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K8s中的数据管理:ConfigMap、Secret与Volume

Kubernetes中的数据管理:ConfigMap、Secret与Volume 本文介绍了Kubernetes中管理有状态应用的三大核心组件。ConfigMap用于存储非敏感配置数据,可通过环境变量或文件挂载方式注入应用;Secret专门存储敏感信息,采用Base64编码并提供额外安全保护;Volume解决数据持久化问题,通过PV、PVC和StorageClass实现存储资源的管理与分配。这三种

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#kubernetes#容器#云原生
【效率工具】告别 Windows 搜索废柴:三款顶级本地文档全文检索神器

本文推荐三款Windows本地文档全文检索工具,解决Everything无法搜索文件内容的痛点。AnyTXT Searcher适合办公用户,支持多种格式且内置预览;DocFetcher是开源首选,支持布尔逻辑搜索;Agent Ransack无需索引,可搜索压缩包内容。三款工具各有优势:AnyTXT速度最快,DocFetcher适合开发者,Agent Ransack适合偶尔使用。文章还提供了各软件的

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#全文检索
电力设备局部放电监测与诊断技术深度调研报告(2026)

电力设备局部放电监测与诊断技术调研摘要 随着特高压电网发展,电力设备绝缘可靠性面临更高要求。局部放电(PD)是绝缘劣化的主要征兆,也是引发故障的重要因素。本报告系统分析了PD的物理机制、检测标准、传感技术及智能诊断方法。 核心发现: 标准体系:IEC 60270和GB/T 7354等标准规定了PD测量方法及限值,GIS等设备要求严苛(≤5 pC)。 传感技术:HFCT、UHF、TEV及超声波等多模

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DeepLabCut 完全入门指南:从零开始实现小鼠行为追踪

根据你要追踪的目标,定义需要追踪的关键点。bodyparts:- snout # 鼻尖- leftear # 左耳- rightear # 右耳- neck # 颈部- spine1 # 脊柱点1- spine2 # 脊柱点2- spine3 # 脊柱点3- tailbase # 尾根- tail1 # 尾部中点- tailtip # 尾尖命名建议使用简洁、有意义的英文名称避免使用空格和特殊字符保

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#python
MCP 入门指南:让 AI 连接真实世界

MCP 入门指南:让 AI 连接真实世界 MCP(Model Context Protocol)是 Anthropic 开源的协议标准,旨在解决大语言模型与外部系统交互的标准化问题。本文介绍了 MCP 的核心概念和实现方法: 核心架构:采用 Host-Client-Server 三层结构,通过 JSON-RPC 2.0 通信 三种能力: Tools:AI主动调用的功能(如执行命令、查询数据) Re

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#人工智能
Ray 分布式训练的多智能体路径规划强化学习踩坑记录

本文基于本仓库代码(等),介绍如何用训练一个带的去中心化多智能体路径规划(MAPF)策略,并总结工程实现中的关键点与常见问题。MAPF多智能体强化学习DQNRay分布式训练通信注意力PyTorchdtype/AMP。

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#分布式
Debian与Ubuntu:深入解读两大Linux发行版的历史与联系

在开源操作系统的领域中,Debian和Ubuntu是两款备受瞩目的Linux发行版。它们不仅在技术上有着密切的联系,而且各自的发展历程和理念也对开源社区产生了深远的影响。本文将详细介绍这两大发行版的历史、联系与区别,以及它们对开源生态系统的贡献。

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#linux#debian#ubuntu
Rust Tokio vs Go net/http:云原生与嵌入式生态选型指南

摘要:本文对比了Rust(Tokio/Axum/Tonic)与Go(net/http/Chi/gRPC-Go)在云原生服务和嵌入式场景下的生态差异。测试显示,Rust在性能(152k QPS vs 138k)和内存(58MB vs 96MB)占优,但Go开发效率更高(启动快50%)。嵌入式领域Rust(Embassy)固件更小(182KB vs 256KB),而TinyGo更适合快速原型。建议高频

#rust#golang#开发语言
SQLite与MySQL:嵌入式与客户端-服务器数据库的权衡

SQLite与MySQL数据库对比摘要: SQLite是轻量级嵌入式数据库,以单一文件存储数据,无需服务器,适合移动应用和小型项目,具有零配置、低资源占用优势,但并发写入性能有限。MySQL采用客户端-服务器架构,支持多用户高并发访问,提供丰富功能和完善安全管理,适合Web应用等需要高性能、可扩展性的场景。选择依据应基于应用规模、并发需求、资源限制等因素:小型/单机应用优先SQLite,中大型/网

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#数据库#sqlite#mysql
Ray 分布式训练的多智能体路径规划强化学习踩坑记录

本文基于本仓库代码(等),介绍如何用训练一个带的去中心化多智能体路径规划(MAPF)策略,并总结工程实现中的关键点与常见问题。MAPF多智能体强化学习DQNRay分布式训练通信注意力PyTorchdtype/AMP。

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#分布式
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