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接下来，需要从系统的bin目录中删除Ollama的可执行文件。通常这些文件位于/usr/local/bin, /usr/bin, 或 /bin目录下。可以使用如下命令：

Linux服务器卸载Ollama的步骤

一般在使用Ollama下载模型时，都是从Ollama官方仓库下载（使用ollama run命令），但一些环境下，受限于网速等原因使用这种方式可能会非常慢甚至无法下载，所以我们可以选择使用Huggingface上的GGUF文件，在Ollama仓库里的模型都可以在Huggingface上找到，因此我们可以使用Ollama+GGUF文件离线加载模型。

Ollama+GGUF离线加载本地模型

二、编写后端 Python 代码： 创建一个 Python 文件（例如 app.py），在这个文件中定义你的 Flask 应用。

Flask框架开发一个简单的Web应用

背景需求：在Windows系统编写了简单的python代码，希望能通过docker打包到Linux Ubuntu系统中，并运行起来，并且希望在本地Windows系统中能通过postman访问。

python项目通过docker部署到Linux系统并实现远程访问

在写Android接收蓝牙数据的时候，由于传过来的蓝牙数据转换后都为字符串格式，但是需要从其中提取出来浮点数，所以通过查阅资料写出了从字符串中提取并转换为浮点数的方法，特记录下来以供参考。

Java读取并转换字符串中的浮点数

在Android应用中，你可以通过服务（Service）来实现蓝牙数据读取。以下是一个简单的示例，演示如何创建一个Android服务以连接到蓝牙设备并读取数据。在实际应用中，你需要确保你的应用具备蓝牙权限，并使用合适的蓝牙库进行连接和数据读取。

Android在app中实现蓝牙服务Service的案例

 在之前想要在Ubuntu系统中编译c语言程序为可执行文件并放在装有Android6.0.1系统的imx6q开发板上运行，采用gcc编译器进行编译的时候，虽然可以生成可执行文件但是却出现了错误，最终采用手段仍然无法在板子上运行，但是转换思路后，发现通过NDK编译的方式可以生成可执行文件，并能成功运行在开发板上，下面详细记录遇到的问题及解决方法。

通过NDK编译C程序运行在iMX6q开发板上

想要在Android设备上运行C/C++程序可执行文件，可采用一个方法就是使用NDK编译，很多时候要比gcc编译更适合，这里我采用的是imx6q开发板上面装载了自己编写的Android6.0.1镜像，在Ubuntu64位系统上采用NDK编译。

（NDK编译）详解使用Android.mk编译的C/C++程序过程

尽可能简单理解Android开发四大组件中的服务Service，用简单的例子和语言。

Android开发基础之服务Service

本文主要为了记录通过在虚拟机Ubuntu系统编译生成的可执行文件canitf如何运行在迅为的iMX6开发板上，中间涉及到的一些操作相对来说比较固定，因此可以整理成参考步骤以便之后使用时来依照执行。

详细记录在迅为iMX6开发板中运行可执行文件

在电脑通过USB连接新的Android设备，想要通过adb来进行一些操作时，却发现命令提示符上在输入下面命令后显示设备未授权的信息也就是"unauthorized"

成功解决Android设备adb连接后显示device unauthorized

最近碰到要在开发板上安装软件的问题，由于是开发板上的安卓系统没有解析apk文件的工具，所以无法通过直接打开apk文件来安装软件。因此查询各种资料后发现可以使用adb工具，这样一来可以在电脑上给安卓设备安装软件。

使用adb通过电脑给安卓设备安装apk文件

本文为C#基础知识，是在有一定C语言或C++基础上进行的总结，因此会省略许多C语言的基础知识，但是对一些C#特有或者是C语言中比较少见或重要的知识也会归纳到博文里。

C#基础知识大总结（在C语言的基础上）

本文为C#入门知识，是在有一定C语言或C++基础上进行的总结，因此会省略许多C语言的基础知识，但是对一些C#特有或者是C语言中比较少见或重要的知识也会归纳到博文里。

C#入门知识大总结（在C语言的基础上）

论文名称：Evading Voltage-Based Intrusion Detection on Automotive CAN

文献阅读：基于电压规避的汽车CAN入侵检测（二）

文献阅读：基于电压规避的汽车CAN入侵检测（一）

今年是我读硕士的第一年，机缘巧合接触到了Android开发并进行了学习。工欲善其事必先利其器，那么在学习Android开发中我也使用到了很多的工具，今天就来记录一下，这些工具使用的场合及其发挥的作用，同时也想记录一下在Android开发中要具备的一些基本知识，以及一些个人学习心得。

Android开发入门工具的那些事儿

在某些场景下，线性回归无法给出一个效果好的预测模型，那么就需要使用线性回归的升级版，去面对更复杂的应用场景，本文所记录的岭回归便是线性回归的一个升级版。

Python机器学习教程—岭回归的原理和实现

在之前已介绍了线性回归的模型算法，那么有了模型之后，如何去评估这个模型的效果究竟是好还是差呢？而如果得到一个效果较好的模型又如何去将其封装，方便他人使用呢？这需要具备回归模型的评估与封装的知识。

Python机器学习教程—回归模型的评估与封装

在以往的算法中，所接触到的大都是多项式时间内可完成的算法，比如O(n),O(nlogn),O(n^2)…，但仍存在一些算法的时间复杂度为：O(n^logn),O(2^n),O(n!)是非多项式时间算法，当此类程序规模一旦过大，便成为目前的计算机解决不了的难题。因此尝试用NP完全理论进行理解。

一文理解NP完全理论，NP问题，NPC问题

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