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程序猿S先森丶
sslcentosdocker
前置安装,可参考Certbot实现SSL免费证书自动续签(CentOS7+nginx/apache)如果是通过Docker运行Nginx,certbot无法直接检测到本地的Nginx配置。解决方案是使用standalone模式或挂载Webroot方式获取SSL证书,并手动配置Nginx。方案1:Standalone模式(临时关闭Nginx获取证书)如果你的服务器不支持Webroot(或Nginx配
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a栋栋栋
遇到的问题sql自动化事务失效
由于上一版发现数据库【MySQL】不支持DML事务回滚,该迭代主要是去兼容这种问题。数据表新增一个completed字段,用来表示当前版本下同步成功的个数。数据表CREATETABLE`auto_sql_version`(`id`intNOTNULLAUTO_INCREMENT,`version`varchar(20)CHARACTERSETutf8mb4COLLATEutf8mb4_0900_a
- SSL的原理和应用
m0_74092749
ssl网络协议网络
前言:SSL协议便是Internet上应用最为广泛的网络数据安全传输协议。SSL协议隶属于会话层,处于有连接的会话层之上,它一经产生就在Internet领域发挥了它的巨大作用。目前,国外著名的商用浏览器和Web服务器都支持SSL协议,SSL已成为最流行的WWW安全协议。目前已经有若干国外厂商推出了基于SSL的安全产品,但是协议在核心密码算法上都有出口限制,大多采用一些低安全强度的算法,而且协议代码
- IIS网站用myssl评级为B级
bigsea76
windowsssl
不光是IIS网站,包括.net使用HttpListener开发的web程序,在默认情况下都会被评为B级。提示为:降级原因:1.没有使用AEAD系列加密套件,降级为B2.没有优先使用FS系列加密套件,降级为B。我现在知道AEAD系列加密套件指的是那些支持认证加密和关联数据(AuthenticatedEncryptionwithAssociatedData)的套件,比如AES-GCM和ChaCha20
- Redis 源码分析-内部数据结构 quicklist
笨手笨脚の
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Redis源码分析-内部数据结构quicklistquicklist是Redis对外暴露的list数据结构的内部实现,经常被当作队列或栈使用,我们可以从常用的一些api上先思考一下它的结构最常用的就是lpush、lpop、rpush、rpop,同时它也支持lindex查询某元素在list中的索引,linsert在指定元素旁边插入新元素。从头、尾节点的push、pop来看,这就是双向链表最优秀的设计
- 【云原生】动态资源分配(DRA)深度洞察报告
碣石潇湘无限路
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1.DRA的发展与设计灵感Kubernetes早期通过DevicePlugin(设备插件)机制支持GPU、NIC等特殊硬件,将节点上可用设备数量上报给kubelet和调度器。但设备插件模式存在局限:调度器只能根据节点标签等属性粗粒度筛选,无法精准指定某型号/属性的设备;此外调度器与设备插件缺乏联动,可能把Pod调度到尚未准备好相应设备的节点上。结果就是难以满足复杂场景下对特定硬件的精细化需求。为解
- AMIS低代码构建系统,定制界面
一醉千秋
Cesiumnodejsarm64低代码
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- 基于oracle linux的 DBI/DBD 标准化安装文档(二)
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- 【MyBatis笔记06】MyBatis中的三种关联查询方式(一对一、一对多、多对多)
Mr.小朱同学
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这篇文章,主要介绍MyBatis中的三种关联查询方式(一对一、一对多、多对多)。目录一、MyBatis关联查询1.1、准备环境(1)SQL建表语句(2)创建实体类1.2、一对一查询(1)创建Mapper接口方法(2)创建XML映射文件(3)测试程序1.2、一对多关联查询(1)实体类(2)创建XML映射文件(3)测试程序1.3、多对多关联查询一、MyBatis关联查询MyBatis框架支持三种关联查
- Spring Boot 启动失败:Failed to start bean ‘documentationPluginsBootstrapper’ 解决方案
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- 什么是 MyBatis?有哪些优点和缺点?
