用户创建一个 cluster.yaml 文件，内容类似：metadata:spec:mon:count: 3 # 期望有 3 个 Monitorstorage:useAllDevices: true # 期望使用所有节点上的所有可用磁盘Use code.Yaml当用户执行 kubectl apply，这个 CephCluster 对象就被存储在 Kubernetes 的 etcd 中了。声明式 A

支持 Python、Java 等语言扩展，可集成 Selenium、Appium、Requests 等库。pip install robotframework-seleniumlibrary# Web 测试。pip install robotframework-databaselibrary# 数据库测试。pip install robotframework-appiumlibrary# 移动端测

这个 modelcontextprotocol/python-sdk 是一个Python 软件包（SDK）。为开发者提供一个统一的、标准化的方式来与各种不同的大语言模型（如 OpenAI 的 GPT 系列、Anthropic 的 Claude 系列等）进行交互，并能轻松地向这些模型提供结构化的、实时的“上下文（Context）”信息。可以把它理解为：一个**“超级充电的 LLM API 客户端”*

mailcow-dockerized 本身不是一个从零写的邮件服务器软件，而是一个极其成功的“集成和编排”项目。它精选了业界最优秀的开源组件（Postfix, Dovecot, Rspamd 等）。它用作为粘合剂，将这些组件优雅地组合在一起，解决了部署和依赖的难题。它提供了一个强大的 Web UI，将底层的复杂配置转换成了简单的图形化操作，极大地降低了使用门槛。

它内置了一个强大的文档解析引擎 DeepDoc，专门处理复杂的非结构化文档（如包含图表、公式、跨页表格的 PDF），力求最大程度地保留原始信息，这是高质量 RAG 的基础。：从 /api/apps 目录开始，选择一个你感兴趣的功能（比如知识库创建），跟踪它的 API 请求是如何被处理的，以及它如何与 Controller 和数据库交互。它负责解析 RAG 工作流（在 RAGFlow 中称为 Gra

讲解 GitLab 的源码是一项浩大的工程，因为它是一个非常庞大且复杂的项目。我将从宏观的架构、核心组件、目录结构和关键工作流程几个方面，为你提供一个清晰的导览，帮助你理解这个代码库。

PHY Header | MAC Header | DevAddr (4字节) | FCtrl | FCnt | FOpts | FPort | FRMPayload | MIC (4字节) |事务ID (2字节) | 协议ID (2字节) | 长度 (2字节) | 单元ID (1字节) | 功能码 (1字节) | 数据 (N字节)|1 1 1 1 1 1 1 1|Payload (可选) ...

定位: Open Match 是一个框架，不是一个成品。它帮你搞定底层架构，让你专注于匹配规则。核心优势解耦。匹配逻辑（MMF）和匹配引擎（Backend）是分开的，可以独立开发、部署和扩展。技术栈云原生。完全基于 Kubernetes、gRPC、微服务和容器化构建，为大规模应用而生。开发者要做什么部署 Open Match 核心组件到 Kubernetes 集群。用你熟悉的语言（Go, Pyth

Open WebUI 是一个开源的、用户友好的 Web 界面，专门用于与大语言模型 (LLM) 进行交互。你可以把它想象成一个可以自己部署的、功能强大的 "ChatGPT" 界面。它的主要目标是为本地运行的 LLM（如通过Ollama运行的 Llama 3, Mistral, Gemma 等模型）提供一个美观、易用且功能丰富的操作环境。重要历史。

Dify 的架构设计非常清晰：api 负责逻辑，web 负责展示，docker 负责部署。核心竞争力在 api/core/ 目录：对 LLM、RAG 和 Agent 的抽象和封装是 Dify 的技术亮点。如果你想学习如何构建复杂的 LLM 应用，这个目录是金矿。服务化和异步化：通过 services/ 层和 Celery，Dify 能够处理复杂的、耗时的任务，这是一个生产级应用应有的设计。如果你想