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Confluence7插件包的安装和部署。

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简介:
该教程包含配套的插件包,其详细信息可查阅于博客文章:https://blog..net/caiyqn/article/details/110070697。

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  • Confluence 7
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    本教程详细介绍了如何在Confluence 7上安装和部署插件包,涵盖从下载到配置的各项步骤。 教程附带的插件包可以在相关文章中找到。
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    简介:本资源提供详细的Spark安装与部署指导,包括配置环境、下载合适版本及优化设置等步骤,帮助用户轻松搭建高效的大数据处理平台。 Spark安装与搭建包包括spark-3.0.3-bin-hadoop2.7(支持Hadoop 3.2以下版本)。以下是Spark的搭建步骤及相关课件内容概述。
  • pyemto-master
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    pyemto-master是一款用于EMTO(电子多体理论)计算方法的Python工具包。本项目提供详细的安装与配置指南,帮助科研人员快速上手进行材料科学相关研究。 **正文** PyEMTO 是一个基于 Python 的工具,专门用于辅助 EMTO(Elastic Mean Field Theory for Oxides)计算。EMTO 在材料科学领域广泛使用,主要用于研究固态材料的电子结构、弹性性质以及磁性等特性。PyEMTO 的目标是简化 EMTO 方法的输入文件生成过程,提高计算效率,并且方便用户进行数据分析。 让我们详细了解一下 EMTO。EMTO 是一种基于KKR(Korringa-Kohn-Rostoker)格林函数方法的理论框架,它通过平均场近似处理固体中的电子相互作用。EMTO 适用于各种复杂的晶体结构,包括无序合金、表面和界面等问题,在处理化学短程有序和局域化电子态时表现尤为突出。 PyEMTO 则是 EMTO 计算的 Python 实现,它的主要功能包括: 1. **输入文件生成**:通过提供一套方便的 API 和命令行接口,用户可以快速创建和编辑 EMTO 计算所需的输入文件,如 KKR 网格设置、材料参数以及 CPA(浓度泛函平均)配置等。 2. **数据解析**:PyEMTO 可以解析 EMTO 计算产生的输出文件,并提取关键的物理量,例如电子态密度、晶格常数和磁矩等,为后续的数据分析提供便利条件。 3. **可视化功能**:除了基本的数据处理之外,PyEMTO 还支持图形化展示计算结果,帮助用户直观理解材料的电子结构特性。 4. **版本控制与社区贡献**:作为开源项目托管在 GitHub 上,用户可以随时获取最新版本,并且可以通过提交代码来推动项目的进一步发展和改进。 关于部署 PyEMTO 的步骤如下: 1. **安装 Python 环境**:确保你有 Python 3.x 的环境。推荐使用 Anaconda 或 Miniconda 来管理 Python 环境及依赖项。 2. **克隆 PyEMTO 仓库**:利用 Git 工具从 GitHub 克隆 `pyemto` 项目到本地,或者直接下载并解压 `pyemto-master.zip` 压缩包文件。 3. **安装依赖库**:进入 `pyemto-master` 目录后运行命令 `pip install -r requirements.txt` 来安装所有必需的 Python 库。 4. **配置环境变量**:根据计算需求,可能需要设置一些指向 EMTO 二进制文件路径等环境变量。 5. **测试验证**:通过执行 PyEMTO 提供的示例脚本或自定义编写脚本来确认安装是否成功完成。 6. **学习使用指南**:阅读 PyEMTO 的文档和源代码,理解其工作原理,并根据实际需要定制计算流程。 总结来说,PyEMTO 是一个强大的工具,能够帮助材料科学家通过 Python 语言实现 EMTO 方法的便捷输入文件生成与数据分析过程。这不仅提高了工作效率,还降低了进行此类复杂计算的技术门槛。在部署及使用过程中,请确保您已充分理解了相关的理论基础、编程技巧以及项目文档内容。
  • Spark指南
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    本指南全面介绍Apache Spark的安装与配置过程,涵盖Windows、Linux等多平台环境,适合初学者快速上手大数据处理技术。 资源包括Spark在Yarn模式上部署的安装包(spark-2.4.7-bin-hadoop2.7.tgz)以及相关的安装文档。
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  • 在Windows上Milvus所需
