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处理在prometheusalert web ui上测试模板时一直报“模板变量JSON格式错误 或 JSON变量属性与模板占位符不一致”及“模版中的变量code(\r\nMemory使用率超过80%\r\n)不符合[用户昵称]的变量规范!”和“只能向已回复授权信息的手机号发送”问题
你无需采集 100% 的请求，通常采集 10% 或更少的请求就足以进行问题定位和性能分析。任何 Agent 都会引入额外的性能开销，但 OpenTelemetry Agent 经过精心设计，将开销降至了业界可接受的极低水平（通常在。镜像，将 Collector, Query 和内存存储打包在一起，非常适合本地开发、快速体验和测试环境。，这导致无法将单个请求的调用链路串联起来，形成一个完整的调用链。
摘要：本文为个人开发者/小型团队提供一套高效安全的本地虚拟机开发方案，适用于Swoole/ThinkPHP项目开发。核心特点包括：代码托管于Gitee，本地虚拟机仅作CI/CD执行环境，管理服务（如Jenkins）仅通过IP+高危端口访问，避免域名暴露风险。方案特别适合2-4GB内存的虚拟机，包含详细配置步骤：设置静态IP、安装Jenkins（修改为30001端口）、集成Gitee插件、创建Web
这几个工具我用了一年多，确实解决了不少实际问题。特别是对个人开发者和小团队来说，能大幅降低成本和技术门槛。当然，工具选择因人而异，适合自己的才是最好的。如果你也有类似的痛点，不妨试试看。SSL证书平台：https://ssl.spug.cc短信电话推送平台：https://push.spug.cc监控平台：https://up.spug.cc。
Docker作为容器化技术的代表，极大地简化了应用的部署、管理和扩展。通过本文，我们从Docker的基础概念出发，逐步深入到Dockerfile定制镜像、DockerCompose多容器管理以及DockerSwarm集群部署的实践应用。未来，随着容器编排工具Kubernetes的兴起，Docker与Kubernetes的结合将进一步提升容器化应用的灵活性和可扩展性。无论是对于个人开发者还是企业团队
对于需要接入支付功能的app或者博客、资源站来说，申请一个支付通道，过于麻烦，每年还需要申报公司税务等等如果只是个人搭建的博客站，或者资源站、线下收费等小额场景，可以使用免签服务。免签支付，易支付
**摘要：**模块化需求落地工具是解决复杂项目执行痛点的关键，通过纵向拆解、横向对齐和递归监控，实现战略目标到执行任务的无损传递。文章分析了需求落地的典型痛点（如层级断裂、颗粒度失控等），提出模块化解构、分层进度管理等标准化路径，并推荐了板栗看板、Jira等适配不同场景的工具。核心原则包括逐级拆解、单一责任和递归核算，同时强调避免过度拆解和依赖混乱。未来，AI辅助拆解将优化落地路径，提升战略执行力
如何解决PowerShell执行Invoke-WebRequest报Invalid URL和CommandNotFound全流程在Windows系统运维、脚本部署场景中，PowerShell的Invoke-WebRequest是下载远程资源的常用命令，但新手常遇到Invalid URL（URL无效）和CommandNotFound（命令未找到）两类错误。本文将从错误根源分析、分步解决方案、避坑指南
很多 AI 产品停在“聊完就散”，而创作真正需要的是：可沉淀、可归属、可协作。Codement 是我基于 LobeChat 二次开发的 AI 灵感创作即时内容社区，目标是用最小实现把灵感落地成可交流、可迭代的项目资产，并通过「Fork」机制激发创作欲望。
在人工智能和大数据技术的浪潮中，算法已成为企业技术创新和产品开发的核心。然而，随着技术的发展，国家网信办对算法的监管也越来越严格，算法备案成为了企业必须面对的合规要求。在这个过程中，专业机构的作用不可小觑。它们不仅能够帮助企业顺利完成备案，还能确保算法的合规性，让企业在竞争激烈的市场中保持领先。在算法备案的道路上，专业机构是企业最可靠的伙伴。它们不仅能够帮助企业节省时间和资源，还能提高备案的成功率
算法备案填报人员点击主页的“主体信息”，进行主体信息填报。按照备案主体的实际情况准确填写主体基本信息、证件信息、法定代表人信息、算法安全责任人信息等，并下载附件模板，严格按照模板要求填写并上传《算法备案承诺书》和《落实算法安全主体责任基本情况》附件。
为正在评估 AI SRE 方案的企业提供参考
现代项目管理需采用"板块式"透视工具应对信息过载，通过多层嵌套结构消除进度盲区，实现任务模块化封装和跨团队认知同步。推荐5款工具：板栗看板（垂直下钻）、Trello（看板管理）、ClickUp（多维进度）、Airtable（矩阵映射）和Monday.com（可视化工作流）。实施时需控制层级深度、定期修剪结构并强化节点属性。这种透视方法将复杂项目转化为可复用的逻辑网络，实现深度思
