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一般用于dns或者已经做好主从同步的mysql服务器的转发，做负载均衡的工作。stream模块一般用于tcp/UDP数据流的代理和负载均衡，可以通过stream模块代理转发TCP消息。 ngx_stream_core_module模块由1.9.0版提供。 默认情况下，没有构建此模块。第一种安装方法：-必须使用-with stream配置参数启用。这个对于初学者来讲稍微有些麻烦第二种安装方法：首先使
例如，这里由sid、sname和age 3个字段构成的索引，索引行中就按sid/sname/age的顺序存放，索引可以索引下面字段组合(sid，sname，age)、（sid,age）、(sid，sname)或者(sid)。在关系数据库中，索引是一种单独的、物理的对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储结构，它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。
1.1生成requirement依赖1.2安装requirement依赖生成结果--会将所有的依赖都生成。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
在面试中，您可以这样开始：“面试官您好，‘sequence粒度的负载均衡损失’这个概念，我认为核心是指在训练混合专家模型（MoE）时，为了确保各个专家能够被均匀地使用，而引入的一种辅助损失函数 (Auxiliary Loss)。如果某个专家被分配了过多的token（f_i 很高），或者门控网络对它有很高的路由偏好（P_i 很高），都会导致最终的损失值增大，从而在反向传播时调整门控网络的参数，使其分
这篇文章为Python工程师提供了大模型入门实战指南。首先明确了角色定位和技能要求，包括数学基础、深度学习原理和工程能力。重点介绍了Transformer核心思想，建议从小模型入手，提供了完整的迷你语言模型训练代码示例（包含数据处理、模型定义、训练和生成测试）。进阶部分讲解了如何使用HuggingFace工具加载GPT-2进行微调。最后给出了学习路径建议：从基础到进阶分四个阶段（约5.5个月），并
随着人工智能从生成式AI（Generative AI）向智能体AI（Agentic AI）演进，2025年被广泛视为Agent市场的元年。智能体架构的技术讨论日益活跃，其核心组件的标准化与抽象化也日趋成熟——例如像MCP（Model Context Protocol）和A2A（Agent-to-Agent）这类协议逐渐定义了Agent如何调用工具以及多Agent之间如何交互。在智能体的基本架构中，
在大数据领域，Hadoop的高可用性（High Availability, HA）是保障业务连续性的核心基石。对于支撑PB级数据存储与计算的阿里、字节等大厂而言，Hadoop集群的无故障运行直接关系到数据链路的稳定性与业务决策的时效性。本文将从核心机制、实战落地、深度答疑三个维度，系统拆解Hadoop数据高可用的实现逻辑。
本文介绍了高防系统的技术架构与实现方案，重点分析了流量清洗、智能防护等核心模块。通过多层过滤、统计特征分析等技术实现攻击检测，采用LSTM模型进行异常行为分析。系统采用分层架构设计，包含流量调度、防护策略引擎等关键组件，支持自动化响应和混合云部署。性能测试显示系统可处理百万级请求，攻击检出率超99.5%。未来发展方向包括AI增强防护、零信任架构等技术演进，推动高防系统向智能化发展。文中代码仅供学习
本文介绍了高防体系架构的技术原理与实现方案，涵盖负载均衡核心原理、防护型分流策略、分层架构设计等关键内容。重点解析了四层/七层负载均衡技术、动态权重算法、攻击流量识别方法，并提供了伪代码示例。文章还详细阐述了全球清洗网络拓扑、智能调度引擎等架构实现方案，以及动态权重算法和流量清洗引擎的代码级实现。最后通过企业级案例和效能评估体系，展示了高防系统的实际应用效果。文章强调，未来高防技术将向AI预测与自
Linux环境下前后端分离部署实践前言随着现代软件开发模式的演变，前后端分离架构逐渐成为主流。这种架构模式将前端界面与后端业务逻辑分开，使得两者可以独立开发、测试和部署，大大提高了开发效率和可维护性。而Linux作为一款稳定、高效的操作系统，在部署前后端分离项目时发挥着不可或缺的作用。在本文中，我们将深入探讨在Linux环境下如何进行前后端分离项目的部署。我们将从环境准备、配置管理、部署流程、性能
