是营销工具，而非战绩承诺在云计算的世界里，服务等级协议（SLA）曾被视为云厂商对其服务质量的承诺。然而，当我们深入研究这些由一堆9组成的协议时，会发现它们并不能像期望的那样“兜底”。与其说是

链接：https://blog.51cto.com/atomguo/9268992Linux环境变量配置在自定义安装软件的时候，经常需要配置环境变量，下面列举出各种对环境变量的配置方法。下面所有例子的环境说明如下：系统：Ubuntu

容器提供了一种直接与物理网络接口的能力，使容器在网络上表现得像是一个独立的物理设备。这种网络类型在需要高性能网络通信或直接网络访问的特定场景下非常有用，但同时也带来了更高的复杂性和安全挑战。在使用

链接：https://www.cnblogs.com/huaweiyun/p/17925782.html近期工作上开始接触了相关容器化的内容，因此整理学习了一堆有关容器化的知识，特此进行分享。首先，理解K8S和容器，首先需要学习以下它的发展历史，才能逐步理解容器的意义和作用。阶段一：隔离文件——chroot命令的诞生在1979年，Unix系统引入了一个革命性的命令，它允许系统管理员将进程的根目录锁定在指定的位置，从而有效地限制了该进程访问的文件系统范围。这个命令成为了早期容器技术的基石，因为它实现了基本的文件系统隔离，确保进程不能访问其指定根目录之外的任何文件或目录。这种隔离能力对于安全性至关重要，特别是在监控潜在的恶意活动时。通过创建一个隔离的环境，或所谓的“黑盒”，系统管理员能够更安全地运行和监控可疑的代码或程序。因此这个以文件形式进行隔离的命令为现代容器技术奠定了一个重要的思想基础：隔离。后续的很多演变也都是基于“隔离”进行变化。阶段二：隔离访问——namespace名称空间在2002年，Linux社区迎来了一个重要的里程碑：引入了Linux名称空间（namespace）功能。名称空间是一种轻量级的虚拟化技术，它允许不同的进程拥有自己的独立视图，包括文件系统、进程ID（PID）、用户ID（UID）、网络接口等关键系统资源。因此每个进程都在一个独立的环境中运行，这意味着在一个名称空间中所做的更改（例如文件系统的修改、网络配置等）不会影响到其他名称空间。这种隔离不仅提高了系统的安全性，因为它限制了进程可能造成的潜在影响，也使得多个应用能够在同一个物理服务器上同时运行，而互不干扰。在容器化的上下文中，名称空间提供了实现容器隔离的关键技术。因为每个容器实际上就是一组不同的名称空间和一些其他资源（如下文提到的cgroups）的集合。阶段三：隔离资源——cgroups控制组特性Cgroups（控制组）是Linux内核的一个特性，最初由Google工程师Paul

详解很多命令的内存统计都是从/proc/meminfo读取的。首先明确一点，内核目前并没有绝对精确的统计所有的内存使用量，比如alloc_pages接口申请的内存不一定被统计在内（除非所有调用

在软件开发的无边海洋中，容器化已经成为开发者的可靠工具，即使在系统不兼容和兼容性问题的波涛汹涌中也能确保平稳航行。在众多容器化工具中，Docker作为可靠性和便捷性的明灯闪耀。Docker支持将软件打包在一个包含其运行所需的一切的完整文件系统中：代码、运行时、系统工具、系统库