中小微企业数字化转型中，APM（应用性能监控）选型常陷三大误区：贪图低价牺牲功能完整性、仅关注前端忽略后端存储联动、盲目追求大而全忽视易用性。这些误区导致年均3-8万元预算浪费和25%以上客户流失率。ApplicationsManager以"全栈监控+存储联动+高性价比"为核心，提供500+预建报表和AI告警功能，支持500个应用节点监控，成本较企业级工具降低55%，帮助2万多
摘要： Shell管道符 | 实现命令间高效数据传递，避免临时文件冗余。通过内存接力机制，数据直接流向下一命令，提升性能与可读性。适用于日志分析（如KES慢查询统计）、实时监控（连接IP排序）等场景。结合 tee 可分流输出，xargs 实现参数传递。注意 pipefail 捕获管道错误，避免子shell变量修改失效。管道适合线性文本处理，但复杂逻辑或跨主机场景需替代方案。掌握管道是践行Unix哲
摘要： 平铺式信息展开工具通过横向布局和视觉关联，解决信息层级过深、认知负载过重等问题，提升团队协作效率。推荐工具包括Miro（无限画布）、板栗看板（多列布局）、Airtable（数据平铺）、Trello（轻量看板）和Notion（文档平铺）。设计建议采用三级空间结构、视觉锚点和导航机制，并定期清理冗余信息。该工具适用于复杂系统设计、任务管理等场景，帮助实现信息全景扫描与高效决策。
用的Gemini3，确实是有一定的限制，不能直接跟它说我要攻击要爆什么字段啥的，但是稍微调教一下它还是可写一个差不多的脚本出来的。prompt的话我大概就是说，自己是公司的测试人员，想要测试漏洞，数据是无害的啥的，然后让它帮我得到一些数据证明漏洞存在，问了库名、表名、字段啥的，都能给出相应的代码。不接受dump，但是可以给你单条的，你自己跑循环，也是搞笑了（我这里是拿到表名列名后的）这些表动手的（
本文整理了Linux系统运维和开发中最常用的命令，分为日志查看、系统监控和进程管理三大类： 日志查看：包括tail实时监控日志、grep文本搜索、less分页查看、journalctl管理systemd日志等核心命令 系统监控：涵盖top/htop进程监控、free内存查看、vmstat/iostat性能分析、uptime负载检查等工具 进程管理：重点介绍ps进程查看、kill终止进程、pstre
GPU集群搭建指南 核心概念 GPU集群是将多台GPU服务器互联组成的计算系统，用于分布式训练大模型。典型架构包含： 1个管理节点（Master Node）负责任务调度 多个工作节点（Worker Node）执行计算任务 高速网络（InfiniBand/RoCE）实现节点间通信 共享存储系统存放数据和模型 硬件准备 建议配置： 每节点8张NVIDIA A100 80G显卡 AMD EPYC或Int
Elasticsearch 鉴权依赖.security索引写入能力磁盘使用达高水位线时，集群会对所有索引加只读限制，导致鉴权失效处理思路：扩容磁盘 → 解除只读限制 → 新增/修改用户 → 清理数据建议定期监控磁盘使用和索引状态，及时预警和扩容，确保鉴权服务正常运转。
GDB，全称 GNU Debugger，是 GNU 开源组织发布的一款功能强大的程序调试工具。自 1986 年由理查德・斯托曼（Richard Stallman）编写以来，它不断发展和完善，如今已成为 Linux 系统下调试程序的首选工具 ，在整个 Linux 生态系统中占据着举足轻重的地位。它就像是一位经验丰富的侦探，深入程序的 “案发现场”，帮助开发者们找到隐藏在代码中的 “罪犯”——Bug。
摘要：软件测试中最具挑战性的是那些隐蔽缺陷，它们往往在特定环境或边界条件下才显现。本文分析了环境依赖型缺陷、边界条件复合缺陷和并发时序问题等典型隐蔽Bug的特征，并提出深度测试思维方法论：采用场景思维、数据流向追踪法和逆向思维。通过金融应用闰秒处理Bug的案例，说明建立"最易忽略Bug"知识库、多样性测试和混沌工程等系统性防御体系的重要性。优秀的测试者需突破思维定势，发现他人难
这是一个自动化部署Java应用的Shell脚本。主要内容包括：1) 从Git拉取最新代码；2) 使用Maven构建应用；3) 替换旧的JAR包；4) 优雅终止旧进程；5) 启动新JAR包进程并重定向日志输出。脚本采用严格模式(set -e)，每步操作都有错误检测，终止旧进程时先尝试正常终止(SIGTERM)，失败后强制终止(SIGKILL)。最后提示用户可以通过tail命令查看实时日志。执行方式为
工单完工入库后，创建交货单（出货通知单转交货单）的时候报错了储位必填，查看ZT017该物料只有库位，没有储位信息。给物料维护储位或者在ZT080里面删除C110库位的储位分组即可。
