前言不管是平时开发，或者是阅读别人的代码关于多线程的时候。我们总会遇到这个ThreadLocal。 今天算是偶尔也和大家一起来说说Java基础的东西。 ThreadLocal从字面的意思来说其实就是一个线程局部变量，情景我们假想一个情景，有3个线程，A线程和B线程，还有我们的主线程。 有一个数字的对象在主线程里，然后A线程和B线程一起读取做一些操作先画个图解释一下，再上代码 package
1. LR与线性回归的区别与联系区别：经典线性模型的优化目标函数是最小二乘法，也就是基于均方误差函数的最小化；而LR是最大化似然函数，也是最小化交叉熵。线性回归的输出是一个实值，而LR的输出是{0， 1}；或者说，线性回归是解决回归问题，但LR是解决分类问题；联系：LR的本质也是一个线性回归模型，只不过在模型外套了一层联系函数，使得线性回归的输出实值与分类问题的{0， 1}联系在了一起。2. 为什
在服务器上运行ollama是一个复杂而又引人入胜的过程，其中涉及多个技术点和策略。接下来，我将详细描述这个过程，包括背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、复盘总结和扩展应用。这样可以帮助大家更好地理解如何在服务器上高效运行ollama。
#### 背景定位
在当今数字化快速发展的时代，企业对人工智能和自动化服务的需求愈发迫切。私有云和多租户环境中，提升系统的响应速度和处理能力成为了企业的核心
综述Cg是在DX和OpenGL上再次封装的一门语言，用来编写GPU程序的语言。所以，以DX或者OpenGL开发的3D程序，都可以用Cg来开发Shader程序，并加载上来用。一下是在OpenGL中加载Cg程序的过程，其中使用了GLUT库来协助完成。加载过程：第一步： 包含头文件我使用了预编译头， #include "targetver.h"
#include <tchar.h&
在这篇博文中，我将详细描述如何在 Mac 上使用 GPU 运行 Ollama 的过程。这一过程不仅涉及环境配置，还包括对系统性能的评估和最终的架构复盘。随着深度学习和人工智能的快速发展，将相应的模型在本地高效运行成为亟待解决的需求。背景定位
Ollama 是一个可以让用户在本地高效运行大型 AI 模型的平台。随着下列业务场景的崛起，各行业逐渐意向将 AI 融入其实际应用中：数据分析与可视化
生成内
ollama怎么配置在GPU上运行
在深度学习等计算密集型任务中，使用GPU可以极大提高计算效率。然而，很多用户在将工具如`ollama`配置为在GPU上运行时遇到了困难。本文将系统地阐述如何解决“ollama怎么配置在GPU上运行”的问题，并逐步分析过程。
### 问题背景
在使用`ollama`进行AI模型推理时，由于模型的规模大、计算要求高，CPU处理速度显得力不从心。通过配置GPU运
在运行“ollama serve”模型时，确保其有效地利用GPU资源是至关重要的。这篇博文将深入探讨如何解决“ollama serve模型运行在gpu上”的相关问题，涵盖备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、案例分析和迁移方案的各个方面，确保您能从多维度全面了解并解决该问题。
## 备份策略
有效的备份策略是确保模型和数据安全、降低损失的重要环节。下面是备份流程图和备份脚本代码示例。
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在这篇博文中，我将详细描述如何在 Mac 上使用 GPU 运行 Ollama 的过程。这一过程不仅涉及环境配置，还包括对系统性能的评估和最终的架构复盘。随着深度学习和人工智能的快速发展，将相应的模型在本地高效运行成为亟待解决的需求。
## 背景定位
Ollama 是一个可以让用户在本地高效运行大型 AI 模型的平台。随着下列业务场景的崛起，各行业逐渐意向将 AI 融入其实际应用中：
- 数据分
什么是OpenGL在开始我们的旅程之前，我们应该首先定义OpenGL实际上是什么。OpenGL主要被认为是API（应用程序接口）为我们提供了大量可用于处理图形和图像的功能。但是，OpenGL本身不是API，而只是由Khronos Group开发和维护的规范。OpenGL规范准确地指定了每个函数的结果/输出以及执行方式。然后由实施此规范的开发人员提出该功能应如何运行的解决方案。由于OpenGL规范未
在Windows 10环境下，想要使用GPU运行Ollama可能会面临一些挑战，但只要按照合适的步骤，就能顺利解决这些问题。本文将详细探讨如何在Win10上用GPU运行Ollama的技术细节，内容涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及性能优化。