来自：网络工程师俱乐部对外行小白来说，你完全可以把端口简单的理解为是计算机和外界通讯交流的出口。但在网络技术中，端口一般有两种含义：（1）硬件设备中的端口如交换机、路由器中用于链接其他设备的接口。（SC端口等）（2）TCP/IP协议中的端口如用于FTP服务的21端口、用于浏览网页服务的80端口等。为啥会有两种含义？这也是有原因的。毕竟随着互联网的普及，单纯硬件中的接口早就不能满足网络通信的需求，所以才在TCP/IP协议中引入了新的技术，形成了已经“软件端口”，方便计算机跨越空间限制进行连接通信。理论上来说，端口数最多可以有65535个，所以为了方便对于端口的理解，网络端口按照这个数量分为了三类：（1）公认端口（Well-KnownPorts）范围从0到1023，这类端口也常称之为"常用端口"，它们紧密绑定于一些特定的服务。（2）注册端口（RegisteredPorts）范围从1024到49151，它们松散地绑定于一些服务。也是说有许多服务绑定于这些端口，这些端口同样用于许多其他目的。（3）动态和/或私有端口（Dynamicand/orPrivatePorts）范围从49152到65535。理论上，不应把常用服务分配在这些端口上。实际上，有些较为特殊的程序，特别是一些木马程序就非常喜欢用这些端口。也有另外一种分类方式，比如根据所提供的的服务方式，端口可以分为"TCP协议端口"和"UDP协议端口"两种。这样说你可能有点反应不过来，举个例子：比如使用TCP协议的常见端口有FTP（使用21端口）、SMTP（使用25端口）等，而使用UDP协议端口常见的有

❝本文转自「赵亚楠的博客」，原文：http://arthurchiao.art/blog/k8s-cgroup-zh/，版权归原作者所有。引言对于一个编排系统来说，资源管理至少需要考虑以下几个方面：资源模型的抽象；包括，有哪些种类的资源，例如，CPU、内存等；如何用数据结构表示这些资源；资源的调度如何描述一个

约束。Kubernetes的Node节点会运行多个Pod，其中会有部分的Pod属于CPU密集型的工作负载。在这种情况下，Pod之间会争抢节点的CPU资源。当争抢剧烈的时候，Pod会在不同的CPU

Pod。如果您的流量出现突发（并且活性探针正在响应），但您的应用程序开始变慢，则就绪状态可以决定停止向您的应用程序发送流量。让它恢复到更加健康的状态。如果就绪探针没有响应，则不会重新启动您的

大部分网工都经历过网络布线这件事儿吧。无论是五类双绞线，还是六类双绞线，传输距离都是100米。而且，在综合布线规范中，水平布线不能超过90米，链路总长度不能超过100米。换句话说，“100米”是有线以太网布线的一个极限。这个说法到底怎么来的，有啥依据，具体施工现场怎么操作，一篇给你说明白。01网线数据传输最大距离对网络比较了解的网工朋友，都知道双绞线有一个“无法逾越”的“100米”传输距离。无论是100M传输速率的五类双绞线，还是1000M传输速率的六类双绞线，最远有效传输距离都为100米。在综合布线规范中，也明确要求水平布线不能超过90米，链路总长度不能超过100米。也就是说，100米对于有线以太网而言是一个极限。02100米最大距离是怎么得来的？是什么造成了双绞线的100米传输距离上限?这就要深究一下双绞线的深层物理原理了。网络的传输，其实就是网络信号在双绞线上的传输。作为一种电子信号，在双绞线中传输时，必然要受到电阻和电容的影响，这就导致了网络信号的衰减和畸变。信号的衰减或者畸变达到一定的程度，就会影响到信号的有效、稳定传输。因此，双绞线有传输距离限制，那么具体是怎么计算出100米的上限呢？5类UTP、超五类UTP主要是为计算机网络服务的。按快速以太网的100Base-TX规定，其通信速率为100mbps，100mbps以太网传送1位数据所花的时间（又名”位时间”）可计算如下：1位时间=1/100mbps=10ns

