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windows上电脑上本地部署网站
如果你觉得在nas上部署网站觉得麻烦，那就直接部署到windows电脑上。 因为由于你的条件限制，没有公网，不想花钱部署到云服务器上（云服务器上部署需要各种备案才行）。 那么就只能选择这种经济又实惠的本地部署了。 首先将开源的项目源码进行打包，然后上传到需要部署网站的宿主机上，接着在宿主机上准备要运行的环境，比如你的java项目需要jdk17，数据库8.0，那么你就要准备下载安装并配置好这些环境。
15710编辑于 2026-03-22 - 来自专栏疯狂学习GIS
Nacos在Windows电脑上的部署
本文介绍在Windows电脑中，下载、部署Nacos平台的方法。 如果没有配置JDK或Maven，大家可以分别参考文章Windows部署Java JDK的方法，以及文章Windows部署Maven环境的方法。 接下来，我们就开始配置Nacos。
2.2K10编辑于 2024-12-10 - 来自专栏应用案例
Hexo博客的安装部署及多电脑同步
我这里方案很简单，网站文件走主分支，而源文件则新建分支，更换电脑后我只需要拉取新建的分支即可在新电脑上部署网站。 如何上传博客工程到Github 首先在公司的A电脑搭建并部署完系统后，我们需要将项目上传到你的github上。 如何从另一台电脑下载博客工程 那B电脑我改如何下载项目文件呢？很简单，首先在B电脑上部署好Git和Node.js环境。 那第二天到A电脑跟前，只需要执行以下命令就行 git pull 这样，你的数据就全部同步到A电脑了，以后在部署完后，再次执行 git add . git commit -m "这里填写你本次提交的备注， 所以，部署完项目后A电脑和B电脑部署区别如下 A: git add . git commit -m "这里填写你本次提交的备注，内容随意" git push origin 分支名 B: git pull
4.1K81发布于 2018-02-27 - 来自专栏测试开发干货
【2023新windows电脑部署测试环境系列-04】Jenkins部署 （中）
上节课我们成功部署了windows笔记本的java环境，本节课就继续安装jenkins的线路： 首先需要下载jenkin，Jenkins 的安装和设置 选择的时候有两种，一种是左边的稳定版本叫 实例配置，所谓实例就是你的这个jenkins本体，这个url就是别人可以访问，这里你最好写上自己的这台电脑的ip地址，当然如果自己调试学习用也可以就这样默认。 到这一步，就算是启动成功了。
42510编辑于 2023-08-14 - 来自专栏测试开发干货
【2023新windows电脑部署测试环境系列-04】Jenkins部署 （上）
jenkins对我们测试来说挺重要的，持续集成cicd ,定时任务，远程控制，打包部署测试环境等等。 一个公司并不一定只有一个jenkins平台，有些组内比如测试组也会有自己的jenkins用来处理组内的一些常见任务，所以部署这件事就可能轮到任何同学头上，也是我为什么要讲一下jenkins的部署的原因。 目前本系列是windows系统教程，其他系统的宝宝们也可以看看，毕竟万变不离其宗，部署的流程和思路是一样的都。 首先，jenkins是java开发的，想部署运行起来，必须要电脑里有jdk环境。 所以第一步先检查jdk环境，为什么要先检查呢？ 很多教程上来就叫你安装，结果导致你的电脑里同样的东西安装了一大堆，所以之后再安装什么，切记先检查是否已经存在。
52030编辑于 2023-08-14 - 来自专栏测试开发干货
【2023新windows电脑部署测试环境系列-04】Jenkins部署 （下）
安装好后重启jenkins或者你重启电脑也可以： 可以看到汉化插件已经安装成功了
36830编辑于 2023-08-14 - 来自专栏测试开发干货
【2023新windows电脑部署测试环境系列-03】禅道部署
