标题：如何在Android Java的Ubuntu系统上编译出libopencv_java4.so
要在 CLion 中进行内存分析，推荐使用 Valgrind，这是一款常见的动态分析工具，能有效检测内存泄漏和内存错误。CLion 对 Valgrind 提供了很好的集成支持。
您可以通过以下步骤调整 Ubuntu 系统中的字体大小：
方法一：使用系统设置
- 打开“设置”：点击屏幕右上角的系统菜单（通常是齿轮图标或下拉箭头），选择“设置”。
- 选择“外观”：在“设置”窗口中，找到并点击“外观”选项。
- 缩放：在“缩放”部分，可以调整缩放比例。默认情况下，您可以选择 100% 或 200%。如果您的系统支持 fractional scaling (部分缩放)，您可以开启该功能，然后选择更多比例，如 125%、150% 等。
- 字体缩放：在一些 Ubuntu 版本中，您可以在“字体”部分直接调整字体大小滑块以增大字体。
虚拟机安装 openssh-server
要从主机电脑通过SSH连接到VMware Workstation中的虚拟机，您需要确保以下几点：
- 虚拟机有SSH服务：您的虚拟机需要安装并运行SSH服务。例如，在基于Debian/Ubuntu的系统上，您可以通过以下命令安装SSH服务：
bash展开代码
sudo apt update sudo apt install openssh-server sudo systemctl enable ssh sudo systemctl start ssh sudo vim /etc/ssh/sshd_config # 修改配置，如果想修改的话，修改后重启ssh
在Ubuntu桌面版中，您可以通过以下步骤设置自动登录，从而避免每次输入密码进入系统：
- 打开“设置”。
- 在左侧面板中，找到并点击“用户”。
- 选择要自动登录的用户。
- 点击“解锁”并输入您的密码以进行更改（如果系统提示，需要输入当前用户的密码）。
- 找到“自动登录”选项，并将其打开。然后reboot就可以了。
进行上述操作后，下次启动Ubuntu时便会自动登录到所选用户账户。
1. 新建工程
如果你的团队较为熟悉 Maven，项目需要稳定且有严格的结构标准 ，Maven 可能是一个不错的选择。
如果你追求构建速度更快、构建脚本更简洁和灵活性 ，那么 Gradle 可能会更适合你。
带ollama的镜像：
展开代码docker run -d -p 8888:8080 \ -v /root/ollama:/root/.ollama \ -v /root/openwebui-test:/app/backend/data \ --restart always -e HF_HUB_OFFLINE=1 \ ghcr.io/open-webui/open-webui:ollama
不要Ollama：
展开代码docker run -d -p 8888:8080 -v /root/openwebui-test:/app/backend/data --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main docker run -d -p 8888:8080 -v /root/openwebui-test:/app/backend/data --restart always dockerproxy.com/kevinchina/deeplearning:openwebui
ollama
https://uright.ca/blogs/2024-07-29-unlocking-the-power-of-azure-openai-on-open-webui/
使用 litellm 简化 Azure GPT-4 调用
litellm 是一个统一接口库，它可以将 Azure 和 OpenAI 的接口规范统一，方便开发者使用。下面是如何通过 litellm 进行简单的 Azure GPT-4 调用。
推理图片：
python展开代码import numpy as np
from PIL import Image
import requests
from transformers import AutoProcessor, AutoModel
import torch
# 初始化模型和处理器
processor = AutoProcessor.from_pretrained("/ssd/xiedong/siglip-so400m-patch14-384")
model = AutoModel.from_pretrained("/ssd/xiedong/siglip-so400m-patch14-384")
# 将模型移动到 GPU 上
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model = model.to(device)
# 提取图片特征的函数
def get_image_features(image: Image.Image):
"""
输入一张图片，输出其特征向量。
:param image: 输入图片 (PIL.Image)
:return: 图片特征向量 (list)
"""
# 处理图像输入，使其可以输入模型
inputs = processor(images=image, return_tensors="pt").to(device) # 将输入张量移动到设备上
# 不计算梯度 (inference 模式)
with torch.no_grad():
# 提取图片特征
image_features = model.get_image_features(**inputs)
# 对特征进行 L2 归一化
image_features = image_features / image_features.norm(p=2, dim=-1, keepdim=True)
# 转换为 CPU 上的 list
return image_features.cpu().tolist()
# 示例用法
if __name__ == "__main__":
url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)
features = get_image_features(image)
print(np.asarray(features).shape)
print("Image Features:", features)
设计/开发/制作/试验内容： 该系统以MSP430单片机为核心，设计一个简易音乐播放器（通过手柄板上的蜂鸣器发声，播放2-4首音乐），同时LED模块闪烁，给人视、听觉美的感受。利用模块的设计方法，各个模块实现不同功能，并通过MSP430单片机联系起来，最终实现音乐播放器。
2.设计/开发/制作/试验目标： 基于MSP430单片机，设计一个音乐播放器，寓教于乐，既提高同学们的嵌入式软硬件开发技术，又可以在课间时间利用该电路进行小制作，实现理论与实践相结合。
3.要求： （1）按下播放按键A6开始播放音乐，再次按下停止播放；（刚性） （2）按下按键A5播放下一首，按下按键A4播放上一首；（刚性） （3）播放音乐时OLED显示相应的曲目名；（刚性） （4）当按下“下一首”或者“上一首”按键，但是已经播放至最后一首时，显示屏显示“无更多曲目！”，同时蜂鸣器报警三秒钟；（刚性） （5）歌曲名横向滚动显示；（拓展） （6）具有音乐播放模式切换键，播放模式有单曲循环、顺序播放、随机播放三种模式。（拓展）
在基于 Ubuntu 的 Docker 容器中，如果你无法显示中文，那么主要的问题是系统中缺少中文字体和相关的语言支持包。你可以按照以下步骤解决问题：
1. 安装中文支持
执行下面的命令来安装中文语言包和字体：
bash展开代码apt-get update && apt-get install -y locales && apt-get install -y fonts-arphic-ukai fonts-arphic-uming
