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阿里雲大數據AI - 1TB數據，ES卻收到了2TB？揪出那個客户端中的“隱形復讀機”

你是否經歷過這樣的“靈異事件”： 業務監控顯示，你的日誌服務每秒只寫入了 50MB 的數據，全天累計寫入 1TB。 但在雲廠商的賬單，或者內網交換機的監控上，流量卻高達 100MB/s，全天消耗了 2TB 的帶寬。 網卡經常莫名其妙被打滿，造成正常的業務請求卡頓、丟包。 排查了一圈： 不是 TCP 重傳（Retransmission 正常）。 不是 SSL 握手膨脹（HTTPS 開銷沒那麼大

elasticsearch , 監控 , 阿里雲

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旅途中的圍巾_d7edGc - Linux系統巡檢常用命令

Linux系統需要定期巡檢，以檢查服務器軟硬件使用情況，相當於對人的體檢，確保可以及時發現問題、解決問題，降低損失，常用的巡檢命令如下： uname -a # 查看內核/操作系統/CPU信息 head -n 1 /etc/issue # 查看操作系統版本 cat /proc/cpuinfo # 查看CPU信息 hostname # 查看計算機名 lspci -tv # 列出PCI設備 lsusb

linux運維 , Linux

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拓端tecdat - Python、Amos汽車用户滿意度數據分析：BERT情感分析、CatBoost、XGBoost、LightGBM、ACSI

全文鏈接：https://tecdat.cn/?p=44650 原文出處：拓端數據部落公眾號 關於分析師 在此對 Jiajun Tang 對本文所作的貢獻表示誠摯感謝，他在浙江工商大學完成了應用統計專業的碩士學位，專注數據分析領域。擅長 Python、stata、spss、機器學習、深度學習、數據分析 。 Jiajun Tang 曾在科技領域從事數據分析師相關工作，參

機器學習 , 數據挖掘 , 人工智能 , 深度學習

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DigitalOcean - 從零開始，用 n8n 設計可擴展的自動化工作流

自動化已經成為現代軟件開發與運維中不可或缺的一部分。從在不同工具之間同步數據，到觸發複雜的業務流程，團隊越來越依賴工作流自動化平台來減少人工操作與錯誤。n8n（讀作 “n-eight-n”）是一款強大的開源工作流自動化工具，可用於連接各類應用、服務和 API，構建靈活、可擴展的自動化流程。 與許多無代碼或低代碼自動化工具不同，n8n 對開發者非常友好，高度可定製，並且支持自託管，讓你能夠完全掌控自

devops , 教程

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mob64ca12d12b68 - ollama用多個gpu

在當今深度學習和高性能計算的領域，使用多個 GPU 能顯著提高模型訓練的效率。然而，在實施過程中可能會遇到一些挑戰。本文將詳細記錄如何解決“ollama用多個gpu”的問題，具體涵蓋備份策略、恢復流程、災難場景、工具鏈集成、日誌分析以及驗證方法。 首先，我們需要制定一個可靠的備份策略，以確保在出現問題時能夠快速恢復。備份策略的流。以下是該策略的流程圖： flowchart TD

數據 , Backup , aigc , storage

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mob64ca12e01b7d - docker ollama 刪除無用模型

在Docker環境中使用Ollama管理和刪除無用模型是提升資源利用效率的重要措施。本文將詳細介紹如何進行操作，包括環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、排錯指南，以及生態擴展。 環境準備 在開始之前，你需要準備相應的環境，確保已安裝Docker和Ollama。以下是依賴安裝的指南： 安裝Docker：請參考Docker的官方網站，下載安裝包並按照提示進行

sed , 刪除操作 , aigc , Docker

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有點小煩擾 - 北京dns首選和備用填多少？

DNS作為域名系統的核心，是連接用户與互聯網資源的關鍵橋樑。正確配置DNS服務器地址，尤其是首選和備用DNS，直接關係到網絡連接的穩定性、響應速度及安全性。北京作為我國互聯網核心樞紐之一，其DNS配置有特定的推薦方案。本文將圍繞北京DNS的定義、分類，以及如何正確選擇和配置首選與備用DNS展開，旨在幫助用户優化網絡連接體驗。 一、北京DNS的定義與分類 北京DNS通常指由位於北京的網絡服務提供商或

dns

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mob649e8163af7d - 將數據庫查詢到的結果放入langchain歷史數據內存中

最近，我在一個項目中遇到了一個非常有趣的挑戰——如何將數據庫查詢到的結果放入Langchain的歷史數據內存中。這個過程中，我體會到了數據集成的重要性，也瞭解到一些配置和實現的細節問題。接下來，我將詳細記錄這個過程，包括問題背景、錯誤現象、根因分析、解決方案、驗證測試和預防優化的策略。 問題背景 在我們的系統中，歷史數據內存用於存儲用户交互的上下文信息，以便在後續的請求中進行更好

數據 , 數據庫 , aigc , 歷史數據

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香椿烤地瓜 - 【賬號安全預警】如何基於IP查詢進行登錄異常識別、賬號防盜？

