登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
Manus是一款2025年3月上线的通用AI Agent，由蝴蝶效应团队开发，支持自主完成市场研究、编码等任务。其功能与国内Coze、dify等低代码平台类似，可通过浏览器自动化执行查询机票等操作。SandboxManus是Manus的云端沙箱版本，提供完全隔离的执行环境，内置浏览器、文件系统、Shell等工具，支持VNC远程监控。Daytona作为安全沙盒执行器，确保代码在隔离容器中运行，保障宿
本文介绍了如何在Docker中部署瀚高数据库(HGDB)4.5版本的详细步骤。首先通过docker pull命令拉取指定镜像，然后创建数据持久化目录并设置权限。重点讲解了启动容器的关键参数配置，包括挂载路径注意事项、密码设置、加密配置等。特别说明了首次初始化需要等待10-20秒，以及如何使用DBeaver等工具连接数据库。文中还提供了国密SM4算法加密、权限控制等安全相关配置的具体实现方法，适合需
很多时候，我们都想将一些文件或文本传送给别人，或者跨端传递一些信息，但是我们又不想为了分享，而去下载一些七里八里的软件，这时候，我们就可以使用口令传送箱，像拿快递一样取文件。今天给大家介绍的一款开源项目，可以解决这个问题。主要特色轻量简洁： Fastapi+Sqlite3+Vue2+ElementUI轻松上传： 复制粘贴，拖拽选择多种类型： 文本，文件防止爆破： 错误次数限制防止滥用： IP限制上
【代码】步骤超清晰的docker及nvidia-docker安装(深度学习环境配置)
本文讨论了AI Agent执行危险命令时的安全隐患及沙箱隔离方案。Agent在循环运行中可能因上下文截断执行危险操作，需通过沙箱隔离风险。对比了三种隔离方案：虚拟机（安全但启动慢）、Docker容器（轻量但共享内核风险）、MicroVM云沙箱（兼具安全与速度）。重点介绍了开源方案CubeSandbox，其采用快照克隆和写时复制技术实现毫秒级启动和MB级内存开销。最后强调沙箱能将风险限制在隔离环境，
一开始我热衷于找各种 Skill，感觉每装一个就多了一种超能力。装了不用的 Skill 是负资产，它在消耗你的 context 预算，增加 Claude 的触发混淆，不会给你带来任何收益。真正值得花时间的是：把你自己工作流里最高频的步骤，自己写成 Skill。一个你自己写的、教了 Claude 你团队内部 API 约定的 Skill，价值远大于 10 个从 Awesome 仓库装来的通用 Skil
本文介绍了使用Docker容器搭建ESP-IDF编译环境的方法。作者对比了直接安装和VSCode插件安装导致系统混乱的问题，推荐使用Docker进行环境隔离。文章详细说明了Docker的安装步骤（Windows/Linux）、国内镜像源配置技巧、官方ESP-IDF镜像拉取方法，并提供了编译和烧录的具体命令示例，包括参数解释和快捷命令设置。最后还介绍了如何清理Docker镜像。通过Docker可以保
如果每个项目需要独立部署在一个环境中，那么多项目部署就会涉及大量的虚拟机，正如上文所言，每台虚拟机会有操作系统，就会存在体量大的问题。不仅如此，容器技术也利好环境问题。在面对开发和运维的不同岗位、不同用户的实际使用情况时，避免了不同机器上环境配置不一致的问题，即开发的时候是一套环境，而运维时则会有版本问题、缺少环境。面对这一情况，只需要开发将自己部署的项目放在一个容器内部，在这个容器内部保存了必要
Docker是一种开源的容器化平台，通过轻量级的虚拟化技术实现应用隔离与快速部署。其核心优势在于秒级启动、高效资源利用（MB级镜像）和跨环境一致性，相比传统虚拟机性能损耗更低。Docker基于Linux内核的Namespace和Cgroups技术实现进程隔离，采用分层架构（Docker Client→Dockerd→Containerd→Runc），支持OCI标准。典型应用场景包括持续集成、微服务
我将从核心概念入手，一步步带你搭建一个属于自己的Kubernetes集群，并部署一个完整的微服务应用，最后分享一些我在实践中遇到的问题和思考。容器云并非简单的“容器+云”，它是一个以容器为核心，集成了编排、调度、网络、存储、监控和安全等一系列能力的综合性平台。它以Kubernetes（K8s）为事实标准，为我们提供了一个强大的操作系统，来管理和调度整个数据中心的资源。从Docker的单机容器到Ku
docker: Error response from daemon: endpoint with name ****** already exists in network bridge.
