linux 网络模型
一、基本概念：
1、多路复用： 一根网线可同时传递多个信号（时分或频分复用）
2、linux内核的作用：管理、调度进程，管理内存，管理外设（文件描述符）、驱动程序、网络（先管理再分发）
3、linux中所有外设都是fd（文件描述符），socket也是一种文件
4、非阻塞IO：机器中只有一个网卡，在多路复用环境下，应用程序需要
Oracle属于传统的关系型数据库，在建库应用时，大致可以分为OLTP和OLAP两种模式，针对这两种不同模式，Oracle都有的不同的技术应用和优化技巧。先简单介绍这一下这两种模式： OLTP（on-line transaction processing）：联机事务处理，属于高可用的在线系
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。 一、谈存储 1、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据库，对于OLTP场景友好，例如innod
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2024-10-13 23:37:19
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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
1、服务器模型1、C/S模型（客户端/服务端）一台服务器，多台客户端的模式，适合资源相对集中的场合，且实现比较简单。缺点：当访问量过大的时候，相应会比较慢。模型工作流程：1）服务器启动：创建socket()->调用bind()将其绑定到服务器感兴趣的端口->调用listen()等待客户连接->接收accept()->fork() (这一步可以采用线程、子进程或者进程直接处理
作者 | 鱼肖浓 编辑 | 汽车人、RGBD-SLAM等多篇综述！Motivations:用粗略模型(长方体或椭球体)表示的对象可能不够精确，无法改善相机的位姿跟踪。目前SOTA目标检测器对视角和光照变化具有很强的鲁棒性，这对于从大量不同视角恢复相机姿态非常有利。缺乏用于构建面向对象地图的全自动系统，都有着一定的假设。Contributions:
/// <summary>
///
获取配置文件中DappSettings节点下指定索引键的Int类型的的值
/// </summary>
/// <param name="key">
索引键
</param>
/// <param name="defaultV
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2024-09-07 22:33:58
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第二章 建模！ODS层数据分析上一章节：1、数据仓库电商项目（尚硅谷第二版）下一章节：3、数据仓库电商项目（尚硅谷第二版）DWD上本章需求： 1. 对用户行为数据，业务数据进行建模 2. 建立ODS层，将业务数据及行为数据按照表的形式存入HDFS中 &n
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2024-08-22 10:53:56
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1.算法描述遗传算法GA把问题的解表示成“染色体”，在算法中也即是以二进制编码的串。并且，在执行遗传算法之前，给出一群“染色体”，也即是假设解。然后，把这些假设解置于问题的“环境”中，并按适者生存的原则，从中选择出较适应环境的“染色体”进行复制，再通过交叉，变异过程产生更适应环境的新一代“染色体”群。这样，一代一代地进化，最后就会收敛到最适应环境的一个“染色体”上，它就是问题的最优解。
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2024-05-19 07:37:42
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基于ROS的slam 地图构建与navigation 自主导航一、slam 地图构建一、实验原理 1.1 slam算法安装 ros-indigo-slam-gmapping是 ros平台激光 slam算法之一，在使用LIAOKE机器人做地图构建事先要安装该算法。终端输入命令： $ sudo apt-get install ros-indigo-slam-gmapping 进行slam算法安装；1.
在使用Ollama进行深度学习模型训练和推理时，改变模型的下载位置是一个常见需求。这样可以更好地管理存储空间，确保系统性能的最优化。在这篇博文中，我将详细介绍如何解决“更改Ollama模型下载位置”的问题。下面是我们在处理这个问题时的系统化过程。
### 环境预检
首先，在开始之前，我们需要确保我们的环境符合要求。我们将使用一个思维导图来组织这些要求。这个思维导图列出了系统所需的硬件、软件和依
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
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
linux替换rm命令为mv命令linux替换rm命令为mv命令一、目的rm是Linux系统非常强大删除命令，但是使用rm命令删除文件后很难恢复。特别是对于将rm -rf ./误敲成rm -rf /，那可就欲哭无泪了。为了给自己的操作留有余地，会使用mv命令来替换危险的rm命令。二、步骤实现命令替换的思想其实就是采用bash内置的alias命令进行命令别名设置。2.1 代码演示在家目录下的.bas
mac ollama模型的位置是一个在机器学习和人工智能应用中的关键问题，尤其是在使用Ollama模型的Mac环境时。本文将详细记录如何解决“mac ollama模型的位置”的问题，涵盖从环境准备到生态扩展的整个过程。
## 环境准备
在解决“mac ollama模型的位置”问题之前，首先需要准备好相关的环境和依赖。以下是依赖安装指南：
1. **安装 Homebrew**：
```b
在使用Ollama进行模型管理时，有时需要更改模型的保存位置以满足特定的存储或组织需求。本文将详细记录如何在Ollama中改变模型保存位置的过程，包括协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、字段解析与逆向案例等内容。
## 协议背景
在网络通信中，OSI模型提供了分层架构，使得通过不同层级的协议进行信息传递成为可能。针对Ollama模型操作的协议背景，以下展示了OSI模型的四个层次，各层次之间
在最近的项目中，我需要修改Ollama模型的下载位置，以便更好地管理和存储模型文件。以下是我在解决这一问题的过程中所记录的要点。
## 环境配置
在进行任何更改之前，首先需要配置好我们的开发环境。这包括安装必要的依赖项和工具。
### 思维导图
我们使用思维导图来展示环境配置的结构，确保各个组件之间的关系清晰明了。
```mermaid
mindmap
root
环境配置
在IT技术领域，用户在使用Ollama进行模型处理时，可能会遇到“ollama修改模型保存位置”的问题。为了帮助大家更好地解决这个问题，我将详细记录解决过程中各个环节的步骤和思路，涵盖环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧及部署方案等方面。
## 环境配置
在配置Ollama的运行环境时，首先需要确定系统的依赖和版本。以下是需要的关键组件及其版本信息。
| 组件
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
查询ollama模型下载位置的描述：
在当今人工智能迅速发展的背景下，许多开发者和数据科学家在构建和部署模型时，常常需要查询模型的下载位置。ollama模型作为一种流行的选择，许多人对其下载流程和相关信息感兴趣。本篇文章将以轻松的口吻，为大家揭秘如何查询ollama模型的下载位置，以及在此过程中可能遇到的各种问题和解决方案。
## 背景定位
在这个阶段，我们首先要分析ollama模型的适用场
