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用Docker Compose一键部署EMQX+InfluxDB+Grafana物联网平台，包含完整docker-compose.yml配置、EMQX规则引擎对接InfluxDB、部署验证和常见问题排查。沧州虎王科技技术团队实战经验分享。
物联网平台后端涉及Nginx、PHP-FPM、EMQX、InfluxDB、Redis等多个服务组件。本文分享沧州虎王科技在生产环境验证过的Docker Compose编排方案，包含完整的docker-compose.yml配置、PHP-FPM的Dockerfile、Nginx反向代理配置和PHP连接各服务的代码示例。
关于连接：创建新用户后，从 Windows 宿主机或其他客户端连接 MySQL 时，只需要将用户名从 root 换成你新创建的用户名（如 newadmin），连接地址 localhost、端口 3307 和密码保持不变。不过，我们可以通过另一种方式实现同样的目的：创建一个拥有全部权限、可以替代 root 的新用户，然后停用 root 用户。这里将 'newadmin'@'%' 中的 % 替换为 '
【代码】vscode远程docker容器时报错。
简单说，它是一个放在项目根目录的规则说明书。你是谁、该用什么身份干活项目用什么架构、什么风格改代码前必须走什么流程哪些红线绝对不能碰AGENTS.md 把「你每次都要重复的叮嘱」，变成了 AI 的肌肉记忆。这，就是提升 token 命中率、降低返工次数的关键。token 命中率是什么？就是 AI 一次输出就「正中你下怀」的比例。命中率越高，你少说的废话、少改的返工就越多。
2026年的Python全栈开发，FastAPI + Vue 3 + Docker已经成为最主流的技术组合。FastAPI提供高性能异步后端，Vue 3的Composition API提供灵活的前端开发体验，Docker确保从开发到生产的环境一致性。掌握这套技术栈，你就能独立完成从需求分析、数据库设计、API开发、前端界面到生产部署的完整流程。全栈能力不仅能提升薪资30%-50%，还能让你在求职中
【前言：天下苦 ROS 环境久矣】 作为一名每天在一线死磕机器人的研发打工人，我太懂大家配置 ROS 环境的痛了：装双系统？ 提心吊胆，一不小心把 Windows 引导搞崩，数据火葬场。用 VMware 虚拟机？ 跑个代码还行，一开 Rviz 或 Gazebo 仿真直接掉帧成幻灯片，插个 USB 深度相机还经常断连。配环境？ 换个源、装个依赖，各种报错，三天过去了还没写上一行代码。今天，我把我们实
OpenClaw 在 Sandbox 里运行，它能碰到的，就只有你给它的那片空间。它想往某个它不该去的地方发请求？当然，如果你需要更强的模型能力，也可以无缝切换到云端的 Anthropic 或 OpenAI——Sandbox 代理会自动注入密钥，你不需要改任何配置。对于需要在团队里统一开发环境的场景，这个方案很实用：每个人的 Sandbox 镜像一致，密钥由各自的主机环境注入，互不干扰。OpenC
如果你需要经常修改代码并调试，
本文提供了一份详细的教程，指导如何在单张GPU上使用Docker和vLLM高效部署DeepSeek-R1-7B大模型，并集成Open WebUI实现可视化交互。内容涵盖环境配置、模型获取、容器化部署、性能优化及常见问题解决方案，适合开发者在资源有限的环境中快速部署AI模型。
因为我是在windows是安装的vscode，而docker安装在ubuntu上，因此要先使用vscode使用ssh打开远程，再在远程vscode上进入docker容器。
本文记录了智谱GLM编码套餐接入Dify的完整方案，包含代理脚本和部署教程
本文是一篇本地AI开发环境搭建的实战指南，主要介绍了三种工具的安装和使用方法： Ollama - 命令行AI模型运行工具 支持拉取和运行各类开源模型（如DeepSeek、Qwen等） 提供REST API接口供本地调用 适合喜欢命令行操作和需要API集成的开发者 LM Studio - 图形化AI模型管理工具 提供直观的GUI界面管理模型 支持导入.gguf格式的模型文件 可启动本地API服务 D