在撞庫行為、賬號接管（ATO）和自動化腳本氾濫的背景下，賬號登錄已成為惡意行為的核心入口,現代賬號安全的關鍵，不在於“是否被入侵”，而在於是否能在異常發生的第一時間識別並阻斷風險,今天我就以IP數據雲/IPnews為例進行在線IP API實戰示例，首先，在眾多風控能力中，IP查詢能力是構建登錄安全預警體系的基礎設施。 一、IP查詢在登錄風控中的定位 在賬號安全體系中，IP查詢主要承擔三類職

數據庫

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mob649e816a77bf - Ubuntu修改ollama模型地址生效命令

在使用Ubuntu系統的過程中，如果你需要修改Ollama模型的地址並使之生效，那麼你來對地方了。本文將詳細介紹如何在Ubuntu上執行這一操作，結構嚴謹，條理清晰，包含必要的圖表和代碼示例，幫助你順利完成修改和配置。接下來，我們將從環境配置開始，通過一系列模塊深入探討該主題。 環境配置 首先，我們需要配置好開發環境，以確保所有必要的組件都能正常工作。我們使用思維導圖來幫助整理環

aigc , 環境配置 , 代碼示例 , Ubuntu

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王中陽講編程 - 🚀 RAG 系統檢索不準？是時候引入「離線精排」思維了！

很多同學在做 RAG（檢索增強生成）項目時，都會遇到一個頭疼的問題：向量檢索召回的內容經常“文不對題”，導致大模型回答出現幻覺。今天我們就來聊聊如何通過 Rerank（精排）技術，讓你的 RAG 系統脱胎換骨。 大家好，我是王中陽。 最近在 我們AI就業陪跑訓練營 裏，有不少同學問我：“我的 RAG 系統明明把文檔切好了，向量庫也建好了，為什麼用户問問題時，找出來的文檔還是不準？” 其實，這

人工智能 , 後端

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mob649e8166179a - ollama 怎麼開啓顯卡計算

在現代深度學習的應用中，利用 GPU 進行加速計算顯得尤為重要。對於使用 Ollama 的開發者而言，掌握“如何開啓顯卡計算”是一項基礎而關鍵的技能。然而，在實際操作中，用户可能會遇到各種問題，導致顯卡計算未能正常開啓。接下來，我們將詳細記錄如何解決“ollama 怎麼開啓顯卡計算”的過程。 問題背景 在使用 Ollama 進行深度學習模型的推理以及訓練時，用户期待顯卡能夠提供加

配置文件 , aigc , 深度學習 , 顯卡驅動

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mob64ca12e732bb - eclpise Copilot

Eclipse Copilot作為開發者的一項新興工具，正逐漸在軟件開發領域中發揮重要作用。它通過AI輔助提升代碼編寫的效率和質量。然而，隨着越來越多的開發者開始使用Eclipse Copilot，難免會出現一些問題。本文將深入分析Eclipse Copilot的問題解決過程，幫助你更好地理解和應對可能遇到的挑戰。 背景定位 Eclipse Copilot的引入大大提升了開發者在

數據庫連接 , 默認值 , aigc , 開發者

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liumang - 騰訊地圖實現點擊marker彈複雜窗口

實現效果 存在問題 InfoWindow採用騰訊地圖官方案例,實現複雜的界面會比較複雜，而且不利於維護。 代碼實現 前端代碼 div class="screen-map-container" div id="tencentMapContainer" class="screen-bm-view"/div div ref="customOverlay" class="mapItemI

彈窗 , vue3 , marker , 騰訊地圖 , 前端

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CryptoRzz - 墨西哥股票數據 API 對接實戰指南（含實時行情與 IPO 功能）

墨西哥作為拉美地區最具活力的經濟體之一，其證券市場（BMV - 墨西哥證券交易所）在資產配置中佔有重要地位。對於開發者而言，獲取穩定、實時的墨西哥股市數據是構建金融應用的關鍵。 本文將帶你通過 StockTV API 快速對接墨西哥股票（countryId=7）數據，重點介紹實時行情獲取與 IPO 新股日曆功能。 一、 對接核心參數 在調用接口前，請確保配置以下基礎信息： API 基礎路徑：h

資訊 , fiddler , tailwind-css , 知識

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兔絲 - 單工、半雙工、全雙工通信模式詳解

單工、半雙工、全雙工通信模式詳解 前言：最近在學websocket，本來想了解一下除了websocket還有其他的沒有，後面重新學了一下 一、核心概述 單工、半雙工、全雙工（簡稱“全工”）是根據 數據傳輸方向 和 能否同時雙向傳輸 劃分的三種基礎通信模式。其核心差異在於“是否支持雙向傳輸”及“雙向傳輸時是否可同步進行”，本質是對通信信道（數據傳輸的“通道”）的使用規則定義。 該分類適用於所有通信場

websocket , HTTP , 教程 , udp

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實時雲渲染平行雲 - 實時雲渲染：數字孿生走向“虛實共生”的核心技術引擎

