Ice自学第二步——IceStorm中的Demo运行

本文介绍如何运行IceStorm中的Java Demo,包括安装配置jdk、Ice和ant环境,编译并执行示例代码,实现消息发布与订阅功能。

    本文是运行IceStorm中自带java的Demo。

    前提是需要安装和配置jdk、ice、和ant环境,如下图显示各个软件和工具的版本。

   jdk版本:

   

    ant版本:

   

    Ice版本:

   

    在下载并安装好Ice之后,会提示是否需要把Ice中的Demo也下载下来。把Ice的Demo下载下来之后放到指定目录,以下是安装Ice Demo全部:

由于是运行IceStorm的java Demo。因此进入demoj目录,以下是列出所有demoj的所有子目录,然后进入IceStorm目录中:

进入IceStorm目录之后有一个build.xml文件。在命令行中,进入到此目录并使用ant命令:


然后进入clock目录,会发现此目录下多出了两个文件:

简单介绍下,在clock目录中使用ant命令,是将clock目录中的Clock.ice文件编译成java源代码和.class的字节码,源代码就放在了generated文件夹中,而。class字节码就放在了classes文件夹中。

打开另一个命令行窗口,进入到clock目录,然后输入:icebox --Ice.Config=config.icebox  启动IceStorm服务

服务启动之后。

使用记事本或者其他的文本编辑器打开clock目录下的build.xml文件:添加以下两行代码:

<copy todir="${class.dir}" file="${basedir}/config.pub"></copy>
        <copy todir="${class.dir}" file="${basedir}/config.sub"></copy>

添加以上红圈中的的两行代码就是为了将clock目录中的config.pub和config.sub这两个文件拷贝到classes文件夹中。

然后从命令行中进入到clock目录。再次使用ant命令:

文件拷贝进去之后,然后进入到classes目录中,输入:java Subscriber

当这个窗口运行起来了,那么先前启动IceStorm服务的窗口会有变化,如下:


然后再开启另一个窗口,并进入到classes目录中,并输入:java Publisher

而,现在开启的java Subscriber窗口中就会不停地刷出当前的日期和时间。

也可以再次开启一个命令行窗口,进入到classes目录,使用java Subscriber,也会不停地刷出当前时间和日期


好了,关于IceStorm消息发布于接受的Demo就已经完成了,具体的命令可以参考clock目录中的README.txt(这是官网给出的,我也是参考这个来运行的)。

由于本人也是初学,所以本文只是为了记录自己的学习过程,如有错误,请大家指正,若是有误导大家的。抱歉,对您造成了麻烦。一切以官网为主准!


做一个简单的总结:

  1、在运行IceStorm的Demo时候,首先进入IceStorm目录,使用ant命令,指定目标文件clock。

  2、然后再进入clock文件,修改build.xml文件,添加两行代码,把config.pub和config.sub文件拷贝到编译之后的classes文件夹中,然后再使用ant命令,那么就将Clock.ice文件通过slice2java命令转换成java的源文件和.class文件,这两个文件分别放在generated和classes文件夹中。

  3、然后在继续输入:icebox --Ice.Config=config.icebox 启动IceStorm服务。

  4、开启另一个命令行窗口,并进入到classes目录,输入:java Subscriber       消息接收

  5、再开启一个命令行窗口,同样进入到classes目录中,输入:java Publisher      消息发布

然后就会在消息接收的窗口中不停地刷新当前的日期和时间。







   


Python 中集成 Ollama 可以通过使用 `ollama` 官方提供的 Python 客户端库来实现。Ollama 是一个本地运行的大型语言模型(LLM)工具,它支持多种模型,如 Llama 2、Mistral 等,并且可以通过简单的 APIPython 应用程序集成。 ### 安装 Ollama Python 库 首先,需要确保你已经在本地系统上安装了 Ollama。你可以从 [Ollama 官方网站](https://ollama.com/)下载并安装适用于你操作系统的版本。 接下来,安装 Python 客户端库。Ollama 提供了一个官方的 Python 包,可以通过 `pip` 安装: ```bash pip install ollama ``` ### 使用 Ollama Python 库 安装完成后,可以使用 `ollama` 模块来调用 OllamaAPI。以下是一个简单的示例,展示如何使用 Ollama 的 `generate` 方法来生成文本: ```python import ollama # 生成文本 response = ollama.generate(model='llama3', prompt='为什么天空是蓝色的?') # 打印响应 print(response['response']) ``` 在这个例子中,`model` 参数指定了要使用的模型(例如 `llama3`),`prompt` 参数是用户输入的提示词。Ollama 会根据提示词生成相应的文本,并返回一个包含 `response` 字段的字典。 ### 获取模型列表 如果你想查看当前可用的模型,可以使用以下代码: ```python import ollama # 获取模型列表 models = ollama.list() # 打印模型列表 for model in models['models']: print(model['name']) ``` ### 模型对话(Chat) Ollama 还支持更复杂的对话模式,允许你在多轮对话中保持上下文。以下是一个使用 `chat` 方法的示例: ```python import ollama # 开始对话 response = ollama.chat( model='llama3', messages=[ {'role': 'user', 'content': '你好,你能帮我做什么?'}, {'role': 'assistant', 'content': '你好!我可以帮助你回答问题、提供建议,甚至进行简单的创作。有什么我可以帮你的吗?'}, {'role': 'user', 'content': '你能告诉我关于机器学习的基础知识吗?'} ] ) # 打印响应 print(response['message']['content']) ``` 在这个例子中,`messages` 参数是一个包含多个对话记录的列表,每个记录都有一个 `role` 和 `content` 字段。Ollama 会根据这些对话记录生成相应的回复。 ### 错误处理 在实际应用中,建议添加错误处理逻辑,以应对可能出现的网络问题或模型加载失败等情况: ```python import ollama try: response = ollama.generate(model='llama3', prompt='为什么天空是蓝色的?') print(response['response']) except Exception as e: print(f"发生错误: {e}") ``` ### 相关问题
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