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Vue 3 项目中引入 Iconify

Iconify 是一个开源的图标管理工具,它提供了超过 100,000 个高质量图标,来自自 100 多个流行图标集(如 Material Icons、Font Awesome、Ant Design Icons 等)。与传统图标库不同,Iconify 采用按需加载方式,只加载你实际使用的图标,大幅减少资源体积。包含海量图标,覆盖几乎所有常见图标集支持多种格式(SVG、JSON 等)无需完整导入整个

#vue.js#前端#javascript
Ollama 实战笔记:本地大模型安装配置全教程

Ollama是一个轻量级、易于使用的大模型管理和部署工具,主要用于简化大模型的运行和交互。并且为开发者和用户提供了快速加载、管理和调用多种主流大模型的能力,同时支持本地化部署各类大模型。✓ 轻量化设计:Ollama体积小巧,安装简单,适合个人开发者和小型团队✓ 多模型支持:支持多种主流大模型,如Llama系列、Qwen系列、Deepseek系列等✓ 资源优化:通过量化技术降低模型显存占用,减少对高

2025-我的CSDN年度创作历程与成长盘点

时光荏苒,又是一年岁末收官。回望这一年在CSDN的创作之旅,既是一段与技术对话、与同好共鸣的时光,更是一段自我沉淀、持续突破的成长之路。从最初的小心翼翼记录,到如今的从容分享,每一篇博客、每一次互动,都成为我技术生涯中不可或缺的印记。恰逢博客之星评选,我愿以文字为媒,复盘年度创作历程,细数成长与突破,也致敬每一份热爱与坚持。

Ollama 实战笔记:本地大模型安装配置全教程

Ollama是一个轻量级、易于使用的大模型管理和部署工具,主要用于简化大模型的运行和交互。并且为开发者和用户提供了快速加载、管理和调用多种主流大模型的能力,同时支持本地化部署各类大模型。✓ 轻量化设计:Ollama体积小巧,安装简单,适合个人开发者和小型团队✓ 多模型支持:支持多种主流大模型,如Llama系列、Qwen系列、Deepseek系列等✓ 资源优化:通过量化技术降低模型显存占用,减少对高

Kafka运维实战 16 - kafka 分区重新分配【实战】

-bootstrap-server <bootstrap-server-list> # KRaft 控制器或 broker 的地址(必填)--broker-list <String: brokerlist> # "0,1,2" (与--topics-to-move-json-file 配合)[--command-config <config-file>] # 客户端配置文件(如认证信息)[--re

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#kafka#运维#分布式
Kafka运维实战 17 - kafka 分区副本从 1 增加到 3【实战】

创建,格式如下(以},},},},},配置说明replicas数组中,第一个元素为原副本(保持 leader 不变,减少迁移开销),后两个为新增副本的 broker ID。确保新增的 broker(如 1、2、3)均正常运行,且集群总 broker 数量 ≥ 3(否则无法分配 3 个副本)。log_dirs 用于指定每个副本存放的日志目录,默认用 “any” 表示由 Kafka 自动分配。

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#kafka#运维#分布式
Kafka运维实战 03 - Kafka 配置参数详解:ZooKeeper 模式与 KRaft 模式对比

ZooKeeper 模式是 Kafka 传统架构,依赖 ZooKeeper 集群管理元数据(如 Topic 信息、分区副本分配、broker 存活状态等)。broker 启动时向 ZooKeeper 注册自身信息;broker 通过 ZooKeeper 监听集群变化(如其他 broker 加入/退出);控制器(Controller)节点从 ZooKeeper 获取元数据并同步给其他 broker。

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#kafka#zookeeper#分布式
Kafka运维实战 09 - kafka 生产消息和消费消息用法【实战】

是 Kafka 提供的一个命令行工具,用于向 Kafka 主题发送消息(即生产消息)。它允许你在终端中手动输入消息,或从文件、其他命令的输出中读取消息并发送到 Kafka。以下是使用的基本命令格式:常用参数说明: 指定 Kafka broker 的地址(例如 ),用于建立初始连接。: 指定要发送消息的主题名称。: 设置额外的生产者配置,例如:: 启用键值对模式(需要配合使用)。: 指定键和值之间的

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#kafka#linq#分布式
ES集群最大分片限制报错处理

Elasticsearch集群因达到2000分片上限导致集成日志无法写入。解决方案包括:删除无用索引释放资源;临时提高集群最大分片限制;优化索引设计策略减少分片数量;检查分片分布情况。官方建议保持合理分片数量(20-25/GB堆内存),优先考虑优化索引设计而非单纯提高限制。

#elasticsearch#大数据#搜索引擎
到底了