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初次上手Eureka, 配置Server报错了这个错误,Caused by: org.xml.sax.SAXParseException: 前言中不允许有内容。.
错误分析：启动类需要指定openFeign接口所在包@EnableFeignClients(basePackages = "com.order.feign")
方法中，分别在新连接建立和连接断开时更新在线人数
2025 年 9 月 26 日，为期三天的云栖大会在杭州云栖小镇圆满闭幕。随着大模型技术的飞速发展，我们正从云原生时代迈向一个全新的 AI 原生应用时代。为了解决企业在 AI 应用落地中面临的高成本、高复杂度和高风险等核心挑战，阿里云基于函数计算 FC 发布一系列重磅服务。
随着大模型技术的飞速发展，我们正从云原生时代迈向一个全新的 AI 原生应用时代。智能体（Agent）作为能够自主理解、决策并执行任务的全新应用范式，正在重塑软件的定义。然而，在生产环境中规模化落地 Agent 面临着开发效率、安全弹性、运维观测等多重挑战。今天，云原生应用平台 Serverless 计算负责人杨皓然在云栖大会发表主题演讲“Serverless Agent 基础设施：助力大规模 Ag
随着计算、存储以及网络等技术的不断发展，数据存储方式开始不断变化。对于需要大量数据的业务应用来说，服务器内置存储空间，或者说内置磁盘已不足以满足存储需要。因此，在内置存储之外，服务器需要采用外置存储的方式来扩展存储空间，比如集中式存储和软件定义存储。前者即指通过一个或数个固定的盘阵控制器，连接几个磁盘柜的方式，由盘阵控制器作为数据访问入口，为应用服务器提供数据访问；后者是将所有存储相关的访问和控制
通过上述案例，我们展示了如何在 ROS2 环境中实现强化学习，让移动机器人能够在复杂环境中自主学习导航策略。这种结合不仅提高了机器人的智能水平，还为未来更多复杂的机器人应用奠定了基础。未来，随着强化学习算法的不断发展和 ROS2 生态系统的不断完善，我们有望看到更多创新的机器人应用，如协作机器人、自动驾驶等领域的突破。
本文所阐述的配置驱动智能 Agent 架构，其核心价值在于为 Agent 开发领域提供了一套通用的、可落地的标准化范式。
每个人家里都会有冰箱，冰箱是用来干什么的？冰箱是用来存放水果蔬菜等食物的地方。同样的，数据库是存放数据的地方。正是因为有了数据库后，我们可以直接查找数据。例如你每天使用余额宝查看自己的账户收益，就是从数据库读取数据后给你的。有人可能会问了我的数据就存放在自己电脑的excel表里或者其他的本地文件就可以了，为什么还要搞个数据库呢？这是因为数据库比excel有更多的优势。数据库可以存放大量的数据，允许
Volume是Pod中能够被多个容器访问的共享目录，它被定义在Pod上，然后被一个Pod里的多个容器挂载到具体的文件目录下，kubernetes通过Volume实现同一个Pod中不同容器之间的数据共享以及数据的持久化存储。Volume的生命周期不与Pod中单个容器的生命周期相关，当容器终止或者重启时，Volume中的数据也不会丢失。
k8s数据存储
LightRAG是一种结合知识图谱技术的新型RAG架构，它是由北京邮电大学和香港大学联合发表的论文，简单说，LightRAG还是对检索方面做了比较大的创新，具体而言有两点：图结构化文本索引：使用LLM识别文本中的实体(如人名、地点、事件)及其关系，从而构建知识图谱，这样能够更有效地捕捉实体之间地复杂依赖关系。双层检索机制：LightRAG采用双层检索系统，结合低层次检索（针对特定实体及其关系的精确
KinD论文精读笔记
基于知识图谱的医疗问答系统（Kubernetes 部署版）
本文从 K8s 存储核心概念出发，通过 “本地目录 + PV+PVC” 和 “NFS+PV+PVC” 两个实践案例，详细讲解了 K8s 持久化存储的配置流程。重点介绍了 NFS 的跨节点共享优势，以及 StorageClass 动态 PV 的实现思路，帮助您理解 “Pod→PVC→PV→底层存储” 的层级关系。单节点存储需求：使用本地目录或 HostPath（适合测试环境）。多节点共享需求：使用