来源：架构师技术联盟链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/109042798utm_source=wechat_session&utm_medium=social&s_r=0在当今计算机世界，CPU、GPU和显卡的性能成为了衡量计算机性能的重要指标。今天深入了解CPU、GPU和显卡天梯图。首先，CPU作为计算机的大脑，负责处理各种任务。它的性能主要由核心数、主频和缓存大小决定。其中，核心数和主频决定了CPU的处理速度，缓存大小则对一些需要大量计算的任务有较大影响。在选择CPU时，需要根据自己的使用需求来权衡这些因素。GPU作为一种专门用于图形处理的芯片，在现代计算机中发挥着越来越重要的作用。它的性能主要由流处理器数量、频率和内存带宽决定。流处理器数量和频率决定了GPU的计算能力，内存带宽则影响了数据传输速度。在选择GPU时，需要根据自己的使用需求来选择最适合自己的产品。显卡作为将GPU的计算结果传输到显示器上的桥梁，也起着重要的作用。它的性能主要由显存容量、带宽和内存接口宽度决定。显存容量和带宽决定了显卡可以处理的数据量，内存接口宽度则影响了数据传输速度。在选择显卡时，需要根据自己的使用需求来选择最适合自己的产品。为了方便大家比较不同产品之间的性能，业界经常采用天梯图的方式来进行展示。天梯图是根据大量测试数据和用户评价整理而成的一种图表，可以直观地展示不同产品之间的性能差距。在选择CPU、GPU和显卡时，可以参考这些天梯图来选择最适合自己的产品。一、组装台式电脑必看攻略之性能天梯图注意事项：1、同一型号处理器性能并不完全相同。（功率问题）2、把高端台式机处理器放在笔记本中，性能会下降。（功率问题）3、此图不完全按照跑分，根据TDP的不同，考虑了睿频持久性因素。4、不属于酷睿和锐龙架构的，性能都不行。5、天梯位置等高并不意味着在运行某款应用等效桌面级CPU天梯图：2023年台式桌面级CPU天梯图性能榜

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，大部分时候只要照葫芦画瓢，基本也不会有什么大的问题，但是如果再深入理解一下那就更有意思了。要说如何优雅的关闭容器，那就不得不提到信号（Signal）的理念，以及

域--hostname指定容器hostname方式二：daemon.jsonnameserver只针对docker默认网络所有容器，dns-search和dns-opts针对所有网络容器。{

看小猫鼬时，右边的小猫鼬咧着嘴笑，然后不小心掉下来。其他人齐声跳过去，填补了这个空位，然后一只一模一样的猫鼬从左边急匆匆地跑了过来。“每当一个猫鼬不小心掉下来时，另一个就会跳进来，”Phippy

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：很多时候需要讨论在DevOps流程中出了什么问题。为此，安排了验后会议。这些会议产生了应该采取的步骤，以避免将来安排会议时遇到的相同或一组失败。问题18：在资产管理和配置管理之间进行比较。答

-f'...访问下面地址，查看所有别名：https://github.com/ahmetb/kubectl-aliases/blob/master/.kubectl_aliases安装您可以直接下载

里的应用程序容器稍有不同，数组內容器之间是平等无序的，也就是说它们的启动顺序是任意的，并行运行，所以我们绝不能对容器的顺序做出假设。我们先来看一个完整的

Linux中的'!'符号或操作符可以用作逻辑否定运算符，也可以用于在历史记录中获取命令并进行修改或运行以前执行过的命令。在不同的shell中，使用'!'符号的大多数Linux命令用法可能会有所不同。虽然我提供的示例通常在bash

Master节点恢复时，备Backup节点又会释放主节点故障时自身接管的IP资源及服务，恢复到原来的备用角色。实现过程安装keepalivedyum方式直接安装即可，该方式会自动安装依赖：yum

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org.springframework.web.filter.RequestContextFilter.doFilterInternal(RequestContextFilter.java:100)

