弥豆子之歌
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弥豆子：“早...早...早安”“我...我很好，没...没事”“真是太好了，对吧”“太好了呢”
什么是Treadmill Protocol？
"Treadmill Protocol" 通常指的是用于跑步机的通信协议或测试程序。在健身设备和通信领域，这个术语可能有以下两种主要含义：
跑步机通信协议：
在健身设备的互联互通中，Treadmill Protocol 是指用于跑步机与外部设备（如智能手机、平板电脑、健身应用程序等）之间进行数据交换的协议。常见的通信协议包括 Bluetooth FTMS（Fitness Machine Service），这是一种蓝牙协议，定义了健身设备（包括跑步机）如何通过蓝牙与其他设备进行通信。通过这个协议，跑步机可以发送实时运动数据（如速度、距离、倾斜度、心率等）到应用程序，同时接收控制命令（如调整速度、改变坡度等）。跑步机测试程序：
在医疗或运动科学领域，Treadmill Protocol 也可以指一种标准化的跑步机测试程序，用于评估个体的体能水平、心肺功能等。这种测试程序通常包括一系列逐步增加强度的跑步或行走阶段，测试者在跑步机上运动，逐渐增加速度和坡度，同时监测心率、呼吸频率、氧气摄入量等生理指标。常见的跑步机测试协议包括布鲁斯（Bruce Protocol）、鲍尔克（Balke Protocol）等。
跑步机通信协议（Treadmill Communication Protocol）
作用：
数据传输：允许跑步机将实时运动数据发送到外部设备。
远程控制：允许外部设备发送控制命令到跑步机，调节跑步机的运行参数。
常见协议：
Bluetooth FTMS（Fitness Machine Service）：这是由蓝牙技术联盟（Bluetooth SIG）制定的标准，适用于各种健身设备，包括跑步机。它定义了数据格式和通信方式，使跑步机与健身应用程序之间能够无缝通信。
跑步机测试程序（Treadmill Testing Protocol）
目的：
评估体能水平：通过逐步增加的运动强度，评估个体的最大摄氧量（VO2 max）、心肺耐力等。
诊断心血管健康：通过监测运动过程中的心电图、血压等指标，帮助医生诊断心血管疾病。
常见测试协议：
布鲁斯协议（Bruce Protocol）：一种逐步增加运动强度的跑步机测试程序，每3分钟增加一次跑步机的速度和坡度。
鲍尔克协议（Balke Protocol）：一种相对平稳的测试程序，通过逐步增加跑步机的坡度来增加运动强度，速度保持恒定。
无论是在通信领域还是在测试领域，Treadmill Protocol 都是确保设备正常运行和获取准确数据的关键。
ollama通过API调用
官方git地址：https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/api.md
参数
model：（必填）模型名称
prompt：生成响应的提示
images：（可选）base64编码图像列表（用于多模态模型，例如llava）
高级参数（可选）：
format：返回响应的格式。目前唯一接受的值是json
options： Modelfile文档中列出的其他模型参数，例如temperature
system：系统消息（覆盖 中定义的内容Modelfile）
template：要使用的提示模板（覆盖 中定义的内容Modelfile）
context：从上一次请求返回的上下文参数/generate，可用于保存简短的对话记忆
stream：如果false响应将作为单个响应对象返回，而不是对象流
raw：如果true提示不应用任何格式。raw如果您在向 API 发出的请求中指定了完整的模板提示，则可以选择使用该参数
keep_alive：控制模型在请求后保持加载到内存中的时间（默认值5m：）
JSON 模式
format通过将参数设置为 来启用 JSON 模式json。这会将响应构造为有效的 JSON 对象。请参阅下面的 JSON 模式示例。
注意：指示模型在 中使用 JSON 非常重要prompt。否则，模型可能会产生大量空白。
例子
生成请求（流式传输）
要求
curl http://localhost:11434/api/generate -d '{ "model": "llama3", "prompt": "Why is the sky blue?"}'回复
返回 JSON 对象流：
{ "model": "llama3", "created_at": "2023-08-04T08:52:19.385406455-07:00", "response": "The", "done": false}流中的最终响应还包括有关生成的其他数据：
total_duration：生成响应所花费的时间
load_duration：加载模型所花费的时间（以纳秒为单位）
prompt_eval_count：提示中的标记数
prompt_eval_duration：执行提示所花费的时间（以纳秒为单位）
eval_count：响应中的标记数
eval_duration：生成响应所用的时间（以纳秒为单位）
context：此响应中使用的对话编码，可在下一个请求中发送以保留对话记忆
response：如果响应是流式传输的，则为空；如果响应不是流式传输的，则将包含完整响应
要计算每秒生成令牌数 (token/s) 的响应速度，请除以eval_count/ eval_duration* 10^9。
{ "model": "llama3", "created_at": "2023-08-04T19:22:45.499127Z", "response": "", "done": true, "context": [1, 2, 3], "total_duration": 10706818083, "load_duration": 6338219291, "prompt_eval_count": 26, "prompt_eval_duration": 130079000, "eval_count": 259, "eval_duration": 4232710000}请求（无流媒体）
要求
当流媒体关闭时，一次回复即可收到响应。
curl http://localhost:11434/api/generate -d '{ "model": "llama3", "prompt": "Why is the sky blue?", "stream": false}'回复
如果stream设置为false，响应将是单个 JSON 对象：
{ "model": "llama3", "created_at": "2023-08-04T19:22:45.499127Z", "response": "The sky is blue because it is the color of the sky.", "done": true, "context": [1, 2, 3], "total_duration": 5043500667, "load_duration": 5025959, "prompt_eval_count": 26, "prompt_eval_duration": 325953000, "eval_count": 290, "eval_duration": 4709213000}请求（JSON 模式）
当format设置为时json，输出将始终是格式正确的 JSON 对象。指示模型以 JSON 格式响应也很重要。
要求
