在高可用架構中 ,避免單點故障至關重要 。Keepalived正是為了解決這一問題而生的輕量級工具 。本文將深入淺出地介紹Keepalived的工作原理 ,並提供從編譯安裝到實戰配置的完整指南 。1. Keep
在2025年歲末臨近之際 ,園子又添驚喜 ,迎來一家新的讚助商——艾思科藍 。非常感謝艾思科藍的讚助!以下是艾思科藍的介紹 :艾思科藍(AiScholar) ,立足科研領域的連接者 ,致力於探索“人工智能+科研學
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openclaw就目前對我來說 ,感覺幫助不是很大,這隻是AI智能未來路上的一個小步驟。當我讓ai生成內容時,網頁上一行一行的跳動,我離開電腦 ,孩子盯著那跳動的頁麵,感覺到無限的好奇 。回想到自己小時候的
電腦連接樹莓派 Pico通過 USB 連接我們可以利用多個遠程控製終端通過 USB 線和樹莓派 Pico 進行連接通信,常見的遠程控製終端包括 MobaXterm、Putty 、mpremote 、Xsh
讓 Codex 少走彎路 :一份全局 AGENTS.md 的取舍Codex GPT-5.6 、Claude Fable 這一代模型變強後,我反而開始刪 Prompt。以前總怕 AI 理解錯。恨不得把“先看
在數學建模比賽中,優化模型是最常見的數學模型 。引言在實際問題中 ,優化模型是在一組約束條件下,使得具體目標的評判標準達到最優:例如公司經理要根據生產成本和市場需求確定產品價格,使所獲利潤最高;調度人員要
背景:有監控node節點pod的CPU等資源,實現自動擴縮容的需要下 ,需要安裝metrics-serverk8s版本:1.30.14kubadm安裝) 對應metrics-server版本:0.8x本
在把大模型接入日常工作流之後 ,筆者很快遇到了一個新問題:模型到底被用了多少次?每天的高峰時段是什麽時候 ?周末是不是真的沒人調用?如果對這些數據一無所知,就談不上優化成本 、排查異常 ,更談不上為後續擴容做
大家好,我是Java烘焙師。最近利用業餘時間,完成了博客建站+RAG知識庫的搭建 ,分享一下過程中遇到的選型問題、實現步驟。搭建博客站點和RAG知識庫的初衷,是因為日積月累寫了幾十篇技術文章,希望有一個
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一切的起點是一頓臭罵上個月,我被領導叫進辦公室罵了整整二十分鍾。起因是這樣的——我們部門負責維護一套內部知識庫係統 ,裏麵沉澱了公司近五年的技術文檔 、故障處理手冊、還有各種規範流程。問題是,這玩意兒除了
近期工作安排包括自動化測試、自動化運維、自動化運營和安全等一些工作 。自己做產品 、自己做設計、自己做開發、自己驗收上線還是挺爽滴 。這其中工作簡單的就是自動化運維 。但我今天真正要講的不是做了什麽,或者用了
AI 範式越遷 :使用 XXL-BOOT SKILL 實現一句話直生業務從「一行 SQL 生成代碼」到「一句需求直生業務」——業務開發正式進入 AI 範式新時代。隨著大模型編程助手的成熟 ,業務交付範式正