) 内平均
ollama Linux模型存放的描述
在现代人工智能项目中，模型的存放与管理是一个至关重要的话题。尤其是使用 `Ollama` 这样的框架时，合理配置Linux环境对于模型的高效运行与调用至关重要。本文将详细记录解决“ollama Linux模型存放”问题的过程，涵盖环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南以及性能优化六个方面。
## 环境准备
首先，确保你的Linux环境能够兼容
在使用 `ollama` 下载模型后，很多朋友可能会遇到一个问题，那就是模型到底存储在哪里？这个问题听起来简单，但其实涉及到的内容还挺多的。下面我将根据多个模块来详细解决这个问题。
### 环境准备
首先，确保你的系统环境能够支持 `ollama`。你需要一些前置依赖，比如 Python、Git 和 Node.js。可以使用以下命令行进行安装：
```bash
sudo apt-get in
关于“ollama的模型改存放位置”的问题，正确配置模型存放位置对于确保数据管理和模型的高效运行至关重要。在以下部分，我们将探讨怎么实施一个有效的备份策略、恢复流程、应对潜在的灾难场景、工具链集成，预防措施以及最佳实践。
## 备份策略
备份策略是确保数据安全的核心组成部分。首先，我们可以通过以下思维导图来展示整个思路框架：
```mermaid
mindmap
root((备份策略))
OLAP 系统广泛应用于 BI, Reporting, Ad-hoc, ETL 数仓分析等场景，本文主要从体系化的角度来分析 OLAP 系统的核心技术点，从业界已有的 OLAP 中萃取其共性，分为谈存储，谈计算，谈优化器，谈趋势 4 个章节。01谈储存 列存的数据组织形式行存，可以看做 NSM (N-ary Storage Model) 组织形式，一直伴随着关系型数
根据维基百科的定义，IO指的是输入输出，通常指数据在内部存储器和外部存储器或其他周边设备之间的输入和输出。简而言之，从硬盘中读写数据或者从网络上收发数据，都属于IO行为。一、输入操作的步骤 1、等待操作系统内核把数据准备好 2、将数据从操作系统内核复制到用户进程空间二、Unix 五种IO模型 Blocking IO - 阻塞IO NoneBlocking IO - 非阻塞IO IO multipl