就像jenkins，svn，gitlab等一样，部署在公司的服务器或者某台电脑上，造福全公司。按理说，一般是由公司运维或者什么前辈部署好。 但是随着近年来中小团队的增多，我们测试同学也经常面临刚组建的新团队，结果就亲自去部署这种工具，而且更多时候是作为个人或者小组内使用。 所以今天我们就来看一下windows部署开源免费版禅道怎么弄。 这里要说一下，禅道有这几个版本：开源免费版，企业版，旗舰版，云禅道。 云禅道的话不需要部署，相当于一个互联网平台，但是很多公司是严禁数据上传到公司之外的，所以只能选前面的可下载部署在自己电脑的禅道了。这其中，只有第一个是免费的，所以我们就拿第一个做教程。 我们依次点击可以看到安装按钮： 如果你的电脑本来就安装过，这里就不会提示未安装了。这里安装后可以控制服务启动停止和卸载等，很方便。 其中apache是一种web服务支撑。
1.6K70编辑于 2023-02-25 在低配置电脑上部署 NLP 模型的教程
在许多情况下，我们可能需要在配置较低的设备（如没有 GPU、只有 4GB 内存的电脑）上部署模型。本文将为你提供一套在资源受限的环境下部署 NLP 模型的策略，帮助你在有限的硬件上高效运行模型。1. 使用高效的部署框架选择合适的框架部署模型也能提高性能。在低配置设备上，我们通常会使用轻量级且高效的框架来进行模型推理和接口暴露。 推荐的部署框架： Flask 或 FastAPI：这两个 Python Web 框架都非常适合用来部署小型 NLP 模型。 优化部署：限制并发请求：在没有 GPU 的情况下，过多的并发请求可能会让 CPU 资源吃紧，因此可以限制并发量，确保系统平稳运行。动态加载模型：为了节省内存，可以在模型需要时才加载，推理完成后卸载。 总结在低配置电脑上部署 NLP 模型，关键是选择轻量级模型、进行量化、使用高效的推理引擎、优化内存和 CPU 使用，并选用合适的部署工具。
79700编辑于 2025-03-21- 来自专栏机器学习与统计学
电脑能跑多大模型，一键测算+本地部署
一个命令测出你的电脑可以本地部署哪些大模型 简介 llmfit 是个能在终端里运行的小工具，它会检测你本机的实时硬件状态（CPU、RAM、GPU 和 VRAM 等），然后结合内置的 157 个大模型（包含 30 多家供应商）数据库，直接告诉你：你的电脑能跑得动哪些模型，以怎样的速度跑，以及该用什么量化版本。 这个工具的命令行 TUI 交互界面，左侧列出了模型列表，右侧直接算好了在你电脑上的得分和吐字速度（Tok/s）： 主界面演示 核心功能与特点： 一键硬件检测与智能评分：包含从 NVIDIA、AMD 到 # 直接用表格方式列出最适合你电脑的 5 个顶级模型 llmfit fit --perfect -n 5 # 查看当前的系统和检测到的硬件状态 llmfit system # 想看看 Llama 系列里哪些能跑 以前用 Ollama 部署稍微大一点的模型，并发一上来我就卡成 PPT，因为显存其实在边缘挣扎 用了 llmfit 按照它推荐的量化级别去跑，确实如释重负，感觉在硬件利用率和回答速度之间找到了甜点区 同时这也给想
2K10编辑于 2026-03-02 - 来自专栏OpenClaw系列笔记
Mac 电脑本地部署安装 OpenClaw 小龙虾教程
部署须知分两种部署方式，云服务器和本地电脑。两种的区别和适应场景简单说明。云端部署适用：需要远程操控（比如工作地不固定）、多用户共享（团队或企业）、弹性扩展或缺乏本地硬件资源的团队/个人。 本地部署适用：追求低延迟响应、或希望完全自主控制硬件与软件的环境、个人爱好玩玩而已。注意点：做好数据备份与物理安全。 如果不打算长期用，自己也没有设备或者设备不方便用，那就选择云端一个月的基础入门款玩一下就行了；如果有空闲设备，那么推荐本地部署，可以更好的控制成本，也便捷。以下是教程！ 如果是给windows安装，就点一点旁边的change，然后看到的是这条命令：powershell-c"irmhttps://openclaw.ai/install.ps1|iex"二、终端安装打开电脑自带的终端
6.3K200编辑于 2026-03-22 - 来自专栏测试开发干货
【2023新windows电脑部署测试环境系列-06】django的部署和使用
关于4的部署和使用，我会在今后的具体web测试平台开发中作为教程来图文直播。 首先是cmd命令： 直接爆了个错，意思是说这个国内镜像源没有被信任。 ，至此django算是部署完成。