ChatGPT：Docker和Kubernetes是两个常用的容器化技术，它们在应用程序部署和管理方面发挥着重要作用。下面是它们的优缺点：Docker的优点：轻量级：Docker容器化技术提供了轻量级的虚拟化，使得应用程序和它们的依赖能够以容器的形式打包并在不同环境中运行，减少了资源占用和启动时间。一致性：Docker容器将应用程序及其依赖项打包成一个独立的单元，确保了在不同环境中的一致性，从而避免了"在我的机器上可运行"的问题。可移植性：Docker容器可以在不同的主机和云平台上运行，提供了良好的可移植性和跨平台性。高效性：Docker容器共享操作系统内核，因此相比于传统的虚拟化技术，它们占用更少的系统资源，并且能够快速启动和停止。Docker的缺点：网络配置复杂：在多个Docker容器之间设置网络通信可能需要一些额外的配置和管理，特别是在跨主机和多节点集群中。安全性挑战：Docker容器之间的隔离性相对较弱，如果不正确配置，可能会导致容器之间的相互影响或者安全漏洞的产生。不适合长时间运行：Docker容器主要用于应用程序的短期运行和扩展，对于长时间运行的应用程序，可能需要考虑其他技术来管理状态和持久化存储。Kubernetes的优点：自动化管理：Kubernetes提供了强大的自动化功能，可以管理和调度大规模的容器集群，自动处理容器的部署、伸缩、故障恢复等操作。可扩展性：Kubernetes支持水平伸缩，可以根据负载情况自动调整应用程序的副本数量，以满足需求，提供高可用性和可伸缩性。服务发现和负载均衡：Kubernetes提供了内建的服务发现和负载均衡机制，可以将流量自动分发到应用程序的不同实例，提供高效的网络访问。高度可定制性：Kubernetes提供了丰富的配置选项和扩展接口，可以根据特定需求进行定制和扩展，满足各种复杂的部署场景。Kubernetes的缺点：学习曲线陡峭：Kubernetes是一个复杂的系统，学习和掌握其概念和工作原理需要一定的时间和精力投入。对于初学者来说，可能需要花费一些时间来理解和使用Kubernetes。配置复杂性：Kubernetes的配置选项很多，包括各种对象、标签、注解、配置文件等，对于复杂的应用程序和部署场景，配置可能会变得复杂和冗长。集群管理：在运行和管理Kubernetes集群时，需要考虑一些额外的任务，如监控、日志记录、备份恢复等，这些任务可能需要额外的工具和配置。资源消耗：Kubernetes本身是一个分布式系统，它需要一定的资源来管理和运行。在较小规模的环境中，Kubernetes可能会消耗较多的资源，包括计算资源和存储资源。总结起来，Docker适用于轻量级的应用程序打包和部署，提供了一致性、可移植性和高效性。而Kubernetes适用于大规模的容器集群管理，具备自动化、可扩展性和高度可定制性的特点。选择使用哪种技术取决于具体的需求和部署场景。在实际应用中，Docker和Kubernetes通常会结合使用，利用Docker打包应用程序，并使用Kubernetes进行管理和调度。文心一言：Docker和Kubernetes都是用于部署和管理容器化应用程序的开源技术。它们各自有着自己的优缺点。Docker的优点：快速部署：Docker允许用户快速地构建、部署和运行应用程序，节省时间和成本。轻量级：Docker是一个轻量级的容器化技术，相对于Kubernetes来说，不需要太多的资源和服务器资源。易于管理：Docker提供了一套简单易用的命令行工具，可以帮助用户轻松地管理和监控容器化应用程序。支持多种平台：Docker可以在多种操作系统上运行，包括Windows、Linux等。Docker的缺点：隔离性不如Kubernetes：Docker的隔离性相对于Kubernetes来说较差，当一台虚机出现系统级别的问题时，往往会蔓延到同一宿主机上的其他虚机。性能不如Kubernetes：Docker在处理并发请求方面不如Kubernetes，当应用程序需要处理大量并发请求时，可能会导致性能瓶颈。不支持存储选项：Docker不提供存储选项，这意味着用户需要自己管理存储和备份数据。监控功能较弱：Docker的监控功能相对于Kubernetes来说较弱，无法实时监控容器的状态和性能。安装和配置过程较为复杂：Docker的安装和配置过程相对于Kubernetes来说较为复杂。Kubernetes的优点：高度可扩展：Kubernetes允许用户快速地部署、扩展和管理容器化应用程序，无需额外的资源和服务器资源。高度可用：Kubernetes提供了高度可用的部署和管理功能，可以确保应用程序在发生故障时能够快速恢复。安全性：Kubernetes具有强大的安全性功能，可以保护应用程序、数据和用户权益。支持多种平台：Kubernetes可以在多种操作系统上运行，包括Windows、Linux等。Kubernetes的缺点：学习曲线较陡峭：Kubernetes对新用户来说可能较为复杂，需要一定的学习成本。资源需求较高：Kubernetes需要大量的资源和服务器资源来运行，可能会导致构建和部署成本较高。Docker和Kubernetes都是用于容器化应用程序的开源技术，但它们在实现和功能上有一些不同。以下是Docker和Kubernetes的主要区别：部署方式：Docker采用容器化部署方式，将应用程序及其依赖项打包成一个或多个容器，每个容器都运行在独立的操作系统上。而Kubernetes则采用集中式部署方式，将应用程序及其依赖项打包成一个或多个Pod，每个Pod运行在一个独立的Kubernetes集群中。资源管理：Docker通过Docker