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- 《架构300讲》学习笔记(201-250)
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前言内容来自B站IT老齐架构300讲内容。201小心selectforupdate,有效规避索引选择性锁表202设计模式之建造者模式的用途20320分钟上手ELK日志监控系统分类:【ELK】204设计模式之门面模式Facade205设计模式之适配器模式Adapter206经典设计!如何让RabbitMQ支持消息延迟投递207Docker容器基于NFS实现跨容器文件共享208数据向上追溯场景该如何优
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Kafka、RocketMQ和RabbitMQ都支持顺序消费,但它们的实现机制有所不同。以下是这三种消息队列实现顺序消费的方式:1.Kafka的顺序消费实现机制分区内有序:Kafka保证单个分区(Partition)内的消息是有序的。消息按照写入分区的顺序存储,消费者按照相同的顺序消费。分区间无序:不同分区之间的消息顺序是不保证的。例如,消息A写入分区0,消息B写入分区1,消费者可能会先消费到消息
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你现在有这么一个包,已经将他发布在npm上了,周下载量也还比较可观。美中不足的就是,这个包之前使用js写的,现在你想增加TS类型,提升用户使用体验,那么你现在可以做以下几个步骤1.在你的包的根目录下创建一个类型定义文件(.d.ts文件)。例如,index.d.ts。在这个文件中,你需要声明所有导出的类型和函数。//index.d.ts//这里需要注意'your-package-name'需要和你p
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【导读】:数字IC验证百宝箱涵盖博主在实际工作中常用的技能与工具,包括但不限于SV、UVM、Formal、脚本(perl/python/shell)及EDA工具快速上手使用等。无论你是刚踏入职场的验证小白,还是希望回顾基础寻找跳槽机会的从业者,本专栏都能为你提供实用的技术支持,在达成目标的路上,助你一臂之力。“凡是能用钱买来的时间就是便宜的;凡是能用时间换来的注意力持续就是有价值的。”(附上超链接
- rapidocr-onnxruntime库及在open-webui上传PDF 图像处理 (使用 OCR)应用
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背景rapidocr-onnxruntime是一个跨平台的OCR库,基于ONNXRuntime推理框架。目前已知运行速度最快、支持最广,完全开源免费并支持离线快速部署的多平台多语言OCR。缘起:百度paddle工程化不是太好,为了方便大家在各种端上进行ocr推理,我们将它转换为onnx格式,使用Python/C++/Java/Swift/C#将它移植到各个平台。名称来源:轻快好省并智能。基于深度学
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在ApacheHive中,性能优化是一个重要的课题,尤其是在处理大规模数据时。通过合理的优化方法,可以显著提升查询速度和资源利用率。以下是一些常见的Hive性能优化方法:1.数据存储优化1.1使用列式存储格式推荐格式:ORC和Parquet。优点:列式存储格式具有更高的压缩率和查询性能。支持谓词下推(PredicatePushdown)和列裁剪(ColumnPruning)。示例:CREATETA
- RapidOCRPDF 项目教程
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一、为什么技术创作者需要关注DeepSeek?作为CSDN的资深用户,你是否经历过这些痛点?选题焦虑:技术热点日新月异,如何抓住「大模型优化」或「量子计算落地」等前沿方向?写作卡顿:明明代码跑通了,却在技术原理描述环节反复修改效率瓶颈:既要写技术文档又要运营专栏,时间永远不够用DeepSeek的多模态理解能力(支持代码+自然语言混合输入)和领域自适应特性(自动识别技术文档/教程/测评等文体),让它
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DPU的架构设计注重模块化和可扩展性,以下是其典型架构:1.网络接口模块支持高速网络接口,例如100GbE、200GbE,甚至更高带宽的接口。2.处理核心模块包括多个ARM核心和专用加速核心,用于处理控制平面和数据平面任务。3.硬件加速模块包括网络加速引擎、存储加速引擎、加密引擎等,用于加速特定任务。4.内存与缓存集成高速内存和缓存,用于存储临时数据和指令。5.PCIe接口模块提供与主机CPU的高
- DPU的未来:技术趋势与挑战
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随着数据中心的不断发展,DPU技术也在快速演进。以下是DPU未来的技术趋势与挑战:1.更高性能·支持更高的网络带宽(如400GbE、800GbE)和更低的延迟。2.更广泛的应用·在AI、5G、物联网等领域,DPU的应用将进一步扩展。3.软件生态的完善·开源工具和开发框架的普及,将降低DPU的开发门槛。4.能效优化·在提升性能的同时,进一步降低功耗,满足绿色计算的需求。总结DPU作为一种新兴的数据处
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以下是150道MyBatis相关的面试题及详细答案:MyBatis基础1.MyBatis是什么?MyBatis是一个优秀的持久层框架,它支持自定义SQL语句、存储过程以及高级映射,避免了几乎所有的JDBC代码和手动设置参数以及获取结果的操作。2.MyBatis的优缺点是什么?优点:•提高开发效率,减少重复的JDBC代码。•提供XML和注解两种方式编写SQL,灵活方便。•支持动态SQL,可以根据不同
- c++调用python代码,使用gpu
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以下是关于焊接机器人与线激光视觉系统搭配的详细教程,包含核心程序框架、调参方法及源码实现思路。本文综合了多个技术文档与专利内容,结合工业应用场景进行系统化总结。一、系统硬件配置与视觉系统搭建1.硬件组成焊接机器人系统通常由以下模块构成:线激光视觉传感器:用于发射线激光并采集焊缝图像(如英莱科技PF系列传感器,支持4K视频监控与微间隙焊缝检测)。机器人本体与焊枪:需支持外部轴控制,传感器通过夹具安装
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硅基流动之前宣布了部分模型免费,那我们就可以调用API来搞些事情。官网(ChatCompletions(siliconflow.cn))上给出了详细的调用方式,我们可以方便的ctrlC和ctrlV而Langchain支持自定义封装LLM(CustomLLM|️Langchain)那我们就可以结合搞点事情,封装好的代码在这,需要自取:fromlangchain.llms.baseimportLLMf
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哈喽,大家好!本文为大家带来AI大模型学习路线及相关资源推荐,这对于学习掌握AI大模型很有帮助呦,希望大家多多点赞收藏~感谢~~1AI大模型的基础信息1.1什么是AI大模型AI大模型,即人工智能大型模型,是一种基于深度学习技术,具有海量参数、强大算力支持、能够处理和生成复杂数据的人工智能模型。1.2AI大模型的主要特点规模庞大:AI大模型通常包含海量的参数。例如,谷歌的BERT模型在最初发布时就有
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
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- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
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- Mockito异常测试实例
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前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
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Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
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平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
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描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
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- C语言学习homework1
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0、 课堂练习做完
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- select in order by , mysql排序
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