數字孿生作為一種綜合技術應用，正經歷一場深刻的演進。根據中國信息通信研究院（CAICT）在2025年第二屆數字孿生技術與產業發展大會上發佈的報告，數字孿生正 “從可視化走向智能體、從局部試點邁向全域協同發展” ，並呈現出“全空間、全要素、全生命週期”的體系化躍遷特徵。 2025年數字孿生十大關鍵詞如下： 數字孿生低空經濟：依託三維空間，實現低空空域可視可算；國家地方政策推動，企業搶灘佈

c++ , unreal-engine4 , webgl , unity3d , html5

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Zoho - Zoho Mail營收將破1億美元大關，Zoho差異化打造的又一「超級單品」出現

在Gmail、Outlook、網易、阿里、騰訊企業郵箱等產品佔據主流市場的格局下，Zoho Mail還能成功突圍，核心在於其避開了與巨頭在全規模企業市場的正面競爭，轉而聚焦中小企業與跨國辦公場景，憑藉安全隱私、生態集成、高性價比、全球服務網絡與本地適配等差異化優勢站穩腳跟。 Zoho Mail的崛起，似乎也為行業發展提供了新啓示：即便在已經非常成熟的賽道，依然存在突圍的機會。 臨近歲末，Zoho創

mail , sass

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兔絲 - 基於Socket實現的主流網絡協議彙總

基於Socket實現的主流網絡協議彙總 前言：最近在學websocket，本來想了解一下除了websocket還有其他的沒有，後面重新學了一下 一、核心概念澄清 首先需明確：Socket（套接字）並非一種協議，而是一套用於實現網絡通信的編程接口（API）/編程規範，是應用層與傳輸層（TCP/UDP）之間的橋樑。所有基於 TCP/IP 協議簇的應用層協議，本質上都是通過 Socket 接口實現數據傳

swoole , 知識 , udp

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EmilyLi - 回測結果為何與實盤不一致？從行情數據的時間戳談起

很多剛開始做量化研究或金融系統開發的朋友，都會遇到一個相似的問題： 回測階段看起來表現良好的策略，在真實運行環境中卻出現明顯偏差。 造成這種差異的原因有很多，其中一個非常基礎、卻經常被忽略的細節，來自於行情數據本身——時間戳的定義方式。 一張 K 線背後，隱藏着時間語義問題 一根 K 線（Bar）通常包含四個字段：開盤價（Open）、最高價（High）、最低價（Low）和收

API

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煩惱的沙發 - 7個Rust寫法讓代碼乾淨又高效

Rust以嚴苛的編譯器著稱，很多剛接觸這門語言的開發者會覺得在借用檢查器的凝視下寫代碼束手束腳。但經驗豐富的開發者知道，在Rust嚴格的規則之下，隱藏着許多合法作弊的技巧。這些寫法初看有些反直覺，但實際上它們不僅符合Rust的設計哲學，還能顯著提升代碼的性能和可讀性。 以下是幾個讓代碼既乾淨又高效的Rust技巧。 顯式丟棄 Result 或 Option：告訴編譯器“我知道我在做什麼” Rust

rust , 知識 , 後端

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雨大王 - 汽車製造的智能化升級：工業AI平台如何重構生產線？

汽車製造業的智能化轉型背景與挑戰 汽車製造業作為工業4.0時代的重要支柱，正面臨前所未有的轉型升級壓力。在電動化、智能化、網聯化與共享化的“新四化”浪潮推動下，傳統制造模式的侷限性逐漸暴露：生產線剛性結構難以適應多品種小批量的市場需求，工藝參數調整依賴經驗而非數據，質量缺陷溯源週期長且成本高。這些痛點不僅制約了生產效率，也削弱了企業的市場競爭力。 然而，以工業AI平台為核心的智能製造技

人工智能 , 深度學習

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mob64ca12e08acf - langchain rag 提高召回準確率

在本文中，我將分享如何通過關鍵策略提高“langchain rag”的召回準確率。這是一個在信息檢索領域不斷演進的挑戰，尤其是在構建高效的RAG（檢索增強生成）模型時。 初始技術痛點 隨着信息數量的激增，傳統的檢索技術逐漸無法滿足快速、準確獲取用户所需信息的需求。為了評估當前的業務規模，我使用了以下公式： $$ \text{召回率} = \frac{\text{相關文檔數}}

User , 召回率 , aigc , ci

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小謳 - ElementUI：表格如何展示超出單元格的內容且不影響單元格？

關注前端小謳，閲讀更多原創技術文章 這個問題之前在封裝表格行內編輯校驗時就一直困擾我，近期因為業務需求又不得不面對了 需求詳述 ElementUi表格列若干（肯定有橫向滾動條），在若干行（不固定）的某一列上（不固定）展示指定文字， 要展示的文字長度大概率比該列寬度大 文字需要完整展示，可跨單元格 嘗試過程 直接使用自定義渲染單元格，失敗，超出單元格部分會被遮蓋 自定義指

vue.js , element-ui , 前端

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