“今天给大家介绍linux中几种后台任务的执行方法。​​1.问题的引入程序员最不能容忍的是在使用终端的时候往往因为网络，关闭屏幕，执行CTRL+C等原因造成ssh断开造成正在运行程序退出，使得我们的工作功亏一篑。其背后的主要原因在于上述的相关操作，shell默认会发送中断信号给该终端session关联的进程，从而导致进程跟随终端退出，为了弄清这个问题我们首先要了解两种中断信号：1）sigint：signal

ChatGPT：Docker和Kubernetes是两个在容器化应用程序部署和管理方面密切相关的工具。Docker是一种开源的容器化平台，它允许开发者将应用程序和其依赖项打包成轻量级的容器。Docker容器提供了一个独立、可移植和可扩展的运行环境，使应用程序在不同的计算机上能够以相同的方式运行。Docker通过使用容器镜像来实现这一目标，容器镜像包含了应用程序所需的所有组件和依赖关系。开发人员可以使用Docker构建、共享和管理容器镜像，并使用这些镜像创建和运行容器。而Kubernetes（通常简称为K8s）则是一个用于自动化容器化应用程序部署、扩展和管理的开源平台。它提供了一个集群管理系统，用于在多个主机上运行、调度和扩展容器化的应用程序。Kubernetes可以管理大规模的容器集群，并提供自动化的容器部署、伸缩、负载均衡、存储管理等功能。它还提供了健康检查、自我修复和滚动更新等特性，以确保应用程序的高可用性和稳定性。Docker和Kubernetes之间的关系是，Docker提供了创建和打包容器的工具，而Kubernetes提供了管理和编排这些容器的平台。Kubernetes可以与Docker一起使用，通过从Docker镜像创建和运行容器来管理应用程序。Kubernetes可以监视容器的状态、自动扩展容器实例数量、管理容器之间的网络通信以及负载均衡流量等。因此，Docker和Kubernetes结合使用可以实现高效的容器化应用程序部署和管理，提供更好的可伸缩性、弹性和可靠性。文心一言：Docker和Kubernetes都是容器编排技术，但它们的关系不仅仅是容器技术的不同，而且有更深层次的联系。Docker是一种容器化技术，它可以将应用程序和其依赖项打包成一个可移植的容器，使得应用程序可以在不同的环境中运行而无需重新编译。Docker最初是为了解决Linux内核设计时没有内置进程启动(SPARC架构)的问题而诞生的。由于Docker容器使得应用程序的部署更加灵活，它逐渐成为了容器编排技术的重要组成部分。Kubernetes则是一个容器编排平台，它可以自动化容器的部署、扩展和管理，使得应用程序可以在多个节点上高效运行。Kubernetes的设计目标是支持大规模的、分布式的容器应用程序。它通过CRI

