最近在维护一个小后台项目，有段JS需要压缩上传到CDN存储服务器。由于之前压缩的JS文件都比较少，都是手动压缩的。这次需要压缩的文件比较多，所以用了批量压缩。特此记录一下，方便大家和自己以后再用到的时候备忘。 v准备工作 安装nodejs 首先在本地安装node.js和npm，一般npm集成于nod
OpenAI公司基于GPT模型的ChatGPT风光无两，眼看它起朱楼，眼看它宴宾客，FaceBook终于坐不住了，发布了同样基于LLM的人工智能大语言模型LLaMA，号称包含70亿、130亿、330亿和650亿这4种参数规模的模型，参数是指神经网络中的权重和偏置等可调整的变量，用于训练和优化神经网络
来自：阿里云开发者学堂 2022-10-31 92 辽宁举报 简介： 快速学习 本地负载均衡与 Nginx 区别 开发者学堂课程【精通 Spring Cloud Alibaba：本地负载均衡与 Nginx 区别】学习笔记，与课程紧密联系，让用户快速学习知识。 课程地址：https://develop
情况说明本地已经有项目需要的所有依赖，但是maven总是会去网上下载，因为网络不好等原因，一直下载失败，但是本地明明就已经有依赖了。maven的settings配置 maven已经配置成自己下载的，至于仓库，没有改变路径，但是仓库的settings也改了。maven的settings已经配置成本地仓
记录：330 场景：在CentOS 7.9操作系统上，使用reposync从开源镜像站下载docker-ce镜像仓库的rpm包；使用createrepo制作本地docker-ce镜像仓库；使用httpd发布服务。解决内网中使用yum命令安装docker-ce的需求。 版本： 操作系统：CentOS
记录：310 场景：在CentOS 7.9操作系统上，使用reposync从开源镜像站下载epel镜像仓库的rpm包；使用createrepo制作本地epel镜像仓库；使用httpd发布服务。解决内网中使用yum命令安装软件时，缺少依赖包的需求。 版本： 操作系统：CentOS 7.9 名词： EP
https://zhuanlan.zhihu.com/p/613877597 AREX 官方 QQ 交流群：656108079 本文将详细为大家介绍一下自动化回归测试平台 AREX 以及如何在本地进行编译安装部署。 背景 AREX 是一款开源的自动化回归测试工具， 基于 Java Agent 技术，
目录 1.什么是本地方法？2. 为什么要使用Native method? 1.什么是本地方法？ 本地方法就是java代码里面写的native方法，它没有方法体。是为了调用C/C++代码而写的。在JNI程序里面使用。 例子： 下面的代码在java中声明了一个本地方法，但是没有实现，它的实现是在c或者c
1、背景：公司数据迁移涉及到文件迁移，原有文件服务器没有使用minio,但是现在的新系统使用了minio。所以这就需要我们将文件上传到minio文件服务器中；由于历史文件数据量大，甲方要求可以通过服务器文件拷贝方式迁移文件，性能、安全性更高； 2、前期准备： 1）minio文件服务器已经安装完成；
clickhouse 的原生 rust 客户端目前比较好的有两个clickhouse-rs 和 clickhouse.rs 。两个库在单独使用时没有任何问题，但是，在同一工程同时引用时会报错。本篇内容主要讲解如何用rust语言解决本地库引发的依赖冲突问题
本文简要叙述了guava cache的应用场景以及简单的使用方式，通过源码对于guava cache的存储原理以及简单的读写方法进行了介绍。相信通过阅读本文，能够对于常见的guava cache有一个大致的认知。
mac本地搭建ollama webUI *简介：ollama-webUI是一个开源项目，简化了安装部署过程，并能直接管理各种大型语言模型（LLM）。本文将介绍如何在你的macOS上安装Ollama服务并配合webUI调用api来完成聊天。 开源地址 https://github.com/812781
最近OpenVoice项目更新了V2版本，新的模型对于中文推理更加友好，音色也得到了一定的提升，本次分享一下如何在苹果的MacOs系统中本地部署OpenVoice的V2版本。 首先下载OpenVoiceV2的压缩包： OpenVoiceV2-for-mac代码和模型 https://pan.quar
云端炼丹固然是极好的，但不能否认的是，成本要比本地高得多，同时考虑到深度学习的训练相对于推理来说成本也更高，这主要是因为它需要大量的数据、计算资源和时间等资源，并且对超参数的调整也要求较高，更适合在云端进行。 在推理阶段，模型的权重和参数不再调整。相反，模型根据输入数据的特征进行计算，并输出预测结果
我个人比较推崇本地消息表模式来实现最终一致性。首先本地消息表的设计不仅可以解决事务一致性的问题，对于消息队列常见问题中的消息丢失与消息幂等其实都是可以通过本地消息表来解决；其带来的好处是多重的。 ### 什么是分布式事务一致性 大白话就是对数据源进行拆分后，多库多机器的多数据库事务一致性问题。因为此
1. 【背景】AB实验SDK耗时过高 同事在使用我写的实验平台sdk之后，吐槽耗时太高，获取实验数据分流耗时达到700ms，严重影响了主业务流程的执行 2. 【分析】缓存为何不管用 我记得之前在sdk端加了本地缓存（使用了LoadingCache），不应该这样慢 通过分析，只有在缓存失效之后的那一次
背景 其实文件搭建和集群搭建没有任何区别 这次用先用容器搭建出来,然后测试一下性能 想着再使用本地部署的方式搭建一下. 两项验证容器和基于文件的搭建的性能差异 部分资料来源: https://blog.csdn.net/weixin_54441446/article/details/12477254
https://www.cnblogs.com/liufarui/p/11311557.html 【需求背景】 有时候客户的环境里面只能离线安装文件，此时可以使用CentOS的ISO光盘作为本地源进行安装，或者是制作一个包含了YUM源服务的虚拟机。 无论上面的哪一种方式都不够轻量，我们自己的组件可能
https://zhuanlan.zhihu.com/p/445726458 本文共包含两部分：1 创建本地 yum 源；2 配置本地 yum 源。 1 创建本地 yum 源 1.1 创建文件夹 mkdir /myYumRepo 1.2 将 rpm 包放入该文件夹 此处放入一个 jdk-8u311-