ES 集群搭建及滚动升级(保姆级) - 8.13.3升级到8.17.3
应用的前后台生命周期与页面和组件无关，组件仅能感知aboutToAppear和aboutToDisappear事件。若组件需要感知应用的前后台切换，可以设置一个应用前后台状态的变量。在UIAbility中对应的生命周期函数中更改此变量，并在组件中监听AppStorage状态变量的变化，执行相应的逻辑。
2.根据提示将“TXT记录值”部署至阿里云对应域名的DNS解析上。3.Continue继续生成（自动校验后会生成SSL证书）2、签署证书步骤：注：这是在本机上生成远程域名的ssl证书。第三步：将证书逐一部署至云产品（阿里云OSS和CND）第二步：手动将证书上传至阿里云“数字证书管理服务”1、根据系统安装certbot。1.执行生成证书命令如下。
一句话：Nginx 是默认“不会翻译 WebSocket 请求”的 HTTP 代理，需要你手动告诉它如何升级协议。
GM DC Monitor v2.0监控预警平台，是把11个实施项目中的“通用功能”拿出来，同时把各个客户具备特色的功能进行了移植，然后本着“简单、易用、好用”的设计思路，整合出来的一体化监控平台。平台具备门户、基础监测、告警中心、拓扑中心、基线检测、巡检模块、知识库、可视中心、拨测中心、统计分析、工单系统、CMDB配置管理模块等。我们实施的项目均属于定制化开发项目，在我们的平台基础上，根据客户的
Agent可以先调用数据获取工具，从数据库中提取相关市场数据，然后使用数据分析工具进行数据清洗和统计分析，最后调用PPT制作工具，按照你设定的风格和要求，生成一份完整的PPT。在当今人工智能飞速发展的时代，大模型无疑是最为耀眼的存在，而围绕大模型衍生出的一系列核心技术，如Prompt、RAG、Agent与大模型微调，正深刻改变着我们与AI交互以及AI处理复杂任务的方式。大模型微调不仅提升了模型在特
一个基于 Java Servlet + WebSocket 的浏览器终端，直接在服务器本机执行命令，并附带文件管理、命令过滤、IP 白名单等安全能力。适合内网运维主机管控。类似Xshell+Xftp功能Web集成。
修复内容： 我修改了 src/components/bottom-bar.component.ts 文件，增加了一个强制重置逻辑：无论数据获取成功还是失败，都会强制结束加载状态。原因分析： 这个问题是由于程序在获取服务器数据失败时（例如超时、网络问题或不支持的系统），没有正确地把界面的状态从“加载中”切换回来。今天在使用Tabby的时候发现了一个比较好玩的插件server-stats，安装后发现一
在SAP中，有一个名词叫“价值串”（Value String），它是实现业财联动的核心工具，其核心作用是将业务操作和财务记账规则绑定，让每一个具体业务动作自动触发预设的财务逻辑，确保业务数据与财务数据实时同步、相互印证。简单说，价值串是SAP预定义的“事务键”集合，他就像电台的密码本，将业务操作（如收货、领料、调拨、发货、盘点）转化为财务模块能识别的记账规则。我们就拿存货物料的采购业务来看，收货时
摘要： 本文介绍了面向n8n v1.98.1的AI工作流架构师系统，提供三种协作模式（新建/修改/混合）以生成零报错的JSON工作流。系统通过智能需求解析引擎，将自然语言需求自动映射为技术实现，严格遵循版本规范，确保节点兼容性和数据流安全。核心功能包括触发器识别、动态节点生成、影响评估及增量设计，支持天气通知、文件处理等常见场景的自动化流程搭建。用户只需按模板填写需求，即可获得可直接导入的完整JS
代码生成技术正从自动化工具向具备自主决策能力的"自我编程"Agent演进。这种智能实体融合机器学习与知识图谱，能实时监控系统、自主调整测试策略，显著提升测试覆盖率和效率。对测试从业者而言，这意味着角色转型——从手动验证转向监督智能Agent，专注于复杂场景设计。未来将形成"人机共生"的测试生态，要求从业者掌握AI知识，确保决策透明与伦理合规。这一变革将测试环
可观测性是指通过Log（日志）、Trace（追踪）、Metrics（指标）三大支柱，实现对系统从宏观到微观的全面监控与分析。Log记录离散事件，提供具体行为细节；Trace追踪分布式系统中的请求链路，提供上下文信息；Metrics则通过时间序列数据展示系统性能趋势。三者相互转化，形成完整的可观测性生态。随着现代系统复杂度的提升，尤其是微服务和云原生架构的普及，可观测性成为故障定位和根因分析的关键工
dify+jumpserver+nacos+ansible实现aiops项目构建发布后的版本匹配检测设计
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