48110编辑于 2023-08-14 工控机电源策略强化部署工具--禁止电脑休眠
"==================================================" -ForegroundColor Green Write-Host " 工控机电源策略强化部署工具 Write-Host "==================================================" -ForegroundColor Green Write-Host "部署完成统计 successCount = 0 Write-Log "==================================================" "INFO" Write-Log " 工控机电源策略强化部署工具 ERROR" } # 显示最终结果统计 Write-Log "==================================================" "INFO" Write-Log "部署完成统计 "INFO" pause } 日志 重启电脑后查看状态： # 检查电源设置 powercfg -q powercfg -a # 检查快速启动状态 reg query "HKLM\SYSTEM
22510编辑于 2026-03-19deepseek 电脑端怎么下载？网页版与本地部署教程
其实这很正常，因为deepseek根本没有软件版本，只有网页端和本地部署两种使用方式，手机上倒是有app可以用。要是想离线使用、自定义模型，就需要完成本地部署。 ，电脑硬盘空间不足的，都建议使用网页版，还能用满血模型。 二、本地部署教程 如果想离线使用 Deepseek，或者需要加载自定义模型，就需要 “本地部署”。手动部署 Deepseek 需要自己找模型文件、装 Python 环境、改配置参数，很容易出错。 而本地部署工具的作用，就是把这些复杂步骤简化： 自动适配配置：打开软件后会先扫描电脑 CPU、GPU、内存信息，推荐能流畅运行的模型版本，不用手动查兼容列表； 内置模型库：不用自己去 GitHub 或官方仓库找模型 简单说，这样一来，就能把需要技术基础的本地部署变成了跟着提示点鼠标的操作，非常简单方便。 另外要注意，本地部署需要一定的电脑空间，如果电脑内存小于 16GB，建议优先选网页版，避免运行卡顿。
11K30编辑于 2025-09-29- 来自专栏booth
使用Python自动化电脑监控软件的部署：入门指南
但是，手动监控电脑可能会非常繁琐，不过，幸运的是，Python可以帮助我们自动化这一过程，让电脑监控变得轻松而愉快。为什么需要自动化电脑监控？ 在电脑的使用过程中，许多问题可能会出现，如性能下降、内存不足、CPU负荷过高等。这些问题可能会导致程序崩溃、电脑变得缓慢，甚至系统崩溃。 通过自动化电脑监控，我们可以在问题变得严重之前就采取措施来解决它们，从而提高电脑的可靠性和性能。 使用Python自动化电脑监控Python是一种功能强大的编程语言，具有广泛的库和工具，可用于自动化电脑监控任务。以下是一些简单而有趣的示例，演示了如何使用Python来监控和改善电脑的性能。 结语通过使用Python，你可以轻松自动化电脑监控任务，确保你的电脑保持在良好的状态。这些示例只是开始，你可以根据自己的需求扩展这些脚本，以便更好地满足你的电脑监控需求。愉快的电脑监控旅程！
64860编辑于 2023-10-16 - 来自专栏测试开发干货
【新windows电脑部署测试环境系列-01】部署python3 和 pip3
借此写下这个系列，如何一点点部署测试领域需要的各种软件和环境。大家可以保存此系列目录作为书签了。 - 6g 满血140w cpu：12代i9顶配 12900H 硬盘：2t 三星固态 总体来说，在windows领域无论价格还是做工，这个笔记本绝对是一流的，用来作为测试部署场景中 和同样1.25万的macbook pro2022m1比起来 才是比较合格的对手，后续我也会做一下这俩款电脑在跑我们测试的常用功能时的性能对比。 首先打开电脑，先把命令提示符给搞到桌面快捷方式，后续会经常用： 双击打开：输入python3 回车 结果发现没安装，并且自动弹出了应用商店，这里注意要写的是python3，如果你写的没有