在前面已经提到，容器的生命周期可能很短，会被频繁地创建和销毁。那么容器在销毁时，保存在容器中的数据也会被清除。这种结果对用户来说，在某些情况下是不乐意看到的。为了持久化保存容器的数据，kubernetes引入了Volume的概念。Volume是Pod中能够被多个容器访问的共享目录，它被定义在Pod上，然后被一个Pod里的多个容器挂载到具体的文件目录下，kubernetes通过Volume实现同一个
【示例】服务实例多指标异常检测, 【服务实例响应时间】服务实例响应时间超过正常水平, 【响应时间】错误率动态基线] ， [数据库服务] ， [web应有服务] ， [192.168.24.14] 产生告警，请及时关注。上文展示了如何在复杂的IT运维环境中，通过Databuff平台中应用服务性能的多个指标、多条件、多种检测算法，可以有效地监控应用服务、服务实例是否健康，便于运维人员及时发现问题，辅助
2025云栖大会云通信分论坛聚焦大模型与云通信融合，阿里云发布智能联络中心2.0与Chat App AI助理，携手伙伴推动通信智能化升级。
训练神经网络的过程通常包括使用大量输入数据和期望输出，计算损失函数（用于衡量网络输出与期望输出之间的差距），并使用优化算法（如梯度下降法）调整权重以最小化损失。梯度的方向是函数在该点处变化最快的方向，梯度的大小表示函数在该点处的变化速率。在上面的代码示例中，我们计算了输出层的误差（output_error），这个误差实际上就是损失函数的梯度。：利用若干个权重系数矩阵W,偏倚向量b来和输入值向量x进
点击下载《不一样的 双11 技术：阿里巴巴经济体云原生实践》本文节选自《不一样的 双11 技术：阿里巴巴经济体云原生实践》一书，点击..
RagFlow 是一款开源的 RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎，专注于深度文档理解，能够助力企业及个人构建高效的 RAG 工作流程。借助大语言模型（LLM），它可以精准处理各种复杂格式的数据，为用户提供可靠的问答服务，并附上详实的引用依据。
1.背景介绍1. 背景介绍Apache Zookeeper 和 Apache Spark 都是 Apache 基金会开发的开源项目，它们在分布式系统中扮演着重要的角色。Zookeeper 是一个高性能的分布式协调服务，用于管理分布式应用程序的配置、同步数据和提供原子性操作。Spark 是一个快速、通用的大数据处理引擎，用于处理批量数据和流式数据。在大数据处理场景中，Zookeeper ...
摘要：本文介绍了在Kubernetes上部署Qwen-32B大模型的完整方案。核心包括：1）使用云原生技术解决资源消耗和启动慢问题；2）两大关键阶段（模型加载和智能流量调度）；3）华为云/火山引擎一键部署方案；4）自建部署的四个核心环节（容器化、存储策略、智能网关、运维优化）；5）不同场景下的决策建议。重点强调了智能网关在动态路由、并发控制和缓存优化中的关键作用，以及根据需求选择最适部署路径的方法
文本生成3D模型的解决方案可以提供更高效的创作方式，用户可以通过简单的输入文字和指令，即可在短时间内制作出复杂的3D模型，将自己的创意和想法转化为立体化的艺术品，为创作提供更多的可能性。HRN模型基于神经网络和深度学习的高人脸识别度，以及GPU服务器的超强的计算能力，可使模型更加聚焦于文本中的关键信息，提高模型的精度和准确性。方案与传统3D模型制作相比，可以通过输入文本描述来快速生成3D模型，无需
你有没有什么想问我们的？面试官（认真）：我们公司正在大力投入云原生和微服务架构，同时也关注AI与大数据的应用。如果你有兴趣的话，我们可以进一步交流。面试官（点头）：好的，我们会尽快通知你结果。祝你一切顺利！在这次面试中，我们探讨了多个技术点，包括Java基础、Spring Boot、Vue3、MyBatis、微服务、JWT、Kafka、Logback、GitHub Actions等。这些技术点在实
