Windows 10中JDK/Maven/Gradle等环境变量配置

本文详细介绍了如何在Windows环境下配置JDK 1.8、Maven及Gradle的环境变量,包括设置JAVA_HOME、MAVEN_HOME和GRADLE_HOME等关键步骤。

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1.JDK1.8环境变量配置:

一:

新建系统系统变量JAVA_HOME:

变量名:JAVA_HOME

变量值:C:\Program Files(x86)\Java\jdk1.8.0_131(变量值根据你安装的路径略有不同)

二:

新建系统环境变量classpath:

变量名:classpath

变量值:.;%JAVA_HOME%lib;%JAVA_HOME%lib\tools.jar;

三:

修改系统变量path值:

在path的变量值前添加下面内容:%JAVA_HOME%\bin;(win10中环境变量可以分条添加,当添加的内容少的时候不会分条,那样的话就需要在最后面加上分号,如果分条,新建一条键值,不需要添加分号。)


2.Maven环境变量配置:

新建系统环境变量MAVEN_HOME:

变量名:MAVEN_HOME

变量值:D:\ProfessionSoftware\apache-maven-3.5.0-bin\apache-maven-3.5.0

在系统环境变量的path中添加:%MAVEN_HOME%\bin


3.Gradle环境变量配置:

新建系统环境变量GRADLE_HOME:

变量名:GRADLE_HOME

变量值:D:\ProfessionSoftware\gradle-4.0.1-all\gradle-4.0.1

在系统环境变量的path中添加:%GRADLE_HOME%\bin


内容概要:本文详细比较了GPU、TPU专用AI芯片在大模型推理优化方面的性能、成本及适用场景。GPU以其强大的并行计算能力和高带宽显存,适用于多种类型的神经网络模型和计算任务,尤其适合快速原型开发和边缘计算设备。TPU专为机器学习设计,擅长处理大规模矩阵运算密集型任务,如Transformer模型的推理,具有高吞吐量和低延迟特性,适用于自然语言处理和大规模数据中心的推理任务。专用AI芯片通过高度定制化架构,针对特定神经网络模型进行优化,如卷积神经网络(CNN),在处理特定任务时表现出色,同时具备低功耗和高能效比的优势,适用于边缘计算设备。文章还介绍了各自的优化工具和框架,如CUDA、TensorRT、TPU编译器等,并从硬件成本、运营成本和开发成本三个角度进行了成本对比。 适合人群:从事人工智能、深度学习领域的研究人员和技术人员,尤其是对大模型推理优化感兴趣的读者。 使用场景及目标:①帮助读者理解GPU、TPU和专用AI芯片在大模型推理中的优缺点;②为选择适合的硬件平台提供参考依据,以实现最优的推理性能和成本效益;③介绍各种优化工具和框架,帮助开发者高效部署和优化模型。 其他说明:本文不仅涵盖了硬件架构特性,还深入探讨了优化技术和应用场景,旨在为读者提供全面的技术参考。在选择硬件平台时,需综合考虑具体任务需求、预算限制及开发资源等因素。
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