Gemini AI辅助编写CI/CD流水线实战：从手动部署3小时到全自动8分钟的完整改造过程。涵盖GitHub Actions工作流、Docker容器化、Shell自动化脚本、K8s滚动部署、ArgoCD GitOps、数据库迁移自动化、监控告警体系全流程，附踩坑指南与最佳实践。本文记录团队如何借助G，从零搭建的自动化流水线，将部署时间从小时压缩到分钟。涵盖配置、多阶段构建优化、部署策略、安全扫描
本文介绍了ERD Online项目的核心机制projectJSON及其开放API/MCP功能，强调数据库设计应基于可版本化、可审计的结构化数据而非黑箱AI生成。主要内容包括： projectJSON作为机器可读的设计源，支持版本控制、差异比对和权限管理 提供REST API和MCP协议，支持CI集成、Agent读写等场景 采用MIT开源协议，支持自托管，确保数据安全 与市场常见的"AI一键生成"产
摘要：针对Docker部署的Ollama、FastGPT和Dify服务间网络不通问题，提出两种解决方案：1) 临时方案通过docker network connect将各容器接入共享网络ollama_shared；2) 永久方案需修改各服务的docker-compose.yml文件，使Ollama同时接入默认网桥和共享网络，并为FastGPT/Dify添加共享网络配置。关键步骤包括创建共享网络、声
方法论驱动的 AI 原生安全测试引擎—— 流程模板 · 决策树驱动 · CVE 实时集成 · MCP 管理层。引导"怎么做"，而非告诉你"做什么"。这句话值得拆三遍。引导怎么做，而非告诉你做什么"是灵魂。市面上的安全 AI 产品（包括很多"AI 加固版"的扫描器）思路是：AI 帮你把扫描结果翻译成人话。这是"告诉你做什么”——它把 AI 当翻译官。HOS-Sec-Engine 反过来：它把安全工程
在前面九篇文章中,我们从Docker的基础概念出发,逐步学习了镜像构建、容器管理、网络与存储、Docker Compose编排等核心技能。相信读者已经能够熟练地在开发环境中使用Docker来构建、运行和管理容器化应用。然而,当应用从开发环境走向生产环境时,我们面临的挑战将截然不同——高可用、可扩展、可观测、安全合规等生产级要求,远非单机Docker所能满足。生产环境需要的是一个能够跨多台服务器调度
在现代云原生架构中,Docker容器已经成为应用部署的标准方式。然而,随着容器数量的增长和微服务架构的复杂化,如何有效地监控容器运行状态、如何收集和分析海量日志,成为了每个运维团队必须面对的核心挑战。没有监控的系统就像没有仪表盘的汽车——你无法知道当前的速度、油量,更无法预知即将到来的故障。没有日志管理的系统则像没有黑匣子的飞机——当问题发生时,你无法回溯和定位根因。本文将从以下维度全面展开:无论
一键部署企业级中间件基础设施解决方案 本文提供了一个全自动部署脚本，可一次性搭建生产可用的全套中间件环境，包括Redis 6.2、RabbitMQ 3.13、Elasticsearch 8.17.2+Kibana、MongoDB 8.0.3、InfluxDB 2.7.10、EMQX 5.8.8物联网网关和SQL Server 2022。脚本核心解决了三个关键问题：1) SQL Server 202
在这个技术发展飞快的时代，技术迭代一轮又一轮，很多朋友还没有来的及了解清楚原理，就被新的技术裹挟着往前走，我们不妨慢下来，仔细解读这一现象级爆火的工具。
本文介绍了云原生后端开发的五个核心工具及其协作流程，形成从代码到上线的完整交付流水线： Docker - 解决环境一致性问题，将应用及其依赖打包成可移植的镜像。 Jenkins - 实现CI流程，自动化完成代码编译、测试、镜像构建和推送。 Kubernetes - 负责容器编排，管理应用部署、扩缩容和故障恢复。 ArgoCD - 采用GitOps模式实现CD，确保集群状态与Git仓库声明一致。 R