本文介绍了Kubernetes中的存储机制，重点讲解了emptyDir、hostPath、nfs、persistentVolumeClaim、configMap和secret这六类常见的存储方式。并针对每种存储方式给出了运行示例。
通过精心设计的数据结构，智能化临时存包柜平台将能够更好地满足城市居民的便利需求，提升存包体验，推动城市智慧化发展的步伐。1. 存包信息管理：存储用户ID、存包时间、取包时间等信息，可以采用数据库表的形式进行管理，以用户ID作为主键，实现快速查询和管理。4. 用户接口和体验：通过设计用户信息表、操作日志表等数据结构，实现用户查询、预订、取包等操作的记录和管理。3. 支付与结算系统：设计订单表、支付记
作者 | 箫逸阿里文娱高级技术专家关注“阿里巴巴云原生”公众号，回复 架构 即可查看清晰知识大图！**导读：**架构图是什么？为什么要画架构图？如何画好架构图？有哪些方法？本文从架构的定义说起，分享了阿里文娱高级技术专家箫逸关于画架构图多年的经验总结，并对抽象这一概念进行了深入地讨论。内容较长，同学们可收藏起来细细阅读。什么是架构图？如何画好一张架构图，要做好这件事情首先要回答的就是什么是架构图。
Kubernetes 将资源进行分组和版本化，形成了 Group（资源组）、Version（资源版本）、Resource（资源）。以下简称为 GVR。* Group：资源组，在 Kubernetes API Server 中也称其为 APIGroup。* Version：资源版本，在 Kubernetes API Server 中也称其为 APIVersions。* Resource：资源，在 K
【代码】k8s部署mysql5.7。
服务网格作为一种新兴的技术，为微服务架构提供了强大的支持。通过服务网格，我们可以实现智能路由、自适应负载均衡、实时监控与诊断等功能，提高系统的性能和稳定性。随着微服务架构的普及，服务网格作为一种重要的基础设施层技术逐渐受到广泛关注。假设我们有一个电商系统，其中包含多个微服务，如商品服务、订单服务、用户服务等。注：本文仅提供了服务网格的基本概念和实现思路，在实际应用中，还需要根据具体需求进行详细的设
摘要 本文探讨了在电商客服场景下如何通过大模型微调技术优化智能客服系统。文章指出通用大模型在电商领域的局限性，如专业术语理解不足、产品知识欠缺等问题。作者提出了一套完整的微调策略框架，涵盖数据准备、模型选择、训练方法和实战代码示例。重点介绍了使用LoRA（Low-Rank Adaptation）技术的高效微调方法，通过示例代码展示了如何将预训练模型适配到电商对话场景。文章强调高质量数据的重要性，并
Elasticsearch提供了实时的分布式数据存储和分析查询功能，很容易扩展到上百台服务器，支持处理PB级结构化或非结构化数据。配合 Logstash、Kibana等组件，可以快速构建一套对日志消息的分析平台。
然而，随着业务服务的激增和架构的复杂化，Kubernetes 集群的资源管理已逐渐成为一场成本与性能之间的“拉扯”。在生成式 AI 的浪潮下，计算资源，尤其是支撑所有服务运行与调度的 CPU 资源，已经从单纯的成本项目，升级为驱动创新速度与竞争力的底层基石。无论是发现过度配置的节点，还是追踪成本异常的集群，都能通过全新仪表盘快速定位，帮助用户实时掌握集群状况，为用户做出精准决策提供有力的数据支撑。
滴滴开源DELTA：AI开发者可轻松训练自然语言模型8月2日消息，自然语言处理领域顶级会议ACL2019在意大利弗洛伦萨继续召开。会上滴滴正式宣布开源基于深度学习的语音和自然语言理解模型训练平台DELTA，以进一步帮助AI开发者创建、部署自然语言处理和语音模型，构建高效的解决方案，助力NLP应用更好落地。DELTA是滴滴第22个开源项目。自然语言处理模型和语音模型是很多AI系统与用户交互的接口，此