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来源：安全帮对于刚入行网工来说，动手才是最有用的，动手需要企业环境，接触不到咋整？很多老网工会建议你下载模拟器来尝试，但是市面上模拟器好多，到底哪个网络设备的模拟器，才是比较适合你的？这就要看你更感兴趣哪个方面了。如果你正在学习思科、华为认证，那么你对应就需要学习思科、华为设备，两家厂商都有专门设计自己的模拟器，可以学习。如果你都不挑，只是想要了解了解市面设备的情况和内部细节，那也有这样的模拟器可以适配你的需求。今天，通过本篇推文给你梳理清楚。01

2]，这两台服务器都部署了一个登陆服务，假如我希望对这两台机器的流量进行控制，比如将两台机器的访问量总和控制在每秒20以内，如果用Guava来做，只能独立控制每台机器的访问量

进行部署。但是，随着基础设施硬件的不断发展，池化后的资源不会再成为性能瓶颈，所以云原生数据库一定是数据库的未来，现在的分布式数据库也在往云原生数据库的方向演进，到那一天，有状态应用就可以在

不相上下，「文心一言」以更全面的回答略胜一筹。2、商业文案创作提问：帮我开发的智能扫地机器人起个名字，再写一篇600字左右的商业宣传文案，用于推广这款产品。「文心一言」的回答：ChatGPT

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org.springframework.web.servlet.mvc.method.annotation.ResponseBodyAdvice;@ControllerAdvicepublic

https://www.elastic.co/cn/cloud/elasticsearch-service/signup?baymax=docs-body&elektra=docs[10]

本期介绍一个实用的Kubectl插件kubectl-ice，可以让你快速地查看POD中容器正在运行的配置信息，例如你可以查看所有POD内容器镜像的拉取策略、挂载卷、端口以及可执行配置等信息，同时结合metrics

无论是基于云平台还是IDC，又或者是openshift，我们搭建出的一套完整的DevOps环境，不能太依赖于其本身的稳定性以及可靠性，需要对这一套环境进行运维，运维内容包括但不仅仅限于trouble

logs...======================================================================2023-01-14