随着人工智能技术在客户关系管理领域的广泛应用，智能客户关系AI系统承载着越来越多的业务关键数据和交互操作。本文的目的是帮助架构师设计出一个稳定、高效且安全的网络架构，通过合理部署负载均衡、CDN（内容分发网络）和WAF（Web应用防火墙），确保智能客户关系AI系统能够应对高并发请求，快速响应用户，同时有效抵御各种网络攻击。范围涵盖这三种技术在该系统架构中的选型、配置以及相互协作的设计。首先，介绍负
Qwen-Image-Edit是阿里巴巴基于Qwen-Image开发的图像编辑大模型，支持语义和外观双重编辑，能精准修改图像中的文字内容(中英双语)。该模型在多个公开benchmark上达到SOTA水平，支持链式编辑，可应用于风格转换、视角调整、物体移除等多种场景。模型开源且采用Apache-2.0许可证，降低了应用部署门槛，为设计师、内容创作者和普通用户提供了强大的AI图像编辑解决方案。
视觉语言模型(VLM)是融合计算机视觉与自然语言处理的多模态AI技术，通过视觉编码器、语言模型和连接模块实现图文理解。本文系统解析了VLM的工作原理、推理逻辑(Prefill/Decode阶段)、优化方法(KV Cache、量化等)、评测体系及视觉幻觉等挑战，为开发者提供了从理论到实践的全面指导，助力掌握这一推动AI发展的重要技术。
SRE专家是不是觉着很高大上，学完这些内容，你也可以
目录第一章 初入公司第2章 第一阶段：解决物理服务器单电问题第3章 第二阶段：解决服务器虚拟化问题第4章 第三阶段：数据库备份第5章 第四阶段：解决数据库单点第6章 第五阶段：完善监控项第7章 第六阶段：统一服务的安装方式第8章 第七阶段：关键服务 NFS 迁移备份第9章 第八阶段：服务拆分-用户和爬虫流量分离-ELK 日志收集第10章 第九阶段：增加第二机...
不可否认，Nginx作为老牌的负载软件经久不衰，依然是绝大多数情况下的不二选择，但是在云原生时代，Nginx却显得力有不逮。由于微服务架构以及Docker技术和K8s编排工具最近几年才开始逐渐流行，所以一开始的反向代理服务器比如Nginx、Apache等并未提供其支持。所以才会出现Ingress Controller这种东西来做k8s和Nginx之间的衔接。而Traefik天生就提供了Docker
本文提供了一个四周的大模型学习计划，帮助读者在一个月内从零基础掌握AI大模型技术。内容涵盖Transformer理论基础、Hugging Face工具应用、模型微调技术（LoRA）、RAG系统构建及模型部署等实战技能。文章详细规划了每日学习任务，强调动手实践，并提供多个项目案例，帮助学习者建立系统性认知并具备实际开发能力，适合程序员及AI技术爱好者参考学习。
画出系统应用架构图写出LVS与nginx的区别当前数据库服务处理速度慢，你认为可能是什么原因导致的，并阐述一下对应的解决办法说一下你知道的存储引擎，建表时如何决定表使用存储引擎单张表过大有什么缺点，如何解决给你50台服务器，阐述一下你的拓扑结构如何设计如果你是数据库管理员，阐述一下你如何给服务器添加授权用户若你是数据库管理员，阐述一下你如何对数据做备份目前常见的数据库软件有哪些，搭建数据库集群的时
AI负载均衡不是“配置一下就行”，而是要“适配AI场景的特殊性”。看重量：AI请求重量不均，要用“资源感知”的动态加权策略；保状态：对话式AI需要“会话粘滞”，保持上下文一致；防长尾：用滑动窗口统计平均延迟，加熔断机制；应变化：弹性扩缩容要结合“服务发现+动态路由”；隔版本：模型升级要做“版本路由”，避免输出不一致。
谷歌最新图像生成模型nano-banana(Gemini-2.5-flash-image-preview)提供6大惊人功能：生成超逼真手办、场景变换、姿势融合、穿搭提取、等距模型生成和大头照九宫格。该模型在图像生成与编辑能力及内容一致性方面表现卓越，被称为"多模态大模型的神"。可通过lmarena.ai网站直接体验，无需特殊网络设置，适合个人创意和商业应用。
Linux企业运维——Kubernetes（二十）Prometheus监控文章目录Linux企业运维——Kubernetes（二十）Prometheus监控1、Prometheus简介2、k8s部署Prometheus1、Prometheus简介除了资源指标（如CPU、内存）以外，用户或管理员需要了解更多的指标数据，比如Kubernetes指标、容器指标、节点资源指标以及应用程序指标等等。自定义指
