HouseMD 使用与安装指南
2024-12-27 04:25:02作者:邬祺芯Juliet
1. 安装指南
1.1 系统要求
- JDK 6 或更高版本
1.2 安装方式
HouseMD 可以通过 jenv 进行安装。jenv 是一个管理不同版本 JDK 的工具。以下是安装步骤:
jenv install housemd
请注意,目前 HouseMD 不支持 Windows 系统。
2. 项目的使用说明
HouseMD 是一个交互式命令行工具,用于诊断 Java 进程的运行时问题。它灵感来源于 BTrace,但更易于使用且更安全。
2.1 启动 HouseMD
使用以下命令启动 HouseMD:
housemd -h
你将看到帮助信息,如下所示:
Usage: housemd [OPTIONS] pid
其中 pid 是你想要诊断的进程 ID。
2.2 使用 HouseMD 命令
启动后,你将看到提示符 housemd>。以下是可用的命令:
help: 显示帮助信息。quit: 终止进程。trace: 显示或输出方法调用信息。loaded: 显示已加载的类信息。env: 显示系统环境变量。inspect: 显示类的字段信息。
例如,要查看已加载的类信息,可以输入:
housemd> loaded
2.3 查看帮助信息
对于每个命令,你可以通过 help 命令获取更详细的帮助信息。例如:
housemd> help loaded
这将显示 loaded 命令的使用方法。
3. 项目API使用文档
目前 HouseMD 的 API 文档并不公开,但你可以通过源代码来了解其内部实现和工作原理。如果你想更深入地了解 HouseMD 的功能,建议查看其 GitHub 仓库中的源代码和相关的 commit 记录。
4. 项目安装方式
除了通过 jenv 安装外,你也可以通过以下步骤从源代码构建 HouseMD:
git clone https://github.com/zhongl/HouseMD.git
cd HouseMD
sbt proguard
构建完成后,会在 target/scala-版本号/ 目录下生成一个可运行的 JAR 文件。运行如下命令启动 HouseMD:
java -Xbootclasspath/a:$JAVA_HOME/lib/tools.jar -jar housemd_版本号.jar [OPTIONS] <pid>
在 Mac OS X 上,-Xbootclasspath 参数可能不是必需的。
以上就是 HouseMD 的安装与使用指南。希望这篇文章能帮助你更好地理解和使用这个工具。如果你有任何问题或建议,请随时在 GitHub 仓库中提出。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
191
210
暂无简介
Dart
630
143
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
481
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
649
270
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
296
107
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
858
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
210