flink国内镜像 极速下载 原创 JavaPub 2022-01-18 10:35:51 ©著作权 文章标签 centos linux clickhouse flink java 文章分类 代码人生 ©著作权归作者所有:来自51CTO博客作者JavaPub的原创作品,请联系作者获取转载授权,否则将追究法律责任 flink国内镜像https://mirrors.cloud.tencent.com/apache/flink 国内镜像汇总 – 极速下载 – JavaPub汇总 赞 收藏 评论 分享 举报 上一篇:hive安装 下一篇:hadoop集群启动与关闭需要输入密码 提问和评论都可以,用心的回复会被更多人看到 评论 发布评论 全部评论 () 最热 最新 相关文章 ollama下载模型设置加速 前言最近在搞事情, ollama下载模型太慢了,严重限制了生产力。查了很多地方,看了很多文章,一直没有找到靠谱的设置加速和加速的办法, 在不懈努力下解决了设置加速的问题, 下载速度嗖嗖的。先把解决办法写上,省流版直接看这里就行了解决办法:linux下, 如果是mac或 win自行查找,基本原理是一样的。修改ollama服务文件#vim /etc/systemd/system/ollama.serv ollama 加速 模型下载 快 anaconda3下载安装+修改下载源加速 anaconda是python的包管理器,它包含了数据科学、机器学习和科学计算所需的大量库和工具。安装完后吗,可以使用conda和pip命令来安装python库,管理python环境。现在最新的是2024版,不过微智启工作室不推荐大家使用最新的,因为它们的下载和安装速度慢,还有各种莫名其妙的bug,例如使用不了下载源,无法下载包等问题,所以我们还是使用稳定一点的包比较好,这边最常用的版本是:Ana python 镜像源 anaconda 阿里云 深入理解 Flink(六)Flink Job 提交和 Flink Graph 详解 本章节重点介绍了 Flink Job 提交过程,包含了 StreamGraph 到 JobGraph 在客户端的转换和优化,并给出了源码级剖析。虽然是以 per-job 模式下的提交过程为例,但在 session、application 模式下核心代码并无二致,均可作为研究参照。 flink 源码 大数据 流式计算 加速下载spark # 加速下载 Spark 的方法与实践Apache Spark 是一个强大的开源分布式计算框架,广泛用于大数据处理和分析。在实际应用中,由于大数据集的不断增长,下载和安装 Spark 的过程可能会变得相对缓慢。因此,了解如何加速下载 Spark 是一个重要的课题。在这篇文章中,我们将介绍几种加速 Spark 下载的方法,同时提供代码示例和相关的类图与状态图。## 加速下载 Spark 的方 状态图 bash 下载速度 下载dockercompose 加速 为了提高 Docker Compose 的下载速度,许多用户会遇到“下载dockercompose 加速”的问题。本文将详细探讨如何解决这个问题,包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和扩展应用。## 环境准备首先,确保你的机器上安装了 Docker 和 Docker Compose。以下是所需的软硬件要求:### 软硬件要求- 操作系统:Windows、macOS Docker docker json hadoop下载加速 # Hadoop下载加速实现指南## 简介Hadoop是一个开源的分布式计算框架,用于存储和处理大规模数据集。在大数据处理过程中,数据的下载是非常关键的一环。为了加快Hadoop文件的下载速度,可以采用一些加速方法。本篇文章将指导你如何实现Hadoop下载加速。## 流程概述下表展示了实现Hadoop下载加速的步骤和对应的操作。| 步骤 | 操作 || --- | --- || Hadoop 数据复制 bash dockerdesktop下载加速 # Docker Desktop下载加速教程## 1. 简介在使用 Docker Desktop 进行开发时,由于网络环境或其他原因,可能会导致下载镜像的速度很慢。本教程将教会你如何实现 Docker Desktop 下载加速,使你能够更高效地使用 Docker。## 2. 整体流程下面是实现 Docker Desktop 下载加速的整体流程:```mermaidpie Docker Desktop 重启 yarn 下载加速 # Yarn 下载加速## 介绍在开发过程中,我们经常会使用 Yarn 这个包管理工具来安装和管理项目依赖。