相信大家都有感觉到，今年各行各业经济都不是很景气，但有个行业却异常的火爆，那就是新能源汽车行业。现在国内大厂纷纷开始造车，像华为、大疆、小米、蔚来、小鹏、乐视等，掀起了一波新能源汽车潮，新能源汽车也是国家大力扶持的行业，利润也客观，于是各个企业都想分一杯羹。随着新能源汽车、自动驾驶的需求兴起，于是相关的岗位需求也日益增加。那么对于咱们测试人员来说，也是个不错的机会。我从招聘网站看到车载测试、自动驾
nginx
英伟达DGX系列超算集群通过领先的计算技术，推动人工智能、大数据分析等领域的创新，为企业数字化转型提供强有力的支持。本文深入解析了DGX系列的强大性能以及它如何引领未来的科技发展。
InfiniBand与RoCEv2网络技术对比：InfiniBand采用专用硬件架构，通过子网管理器、自适应路由和多队列对实现多层次负载均衡，基于信用机制确保无损传输，具有超低延迟和高吞吐优势，但成本较高；RoCEv2基于标准以太网，依赖ECMP等分布式负载均衡技术，需配置PFC/ECN实现流控，扩展性强且成本较低。适用场景上，InfiniBand适合高性能计算和AI训练等对性能要求严苛的场景，R
网络游戏中的频繁掉线不仅影响玩家体验，也可能揭示网络基础设施、软件架构或外部干扰的问题。本文将探讨导致游戏掉线的常见原因，并提出一系列技术解决方案，帮助开发者和运维团队提升游戏服务的稳定性和可靠性。
Caused by: java.lang.IllegalAccessError: tried to access class org.springframework.cloud.openfeign.l
参考[负载场景下TongWeb如何获取真实的客户端IP地址]，发现可以在应用层面修改代码，或者tongweb层面配置实现这一效果。配置后，重启ths，发现后端没有获取到真实ip。记得双击保存，然后测试一下应用。
1.背景介绍WebSocket 是一种基于 TCP 的协议，它使客户端和服务器之间的连接持久化，使得双方可以实现实时的数据传输。随着 WebSocket 的广泛应用，为了确保服务器性能和可用性，我们需要实现 WebSocket 服务器的负载均衡和扩展。在本文中，我们将讨论 WebSocket 服务器负载均衡的核心概念、算法原理、具体操作步骤、数学模型公式、代码实例以及未来发展趋势与挑战。...
在使用 MRCP 功能时，FreeSWITCH 通过 mrcp profile 的名称来指定要使用的 MRCP 客户端，进而决定要连接的 MRCP 服务器。如果在脚本中配置了 dispatcher 模块的数据库地址，则 OpenSIPS 启动时会从数据库中查询数据加载到内存，读者如有兴趣可参考。执行以下 SQL 语句，往 OpenSIPS 数据库的 dispatcher 表中插入目标 MRCP 服
宝塔部署 （多个服务器）nginx的负载均衡
本文详细介绍了Nginx实现TCP/UDP负载均衡的配置方法，包含基础配置、高级功能及运维方案。主要内容包括：1) 基础TCP/UDP负载均衡配置示例（如MySQL和DNS服务）；2) 高级功能如SSL/TLS终止、多种负载均衡算法和流量镜像；3) 监控维护配置和性能调优建议；4) 测试验证方法和注意事项。文章提供了完整的配置代码片段，涵盖健康检查、会话保持、访问控制等关键功能，并给出内核参数优化
当前AI Agent落地困难，问题不在于AI本身，而在于错误的构建思路。许多项目试图跳过业务结构化过程，直接依赖大模型"自行推理"，导致任务执行不稳定。正确做法是构建"数字底座+智能体"双引擎模式：数字底座提供结构化业务实体和标准化流程等确定性基础；智能体则灵活调用和编排这些能力，发挥其自然语言理解和推理优势。只有建立在坚实数字化基础上的Agent，才能真正成为企业生产力。
如果你想拥有你从未拥有过的东西，那么你必须去做你从未做过的事情目录一、安装java环境，配置tomcat二、部署Java环境的Tomcat部署zrlog项目三、搭建LNMT架构（https+nginx负载均衡+mysql数据库+tomcat服务）四、配置session会话保持二、部署Java环境的Tomcat部署zrlog项目今天的LNMT架构就介绍到这里了，接下来介绍一下nginx的优化和防火
电脑自带网卡是100M强制全双工，DP83848是自适应，那么给DP83848重新上电，DP83848会是啥？答：dp83848是百兆全双工。那么电脑自适应，就有DP83848是100M全那么电脑100 half 有DP83848是100 half电脑是10M全有DP83848 是10M全嗨嗨嗨！！！看看华为的说法：《FAQ-交换机设备电口对接一端处于强制全双工状...
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