jdk1.4 从oracle官网下载的，具体版本号为j2sdk-1_4_1_02-windows-i586.exe

Centos7 el7.x86_64 官方离线安装包，安装指令为 sudo rpm -ivh zlib-1.2.7-21.el7_9.x86_64.rpm

Chrome127.0.6533.88-1

开源密码学工具包OpenSSL在软件开发和网络安全领域扮演着至关重要的角色。最新版本的OpenSSL 3.4.0不仅修复了以往版本中的安全漏洞，还引入了多项新功能和改进，为加密通信提供了更为坚固的保障。对于使用Kylin V10操作系统的用户而言，OpenSSL 3.4.0版本的发布无疑是一个值得欢迎的消息。 Kylin操作系统是由中国自主研发的操作系统之一，它针对国内用户的需求进行了定制化优化。在安全性和稳定性方面进行了大量工作，因此Kylin系统对于关键的安全组件有着高度依赖。OpenSSL作为Kylin系统中不可或缺的一部分，其安全性和功能的完善直接影响到整个系统的性能表现。 OpenSSL 3.4.0版本的亮点之一是其提供了更为丰富的加密算法支持。在密码学算法的开发上，OpenSSL不断演进，以适应新的安全威胁和挑战。新版本引入了一些新的哈希算法，改进了TLS协议的实现，这些更新有助于抵御各种网络攻击，确保数据传输的安全性。 此外，OpenSSL 3.4.0版本在代码维护和更新方面也做出了努力，其中包含了对内部API的改进，这些改进有助于开发者更容易地开发出安全的应用程序。OpenSSL社区对代码库进行了重构，使得代码更加清晰和模块化，这不仅有利于代码的维护，也为未来新功能的开发奠定了坚实的基础。 对于系统管理员和开发人员来说，OpenSSL的开发库（openssl-devel）是不可或缺的资源。它允许开发者编译和构建使用OpenSSL加密库的应用程序。同时，OpenSSL的调试信息（openssl-debuginfo）和调试源码（openssl-debugsource）包为开发者提供了调试程序所需的详细信息，使得程序在出现问题时能够更容易地找到原因并进行修复。 在Kylin V10操作系统上安装OpenSSL 3.4.0需要管理员权限，通常通过系统的包管理器来完成。对于那些需要进行Perl语言开发的用户来说，OpenSSL的Perl接口（openssl-perl）使得Perl语言能够更好地处理加密相关的任务，如SSL连接的建立、证书的验证等。 Kylin操作系统之所以选择将OpenSSL 3.4.0作为其加密通信的核心组件，是因为Kylin非常重视信息安全。在当前网络安全形势日益严峻的背景下，Kylin操作系统需要一个稳定且功能强大的密码学工具包来保证国家和用户的数据安全。而OpenSSL作为国际上广泛使用的开源密码学库，它的更新能够及时地为Kylin系统提供最新的加密和安全解决方案。 随着信息技术的快速发展，加密技术在保障数据安全方面的重要性愈发凸显。OpenSSL 3.4.0的出现，不仅提升了Kylin操作系统的安全性，也为全球范围内的信息安全事业作出了贡献。因此，无论是系统管理员、开发者还是终端用户，都应密切关注OpenSSL的版本更新，并及时将系统升级到最新版本，以确保其网络安全。