curl http://localhost:11434/api/generate -d '{ "model": "llama3", "prompt": "What color is the sky at different times of the day? Respond using JSON", "format": "json", "stream": false}'回复
{ "model": "llama3", "created_at": "2023-11-09T21:07:55.186497Z", "response": "{\n\"morning\": {\n\"color\": \"blue\"\n},\n\"noon\": {\n\"color\": \"blue-gray\"\n},\n\"afternoon\": {\n\"color\": \"warm gray\"\n},\n\"evening\": {\n\"color\": \"orange\"\n}\n}\n", "done": true, "context": [1, 2, 3], "total_duration": 4648158584, "load_duration": 4071084, "prompt_eval_count": 36, "prompt_eval_duration": 439038000, "eval_count": 180, "eval_duration": 4196918000}的值response将是一个包含类似以下内容的 JSON 的字符串：
{ "morning": { "color": "blue"
}, "noon": { "color": "blue-gray"
}, "afternoon": { "color": "warm gray"
}, "evening": { "color": "orange"
}
}请求（带图片）
要将图像提交到多模式模型（如llava或 ）bakllava，请提供 base64 编码的 列表images：
要求
curl http://localhost:11434/api/generate -d '{ "model": "llava", "prompt":"What is in this picture?", "stream": false, "images": ["iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAG0AAABmCAYAAADBPx+VAAAACXBIWXMA"]}'回复
{
"model": "llava",
"created_at": "2023-11-03T15:36:02.583064Z",
"response": "A happy cartoon character, which is cute and cheerful.",
"done": true,
"context": [1, 2, 3],
"total_duration": 2938432250,
"load_duration": 2559292,
"prompt_eval_count": 1,
"prompt_eval_duration": 2195557000,
"eval_count": 44,
"eval_duration": 736432000
}win11下安装scoop
要在 Windows 上安装 Scoop，您可以按照以下步骤进行操作：
打开 PowerShell 终端。您可以在开始菜单中搜索 PowerShell，并以管理员身份运行。
运行以下命令来下载并安装 Scoop：
Invoke-Expression (New-Object System.Net.WebClient).DownloadString('https://get.scoop.sh')安装完成后，您可能需要关闭当前的 PowerShell 窗口并重新打开一个新的窗口，以确保 Scoop 的路径已经添加到您的环境变量中。
接下来，您可以使用 scoop 命令来安装、管理和卸载软件包。例如，要安装 Git，只需运行以下命令：
scoop install git
如果您想了解更多 Scoop 的用法和命令，可以访问 Scoop 的官方文档：Scoop Documentation。
这些步骤应该能够帮助您在 Windows 上安装和使用 Scoop。
OLLAMA设置模型存放路径
哎，C盘又没多少地方了。
早上的时候是红色的，迁移了docker的容器目录才变绿的
想想索性连OLLAMA的模型库也迁移了把，当时安装的时候 就预见了这一天。但是当时懒。
直接WIN按键（键盘Ctrl和ALT中间或旁边的四个小正方形的）
搜索“huanjing”
在打开的窗口里点击“环境变量”按钮
然后新建系统变量OLLAMA_MODELS，指向你的本地的一个目录环境
重启电脑后生效。
但是原先的模型不太好转移过来，建议重新 用 ollama run [模型名] 安装把。之前的C:\Users\您的用户名\.ollama 这个目录 除了 id开头的文件（这俩千万别删除，要是删除了，也可以用ollama的命令行执行 ollama create 和 ollama serve 重新撞见），其他删掉就好
收起阅读 »写了个物联网16进制数据解析工具
当你拿到硬件传输来的16进制后你傻眼了，这是啥是啥是啥！！！！
就觉得看的心里很堵，三叔也是，所以三叔做了这个工具。
目前做了四个解析
16进制分割
16进制转10进制
16进制整数化&0xFF操作
16进制转2进制
也许日后还会在基础上做更多操作。
工具地址：https://www.devtools.cn/iot/hexparse/
mysql的activiti的完整版表和字段描述SQL
比市面上要新多了。一共39张act_开头的表。每个字段描述都有。我就收个查询文档、文案追加描述的辛苦钱。
可复制物品，不接受退款，而且仅供参考，和你的数据库的activiti不一定适配（版本不一致，字段差很多）
除了退款，其他问题可以联系我微信：shasanshu
附件里是下面表的创表语句和字段描述：
act_evt_log
act_ge_bytearray
act_ge_property
act_hi_actinst
act_hi_attachment
act_hi_comment
act_hi_detail
act_hi_entitylink
act_hi_identitylink
act_hi_procinst
act_hi_taskinst
act_hi_tsk_log
act_hi_varinst
act_id_bytearray
act_id_group
act_id_info
act_id_membership
act_id_priv
act_id_priv_mapping
act_id_property
act_id_token
act_id_user
act_procdef_info
act_re_deployment
act_re_model
act_re_procdef
act_ru_actinst
act_ru_deadletter_job
act_ru_entitylink
act_ru_event_subscr
act_ru_execution
act_ru_external_job
act_ru_history_job
act_ru_identitylink
act_ru_job
act_ru_suspended_job
act_ru_task
act_ru_timer_job
act_ru_variable
