Neo4j-Desktop2.0安装教程(更改安装路径)

Neo4j-Desktop2.0安装教程(更改安装路径)

引言

       由于neo4j-desktop2.0版本是不提供安装页面(默认安装在C盘),从而让你选择安装路径的,这对于C盘内存来说是灾难性的。因此,需要手动设置安装路径。

参考文献:

  1. https://zhuanlan.zhihu.com/p/1935104156433121644https://zhuanlan.zhihu.com/p/1935104156433121644
  2. https://blog.ZEEKLOG.net/WMXJY/article/details/150649084

安装包下载:https://neo4j.com/deployment-center/?desktop-gdbhttps://neo4j.com/deployment-center/?desktop-gdb

1文件夹创建及环境变量设置

    首先需要在C盘以外的位置先创建一个Neo4j2文件夹,再在下面创建两个文件夹:App,PROData来存放软件本体和相关数据

然后打开“高级系统设置”——“环境变量”——系统变量下方的“新建”

然后添加如下内容:

变量名:NEO4J_DESKTOP_DATA_PATH

变量值:想要移动的位置

(例如我的是:D:\Neo4J2\PROData)

然后一路点击确定,最后重启电脑,确保设置生效。

2安装

把安装包复制到刚刚创建的Neo4j2文件夹——右键单机——选择“在终端中打开”

然后执行以下命令:(此处应注意运行的安装包的版本,我的是2.0.5)

然后执行以下命令:(此处应注意运行的安装包的版本,我的是2.0.5) .\neo4j-desktop-2.0.5-x64.exe /S /D=D:\Neo4J2\App /S表示静默安装(无界面)。 /D=后面是你想安装到的路径,必须是绝对路径,且不含空格或引号。 /D=参数必须放在命令最后,否则无效。 

注意:安装后,C盘中可能仍会存在   .Neo4j2   的文件夹空壳,可以保留也可以删去。

这里是傻瓜式安装不需要进行什么点击,它会在后台自动安装

3测试是否安装及修改成功

如果桌面出现neo4j2.0的快捷方式,并且App文件夹里存放了安装好的文件就证明安装成功了。

Read more

【程序员必备排障手册】:VSCode Copilot登录异常的10分钟自救法

第一章:VSCode Copilot登录异常的现状与影响 近期大量开发者反馈 VSCode 中 GitHub Copilot 扩展出现持续性登录失败问题,表现为状态栏图标显示“Sign in to GitHub”,点击后跳转至空白授权页、重定向循环或直接报错“Failed to fetch”。该异常并非偶发网络抖动所致,而是在 Windows/macOS/Linux 多平台、VSCode 1.85–1.90 版本中高频复现,且与用户是否启用代理、企业防火墙策略无强相关性。 典型错误现象 * 点击登录按钮后,浏览器打开 https://github.com/login/oauth/authorize?client_id=... 页面,但立即跳转至 vscode://github.copilot?code=

LFM2.5-1.2B-Thinking应用案例:打造你的个人AI写作助手

LFM2.5-1.2B-Thinking应用案例:打造你的个人AI写作助手 1. 引言:当写作遇到瓶颈,你需要一个聪明的伙伴 你有没有过这样的经历?面对空白的文档,脑子里有无数想法,却不知道如何下笔。写工作报告时,总觉得语言干巴巴,缺乏感染力。构思一篇创意文案,绞尽脑汁也想不出让人眼前一亮的句子。如果你经常被这些问题困扰,那么今天介绍的这位“伙伴”可能会彻底改变你的写作体验。 LFM2.5-1.2B-Thinking,一个听起来有点技术化的名字,实际上是一个专为设备端设计的智能文本生成模型。它最大的特点就是“小而强”——虽然只有12亿参数,但在很多任务上的表现可以媲美那些体积大得多的模型。更重要的是,它能在你的个人电脑上流畅运行,内存占用不到1GB,响应速度却很快。 这篇文章不会跟你讲复杂的技术原理,而是带你看看,如何把这个聪明的模型变成你的专属写作助手。从日常的邮件回复,到专业的报告撰写,再到天马行空的创意写作,你会发现,有个AI伙伴在旁边帮忙,写作这件事会变得轻松很多。 2. 快速上手:把你的电脑变成写作工作站 2.1 环境准备:比安装一个软件还简单

AI编程神器大乱斗:GitHub Copilot、Trae、Cursor谁主沉浮?

AI编程神器大乱斗:GitHub Copilot、Trae、Cursor谁主沉浮?

引言:AI 编程时代的激烈角逐 在数字化浪潮汹涌澎湃的当下,AI 编程工具如璀璨星辰般崛起,正以前所未有的速度重塑软件开发的版图。从初出茅庐的新手开发者,到经验老到的编程大师,都被卷入这场由 AI 驱动的编程变革之中,体验着前所未有的高效与创新。曾经,编写代码是一项极度依赖人工的艰巨任务,开发者们需逐行敲下代码,反复调试,耗费大量时间与精力。而如今,AI 编程工具的横空出世,宛如为开发者们插上了一双翅膀,使得代码编写变得更加轻松、高效。它们不仅能快速生成高质量代码,还能精准定位并修复代码中的错误,成为了开发者不可或缺的得力助手。 在众多令人眼花缭乱的 AI 编程工具中,GitHub Copilot、Trae 和 Cursor 脱颖而出,成为了开发者们关注的焦点。GitHub Copilot,凭借与 GitHub 的深度融合以及强大的代码补全能力,在全球范围内收获了无数开发者的青睐;Trae,依托字节跳动强大的技术实力,为企业级应用开发带来了全新的解决方案;Cursor,则以其独特的对话式交互和强大的代码修改能力,给开发者们带来了焕然一新的编程体验。 那么,

LLaMA-Factory安装教程(详细版)

LLaMA-Factory安装教程(详细版)

本机显卡双3090 使用wsl中ubuntu torch==2.6.0 conda==24.5.0 cuda==12.4 python==3.12.4(python安装不做赘述,有需要我会另开一篇文章) 一、准备工作 首先,在 https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 查看您的 GPU 是否支持CUDA。 保证当前 Linux 版本支持CUDA. 在命令行中输入  uname -m && cat /etc/*release 输出如下,不一定完全一样,类似即可 检查是否安装了 gcc . 在命令行中输入 gcc --version