## 版本对比
在开始之前，我们先来看看Ollama的不同版本之间的特性差异。以下是一个简单的对比表格，展示了每个版本在功能上的不
坐标系统想想在现实世界中，我们怎样能看到一样东西，比如说就是我们常用的电脑？首先，电脑会在工厂中叮叮当当地装配起来，然后，通过飞机火车汽车之类的东西，将它送到我们手中。我们拿到之后，要把包装拆掉，然后放到一个合适的地方，这样我们才能看到。什么，你说你没看到？废话，你闭着眼睛能看到个球啊！让我们一步一步拆解这个过程，看看我们要显示一个3D的物体是有多么复杂！局部空间（物体空间）电脑在工厂
在本文中，我们将记录如何在Linux系统中设置Ollama以在GPU上运行的过程。实现这一目标的原因在于，利用GPU的计算能力能够显著提高深度学习和大型模型的处理速度，进而推动业务的发展和技术的进步。
### 问题背景
近年来，随着大规模机器学习模型的推广，如何利用高效的计算资源变得尤为重要。如果能在GPU上运行Ollama，将会显著提升模型处理效率，从而影响业务的整体上线时间和响应速度。
在今天的博文中，我将深入探讨“如何判断Ollama运行是否在GPU上”的问题。这是一个在AI和深度学习领域特别重要的话题，尤其当我们需要充分发挥计算资源的时候。近年来，随着大规模神经网络模型的发展，能够有效利用GPU资源的能力，对于缩短训练时间和提升模型性能尤为关键。
### 问题背景
在深度学习的工作流程中，模型的训练和推理性能受到硬件的影响。Ollama作为一个高效的生成模型框架，其运行速度
OLAP（在线分析处理）这个名词是在1993年由E.F.Codd提出来的，不过，目前市场上的主流产品几乎都是在1993年之前就已出来，有的甚至已有三十多年的历史了。OLAP产品不少，本文将主要涉及Cognos（Powerplay）、Hyperion （Essbase）、微软（Analysis Service）以及MicroStrategy几大厂商的
在使用 Windows 运行 Ollama 时，我遇到了一个问题，那就是系统没有有效地使用 GPU。这个问题常常会影响深度学习模型的性能，尤其是在计算密集型任务中。通过这一系列的步骤，我整理了相关的解决方案和配置流程。接下来，我将详细记录下走过的过程，希望能帮助更多的用户解决类似问题。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保安装了相关的依赖。以下是针对 Windows 的依赖安装指南。
首
ollama 运行embeding是一个涉及性能和稳定性的重要问题。针对这个问题的解决方案，将从多个维度来展开，确保我们能够有效隔离并修复问题。本文将涵盖背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南以及最佳实践，以一个系统化的方式进行介绍。
### 背景定位
**业务影响**
在实际操作中，ollama的运行聚焦在处理高负载并确保响应的及时性。然而，随着使用场景的复杂性增加，embedi
在这篇博文中，我们将深入探讨“CPU运行Ollama”时可能遇到的各种问题，并提供详尽的解决方案。随着大型语言模型（如Ollama）在各行业的应用越来越广泛，用户在使用过程中可能会遭遇性能瓶颈、资源占用高等问题。本篇文章将为开发者和技术专家提供关于如何优化CPU运行Ollama的详细指导。
## 背景定位
随着人工智能技术的快速发展，大型语言模型如Ollama体积庞大，计算资源需求高。为了有效
在现代计算环境中，图形处理单元（GPU）在机器学习和深度学习等应用中扮演着至关重要的角色。而对于在支持 GPU 的环境中运行的服务而言，挖掘潜力和最大化性能是业务成功的关键。今天，我们将深入探讨“ollama显卡运行”问题的几种形式，从而帮助大家更加高效地解决这个问题。
### 问题背景
在使用 ollama 进行深度学习模型训练时，许多用户遇到显卡相关的问题，这直接影响了模型的训练速度和准确
1.展示效果效果预览图： 新增小功能：① 在原有的基础上加入了本地实时存档的功能，按照下面的步骤便可以随时在本地查看以往和智能AI所有的聊天记录哦！再也不用担心关闭网页后先前的聊天内容全部消失啦！PS：最新的谷歌和Edge浏览器都有本地存档这个功能哦~②实时监控本地储存空间余量（5MB）③还有炫酷彩虹按钮，可以一键清空自己的本地存档，这样就不会被其他人不小心看到自
概述最近正在学习智能信息处理课程，接触到了一些有关深度学习pytorch的简单应用，pytorch作为python中最常见的深度学习任务工具应用也非常广泛。如果小伙伴们对神经网络部分相关理论知识比较熟悉，但不知道代码具体怎么实现，可以参考本篇文章的代码部分，希望能够对大家有所帮助。也是作为模板供自己和大家参考，主要是怕忘hhh（手动/doge数据集本篇代码使用的数据是sklearn中的鸢尾花数据集
