java类型转换

类型转换

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public class Demo02 {
    public static void main(String[] args) {
        //强制转换   (类型)变量名  高-->低
        int i = 128;
        byte b = (byte) i;//内存溢出
        System.out.println(i);
        System.out.println(b);
        System.out.println("============");
        //自动转换  低-->高
        int i2 = 128;
        double b2 = (byte) i;
        System.out.println(i2);
        System.out.println(b2);

        /*
        注意点:
        1.不能对布尔值进行转换
        2.不能把对象类型转换成不相关的东西
        3.在把高容量转换到低容量的时候,强制转换
        4.转换的时候可能存在内存溢出,或者精度问题*/
        System.out.println("============");



        //操作大数的时候,注意溢出的问题
        //JDK7新特性,数字之间可以用下划线分割
        int money = 10_0000_0000;
        int years = 20;
        int total = money*years;
        System.out.println(total);//-1474836480,计算的时候溢出了
        long total2 = money*years;
        System.out.println(total2);//-1474836480,默认是int,转换之前就已经存在问题
        long total3 = money*((long)years);//先把一个数转换为long
        System.out.println(total3);



    }
}


### DeepSeek-R1大模型在Windows 7环境下的本地化部署 #### 创建配置文件 为了确保DeepSeek-R1能够在Windows 7环境中顺利运行,需先创建并配置`%USERPROFILE%\.ollama\config.json` 文件。该文件用于指定镜像仓库的代理服务器地址,从而加快下载速度以及提高稳定性。 ```json { "registry": { "mirrors": { "ghcr.io": "https://mirror.ghproxy.com", "docker.io": "https://dockerproxy.com" } } } ``` 此操作有助于解决因网络原因造成的拉取失败问题[^1]。 #### 安装依赖组件 考虑到Windows 7系统的特殊性和局限性,在执行具体命令之前还需要确认已安装必要的支持工具和服务: - Docker Desktop (适用于 Windows): 需要特别注意的是Docker官方对于操作系统的要求,建议选用兼容性强的老版本。 - NVIDIA CUDA Toolkit 和 cuDNN SDK: 如果计划利用GPU加速,则这两项不可或缺;不过鉴于目标平台为较旧版本的操作系统,请务必挑选相匹配的历史发行版。 - Python解释器及其配套库:部分脚本可能依赖于此环境来完成初始化设置或其他辅助功能。 #### 模型获取与准备 通过Ollama CLI工具可以方便地从远程仓库中提取所需的预训练权重文件。针对不同硬件条件提供了两种规格的选择方案: - **量化压缩版本(推荐)**: ```bash ollama pull deepseek-r1:7b-q4 ``` 这种变体占用空间较小(大约4.2GB),适合资源受限场景下使用,并且已经过优化处理以便于高效推理运算。 - **标准未裁剪版本**: ```bash ollama pull deepseek-r1:7b ``` 相比之下后者体积更大(接近32GB),但理论上能够提供更优性能表现。然而这同时也意味着更高的计算能力需求和存储容量消耗。 #### 启用图形处理器支援 如果计算机配备有NVIDIA显卡并且希望开启CUDA加速选项的话,则应按照如下方式调整参数设定: 编辑或新建位于用户目录下的`.profile` 或者 `.bashrc` 文档(取决于所使用的shell类型),追加下面一行指令至结尾处: ```bash export OLLAMA_CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,... # 根据实际情况填写设备ID编号列表 ``` 随后重启终端会话使更改生效即可。
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