Jenkinsfile 是用来保存 Pipeline 代码的文件，通常用代码仓库管理，或者直接放置于服务的代码仓库中。方便对流水线上的代码进行复查/迭代；对管道进行审计跟踪；流水线真正的源代码能够被项目的多个成员查看和编辑。接下来再 GitLab 的源代码中添加 Jenkinsfile。首先点击代码首页的“+”号，然后点击 New file：在窗口中，添加通过模板更改后的 Pipeline，并且命
1. 引言。
摘要：用户在使用ezdown脚本下载Docker二进制文件时遇到403禁止访问错误。问题源于脚本中wget命令的user-agent参数不准确。解决方法包括：1)访问清华源镜像站确认地址；2)通过浏览器调试面板获取正确的user-agent值；3)修改脚本第164行相应参数。修改后问题解决，欢迎在评论区讨论其他相关问题。（98字）
计算机二级考试备考指南：技术与趋势分析 全国计算机等级考试（NCRE）二级通过率约35%-45%，不同科目差异显著。现代考试内容已从传统办公软件扩展到云计算、大数据和AI等前沿技术。本文提供全面备考策略：1）科目选择建议：零基础选MSOffice/Python，有基础按职业规划选Java/C等；2）现代开发环境配置：推荐VSCode+Docker容器化方案；3）重点技术解析：涵盖Java/Pyth
本文探讨了现代分布式系统中可观测性工具的选择策略。随着系统规模扩大，传统工具面临成本激增、性能不足等问题。文章对比了ELKStack（开源）、Snowflake（黑盒）和TrafficPeak（可扩展方案）在部署复杂度、性能、成本等维度的表现，指出企业在不同成长阶段需要匹配不同的可观测性方案。特别强调第二阶段选择不当会导致第三阶段的成本困境，建议选择兼具灵活性和扩展性的解决方案。最后介绍了Akam
RDMA：数据从存储内存“咻”地跳进 GPU 内存，CPU 全程打酱油，延迟低到微秒级——GPU 还没张嘴，菜已塞进去。AI 原生存储就是那位“MOD 大神”，把加载条直接删掉，让你和 GPU 一起“全程满帧”跑模型。AI 原生存储：把元数据搬进“内存超跑”（SCM），ls 秒回，鼠标还没松手结果已出。端菜速度堪比“树懒服务员”，GPU 举着筷子空转，电费一秒烧掉 3 块钱。如果把 AI 训练比作
未来，服务网格将更加注重与人工智能、区块链等技术的融合，为构建更高效、更智能的分布式系统提供强大的支撑。此外，服务网格还可以根据服务的实时状态动态调整流量分配，以实现系统的自适应优化。通过注册中心，服务可以自动注册并暴露自身的信息，其他服务则可以通过注册中心发现所需的服务并进行调用。服务网格是一种微服务架构的基础设施层，它为微服务提供流量管理、安全性、容错和可观测性等核心功能。通过将服务网格部署在
2025年9月国内可用Docker镜像源指南 本文提供最新Docker镜像加速解决方案，适用于国内服务器/办公网络拉取镜像缓慢、超时或429请求过多的情况。包含： 推荐镜像源清单（如https://docker.1ms.run等） 全平台配置教程（Windows/macOS/Linux/containerd/k8s） 使用建议：组合2-4个镜像源+官方回源兜底 附批量测速脚本、排障清单和安全建议
云原生技术通过微服务架构、容器化、持续交付和声明式 API 等技术，使应用程序能够更好地适应云环境，提高开发效率和运维效率。这些技术在多种场景下都有广泛的应用，如大型企业应用、电商平台、社交网络等。通过理解云原生技术的底层原理，开发者可以更好地利用这些技术，构建高效、可靠、可扩展的应用程序。
什么是云原生存储云原生是一种开发和运行软件应用程序的新范式，它融合了云计算、容器化、Serverless 和微服务等技术趋势。云原生存储是一种旨在用于云原生环境的存储技术。云原生存储平台可以存储管理有状态应用程序的数据，并解决 Kubernetes 或其它基于云原生环境的基础设施中一直存在的数据存储挑战问题。分布式架构中的对象存储可以基于现代对象存储、块存储或传统磁盘驱动器提供数据存储服务。云原生
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