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
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
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
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
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
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
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
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
Ubuntu ollama 模型的默认下载位置是一个重要话题，尤其是在数据科学和机器学习领域。适当地配置和使用这些模型，可以极大地提升工作效率。以下是我整理出的关于如何解决“Ubuntu ollama 模型的默认下载位置”问题的详细记录。
### 环境准备
在开始之前，确保你的环境满足以下要求：
- **操作系统**：Ubuntu 20.04 或更高版本
- **Python**：建议使用
ollama查看下载模型位置的命令常常让开发者在确认模型路径时感到迷惑。下面我将详细记录如何解决“ollama查看下载模型位置命令”的问题。我们将从环境预检开始，经过各个步骤，确保能清晰地找到模型位置。
首先，在安装并使用 `ollama` 之前，我们需要验证我们的环境是否满足需求。以下是系统要求的一些基本信息：
| 系统要求 | 描述 |
|----
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
mac ollama 下载模型的本地位置，是一个常见的问题，尤其是在使用Ollama模型时，用户们希望能够更灵活地管理本地下载的模型。接下来，我将整理这个问题的解决过程，逐步为你解答。
## 问题场景和时间轴
在使用 Ollama 的过程中，许多用户发现下载的模型默认位置是不方便的。随着时间的推移，这个问题变得愈发明显，特别是在需要多次重复下载不同模型的情况下。
- **第一周**：用户首次
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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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
f
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
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
/// <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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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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