本文介绍了使用 Docker 部署 OpenClaw 的关键步骤和优势。主要内容包括： Docker 部署价值： 解决环境一致性问题 快速部署和回滚 资源隔离和可移植性 核心概念： 镜像、容器、仓库的关系 基础 Dockerfile 指令说明 OpenClaw 镜像构建： 提供基础版和多阶段优化版 Dockerfile 多阶段构建可显著减小镜像体积（从 1.2GB 降至 300MB） 加入安全性措
K8s 默认所有 Pod 之间可以互相访问，所有 namespace 之间没有隔离。一个被攻破的 Pod 可以扫描整个集群。
摘要：本文记录了在WSL2环境下使用Docker加载openEuler镜像的过程。由于直接加载压缩文件失败，需先用xz工具解压后再通过docker load命令成功导入镜像。随后创建并运行容器，验证了Python、DuckDB等工具的正常运行，并通过系统信息确认了容器环境。文中还提供了openEuler官方镜像获取方式的参考链接。整个过程展示了在WSL2中部署openEuler容器的完整流程。
学习型查询优化器通过历史执行反馈训练预测模型，试图弥补传统成本模型在统计信息时效性和多列相关性上的固有缺陷。其架构核心是查询特征编码、计划评分模型、融合选择策略和执行反馈闭环四个组件的协同。但模型的不可解释性、冷启动阶段的低置信度、以及查询分布漂移带来的预测偏差，构成了学习型优化器在生产落地的三大工程风险。实践中应采用"模型增强而非替代"的融合策略，根据模型置信度动态调整权重，并保留完整的降级回退
基于强化学习的 Join 顺序优化将组合搜索问题建模为序列决策问题，通过策略网络直接输出高概率的 Join 顺序，搜索复杂度从指数级降为多项式级。PPO 算法通过裁剪重要性采样比率和价值函数约束，提升了训练稳定性。但 RL 优化器的工程风险不容忽视：训练不收敛、推理延迟在少表场景下不占优、策略退化导致对未见查询泛化能力差。生产实践中，RL 优化器应与传统成本模型协同工作——RL 负责生成 Top-
云原生可观测性融合与 AI 运维决策，是将"数据驱动排障"升级为"AI 驱动运维"的关键路径。可观测性融合解决了"数据孤岛"问题，让指标、日志、链路三种信号在语义层面关联起来，形成完整的故障画像。AI 决策引擎基于故障画像匹配修复策略，根据置信度决定自动执行或人工审批，将排障到修复的闭环时间从数十分钟缩短到秒级。落地步骤：第一步，部署 OpenTelemetry Collector 统一采集三种信
本文详细介绍了如何使用Traefik反向代理配置Bitnami的Magento Docker容器。主要内容包括：Traefik的YAML配置文件设置、Docker Compose文件的编写（包含Magento、MariaDB和Elasticsearch服务）、以及常见配置错误的解决方法，特别是端口设置错误导致的502问题。通过将Magento容器端口正确配置为8080，并确保Traefik路由规则
容器
——容器
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
龙虾开发者社区
DAMO开发者矩阵
AI硬件创业社区
openEuler 社区
2048 AI社区
AtomGit AI 社区