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    本指南详细介绍了如何在Windows操作系统中为向量数据库系统Milvus准备环境并进行安装。跟随步骤操作可以顺利地完成Milvus及其依赖项的设置过程,帮助用户快速搭建开发或测试平台。 在IT领域尤其是人工智能(AI)的开发与应用当中,向量数据库扮演着至关重要的角色。Milvus是一个流行的开源向量数据库,专为大规模相似性搜索而设计,并广泛应用于推荐系统、图像识别及自然语言处理等领域。 对于Windows系统的Milvus安装部署,以下是一些关键知识点: 1. **Docker Desktop Installer.exe**: 这是用于在Windows上安装和配置Docker容器化工具的程序。通过使用Docker容器可以实现应用及其依赖环境的隔离运行,在确保稳定性和兼容性的同时简化了开发流程。 2. **attu-Setup-2.3.8.exe**: Attu是一个为Milvus设计的图形用户界面(GUI)工具,它提供了更直观的方式来管理和操作数据库。安装Attu可以让非技术背景人员或不熟悉命令行的操作者也能轻松执行数据导入、查询和监控等任务。 3. **milvus-standalone-docker-compose.yml**: 这是一个配置文件,定义了Milvus单机部署所需的服务及其依赖项(例如数据库服务与Zookeeper),并可以通过Docker Compose工具一键启动整个环境。通过执行`docker-compose up -d`命令即可完成所有步骤。 安装过程大致如下: 1. 安装**Docker Desktop Installer.exe**, 按照向导进行设置。 2. 启动已安装的Docker Desktop,确保其正常运行。 3. 运行**attu-Setup-2.3.8.exe**来安装Attu GUI工具, 使用户能够更方便地与Milvus交互操作。 4. 使用文本编辑器打开并根据需要调整配置文件`milvus-standalone-docker-compose.yml`中的设置(如端口映射、存储路径等)。 5. 在命令行中切换到包含上述配置文件的目录,执行`docker-compose up -d`启动所有服务。这将创建和运行Milvus服务器及Zookeeper等相关组件。 6. 一旦完成部署,可以使用Attu GUI工具连接至Milvus实例,并进行如数据加载、查询等操作。 值得注意的是,在Windows上安装Docker Desktop需要启用WSL2(Linux子系统),并且确保满足其硬件需求。此外,由于Milvus是一个高性能的向量数据库,因此在部署时需考虑足够的内存和CPU资源以保证系统的高效运行。 通过掌握以上知识点后,你将能够在Windows环境中顺利地配置与使用Milvus向量数据库,并结合Attu实现便捷的操作管理。这一步骤对于提升AI项目的性能及用户体验至关重要。
  • Ambari 2.7.4 及离线
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    本文将详细介绍如何部署Apache Ambari 2.7.4版本,并讲解在无网络环境下利用离线安装包进行Hadoop集群配置的方法。 资源列表详情如下: - Ambari 2.7.4 部署手册 - ambari-2.7.4.0-centos7.tar.gz - HDP-UTILS-1.1.0.22-centos7.tar.gz - HDP-GPL-3.1.5.0-centos7-gpl.tar.gz - HDP-3.1.4.0-centos7-rpm.tar.gz 以上资源用于大数据产品 Ambari 的部署学习,并包含该资源使用的相应主要产品包,仅限于部署学习使用,不得将其应用于商业目的。
  • AutoVue 21.0.2 InstallClientServer.exe 文档
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    简介:AutoVue 21.0.2安装包提供InstallClientServer.exe用于客户端与服务器端的快速部署,并附带详尽的部署文档,助力用户轻松完成软件设置。 AutoVue21.0.2安装包InstallClientServer.exe及部署说明文档提供了详细的安装指南。该版本的WEB服务器端应用能够嵌入到网页中直接打开各种常见的文件类型,如DWG、PDF、MPP、DOC、XLSX等。 请注意,这是仅供学习分享使用的内容,请勿将其用于商业用途。如果需要在商用环境中使用Oracle官方正版软件,请与Orcale取得授权。
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    本教程介绍如何使用Jenkins在Linux系统上部署和管理内部开发的插件包,涵盖配置、构建及发布流程。 Jenkins离线包包括yarn、node、jdk和maven,以及32个常用离线插件。
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