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  • pdf文档 Kubernetes Operator 实践 - MySQL容器化

    Kubernetes Operator 实践 —— MySQL 容器化 刘林 搜狗资深工程师 关于我 搜狗商业平台研发部 资深开发工程师 l 主要从事商业平台研发工作,在构建高性能、高可用大规模 系统方面有丰富的实践经验 l 目前专注于云计算、DevOps 等相关领域,负责搜狗商业云 平台的设计研发工作 刘林 1. 背景介绍 2. Operator 的基本原理 3. MySQL BizNginx (Load Balancer) Kafka Zookeeper etcd AppEngine(Resin/Tomcat…) 统一服 务管理 Kubernetes 模板管理 自动化测试 部署中心 服务发现 灰度发布 监控中心 日志系统 PaaS SaaS 编 译 发 布 授 权 监 控 IaaS Registry SOA服务框架 DevOps 测 试 Cluster2 Node Node Node Node 商业云平台 BizCloud • 弹性伸缩能力不足 • 机器资源利用率不高 • 服务管理复杂 问题 有状态服务的需求越来越多 有状态服务容器化 1. 背景介绍 2. Operator 的基本原理 3. MySQL Operator 设计实践 4. 小结 无状态服务 服务调度 有状态服务集群 服务调度 状态保存 集群管理 有状态服务
    0 码力 | 42 页 | 4.77 MB | 1 年前
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  • pdf文档 基于 KUBERNETES 的 容器器 + AI 平台

    基于 KUBERNETES 的 容器器 + AI 平台 如何助⼒力力企业数字化和智能化转型 xiaoqin@caicloud.io VP of R&D 提纲 构建集群与管理理资源 - 73s 视频演示 多集群和镜像仓库 多租户和旧系统的集成 运⾏行行和构建应⽤用 Rudder - 应⽤用编排技术框架 Cyclone - 持续集成与交付引擎 运⾏行行 AI 应⽤用(机器器学习) openstack/kuryr- kubernetes 运⾏行行和构建应⽤用 跑在 KUBERNETES 上的应⽤用 • k8s 基础资源之外 • 资源分组和整体状态 • 重⽤用 YAML 配置 • 版本化 • 启动依赖 • Helm 很棒,但是 …… 典型企业应⽤用的架构 CAICLOUD/RUDDER • 2 CRDs - Release, Release History • 1 控制器器 Rudder 技术架构 ⼀一套基于 k8s 控制器器模式的原⽣生的应⽤用管理理 和编排运⾏行行时 安全性与扩展性:从 k8s 原⽣生模式中获益 状态可读:跟踪所有 k8s 对象状态 版本化:快速从历史版本回滚 构建应⽤用 典型 CI/CD 流程 CAICLOUD/CYCLONE • 开源 • https://github.com/caicloud/cyclone Cyclone
    0 码力 | 19 页 | 3.55 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Ubuntu 桌面培训 2010

    . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 I.IV.II 应用程序 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 I.V II.III 创建一个用户账户和快速切换用户 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 II.IV 添加/删除应用程序 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 II.V 桌面效果—— . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115 IV 使用 OpenOffice 应用程序 117 IV.I OpenOffice.org 套件介绍 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
    0 码力 | 540 页 | 26.26 MB | 1 年前
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  • ppt文档 GPU Resource Management On JDOS

    liangyongqing1@jd.com 提供的服务 1. 用于实验的 GPU 容器 2.基于 Kubeflow 的机器学习训练服务 3.模型管理和模型 Serving 服务 Experiment Training Serving 均基于容器,不对业务方直接提供 GPU 物理机 GPU 实验 JDOS 常规的容器服务 ,使用 gpu 的 zone , 自行设定相应的镜像即 可,有完善的周边服务 可,有完善的周边服务 训练服务 • 提供基于 kubeflow 的分布式训练方案 – 界面化操作,用户提供代码地址和执行命令即可 – 系统内建支持安装 pip 依赖 – 自制存储插件支持分布式文件系统存储用户数据 – 支持官方镜像,不需要 JDOS 提前协助制作镜像 – 提供 tensorboard 作为训练监控实时查看训练状态 – 用户训练完成后释放 GPU 资源,提高 GPU 利用率 – Job 选择存储来源:对接了内部的存储 – 填写代码地址,执行的命令等 – 可以选择是否监控训练,提供 tensorboard 任务列表 可以指定 git 的 commit-id 发起任务 任务详情 可以查看具体的容器列表,以及查看容器的日志和事件 Serving 服务 提供统一便捷的 Serving 服务,只需用户指定模型,即可提供 grpc 和 rest 服务,同时使用 GPU 复用 +HPA 提高 GPU 利用率
    0 码力 | 11 页 | 13.40 MB | 1 年前
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  • pdf文档 清华大学 DeepSeek 从入门到精通

