背景 隨着雲上規模持續擴張,AI 訓練數據、實時日誌、多媒體內容等數據類型呈指數級增長,推動雲存儲成為主流選擇,同時也帶來了 IO 請求量的急劇上升。在多租户雲環境中,多個用户共享底層存儲資源,高併發訪問容易引發 IO 資源爭搶,造成性能瓶頸。此外,混合雲和多雲架構的廣泛應用,使得數據在不同雲平台間頻繁流動,而各異的存儲策略和監控體系進一步增加了 IO 問題的排查與定位難度。為了進一步提升問題的解
背景 近期,大量用户反饋系統在運行過程中出現 CPU 利用率與系統負載(load)突發性飆升,甚至引發系統短時卡頓(持續數秒至數十秒)的問題;對於業務來説,輕則導致幾百毫秒的抖動,重則連機器都無法ssh上去。經分析發現,此類異常現象普遍存在一個顯著特徵:均發生在系統內存佔用率接近閾值(90%-95%)時。用户就發出了靈魂拷問: “水位這麼高了,為什麼內核不觸發 OOM 殺掉一些進程來釋放內存?"
PSTN是所有的交換設備和網絡設備的集合,它們都是那些參與提供網絡服務的信息運送者。當談到PSTN時,指的主要是有線電話網絡以及它和蜂窩電話、PCS和衞星通信等無線網絡的接入點。請求者通過大的語音交換機訪問PSTN有線網絡,這些交換機放在電話公司的中央局,通過普通的模擬電話或數字PBX系統帶給我們基本的電話服務。這種訪問既可以通過有線電話也可以通過無線網
vue打包後CSS中引用的背景圖片不顯示問題 今天在插入背景圖片過程中,遇到了路徑錯誤的問題,通過網上查詢,找到了解決的辦法,但是大部分都沒有講造成這種問題的原因,故我簡單地總結了一下,並加入了一些自己的理解,歡迎共同探討~ 當用vue-cli自動構建項目後,有兩種運行方法,分別是: npm run de
在使用任意對象之前,我們都需要保證其已經被初始化,否則也許會發生不可預見性錯誤,比如,我們在比較一個變量的時候,它只是被聲明出來但是沒有被初始化,那麼就會發生報錯。 C++中類對象的初始化發生在構造函數身上,我們知道構造函數的作用是:創建對象,並且為新對象賦初值。 構造函數:初始化的方式有兩種: 1.構造函數內部賦值;
SSL證書的申請渠道 申請SSL證書的渠道多樣,主要可分為以下幾類: 免費證書頒發機構(CA):如JoySSL提供基礎DV型免費證書,針對特殊域名的 付費證書頒發機構:全球知名的CA如Symantec、Comodo、GeoTrust等,提供包括DV、OV、EV在內的多種證書類型,具有更高的安全保障和信任度,通常提供保險保障和完善的技術支持。 雲服務提供商:如阿里雲、騰訊雲、華為雲等雲服務平
前言 本次算是做了一個小小的專題吧,“Nodejs + WebSocket + Vue實現聊天室功能”,目前還在一步一步推進,之前已經可以一對一、一對多聊天了,今天就來創建羣聊組,加入羣聊組等,同時項目中加入了全局message提示框,有興趣的可以去看看。 如果您還沒有看過之前的文字,請點擊下方鏈接查看! 推薦文章:
前言 在之前的文章中,我們介紹了什麼是對稱加密什麼是非對稱加密,同時我們在文章中我們留下了一個疑問,那就是如何確認公鑰和數據就是對方的而不是偽造的,今天這篇文章我們就聊聊相關的技術,簽名與證書,非常有用,注意聽講哈 簽名 平時我們説的簽名更多是籤個名字,比如有個文件需要經過我的確認,我再確認後需要拿起筆簽上名字,證明這個文件是我已經同意了的。這裏的關鍵點就是筆跡。 那麼在數字世界中,如果我需要對方
ollama安裝safetensors模型 在本文中,我們將詳細探討如何順利安裝safetensors模型,並保證您的環境配置正確。我們將從環境準備開始,逐步介紹整個安裝過程,直至最終的擴展應用。 環境準備 首先,我們需要確保您擁有合適的軟硬件環境。 軟硬件要求 組件 要求 操作系統
國密算法IP證書作為我國網絡空間安全自主可控戰略的核心基礎設施,正通過融合國產密碼算法與IP地址綁定機制,重塑網絡安全的技術格局。以下從技術特性、戰略價值及實踐應用三個維度解析其作為“中國芯”的重要意義: 國密算法IP證書⬇️ https://www.joyssl.com/certificate/select/international_algor... 註冊碼230959,專屬技術服務支持⬆️
在Windows下使用Ollama啓用GPU的過程,常見於機器學習和深度學習任務中。對於那些希望利用GPU進行加速計算的用户來説,瞭解如何正確配置環境是非常重要的。本文詳細描述了這一問題的背景、錯誤現象及解決方案,幫助大家順利在Windows平台上使用Ollama並啓用GPU。 問題背景 在使用Ollama進行深度學習模型的部署時,有用户發現無法啓用GPU,從而導致訓練速度緩慢,
在數字化浪潮中,數據安全傳輸已成為剛需。當我們習慣為域名申請SSL證書以實現HTTPS加密時,一個實際問題浮現:沒有域名,只有公網IP地址,能否申請SSL證書? 答案是肯定的,但這條路徑與域名申請有顯著差異。 為何IP地址需要SSL證書? 傳統認知中,SSL證書通常與域名綁定。但在特定場景下,直接使用IP地址訪問服務: 企業內部服務外部化:公司測試服務器、監控面板或API接口通過公網IP臨時對
