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力扣hot100-------11、盛最多水的容器(java版)

public:访问修饰符,表示公开方法int:返回类型maxArea:方法名:参数,传入一个整型数组:返回计算结果项目说明时间复杂度O(n)—— 只遍历一次空间复杂度O(1)—— 只用几个变量是否最优是已知最优解是否稳定每次结果相同,无随机性原因说明时间效率高O(n) vs O(n²),大数据下性能差距巨大空间效率高只用常数空间,不依赖额外数据结构思维巧妙利用“短板效应” + “贪心移动”,每次排

#leetcode#算法#java
shell脚本之Docker安装

Bash 支持函数定义,用于封装逻辑复用。类别知识点Shell 编程函数、数组、条件判断、重定向、Here Document (<< EOF系统管理systemctlusermodgroups、文件权限包管理dnfrpm -q、仓库配置(.repo文件)Docker 架构引擎、CLI、containerd、镜像加速、日志驱动安全实践非 root 用户操作 Docker、日志限制、清理残留兼容性处理

#docker#容器#运维
基于 RHEL 9.7 搭建 Kubernetes v1.34 集群实战:Docker 运行时 (cri-dockerd) 与国内源配置详解

本文详细介绍了在 RHEL 9 系列系统上从零搭建 K8s 集群的全过程。包含系统安装、Docker 与 cri-dockerd 配置、Kubeadm 初始化、网络插件安装及故障排查。特别针对国内网络环境优化了镜像源配置,适合运维人员及 K8s 学习者参考。

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#docker#kubernetes#容器 +2
k8s常用命令总结

【代码】k8s常用命令总结。

#kubernetes#容器#云原生
LLM大模型认识

传统应用:是由程序员告诉计算机规则(编程),计算机照着规则执行。擅长:规则清楚、流程固定的事情;可以确保100%准确;行为可控、可追溯不擅长:没有明确规则的事情;自然语言的理解;模糊的判断和表达大模型:计算机通过大量数据训练,自己学会规律和知识擅长:理解和生成自然语言;模糊问题的合理回答;总结、改写、对话、创作不擅长:准确的计算;固定的流程和规则;稳定可预测的结果而大模型应用大模型负责“思考”,传

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#深度学习#神经网络#人工智能 +1
docker容器技术实战

使用 docker run 命令,这个命令的作用是将容器运行起来,如果容器对应的镜像在本地没有,则会先从仓库中拉取所需要的镜像后再运行容器。这里报错的原因是因为国内这个命令是直接访问官网进行搜索的,而国内是无法直接访问DockerHub的官网的,因此不能搜索到时正常的。图片中的步骤是查看本地存在的镜像,然后删除,删除之后再导入之前导出的镜像,然后再次进行查看;如果容器报错了,可以使用这个命令来查看

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#docker#容器#运维
Dockerfile构建镜像

Dockerfile把构建镜像的步骤都写出来,然后按顺序执行实现自动构建镜像。就类似于脚本文件,ansible的playbook,saltstack的sls文件等。

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#linux#运维#服务器 +1
大模型私有部署

Ollama提供了一个轻量级、易于扩展的框架,让开发者能够在本地机器上轻松构建和管理LLMs(大型语言模型)。通过Ollama,开发者可以访问和运行一系列预构建的模型,或者导入和定制自己的模型,无需关注复杂的底层实现细节。Ollama的主要功能包括快速部署和运行各种大语言模型,如Llama 2、Code Llama等。它还支持从GGUF、PyTorch或Safetensors格式导入自定义模型,并

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#人工智能#AIGC#linux
信创实战:银河麒麟 V10 服务器安装、网络配置与 Docker 环境搭建

本文我们完成了银河麒麟 V10 服务器的安装、静态 IP 配置以及 Docker 环境的搭建。安装时:推荐英文环境 + 勾选开发工具,记得开启网卡。网络配置:掌握nmcli是运维麒麟系统的必备技能,比修改配置文件更稳妥。Docker:利用兼容 CentOS 的特性,可以快速部署容器化应用。

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#docker#linux#运维
SpringCloud微服务入门教程

微服务架构(Microservices Architecture)是一种将单一应用程序划分为一组小服务的设计模式,每个服务运行在自己的进程中,服务之间通过轻量级通信机制(如 HTTP/REST)协作。单一职责:每个服务只做一件事独立部署:服务可以独立开发、测试、部署去中心化:每个服务可选择最适合的技术栈轻量通信:通常使用 HTTP/REST 或消息队列数据独立:每个服务拥有自己的数据库。

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#spring cloud#微服务#spring
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