KMS，Key Management Service，即密钥管理服务，在K8S集群中，以驱动和插件的形式启用对Secret，Configmap进行加密。以保护敏感数据
## 前言 我在使用 AspNetCore 的这段时间内，看了很多开源项目和博客，发现各种 .Net 体系的新技术很多人都有关注和使用，但却很少有人关注测试。 测试是软件生命周期中的一个非常重要的阶段，对于保证软件的可靠性具有极其重要的意义。在应用程序的开发过程中，为了确保它的功能与预期一致，必须对
阿里云最近发布了两款大型开源模型QWen-7B和QWen-7b-Chat，这两款模型的参数规模达到了70亿，用户可以在Hugging Face和ModelScope上免费使用。尽管大型模型的热度近期有所下降，但阿里云选择开源模型来赢得用户的支持，并保持自身在竞争中的优势。这一举措也引起了人们的关注，因为不开源可能会导致信息泄露的风险。通过开源模型，阿里云既能满足用户需求，又能保持技术竞争力。
设计是一个让人梦想成真过程，开始编码、测试、调试之前进行需求分析和架构设计，才能保证关键方面都做正确
某次遇到一个从0到1的大型项目，该项目涉及两个端，除了鉴权和部分业务逻辑不同外，页面UI和其余逻辑几乎一致，遇到这种项目，该如何架构？既能保证项目顺利开发完成，又能保证后期的迭代、维护、可扩展？
本文是线上问题处理案例系列之一，旨在通过真实案例向读者介绍发现问题、定位问题、解决问题的方法。本文讲述了从垃圾回收耗时过长的表象，逐步定位到数据库连接池保活问题的全过程，并对其中用到的一些知识点进行了总结。
## 一、ChatGPT 简介 ### ChatGPT的火爆 ChatGPT作为一个web应用，自22年12月发布，仅仅不到3个月的时间，月活用户就累积到1亿。在此之前，最快记录的保持者也需要9个月才达到月活1亿。 ：限制该字段的数据不能为null 唯一约束(unique)：保证该字段的所有数据都是唯一，不重复的 主键约束(primar
问题描述 使用Azure Event Hub服务，除了正常的生产，消费消息以外，如果想拿到Event Hub中存储的历史消息？有什么方法呢？ 问题解答 获取 Event Hubs 存储的历史消息，首先需要确保消息进入Event Hub的时间处于保留期限(Retention Days)内，因为超过这个
问题描述 在使用Azure Service Bus的时候，我们可以根据Queue中目前存在的消息数来判断当前消息是否有积压的情况。 但是，在Event Hub中，因为所有消息都会被存留到预先设定的保留时间(默认是7天)， 所以无法通过消息数来判断当前的消息是否有积压或者是有多余重复消费。 当消费端出
全局有序 在RocketMQ中，如果使消息全局有序，可以为Topic设置一个消息队列，使用一个生产者单线程发送数据，消费者端也使用单线程进行消费，从而保证消息的全局有序，但是这种方式效率低，一般不使用。 局部有序 假设一个Topic分配了两个消息队列，生产者在发送消息的时候，可以对消息设置一个路由I
随着预训练视觉模型的兴起，目前流行的视觉微调方法是完全微调。由于微调只专注于拟合下游训练集，因此存在知识遗忘的问题。论文提出了基于权值回滚的微调方法OLOR（One step Learning, One step Review），把权值回滚项合并到优化器的权值更新项中。这保证了上下游模型权值范围的一
题目链接 Luogu Codeforces 题意简述 某公司中有 \(n\) 名员工。为方便起见，将这些员工从 1 至 \(n\) 编号。起初，员工之间相互独立。接下来，会有以下 \(m\) 次操作： 员工 \(y\) 成为员工 \(x\) 的上司。保证此前 \(x\) 没有上司。 员工 \(x\)
1 互联网架构越来越复杂？ 为啥感觉互联网架构越来越复杂了，早期我们的系统，可能也就那么少部分人使用，大都是一些后台管理系统。 所以不用考虑很多东西，比如： 流量少，无需考虑并发问题 数据少，不用考虑什么索引优化、分库分表 访问不集中，不用考虑缓存、过载保护 如果数据不重要，不用考虑安全策略，甚至不
前言 Serilog是 .NET 上的一个原生结构化高性能日志库，这个库能实现一些比内置库更高度的定制。日志持久化是其中一个非常重要的功能，生产环境通常很难挂接调试器或者某些bug的触发条件很奇怪。为了在脱离调试环境的情况下尽可能保留更多线索来辅助解决生产问题，持久化的日志就显得很重要了。目前Ser
如果你的MQ消息要从Kafka切换到RocketMQ且不停机，怎么做？在让这个MQ消息调用第三方发奖接口，但无幂等字段又怎么处理？今天小傅哥就给大家分享一个关于MQ消息在这样的场景中的处理手段。 这是一种比较特例的场景，需要保证切换的MQ消息不被两端同时消费，并且还需要在一段消费失败后的MQ还可以继
在最近几年，这是最常见的，最具影响力的攻击。这个领域最常见的漏洞是不对敏感数据进行加密。在数据加密过程中，常见的问题是不安全的密钥生成和管理以及使用弱密码算法，弱协议和弱密码。特别是使用弱的哈希算法来保护密码。在服务端，检测数据传输过程中的数据弱点很容易，但检测存储数据的弱点却非常困难。 敏感数据泄
