Velero系列文章(五):基于 Velero 的 Kubernetes 集群备份容灾生产最佳实践

| 考量维度 | 基于CSI 快照 | 基于Restic 文件复制 | | | | | | 应用性能影响 | 低,CSI 接口调用存储系统快照 | 取决于数据量,占用额外资源 | | 数据可用性 | 依赖于存储系统 | 对象存储和生产环境隔离,独立可用性,支持跨站点可用性 | | 数据一致性 | 支

#Python 文本包含函数,pandas库 Series.str.contains 函数

一:基础的函数组成 ’’‘Series.str.contains(pat,case = True,flags = 0,na = nan,regex = True)’’'测试pattern或regex是否包含在Series或Index的字符串中。 返回布尔值系列或索引,具体取决于给定模式或正则表达式是

avalonia自定义弹窗

对于使用avalonia的时候某些功能需要到一些提示,比如异常或者成功都需要对用户进行提示,所以需要单独实现弹窗功能,并且可以自定义内部组件,这一期将手动实现一个简单的小弹窗,并且很容易自定义 创建项目 实现我们需要创建一个avaloniaMVVM的项目模板 并且取名PopoverExample 然

如何创建一个浏览器版的`Window11`

如何创建一个浏览器版的Window11 我们接下来将创建一个在浏览器运行的Window11,可以先看看效果图 这是基于Windows 11 in React修改的功能,我们接下来就将使用Windows 11 in React来创建我们的浏览器的Window11 通过Git拉取源码 git clone

Langchain-Chatchat项目:1.2-Baichuan2项目整体介绍

由百川智能推出的新一代开源大语言模型,采用2.6万亿Tokens的高质量语料训练,在多个权威的中文、英文和多语言的通用、领域benchmark上取得同尺寸最佳的效果,发布包含有7B、13B的Base和经过PPO训练的Chat版本,并提供了Chat版本的4bits量化。 一.Baichuan2模型 B

如何在long-running task中调用async方法

# 什么是 long-running thread long-running task 是指那些长时间运行的任务,比如在一个 while True 中执行耗时较长的同步处理。 下面的例子中,我们不断从队列中尝试取出数据,并对这些数据进行处理,这样的任务就适合交给一个 long-running tas

拼凑硬币问题

拼凑硬币问题 作者:Grey 原文地址: 博客园:拼凑硬币问题 CSDN:拼凑硬币问题 问题描述 现有 n1 + n2 种面值的硬币,其中前 n1 种为普通币,可以取任意枚,后 n2 种为纪念币, 每种最多只能取一枚(可能有重复值),每种硬币有一个面值,问能用多少种方法拼出 m 的面值? 题目链接见

【matplotlib基础】--刻度

Matplotlib中刻度是用于在绘图中表示数据大小的工具。 刻度是坐标轴上的数字或标签,用于指示数据的大小或值,通常以整数或小数表示,具体取决于坐标轴的类型和限制。 1. 主次刻度 默认的绘制时,坐标轴只有默认的主要刻度,如下所示: from matplotlib.ticker import Mu

华为云解锁云原生数据库发展新动能

摘要:如流水般源源不断的数据都存放在哪里?云原生数据库到底是什么?企业基于云原生数据库如何随取随用,实现从 “上好云” 到 “用好云” 的跨越发展? 本文分享自华为云社区《探秘・云新知丨华为云解锁云原生数据库发展新动能》,作者:华为云头条 。 伴随数字化转型步入 “深水区”,企业的业务需求迭代迅速,

docker部署java项目

1、首先你需要提前准备好jar包或者war包,并想办法放入Linux环境(或虚拟机)中; 2、java项目的部署需要用到Tomcat或者Jetty,docker可以直接拉取他俩的镜像,这里以Tomcat为例: # : 后面需要加上war或者jar对应的Tomcat版本,最好加上, # 否则默认最新的

