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双卡RTX 3090实战：基于vLLM高效部署Qwen2.5-14B BF16大模型的完整指南
本文提供了在双卡RTX 3090上使用vLLM推理框架高效部署Qwen2.5-14B BF16大模型的完整实战指南。内容涵盖硬件配置、系统环境准备、vLLM核心原理与安装、模型获取、详细部署步骤（包括脚本启动与API服务），以及性能调优与避坑技巧，旨在帮助开发者充分利用硬件性能，实现稳定、高速的本地大模型推理服务。
Java——断点调试（debug）
断点调试是指在程序的某一行设置一个断电，调试时，程序可以运行到这一行就会停住，然后你一步一步往下调试，调试过程中可以看到各个变量当前的值，出错的话，调试到出错的代码即显示错误，停下。进行分析从而找到这个Bug断点调试时程序员必须掌握的技能断点调试也能帮助我们查看Java底层源代码的执行过程，提高程序员的Java水平注意：在断点调试过程中是运行状态，是以对象的运行类型来执行的。......
RTC 实时时钟实验
如果在 RTC_CR 寄存器中设置了相应的允许位，则在每个TR_CLK 周期中 RTC 产生一个中断(秒中断)。void BKP_WriteBackupRegister(uint16_t BKP_DR, uint16_t Data) // 往备份区域写用户数据的函数 (这个函数的第一个参数就是寄存器的标号了，这个是通过宏定义定义的)存储在 RTC_ALR 寄存器中的可编程时间相比较，如果 RTC_CR 控制寄存器中设置了相应允许位，比较匹配时将产生一个闹钟中断。寄存器操作完成，并同步之后，设置秒钟中断。
java debug调试工具
java debug调试工具 逐语句
文献计量VOSviewer分析知网文献基本操作及实用技巧
本教程旨在为读者提供一个关于VOS viewer的初级使用指南。VOS viewer是一个强大的科学研究可视化工具，主要用于构建和可视化科学地图。它能够处理大规模的科研数据，包括文献引用、共引、共词、共作者等信息。无论你是科研人员，还是数据分析师，甚至是研究生，都能在这个教程中找到使用VOS viewer的有效方法。我们将一步步教你如何使用这个软件，以及如何利用它进行科研数据的可视化。
IEEE Transactions模板中参考文献作者缩写、期刊名缩写
本文章记录如何在IEEE Transactions的模板中，解决参考文献的作者缩写、期刊名字缩写的问题。
java 程序猿必备技能——Debug详解
java人必备技能之一——Debug。一篇博文带你快速入门！
MediaPipeUnityPlugin（最新版）摇摆拳人脸识别
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java断点调试（debug）
断点调试是指在程序的某一行设置一个断点，调试时，程序运行到这一行就会停住，然后你可以一步一步往下调试，调试过程中可以看各个变量当前的值，出错的话，调试到出错的代码行即显示错误，停下。进行分析从而找到这个Bug断点调试是程序员必须掌握的技能。断点调试也能帮助我们查看java底层源代码的执行过程，提高程序员的Java水平。
wsl2内核版本和模块版本不一致解决方法
** /lib/modules/…build: No such file or directory错误解决办法这篇文章历时1个月整，从4月5日一直到5月5日，这一问题才得以解决。
国产服务器系统的PXE无人值守自动化安装部署——以银河麒麟、统信UOS、OpenEuler这三类服务器系统为例
本文详细介绍了三种国产服务器系统（银河麒麟、统信UOS、OpenEuler）的PXE无人值守自动化安装方法。主要内容包括：1）从系统ISO镜像中提取内核文件和根系统文件；2）编写GRUB菜单引导文件；3）配置自动应答文件实现自动化安装；4）重启PXE服务并测试安装过程。文章特别强调了硬盘容量需≥100GB、UEFI模式设置等注意事项，并提供了root密码重置方法。对于x86架构Windows上模拟ARM架构系统安装也给出了具体命令。通过完整的配置流程，可实现国产服务器系统的快速批量部署。
Java语言基础（4）IDEA程序debug断点调试与单元测试junit（图文简单超详细教程，一文搞定debug断点调试和junit单元测试）
IDEA程序debug断点调试与单元测试junit教程（图文简单超详细教程，一文搞定debug断点调试和junit单元测试）
slew dreate，slew threshold与transition计算
只看rise情况下，from pin取slew threshold10%-90%的区间，slew derate为1，计算得到transition为1.002e-10，to pin的slew threshold 为30%-70%，slew derate 0.5，从波形列表上取相近的值3.75e-10和8.75e-10，计算得到transition为(8.75e-10-3.75e-10)/0.5=1e-9，考虑精度和取值区间问题，基本符合工具计算的值，如下:。如下示例，在.lib库中有定义以下内容。
解析java中的debug调试之方法断点
解析java中的debug调试之方法断点
efm32 入门.pdf
本PDF共计22页，介绍的是操作驱动API，下载与否自己斟酌。
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
Java——eclipse常用的调试debug的方法
1、输出查看debug信息 1）System.err.println(); //以红色字体输出 例如以下一段代码 int[] ints = new int[20]; for (int i = 0; i ints[i] = i+1 ; System.out.println(ints[i]); } 此时必然数组越界，选中此段代码，右击surround with -> try/c
数学建模模型总结
这是本人在两年内准备参加数学建模竞赛搜集到的模型资料，已经经过了本人的筛选和整理，希望能够对准备参加数学建模竞赛的学弟学妹们提供一些帮助！
学习Java的第十天：方法重载与Debug调试
第一部分： 方法的重载 1.1 方法重载 1.概念： 在同一个类中，多个功能相同，但是参数列表不同的多个方法，可以使用相同的名称， 【这种多个同名不同参的方法，且存在与同一个类中，我们叫做方法重载】 比如： 某个类中已经有了一个名称为method的方法，还可以再定义名称为method的方法 但是要求这些名称为method的方法的参数列表不同 2.作用： （1）减少程序员学习和使用的成本（以前需要记住四个名称复杂的方法...