    代码生成补全等应用场景, 支持联网搜索与深度思考模式,同时支持文件上传,能够扫描读取各类文件及图片中的文字内容。 文本生成 表格、列表生成(如日程安排、菜谱) 代码注释、文档撰写 结构化生成 文章/故事/诗歌写作 营销文案、广告语生成 社交媒体内容(如推文、帖子) 剧本或对话设计 文本创作 长文本摘要(论文、报告) 文本简化(降低复杂度) 多语言翻译与本地化 摘要与改写 实体提取(人名、地点、事件) 文本分类 文本分类 主题标签生成(如新闻分类) 垃圾内容检测 编程与代码相关 代码调试 • 错 误 分 析 与 修 复 建议 • 代 码 性 能 优 化 提 示 技术文档处理 • API文档生成 • 代码库解释与示 例生成 代码生成 • 根 据 需 求 生 成 代 码片段(Python、 JavaScript) • 自 动 补 全 限于模式识别和优化,缺乏真正的创新能力 能够生成新的创意和解决方案,具备创新能力 人机互动能力 按照预设脚本响应,较难理解人类情感和意图 更自然地与人互动,理解复杂情感和意图 问题解决能力 擅长解决结构化和定义明确的问题 能够处理多维度和非结构化问题,提供创造性的解 决方案 伦理问题 作为受控工具,几乎没有伦理问题 引发自主性和控制问题的伦理讨论 CoT链式思维的出现将大模型分为了两类:“概率预测(快速反应)”模型和“链式推理(慢速思考)”模型。
    0 码力 | 103 页 | 5.40 MB | 8 月前
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  • pdf文档 清华大学 DeepSeek+DeepResearch 让科研像聊天一样简单

    授 清华大学新闻学院与人工智能学 院双聘教授 沈阳团队博士后 何静 能做什么? 要怎么做? 效果如何? 一 能做什么? 数据挖掘 数据分析 数据采集 数据处理 数据可视化 AIGC 数据应用 通过编写爬虫代码、访问数据库、读取文件、调用API等方式,采 集社交媒体数据、数据库内容、文本数据、接口数据等。 通过数据清洗、数据集成、数据变换、特征工程等方式,实 现数据纠错、数据整合、格式转换、特征提取等。 sonnet  平衡性能:在模型大小和 性能之间取得平衡,适合 中等规模任务。  多模态支持:支持文本和 图像处理,扩展应用场景。  可解释性:注重模型输出 的可解释性和透明性。 DeepSeek R1  高效推理:专注于低延迟和 高吞吐量,适合实时应用。  轻量化设计:模型结构优化, 资源占用少,适合边缘设备 和移动端。  多任务支持:支持多种任务, 如文本生成、分类和问答。 垂直领域优化:针对特定领域 (如医疗、法律)进行优化, 提供高精度结果。  长文本处理:擅长处理长文本 和复杂文档,适合专业场景。  定制化能力:支持用户自定义 训练和微调,适应特定需求。 Open AI o3 mini  小型化设计:轻量级模型, 适合资源有限的环境。  快速响应:优化推理速度, 适合实时交互场景。  通用性强:适用于多种自 然语言处理任务,如对话
    0 码力 | 85 页 | 8.31 MB | 8 月前
    3
  • pdf文档 RocketMQ v3.2.4 开发指南

