Solo 是一款一个命令就能搭建好的 Java 开源博客系统,如果你想开个独立博客,请一定不要错过!
安装
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java -cp WEB-INF/lib/*;WEB-INF/classes org.b3log.solo.Starter
从 2.0.0 升级只需将已有的配置拷贝覆盖即可,启动后会自动升级。
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Solo 是一款一个命令就能搭建好的 Java 开源博客系统,如果你想开个独立博客,请一定不要错过!2.5.0 版本主要支持了 Markdown/JSON 格式数据导出,并改进了 Markdown 渲染。另外,我们新的博客产品 Pipe(golang ...
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Android 开源项目分类汇总(转)## 第一部分 个性化控件(View)主要介绍那些不错个性化的 View,包括 ListView、ActionBar、Menu、ViewPager、Gallery、GridView、ImageView、ProgressBar、TextView、ScrollView、...
地址:github https://github.com/wasabeef/picasso-transformations 作者 square团队 使用: implementation 'jp.wasabeef:picasso-transformations:2.1.0' // If you want to use the GPU Filters implementation...
长安链·ChainMaker具备自主可控、灵活装配、软硬一体、开源开放的突出特点,由北京微芯研究院、清华大学、北京航空航天大学、腾讯、百度和京东等知名高校、企业共同研发。取名“长安链”,喻意“长治久安、再创辉煌...
1.1DiskLruCache:Java实现基于LRU的磁盘缓存,DiskLruCache不是google官方所写,但是得到了官方推荐,DiskLruCache没有编写到SDK中去,如需使用可直接copy这个类到项目中去。使用场景:如“清除缓存”,...
1 背景目的应用宝项目组采用FT(Feature Team)模式,整个项目组分为多个FT,而每个FT又同时有多个需求分支在并行运作着,几乎每天都有多新特性合入主干,项目节奏快、变更频繁,且又希望能够短周期内快速地对外发布新...
M java包 地址: https://github.com/j256/ormlite-core https://github.com/j256/ormlite-android 使用: compile ‘com.j256.ormlite:ormlite-android:5.0’ compile ‘com.j256.ormlite:ormlite-core:5.0’
支持以通用编程语言(Go/Java/Node.js)而非受约束的领域特定语言(DSL)编写智能合约。 支持可插拔的共识协议以适应特定的信任模型,节点的授权加入方便网络管理,无需发行加密货币来激励记账。 账本 Ledger ...
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智慧农业,作为现代农业的新篇章,正引领着农业生产的革命性变革。本解决方案以物联网、云计算、大数据等先进技术为核心,为农业生产打造了一套全面、智能的管理系统。 想象一下,从温室大棚到广袤田野,智能传感器遍布每个角落,它们能实时感知空气温湿度、土壤水分、光照强度等环境参数,仿佛为农作物装上了“眼睛”和“耳朵”。这些数据通过物联网技术传输到云端,经过大数据分析,为农民提供精准的种植建议,如何时灌溉、施肥、防虫,让农业生产变得更加科学、高效。 更有趣的是,通过智慧农业平台,农民可以远程监控作物生长情况,甚至用手机就能控制温室大棚的遮阳板、通风设备等,实现“指尖上的农业”。此外,方案还包含了农产品可追溯系统,从田间到餐桌,每一步都可追溯,让消费者吃得放心。而智慧农业电商平台,则让农产品销售更加便捷,农民直接对接市场,收益倍增。 总之,这套智慧农业解决方案不仅让农业生产变得更加智能、高效,还提升了农产品的质量和安全,为农民带来了实实在在的收益,开启了农业现代化的新篇章。 对于想要投身智慧农业领域的你来说,这不仅仅是一套解决方案,更是一把开启现代农业大门的钥匙,引领你走向更加辉煌的未来。
内容概要:本文档详细介绍了DeepSeek本地部署与WebUI可视化的一般步骤。本地部署方面,涵盖了环境准备(硬件要求如多核CPU、8GB以上内存或带适当显存的NVIDIA GPU,软件环境涵盖操作系统如Ubuntu 20.04及以上版本、Python环境及依赖库如PyTorch或TensorFlow)、获取DeepSeek模型代码和权重(通过官方仓库克隆代码,从指定渠道下载权重)、模型配置与启动(配置模型参数,运行启动脚本以初始化模型和服务)。WebUI可视化部分则推荐了Streamlit和Gradio两种框架,介绍了它们的安装、使用方法(通过编写脚本调用DeepSeek API构建交互界面),以及集成与部署(确保WebUI与模型服务之间的数据正确传递,在本地运行后可通过浏览器访问)。 适合人群:对深度学习模型部署有一定了解的技术人员,尤其是那些希望将DeepSeek模型应用于本地环境并提供用户友好界面的研发人员。 使用场景及目标:①为希望在本地环境中运行DeepSeek模型的研究者或开发者提供详细的部署指南;②帮助用户快速搭建一个带有图形化操作界面的DeepSeek应用,降低使用门槛,提高用户体验。 阅读建议:在阅读时,应根据自己的操作系统环境和硬件条件调整相应的配置要求,同时注意按照官方文档的具体指引操作,确保各组件版本兼容,以便顺利完成部署和可视化工作。
MISRA C 2014和MISRA CPP 2008版本
Revit2024二次开发之安装Addin
内容概要:本文详细介绍了文生视频大模型及AI人应用方案的设计与实现。文章首先阐述了文生视频大模型的技术基础,包括深度生成模型、自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)的深度融合,以及相关技术的发展趋势。接着,文章深入分析了需求,包括用户需求、市场现状和技术需求,明确了高效性、个性化和成本控制等关键点。系统架构设计部分涵盖了数据层、模型层、服务层和应用层的分层架构,确保系统的可扩展性和高效性。在关键技术实现方面,文章详细描述了文本解析与理解、视频生成技术、AI人交互技术和实时处理与反馈机制。此外,还探讨了数据管理与安全、系统测试与验证、部署与维护等重要环节。最后,文章展示了文生视频大模型在教育、娱乐和商业领域的应用场景,并对其未来的技术改进方向和市场前景进行了展望。 适用人群:具备一定技术背景的研发人员、产品经理、数据科学家以及对AI视频生成技术感兴趣的从业者。 使用场景及目标:①帮助研发人员理解文生视频大模型的技术实现和应用场景;②指导产品经理在实际项目中应用文生视频大模型;③为数据科学家提供技术优化和模型改进的思路;④让从业者了解AI视频生成技术的市场潜力和发展趋势。 阅读建议:本文内容详尽,涉及多个技术细节和应用场景,建议读者结合自身的专业背景和技术需求,重点阅读与自己工作相关的章节,并结合实际项目进行实践和验证。
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