59620编辑于 2023-02-23 - 来自专栏人工智能应用
如何在电脑上部署DeepSeek-r1大模型来使用
DeepSeek作为国产AI大模型之光，为什么得到国内外超2千万用户的认可，因为它对GPU要求配置低，大部分电脑都支持独立部署使用，且DeepSeek能力卓越，在推理能力、数学、代码和语音处理方面直逼ChatGPT4.0 本期小白教程，轻松给你电脑安装上DeepSeek-r1大模型，在自己的电脑上使用DeepSeek-r1，反应很快还免费。 安装完在使用电脑键盘快捷键win+R里输入cmd 运行 ollama -v ，能正确显示版本号就表示安装成功了。 运行完命令可在控制台直接对话，如下图（Windows），linux同样的命令： 这样你可以在自己本地的电脑上独立使用DeepSeek-r1大模型了。
93410编辑于 2025-02-07 - 来自专栏测试开发干货
【2023新windows电脑部署测试环境系列-05】部署抓包神器mitmproxy和使用（上）
我再次启动： 这次我添加了端口 启动好后，我用手机连到笔记本所在的wifi中，并且设置代理ip 为笔记本ip 端口为 8888 ，然后随便请求了一些app或者网页，电脑端抓到的接口如图： 可以看到
65520编辑于 2023-08-14 - 来自专栏.Net Core技术分享
ollama系列1：轻松3步本地部署deepseek，普通电脑可用
本文主要介绍如何通过ollama快速部署deepseek、qwq、llama3、gemma3等大模型，网速好的小伙伴10分钟就能搞定。让你摆脱GPU焦虑，在普通电脑上面玩转大模型。 Ollama 是一款开源工具，能让你在个人电脑上本地运行各种大语言模型（如 DeepSeek、QwQ等）。 简单说，它像是一个“离线版DeepSeek”，无需联网就能用AI聊天、写代码或处理文档。 下载模型后，电脑断网也能用，数据隐私更有保障。支持命令行操作，开发者能快速测试模型效果，或集成到自己的项目中。 适合技术爱好者、想保护隐私的用户，或需要定制AI功能的人。 开源免费，对硬件要求不高，普通电脑也能跑小模型。 总结 本文介绍了如何使用ollama本地部署DeepSeek等大模型，通过干货分享了ollama常用的指令，以及如何获取更多大模型。 但是我们目前仍然只是在命令行使用大模型，非常的不友好。
61600编辑于 2025-03-16 - 来自专栏科技云报道
买电脑，租电脑，OUT！今年流行“云电脑”！
与大家熟知的“桌面云”本地化部署产品相比，DaaS是将虚拟桌面部署在云端，以公有云或托管云的方式，将虚拟桌面服务提供给用户。 尽管企业习惯大量购买电脑办公，但这不代表企业办公场景没有痛点。 几年前，大批“电脑租赁”公司的兴起，正是对这一场景的颠覆。 然而，无论是“买电脑”还是“租电脑”，都无法解决企业IT运维复杂、统一管理难的问题，也实现不了电脑资源的灵活配置。 但值得注意的是，“桌面云”是一种本地化部署的模式，仍然存在一定程度的软硬件运维工作，同时也需要企业一次性投入建设，并进行现场部署交付。 华为、联想等国内IT厂商也在近1-2年内推出了DaaS产品，基于自身的桌面云业务，支持在各类公有云上的部署，其主要目标是迎接移动云办公的趋势，维持桌面云产品在云时代的市场份额。 专业桌面云厂商 对于专业桌面云厂商而言，大部分仍停留在本地化部署的桌面云产品，目前仅有酷栈科技等少量厂商推出了DaaS产品。
13K31编辑于 2022-04-16 - 来自专栏测试开发干货
【2023新windows电脑部署测试环境系列-05】部署抓包神器mitmproxy和使用（下）
到此，django融合mitm的算是成功了，大家可以在自己公司的服务器部署，并且通过某个django测试平台的一个小按钮进行控制这个抓包服务了，这个抓包服务可以服务全部内网的同事。
91520编辑于 2023-08-14
腾讯云开发者
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