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2024-09-23
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聚合存储-alist

拉取

docker pull xhofe/alist:latest

安装

docker run -d --restart=unless-stopped -v /etc/alist:/opt/alist/data -p 5244:5244 -e PUID=0 -e PGID=0 -e UMASK=022 --name="alist" xhofe/alist:latest

密码设置或重置

# 随机生成一个密码 docker exec -it alist ./alist admin random # 手动设置一个密码,`NEW_PASSWORD`是指你需要设置的密码 docker exec -it alist ./alist admin set NEW_PASSWORD

个人网盘-nextCloud

可以存储文件\照片\通话\邮件\联系人\笔记等内容

拉取

docker pull nextcloud:latest

安装

docker run -d --restart=always --name nextcloud -p 9001:80 -v /root/nextcloud:/data nextcloud:latest
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2024-09-12
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2024-09-12
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Dockerfile介绍

Dockerfile是一个包含构建Docker镜像所需指令的文本文件。

Dockerfile定义了一系列的操作和参数,用于自动化镜像的构建过程。这些指令以特定的格式书写,指导Docker如何逐步构建一个自定义的镜像。通过Dockerfile,用户可以实现应用程序的快速部署和持续集成。Dockerfile不仅是构建Docker镜像的核心,也是实现应用容器化和微服务架构的重要工具。

Docker 安装

请查看linux安装docker

在线部署

细节具体细节可以跳转查看这一篇IDEA一键部署Docker应用

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2024-09-06
学习记录
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前提

由A表和B表构成一个视图,他们直接用a表的主键关联,视图的目的是获取A表的全部内容以及统计B表的完成数和未完成数

A表

sql
CREATE TABLE `ATable` ( `id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'ID', -- 其他属性..... )

B表

sql
CREATE TABLE `BTable` ( `id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'ID', `type` int(1) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '', `fault_status` int(1) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '', `atable_id` bigint(20) char(19) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT 'A表id', -- 其他属性..... )

视图

sql
create or replace algorithm = UNDEFINED view ATable_V as select a.id, --其他值...., count((case when (b.type = 0) then 1 end)) as conf, count((case when ((b.fault_status in (0, 3)) and (b.type = 0)) then 1 end)) as unconf from ATable a left join BTable b on a.id=b.atable_id group by a.id;
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2024-09-06
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简介

Ollama 是一个用于部署和管理机器学习模型的工具,旨在简化模型的本地和云端部署过程。它提供了一套工具和接口,帮助开发者和数据科学家更容易地将机器学习模型集成到生产环境中。

官网地址 Github地址

主要功能

  • 模型管理:

模型注册和版本控制: 允许用户注册和管理多个版本的模型,便于更新和回滚。

模型存储: 提供存储和访问模型的机制,支持本地存储和云存储。

  • 部署选项:

本地部署: 支持在本地环境中部署模型,方便开发和测试。

云端部署: 支持在云端部署,集成与云服务提供商的合作,如 AWS、GCP 等。

  • API 和 SDK:

API 接口: 提供 RESTful API 接口,方便与其他应用集成。

SDK 支持: 提供 Python 等多种语言的 SDK,简化模型调用和集成。

  • 扩展性和集成:

插件系统: 允许通过插件扩展功能,如监控、日志记录等。

集成第三方工具: 支持与监控工具、数据处理管道等第三方工具的集成。

  • 监控和日志:

实时监控: 提供实时监控模型性能和资源使用的功能。

日志记录: 记录模型的使用情况、错误日志等,有助于调试和优化。

  • 应用场景: 开发和测试: 在开发阶段,使用 Ollama 部署模型进行测试,确保模型在实际使用环境中的表现。

生产部署: 在生产环境中部署经过训练和验证的模型,支持大规模用户访问和请求处理。

模型管理: 在机器学习生命周期中,管理模型的不同版本和更新,确保模型的持续改进。

优势

  • 简化部署流程: 通过提供统一的接口和工具,减少了模型部署的复杂性。
  • 灵活性和可扩展性: 支持多种部署环境和集成选项,适应不同的业务需求。
  • 易用性: 提供清晰的文档和用户界面,使得即使是非专业人员也能轻松使用。