迈瑞BS系列全自动生化分析仪LIS协议接口手册(内含HL7和ASTM)
迈瑞BS系列全自动生化分析仪LIS协议接口手册，内含HL7和ASTM)
java debug怎么用_Eclipse的调试方法 Eclipse怎么使用debug功能
刚接触Eclipse的调试方法的伙伴可能不了解Eclipse的调试方法，今天小编就讲解Eclipse使用debug功能的方法，相信大家通过学习，在以后的操作中一定会得心应手。Eclipse的调试方法1、设置断点在程序里面放置一个断点，也就是双击需要放置断点的程序左边的栏目上。2、调试(1)点击"打开透视图"按钮，选择调试透视图，则打开调试透视图界面，然后先设置断点，按调试按钮则可以调试程序。(2)...
Java方法、对象、类及Debug调试
1、方法 （1）方法的定义和调用 方法是将具有独立功能的代码块组织成为一个整体，使其具有特殊功能的代码集 定义格式： public static void 方法名() { //方法体 } 调用格式： 方法名(); （2）带参数方法的定义和调用 public static void 方法名（参数）{ …… } 注意：方法定义时，参数中的数据类型和变量名都不能缺少，缺少任意一个程序将报错（多个参数之间用逗号分隔） （3）方法重载 方法重载指同一个类中定义的多个方法之间的关系，满足下列条件： 多个方法在
Java远程调试（Remote Debug）方法
Java远程调试的原理是两个VM之间通过debug协议进行通信，然后以达到远程调试的目的。两者之间可以通过socket进行通信。 首先被debug程序的虚拟机在启动时要开启debug模式，启动debug监听程序。jdwp是Java Debug Wire Protocol的缩写。 在启动程序时，将以下参数选项添加到自定义的命令行中，程序就会以支持RemoteDeubg的方式启动。
IDEA使用手册之Java Web项目 debug调试方法
IDEA使用手册之Java Web项目 debug调试方法 https://blog.youkuaiyun.com/weistin/article/details/79389302 点击图中按钮开始运行web工程 启动成功： 设置断点 通过浏览器发送请求 *请求发送之后会自动跳到断点处，并且在断点之前会有数据结果显示 按F8 在 Debug 模式下，进入下一步，如果当前行断点是一个方法，则不进入当前方法体内，跳到下一条执行语句。 按F7在 Debug 模式下，
java debug suspend_Java远程调试（Remote Debug）方法——以Eclipse为例
jdk1.7之后使用命令：java -agentlib:jdwp=transport=dt_socket,address=8000,server=y,suspend=n -jar test-remove-debug.jarjdwp:是 Java Debug Wire Protocol的缩写server=y表示是监听其他debugclient端的请求address=8000表示服务会在端口号8000...
Java远程调试（Remote Debug）方法——以Eclipse为例
在启动程序时，将以下参数选项添加到自定义的命令行中，程序就会以支持RemoteDeubg的方式启动。 wrapper.java.additional.1=-Xdebug wrapper.java.additional.2=-Xrunjdwp:transport=dt_socket,server=y,address=7899,suspend=n DEBUG选项参数的意思： -
arthas 查看哪个方法调用最耗时_arthas：Java调试利器，线上Debug不是梦
写在前边有没有这样一种感受，自己写的代码在开发、测试环境跑的稳得一笔，可一到线上就抽风，不是缺这个就是少那个反正就是一顿报错，线上调试代码又很麻烦，让人头疼得很。阿里巴巴出了一款名叫Arthas的工具，可以在线分析诊断Java代码，着实让人眼前一亮。一、Arthas 是什么?Arthas(阿尔萨斯) 是阿里开源的一个Java在线分析诊断工具二、Arthas 能解决啥问题？在日常开发上线过程中，我们...
java方法和 IDEA Debug调试
方法的概述： 方法就是将具有独立功能的代码块，组织成为一个整体，使其具有特殊功能的代码集。我感觉方法就是类里面的函数 注意： 方法必须先创建才可以使用，该过程称为方法的定义。 方法创建后并不是直接运行的，需要手动使用后才执行，该过程称为方法调用。 方法必须先定义后调用，否则程序将报错。 方法的定义和调用： 方法定义格式： public static void 方法名(){ //方法体 } 方法调用格式： 格式:方法名() 范例:isEvenNumber(); 带参数方法定义： 方法定义时，参数中
Java Web项目 JavaScript debug调试方法
Java Web项目 JavaScript debug调试方法 背景 诸如IDEA和Eclipse等IDE都可以debug调试Java代码，那么问题来了，页面的JavaScript如何调试呢。在实际开发工作中，我们肯定需要来debug JavaScript代码，直接在IDE（我这里用的是IDEA）的JavaScript代码打断点是没有效果的，那要怎么debug呢，这时候就需要Google chorme浏览器的debuger了（火狐浏览器也可以，当然是其中一种方法，不知道还有没有其他方法，有更好的方.
Java（eclipse） 中debug调试的使用方法
Java（eclipse） 中debug调试的使用方法 1.在主界面中直接右键选择Debug as,然后选择需要调试的文件 2，选择project下方的三个类似播放的按钮调试分别对应跳入，跳过，跳出， 3.快捷键：F5:跳入，F6跳过，F7跳出 4.在想要调试的地方设置断点，运行到断点处，自动跳出，进入Debug,在Variables变量视图中可以查看当前的变量值。 ...
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