然而,由于网络的原因,有时候 Yarn 的下载速度会很慢,给我们带来一些不便。本文将介绍一些加速 Yarn 下载的方法,让你在开发过程中节省时间。## 使用镜像源Yarn 默认是从官方源下载依赖包,而官方源的下载速度可能不够理想。我们可以使用一些镜像源来替代官方源,从而提高下 缓存 镜像源 下载速度 什么加速软件可以加速androidstudio下载 # 如何通过加速软件来加速 Android Studio 下载Android Studio 是 Google 官方的 Android 开发工具,但由于网络环境的不同,下载依赖和更新的速度常常变得很慢。为了提高下载速度,我们可以使用一些加速软件或工具。以下是实现这一目标的步骤指南。## 流程概述在开始之前,我们需要明确整个流程。请参见下表:| 步骤 | 描述 Android 下载速度 迅雷 资源下载——加速XX资源下载 采用迅雷进行下载,亲测可以达到100KB/s甚至更高的速度,比浏览器自带的10KB/s快很多。300MB一小时下完。 迅雷 GitHub加速下载 使用背景 大家在下载GitHub的东西的时候会发现下载速度非常的慢,就算是多线程下载工具也快不了多少。因为GitHub服务器是在境外的,访问不太好。网上也有很多教程,通常都是使用国内的git网站做中转,需要将GitHub上的代码同步到国内的git网站上,然后下载。步骤繁琐而且麻烦,今天特找到一款Chrome插件分享给大家。理论上Chrome内核的都可使用。 大家请先看效果对比:安装介绍下载有条件的 GitHub github下载加速 https://shrill-pond-3e81.hunsh.workers.dev/ https://raw.staticdn.net/ https://gitclone.com/ (推荐,下载速度450kb/s) github git .net 下载速度 pytorch加速下载 pytorch cuda加速 让我们面对现实吧,你的模型可能还停留在石器时代。我敢打赌你仍然使用32位精度或GASP甚至只在一个GPU上训练。我明白,网上都是各种神经网络加速指南,但是一个checklist都没有(现在有了),使用这个清单,一步一步确保你能榨干你模型的所有性能。本指南从最简单的结构到最复杂的改动都有,可以使你的网络得到最大的好处。我会给你展示示例Pytorch代码以及可以在Pytorch- lightning pytorch加速下载 数据 初始化 编码器 Androidbuild下载加速 本文是在以下文章的基础上编写,关于SNPE环境部署和服务器端推理可以参考上一篇文章:本文最/关键的是利用SNPE在安卓环境不同的runtimes(CPU/GPU/DSP)上运行神经网络推理。主要参考“组委会AI模型加速”的文章:上手SNPE-使用888的HTP推理inceptionV3 - 知乎 高通SNPE官方文档Snapdragon Neural Processing Engine SDK: Androidbuild下载加速 边缘计算 SNPE 安卓 android pytorch 下载 加速 onnx简介通常我们在训练模型时可以使用很多不同的框架,比如有的同学喜欢用 Pytorch,有的同学喜欢使用 TensorFLow,也有的喜欢 MXNet,以及深度学习最开始流行的 Caffe等等,这样不同的训练框架就导致了产生不同的模型结果包,在模型进行部署推理时就需要不同的依赖库,而且同一个框架比如tensorflow 不同的版本之间的差异较大 pytorch 下载 加速 pytorch python 跨平台 深度学习 github加速(国内镜像,加速下载) 1.GitHub 镜像访问这里提供两个最常用的镜像地址(别登录账号):https://github.com.cnpmjs.orghttps://hub.fastgit.org也就是说上面的镜像就是一个克隆版的Github,你可以访问上面的镜像网站,网站的内容跟Github是完整同步的镜像,然后在这个网站里面进行下载克隆等操作。2.GitHub文件加速利用 Cloudflare Workers github docker加速 dao docker加速下载 一.背景不管是使用docker pull 还是 docker run时镜像下载都很慢。二.