    ............................................................................ 16 7.1 单机支持 1 万以上持丽化队列 ................................................................................................. 月份上线,在淘宝内部被广泛使用。 三、RocketMQ 3.x 基亍公司内部开源共建原则, RocketMQ 项目只维护核心功能,丏去除了所有其他运行时依赖,核心功能最 简化。每个 BU 的个性化需求都在 RocketMQ 项目乀上迕行深度定制。RocketMQ 吐其他 BU 提供的仁仁是 Jar 包,例如要定制一个 Broker,那举只需要依赖 rocketmq-broker 返个 jar 淘宝个性化需求 为淘宝应用提供消息服务 项目开源主页:https://github.com/alibaba/RocketMQ 2  com.alipay.zpullmsg v1.0 = RocketMQ + 支付宝个性化需求 为支付宝应用提供消息服务  com.alibaba.commonmq v1.0 = Notify + RocketMQ + B2B 个性化需求
    0 码力 | 52 页 | 1.61 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 JavaScript 正则表达式迷你书 老姚 - v1.1

    . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 3.5.3. 驼峰化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 3.5.4. 中划线化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 小心脏肯定会砰砰的。 本书制作用到的工具 本书采用 Asciidoc 格式编写。 使用 Asciidoctor 构建本书电子版。 教程: • 语法教程 • 转换PDF教程 书中用的可视化图片是由 Regulex 正则表达式可视化工具生成。 其余图片是由 Processon 制作。 JavaScript 正则表达式迷你书 前言 | 第 1 页 意见和疑问 如果有意见或者问题的话,可以直接通过以下方式联系到我。 亲爱的读者朋友,如果你打开了这本书,说明你跟我一样,对正则很感兴趣。 想必你也了解正则的重要性。在我看来,正则表达式是衡量程序员水平的一个侧面标准。 本书的目的,是希望所有认真读完的朋友们,能真正地学会并应用正则表达式。 本书内容共有七章,完整地讨论了 JavaScript 语言的正则表达式方方面面。 具体章节如下: • 第一章 正则表达式字符匹配攻略 • 第二章 正则表达式位置匹配攻略 • 第三章
    0 码力 | 89 页 | 3.42 MB | 11 月前
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  • pdf文档 JavaScript 正则表达式迷你书 老姚 - v1.0

    . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 3.5.3. 驼峰化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 3.5.4. 中划线化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 己的小心脏肯定会砰砰的。 本书制作用到的工具 本书采用Asciidoc格式编写。 使用 Asciidoctor 构建本书电子版。 教程: • 语法教程 • 转换PDF教程 书中用的可视化图片是由 Regulex 正则表达式可视化工具生成。 其余图片是由 Processon 制作。 JavaScript 正则表达式迷你书 前言 | 第 1 页 意见和疑问 如果有意见或者问题的话,可以直接通过以下方式联系到我。 亲爱的读者朋友,如果你打开了这本书,说明你跟我一样,对正则很感兴趣。 想必你也了解正则的重要性。在我看来,正则表达式是衡量程序员水平的一个侧面标准。 本书的目的,是希望所有认真读完的朋友们,能真正地学会并应用正则表达式。 本书内容共有七章,完整地讨论了 JavaScript 语言的正则表达式方方面面。 具体章节如下: • 第一章 正则表达式字符匹配攻略 • 第二章 正则表达式位置匹配攻略 • 第三章
    0 码力 | 89 页 | 3.42 MB | 11 月前
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  • pdf文档 消息中间件RocketMQ原理解析 - 斩秋

    Consumer 消费拉取的消息的方式有两种 1. Push 方式:rocketmq 已经提供了很全面的实现, consumer 通过长轮询拉取消息后回调 MessageListener 接口实现完成消费, 应用系统只要 MessageListener 完成业务逻辑即可 2. Pull 方式:完全由业务系统去控制,定时拉取消息,指定队列消费等等, 当然这里需要 业务系统去根据自己的业务需求去实现 一:consumer 启动流程 指定 group 订阅 topic 注册消息监听处理器,当消息到来时消费消息 消费端 Start 复制订阅关系 初始化 rebalance 变量 构建 offsetStore 消费进度存储对象 启动消费消息服务 向 mqClientFactory 注册本消费者 启动 client 端远程通信 定时从 nameserver 获取 topic 路由信息 定时清理下线的 borker 定时向所有 broker 发送心跳信息,(包括订阅关系) 定时持久化 Consumer 消费进度(广播存储到本地,集群存储到 Broker) 统计信息打点 动态调整消费线程池 启动拉消息服务 PullMessageService
    0 码力 | 57 页 | 2.39 MB | 1 年前
    3
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