PPT 配色方法

https://www.bilibili.com/video/BV1ha411g7f5/?p=10 https://dribbble.com/ 问题1:配色太多,主题色混乱 一个主色,两辅色 问题2:随意配色 问题3:颜色搭配没有重点 我们该如何配色 画四个圆,取四个色,用来做后面的配色 图片取色

Mac Snipaste 不仅仅是截图工具,不在菜单栏显示,怎么样修改快捷键

官网下载: https://www.snipaste.com Snipaste 免费,支持 Windows、Mac,Windows 上的功能相当多而且,Mac 也够用了 不仅仅是个截图工具,具有强大功能: 截图 贴图(直接将截图贴在桌面上,当标签贴使用) 取色器 常用快捷健 fn + F1: 开始截

Axure 母版与元件

需要重复使用的元件,建议创建成母版; 如果修改了母版,所有页面中的母版元件将会被同步修改 元件:添加后,所有的 Axure 都可以使用 母版:只适用当前的 Axure 原型 拖放行为: 任意位置:可以拖到任意指定的页面位置 固定位置:取决说元件在母版中的位置,提高原型的质量、标准(手机APP框架)

Java BasePooledObjectFactory 对象池化技术

Java GenericObjectPool 对象池化技术--SpringBoot sftp 连接池工具类 一个对象池包含一组已经初始化过且可以使用的对象,而可以在有需求时创建和销毁对象。池的用户可以从池子中取得对象,对其进行操作处理,并在不需要时归还给池子而非直接销毁它。这是一种特殊的工厂对象。

docker安装jenkins

docker安装jenkins Jenkins部署 1.创建jenkins的工作目录 //创建工作目录 mkdir /var/jenkins_home //赋予权限 chown -R 1000 /var/jenkins_home 1.1 通过docker部署jenkins 拉取镜像 docker p

在虚拟机VMware上安装OpenKylin开源操作系统

# 在虚拟机(VMware)上安装OpenKylin开源操作系统 今天我们一下学习下开放麒麟系统的安装。也是我的开源项目在OpenKylin上运行的实践。 希望通过该项目了解和学习Avalonia开发的朋友可以在我的github上拉取代码,同时希望大家多多点点star。 https://github

云原生场景下实现编译加速

云原生下的流水线是通过启动容器来运行具体的功能步骤,每次运行流水线可能会被调度到不同的计算节点上。这会导致一个问题:容器运行完是不会保存数据的,每当流水线重新运行时,又会重新拉取代码、编译代码、下载依赖包等等。在云原生场景下,不存在本地宿主机编译代码、构建镜像时缓存的作用,大大延长了流水线运行时间,浪费很多不必要的时间、网络和计算成本。

联邦GNN综述与经典算法介绍

联邦学习和GNN都是当前AI领域的研究热点。联邦学习的多个参与方可以在不泄露原始数据的情况下,安全合规地联合训练业务模型,目前已在诸多领域取得了较好的结果。GNN在应对非欧数据结构时通常有较好的表现,因为它不仅考虑节点本身的特征还考虑节点之间的链接关系及强度,在诸如:异常个体识别、链接预测、分子性质预测、地理拓扑图预测交通拥堵等领域均有不俗表现。

AIGC的隐私安全问题及隐私保护技术

Chatgpt的风靡,也让其背后LLM(大型语言模型)技术中的数据隐私保护问题进一步受到关注。作为国内隐私计算行业领军者,京东科技全程深度参与了「4大报告+3大标准」的编写研制工作,取得丰硕成果。

APP流水线测试领域探索与最佳实践

## 1 背景 APP端UI自动化因其特殊性(需连接测试机)一般都在本地执行,这种执行方式的局限性有以下弊端: 1. 时效性低:研发每次打包后都需要通知测试,测试再去打包平台取包,存在时间差 1. 研发自测或产品验收无法使用自动化脚本:研发自测及产品验收时如果想用自动化脚本需要搭建相应的运行环境并准