环境操作系统:Windows 10 家庭版Oracle VM VirtualBox:版本 6.0.10 r132072 (Qt5.6.2)Ubuntu:16.04.6-desktop-amd64docker:18.09.7三.加速方法主要还是增加docker的仓库镜像mirror。比如添加阿里云的镜像地址。网 docker加速 dao docker pull 慢 镜像 github 加速 Android Github 加速下载 科研人员的时间非常宝贵,在我们访问github的时候经常会遇到打不开页面,访问速度很慢,下载很慢以及无法查看github上面的图片信息等问题;本人总结了一些github加速解决方案,帮助您在科研和学习上可以大大节约时间。 一.背景科研人员的时间非常宝贵,在我们访问github的时候经常会遇到打不开页面,访问速度很慢,下载很慢以及无法查看git github 加速 Android github 镜像源 git flink 下载地址 flink官方 人们都说官网是最好的学习资料,我想对于Flink这种眼下最为火热的大数据技术,这点尤为突出,目前Flink官网文档已经绝大部分都有中文翻译,且经过本人实际经历,阅读起来还是非常通畅的,并不像那种直接用谷歌或者百度翻译出来的结果。下面我就介绍一下如何使用Flink官网进行Flink相关技术的学习。1.进入官网https://flink.apache.org/首先进入Flink官网,官网首页有很多选项 flink 下载地址 flink 官网 上传 外链 flink的下载 flink 1.7.2 flink集群flink可以基于自身的standalone模式进行分布式集群计算,也可以利用第三方资源管理器完成分布式集群计算。目前比较流行的第三方资源管理器包括Hadoop Yarn,Apache Mesos,Kubernetes等。但是相对来说,因为yarn能够同时支持hadoop mapreduce和spark等大数据框架,因此普遍使用yarn模式来管理集群资源。因此这里主要对yarn模式进 flink的下载 flink sed zookeeper 【笔记】介绍 WPF XAML 中 Binding 的 StringFormat详细功能 本文介绍了WPF XAML中Binding的StringFormat功能。核心概念包括:格式化作用、适用范围、文化影响及处理顺序(先处理null/失败值,再转换,最后格式化)。提供常用写法大全:数值/货币/百分比格式化({0:C2})、日期时间({0:yyyy-MM-dd})、多值拼接、转义花括号等。演示了数字、日期、多绑定等场景,并指出易错点:以"{"开头需加{}转义,输出字面花括号要双写,注意文化差异影响。建议优先使用xml:lang设置文化,注意StringFormat与null/ #笔记 #wpf Text 字符串 WPF UNREAL ENGINE5怎么安装安装 HTML5 支持 在本文中,我将讨论如何使用虚幻引擎、强化学习和免费的机器学习插件 MindMaker 在 AI 角色中生成涌现行为。 目的是感兴趣的读者可以使用它作为在他们自己的游戏项目或具体的 AI 角色中创建涌现行为的指南。1、涌现行为:What & Why?首先介绍一些关于涌现行为的入门知识。涌现行为是指未预先编程但响应某些环境刺激而有机发展的行为。 涌现行为对于许多(如果不是所有)生命形式来说是常 #虚幻 #人工智能 #深度学习 解决方案 强化学习 Elasticsearch本地监控:AutoOps部署实战 Elasticsearch 作为分布式搜索和分析引擎,其集群的健康状态直接影响业务稳定性。AutoOps 提供了一种轻量级解决方案,支持本地化部署,实现集群监控、告警与自动化管理。以下内容涵盖部署流程、核心功能及代码示例。 #人工智能 Elastic elasticsearch Python Pytest单元测试一例:u16采样值格式转换的错误 : 统一比较归一化值 添加详细单位注释 修正错误信息格式 修正后测试通过,验证了信号转换的正确性。 #pytest #单元测试 归一化 物理意义 进制转换 深度学习 提取 尺子 在平时开发中,我会需要获取一些元素的实际尺寸信息,下面就记录了一下获取尺寸的方法。以下内容是整理自红宝书中。偏移尺寸(offset dimensions)偏移尺寸,包含元素在屏幕上所占用的所有的视觉空间。元素在页面上的视觉空间是由其的宽高决定的,包含所有的内边距、滚动条和边框(不包含外边距)。以下四个属性用于取得元素的偏移尺寸。offsetHeight,元素在垂直方向上占用的像素尺寸,包括它的高度 深度学习 提取 尺子 客户端 html 内边距