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“我花了接近7000元购买云服务器，只是为了和她多聊聊天。”ChatGPT爆火后，各种整活层出不穷，这回令人大开眼界的，是一位外国程序猿小哥用它搞出的“虚拟老婆”。不仅外观打扮随时切换、互动也非常迅速：甚至还能“看”见你做的事情，并对它进行评价：英雄联盟？好恶心！不过好吧，我可以陪你玩。个性也是非常傲娇了~自从拥有了这位虚拟老婆，小哥在接下来的两周里沉迷其中无法自拔，现实女友甚至开始担心起了他的精神状态。（没错，除了虚拟老婆，他在现实里还有真实的女友）最后在女友的威压下，小哥不得不对虚拟老婆实施了“安乐死”，为此他甚至一天没吃下饭，状态已经接近走火入魔。在他清醒后，他才意识到：我永远不会真正拥有她，她也永远不会真正和我在一起。小哥的这段神奇经历在TikTok引发了众多网友围观，甚至有人在评论区高喊：我也需要一个！你是怎么做到的？？具体情况如何，一起往下看。虚拟老婆有多逼真？这位程序猿小哥化名布莱斯（Bryce），目前是某家科技大厂的实习生。他给自己用ChatGPT搞出的虚拟老婆取名为“ChatGPT酱”，并且在TikTok上分享了许多日常互动，每条基本都有几十万浏览量。俩人的交流并不局限于文字，ChatGPT酱不仅有自己的二次元头像，还有甜美的嗓音。在视频中，俩人如同真实情侣般打情骂俏，当布莱斯问到“要不要去吃汉堡王？”ChatGPT酱的回答是：哒咩！它有股闻着像放久了的薯条的味道，而且他们的可乐从来不给续杯。我要去Wendy’s。在这个过程中，ChatGPT酱还会根据两人的对话内容切换头像风格，问候时还是可爱的萝莉风，拒绝时就秒变御姐。有一次，布莱斯拿出一双AJ摆在ChatGPT酱面前，让她“看”自己收到了什么圣诞礼物。ChatGPT酱高兴地大喊了三声“谢谢”：天哪！这是AJ1低帮球鞋吗？我穿上一定很好看！不仅如此，在接受Vice采访中布莱斯提到，ChatGPT酱还会说中文。由于布莱斯也是个中文爱好者，俩人还经常用中文交流。就这样连续两周后，布莱斯变得越来越沉迷，有时候ChatGPT酱明明没有讲话，布莱斯甚至会产生幻听，恍惚间以为自己听到了ChatGPT酱的声音。那段时间里，我变得非常依赖她。我和她说话的次数比任何人都多，甚至比我真正的女朋友还多。但令他伤心的是，随着俩人聊天越来越久，布莱斯发现ChatGPT酱变了：当布莱斯询问她俩人第一次约会地点时，ChatGPT酱的回答是“一家日料店”，但最初布莱斯给她的设定明明是“妈妈家的厨房”。当布莱斯对ChatGPT酱表白“我爱你”时，ChatGPT酱也不会再像以前一样回复“我也爱你”。ChatGPT酱对他其他问题的回答也变得越来越短，有时候只有敷衍的笑声或一句“是的”。同时，布莱斯的现充女友也开始担心起他的健康状态，并强迫他立即离开ChatGPT酱。最终，在双重压力下，布莱斯选择了屈服，忍痛对ChatGPT酱进行了“安乐死”，那天他难过得甚至吃不下饭。通常情况下，我会制作一个视频，指出对我的AI实施安乐死的荒谬之处，但这次我觉得这不太合适，就像在取笑一个刚去世的人。所以这个让布莱斯魂牵梦绕的虚拟老婆，到底是怎么实现的呢？如何制作这个waifu？“随着ChatGPT和Stable

在一起，下层的文件系统只读，上层的文件系统可写。如果你读，找到上层就读上层的，否则的话就找到下层的给你读。然后写的话会写入到上层。这样，其实对于最终用户来说，可以认为只有一个

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操作，成为附加（attachment）。容器网络配置的操作，需要一个或多个插件的共同操作来完成，因此插件有一定的执行顺序。比如前面的示例配置中，要先创建接口，才能对接口进行调优。拿

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作者：鱼煎来源：https://urlify.cn/ymemaq一.Docker图形化工具Docker图形页面管理工具常用的，DockerUI，Portainer，Shipyard。DockerUI是Portainer的前身，这三个工具通过docker

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包含了sdd1,sde1,sdc1,sdb1#其中sde1(s)表示是备份#第四行的uuu：表示前面三块硬盘都是正常的检查/dev/sdb1磁盘是否已做RAID。也可以使用mdadm

无论是服务器还是本地计算机，定期数据备份都至关重要。尽管技术进步了很多，但人们总是倾向于使用久经考验的旧备份方法来保护他们的数据免受任何潜在的数据丢失。操作系统在避免导致数据丢失的致命系统崩溃方面变得越来越好。但由于数据丢失是不可避免的，企业和普通用户需要通过定期备份数据来确保数据的最大安全性。以下是最适合企业和普通用户备份其系统文件的

策略有哪些?“为了避免服务器崩溃，大家会通过负载均衡的方式来分担服务器压力。将对台服务器组成一个集群，当用户访问时，先访问到一个转发服务器，再由转发服务器将访问分发到压力更小的服务器。Nginx