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ONNX Runtime是一个开源的高性能机器学习推理引擎，它支持许多流行的深度学习框架，包括TensorFlow、PyTorch、scikit-learn、Keras和ONNX模型格式。ONNX Runtime特别注重性能优化，并在多个平台上实现高效的推理执行，如CPU和GPU。它提供了易于使用的API，使开发者能够在不同的环境中部署训练好的模型，进行高效的推理操作。 本文件为"onnxruntime-linux-x64-gpu-1.16.2.tgz.zip"，表示这是一个针对Linux x64架构的GPU版本ONNX Runtime 1.16.2版本的安装包。该版本专为GPU进行了优化，可以有效利用GPU强大的并行计算能力来加速机器学习模型的推理过程。文件以ZIP格式进行了压缩，便于存储和网络传输。用户需要在电脑端使用资源预览或资源详情功能进行查看后下载。 标签为"onnxruntime"，说明该文件是与ONNX Runtime相关的。ONNX Runtime背后的理念是通过统一的模型表示，简化模型转换和推理的复杂性，允许开发者在不同的深度学习框架间迁移模型，并在不同的硬件平台上运行这些模型。其支持跨平台操作，包括Windows、Linux以及macOS等操作系统。 文件名称列表中仅有一个文件名为"file"，这可能是因为压缩包在解压后仅包含一个核心安装包或执行文件，用户在解压后需进一步操作才能完全安装或使用ONNX Runtime。通常情况下，开发者在获取此类压缩包后，需要在支持的硬件和操作系统上进行解压和安装。安装完成后，开发者可以使用ONNX Runtime提供的API来加载和运行预训练好的模型，进行诸如图像分类、自然语言处理、语音识别等任务。 ONNX Runtime的优化包括但不限于利用底层硬件的特定指令集，如NVIDIA的CUDA和cuDNN库，来提升GPU上的计算效率。这样的优化可以显著提高模型的推理速度和吞吐量，对于需要处理大量数据和实时分析的应用场景尤为重要。此外，ONNX Runtime还支持模型量化、并行执行和内存管理优化等技术，进一步提升性能。 开发者在使用ONNX Runtime时，通常需要有深度学习和机器学习的相关知识，以便正确地将模型转换为ONNX格式，并利用ONNX Runtime进行高效的推理。随着机器学习技术的不断发展，ONNX Runtime也在不断更新以支持新的模型和优化策略，帮助开发者在生产环境中实现机器学习模型的快速部署和高效运行。

根据提供的信息，我们可以了解到该压缩包文件的名称为“onnxruntime-linux-x64-gpu-1.16.0.tgz.zip”，这个文件名提示了该文件是一个特定版本的ONNX Runtime引擎，用于Linux系统，并且是为64位x86架构（x64）的系统配置的，支持GPU加速功能，版本号为1.16.0。同时，文件的标签为“onnxruntime”，表明该压缩包的内容与ONNX Runtime相关。 ONNX Runtime是由微软和社区共同开发的一个开源项目，用于高性能运行ONNX（Open Neural Network Exchange）格式的深度学习模型。ONNX是一种开放的格式，它旨在促进人工智能模型在不同深度学习框架之间的兼容性和互操作性。ONNX Runtime支持多种硬件平台和操作系统，包括Windows、Linux和macOS，并且支持CPU和GPU等多种计算设备。 从文件名中可以看出，该压缩包专为Linux系统下的x64架构设计，并且具备GPU加速能力，这通常意味着它能够在NVIDIA的CUDA兼容GPU上运行，以加速模型的推断过程。这种类型的文件对于机器学习开发者和数据科学家来说非常有用，他们通常需要在服务器或工作站上部署和运行经过训练的深度学习模型，以实现图像识别、自然语言处理等复杂的AI任务。 在实际使用中，开发者会下载该压缩包文件，并使用适当的工具解压缩。解压后，通常会得到一个安装包或者一个包含ONNX Runtime引擎的文件夹，开发者需要根据提供的安装指南或者说明文档进行安装。在安装过程中，可能需要依赖于某些特定的系统库或者编译环境，例如CUDA Toolkit、cuDNN等，这些都是GPU加速计算所必需的组件。 安装完成后，开发者可以通过编程语言如Python、C++等的API接口调用ONNX Runtime引擎，加载并执行ONNX格式的模型文件。ONNX Runtime旨在优化模型执行效率，减少模型部署的复杂性，支持动态和静态图的推理，并且提供了丰富的性能优化选项，以满足不同应用场景下的需求。 onnxruntime-linux-x64-gpu-1.16.0.tgz.zip是一个专门用于Linux系统的GPU加速版ONNX Runtime引擎安装包，适用于那些需要运行高性能AI模型的应用场景。开发者需要根据自己的硬件环境和系统需求来正确安装和配置该软件，以便能够顺利地在其开发项目中利用ONNX Runtime的强大功能。

下载后双击打开，根据安装引导界面提示操作即可完成安装。

CMW500自动测试工具

Linux Supervisor的使用还依赖python-meld3,因为python-meld3下载不方便,因此直接将python-meld3-0.6.10-1.el7.x86_64.rpm存于此处.