【亲测免费】 JMXterm 教程
1. 项目介绍
JMXterm 是一个开源的基于命令行的交互式 Java JMX(Java Management Extensions)客户端工具,它允许在没有图形环境的情况下访问Java MBean服务器。简单来说,它是 jconsole 的命令行替代品。JMXterm 在运行时依赖于 jconsole 库,但也可以被嵌入到非Java编程语言中,比如Perl、Shell和Python,以便这些语言可以程序化地访问Java MBean服务器。
2. 项目快速启动
要开始使用 JMXterm,你需要首先下载最新的可执行Uberjar包。例如,最新版本是 1.0.2,你可以通过以下命令下载:
wget https://downloads.sourceforge.net/project/jmxterm/jmxterm/1.0.2/jmxterm-1.0.2-uberjar.jar
下载完成后,你可以使用下面的命令启动 JMXterm:
java -jar jmxterm-1.0.2-uberjar.jar
这将启动一个命令行界面,你可以输入命令进行交互。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 监控Java应用程序
JMXterm 可用于监控和管理正在运行的Java应用程序。例如,你可以获取应用程序的内存使用情况,设置系统属性,或者检查线程状态。通过简单的命令行操作,可以在不打开图形工具的情况下进行远程诊断。
3.2 自动化管理任务
利用 JMXterm 的脚本功能,可以自动化执行一系列管理任务,如定期清理缓存或进行健康检查。结合cron或其他计划任务工具,可以实现按需维护。
3.3 集成到运维工作流
将 JMXterm 集成到你的运维工作流程中,可以通过命令行接口轻松地集成到现有的自动化工具和剧本中,提高效率。
4. 典型生态项目
JMXterm 和其他Java相关工具(如JConsole、VisualVM等)一起,构成了Java生态系统中的重要组成部分。它们共同服务于监控、管理和优化Java应用程序的目标。此外,由于JMXterm支持多种语言的嵌入,它可以与非Java的系统和服务集成,拓展了其在跨平台监控和管理场景中的应用。
以上是关于 JMXterm 的简要介绍、快速启动步骤、应用示例以及生态项目的概述。更多详细信息和高级用法,建议参考 官方文档。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00