FTP服務 FTP也是一個共享服務,FTP為服務端,LFTP為客户端,是用來提供文件共享服務的。FTP的端口有兩個,一個是21/tcp控制端口,一個是20/tcp端口,其配置文件/etc/vsftpd/vsftpd.conf FTP有兩種模式(默認是被動模式) ftp主動模式:客户端開啓一個端口N(1023)向服
當我們提到SSL證書,最廣為人知的功能是 “加密” 。它像一堵牆,確保你發送的數據不被黑客偷窺。 但SSL還有一個同等重要、卻常被低估的“隱藏技能”——身份驗證。它像一盞探照燈,在你連接之前,照清楚服務器的真實身份。 而防範網絡釣魚的關鍵,恰恰在於這盞“探照燈”。一個僅有加密、沒有身份驗證的連接,無異於在加密的房間裏,和戴着面具的騙子交談,風險依然巨大。 釣魚攻擊的偽裝術與SSL的反制 讓我們先理
選擇代碼簽名證書時,需從證書類型、頒發機構、安全需求、兼容性、成本效益和技術支持六方面綜合考量,以下是具體指南: 一、明確需求:根據場景選證書類型 標準代碼簽名證書 適用場景: 常規軟件發佈(如Windows應用、Java小程序)。 特點: 驗證開發者身份,確保軟件完整性,但可能觸發SmartScreen過濾器警告(需積累信譽)。 EV代碼簽名證書 適用場景:高頻更新軟件(如殺毒軟件、遊戲客户端)
一、什麼是代碼簽名證書? 簡單來説,代碼簽名證書就像是軟件的“數字身份證”和“安全封條”。 當開發者發佈一個軟件(比如.exe或.msi安裝包)時,可以用這個證書對它進行“簽名”。簽名後: 用户看到:系統會明確顯示這個軟件來自“XX公司”,而不是一個“未知發佈者”。 系統信任:操作系統(如Windows)會認為這個軟件來源可信,減少或不再彈出安全警告。 保證完整性:它證明軟件在簽名後沒有被
今天犯了一個邏輯上的錯誤,點擊一個列表控制器進入內容控制器(內容控制器是用alloc方式創建的,然後自定義了一個視圖,添加到該內容控制器上,在自定義視圖上添加了一個按鈕,點擊按鈕的處理時間是從內容控制器進入另一個控制器界面,因為按鈕是在視圖類中定義的,故需在視圖類的按鈕點擊事件的處理函數中創建內容控制器類(用alloc方式創建的),然後調用內容控制器類的
在大模型技術席捲各行各業的今天,👇🏻ke🍊:xingkeit點top/9645/許多學習者陷入了"紙上談兵"的困境——瞭解概念卻無法實戰,知道技術卻不會應用。30天系統化實戰訓練,正是打通從理論到實踐的關鍵路徑,讓學習者完整掌握大模型應用開發的核心能力。 第一週:掌握與大模型對話的藝術——Prompt工程的精髓 基礎奠基:從零理解Prompt機制 大模型並非神秘的黑箱,而是需要精
在本篇博文中,我將分享如何解決“stable diffusion本地部署無法連接到github”的問題。這個問題可能會影響使用者在本地環境中運行stable diffusion模型的能力,因此我將詳細記錄解決過程的每一步,包括環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優化技巧以及擴展應用等內容。 環境準備 首先,我們需要確保在本地環境中有安裝好所需的依賴項,以便正確配置stable
在使用 Ollama 的過程中,有時我們可能需要將其服務的端口修改為 8000,以便於更好的與其他服務進行交互。接下來,我將記錄這個過程,並分享經驗與方法。 環境配置 首先,我們需要配置開發環境。確保安裝了 Ollama 和相關依賴項。以下是我的思維導圖,可以清晰地展示出環境搭建的各個要素。 mindmap root((環境配置)) Node1(安裝 Ollama
在當今的深度學習領域,文本嵌入(embedding)是將文本轉化為計算機可以理解的向量形式的重要手段。而在使用Ollama嵌入模型時,正確地設置向量維度對於實現高效的模型表現及準確性至關重要。本文將詳細記錄如何解決“ollama embedding設置向量維度”的問題,以便大家更好地應對類似的挑戰。 背景定位 在項目開發中,我遇到了Ollama嵌入模型在設置向量維度時的性能問題。
背景:為什麼造這個輪子? 做數據分析或者後端開發的同學應該都有過這種痛苦: Excel 真的很慢:打開一個 500MB 的 CSV,Excel 要轉圈半天,要是超過 100 萬行,直接報錯或卡死。 Pandas 查看不便:df.head() 只能看前幾行,想滾動瀏覽、篩選、排序,還得寫代碼。 現有工具不順手:Tad 不更新了,D-Tale 功能太重且依賴全量加載。 我非常喜歡 VisiD
在當前全球製造業競爭日益激烈的背景下,企業面臨着從研發到生產的全鏈路效率提升和質量保障的雙重挑戰。傳統工藝流程往往依賴人工經驗,導致設計變更響應滯後、圖紙校核效率低下、工藝文件標準化不足等問題,這些問題不僅增加了企業的運營成本,還限制了其快速響應市場需求的能力。為破解這一困局,智能工藝革新成為製造業數字化轉型的關鍵路徑,它通過人工智能技術與工業知識的深度融合,實現了從設計到生產的全流程自動化與智能
ICLR 2025 | 中科院+哈工大重磅發現:預訓練視覺模型分類越準,可解釋性越強 論文標題:Enhancing Pre-trained Representation Classifiability can Boost its Interpretability 作者團隊:中國科學院、哈爾濱工業大學、鵬城實驗室、華為 發佈時間:2025年10月28日 👉一鍵直達論文 👉Lab4AI大模型實