GitLab是一个全球知名的一体化DevOps平台，很多人都通过私有化部署GitLab来进行源代码托管。极狐GitLab是GitLab在中国的发行版，专门为中国程序员服务。可以一键式部署极狐GitLab。资料Kubernetes高级配置添加额外主机别名Pod的DNS配置极狐GitLabRunner的Kubernetes执行器Docker执行器通过特权模式使用Docker-in-Docker极狐GitLabCI/CDServices说明极狐GitLabRunner注册到极狐GitLab的操作请参见上面章节中的 CentOS安装GitLabRunner，只需要将流水线的执行器设置成kubernet
RAG实战2-如何使用LlamaIndex存储和读取embedding向量本文是检索增强生成(Retrieval-augmentedGeneration,RAG)实战1-基于LlamaIndex构建第一个RAG应用的续集，在阅读本文之前请先阅读前篇。在前篇中，我们介绍了如何使用LlamaIndex构建一个非常简单的RAG应用，初步了解了LlamaIndex构建RAG应用的大体流程。在运行前篇的程序时，我们会发现两个令人头痛的问题：使用llama-index-llms-huggingface构建本地大模型时，会花费相当一部分时间。在对文档进行切分，将切分后的片段转化为embedding向量，构建
RAG实战3-如何追踪哪些文档片段被用于检索增强生成本文是RAG实战2-如何使用LlamaIndex存储和读取embedding向量的续集，在阅读本文之前请先阅读前篇。在前篇中，我们介绍了如何使用LlamaIndex存储和读取embedding向量。在本文中，我们将介绍在LlamaIndex中如何获得被用于检索增强生成的文档片段。下面的代码展示了如何使用LlamaIndex追踪哪些文档片段被用于检索增强生成：importloggingimportsysimporttorchfromllama_index.coreimportPromptTemplate,Settings,StorageCont
让Elasticsearch飞起来！百亿级实时查询优化实战-简书最近的一个项目是风控过程数据实时统计分析和聚合的一个OLAP分析监控平台，日流量峰值在10到12亿上下，每年数据约4000亿条，占用空间大概200T。面对这样一个数据量级的需求，我们的数据如何存储和实现实时查询将是一个严峻的挑战。经过对Elasticsearch多方调研和超过几百亿条数据的插入和聚合查询的验证之后，我们总结出以下几种能够有效提升性能和解决这一问题的方案：集群规划存储策略索引拆分压缩冷热分区等本文所使用的Elasticsearch版本为5.3.3。让Elasticsearch飞起来！百亿级实时查询优化实战什么是时序索
文章目录目标1.深入理解k8s各大资源对象及最佳实践2.熟练运用k8s各项调度策略3.掌握k8s网络原理及应用4.数量掌握pod控制器及运用场景5.熟练掌握k8s微服务DevOps实战一、核心概念1.认识k8s1.1什么是k8s1.2k8s解决了什么问题1.3企业容器调度平台1.3.1apachemesos1.3.2dockerswarm1.3.3k8s2.集群架构与组件2.1组件2.1.1控制面板：5个（master节点上）2.1.2节点组件:至少3个（slave节点上）2.1.3附加组件：6个2.2分层架构2.2.1生态系统（怎么调用）2.2.2接口层2.2.3管理层2.2.4应用层2.2
你是一个程序员，你用代码写了一个博客应用服务，并将它部署在了云平台上。但应用服务太过受欢迎，访问量太大，经常会挂。图片所以你用了一些工具自动重启挂掉的应用服务，并且将应用服务部署在了好几个服务器上，总算抗住了。k8s控制平面和Node的关系后来你又上线了商城应用服务和语音应用服务，随着应用服务变多，需求也千奇百怪。有的应用服务不希望被外网访问到，有的部署的时候要求内存得大于xxGB才能正常跑。你每次都需要登录到各个服务器上，执行手动操作更新。不仅容易出错，还贼浪费时间。原本就没时间找女朋友的你，现在哭得更大声了。那么问题就来了，有没有一个办法，可以解决上面的问题？当然有，没有什么是加一个中间层
网络策略（NetworkPolicy）是Kubernetes中的一种资源对象，用于定义和控制Pod之间的网络通信规则。它允许您在Kubernetes集群中定义详细的网络规则，以控制哪些Pod可以相互通信，以及允许或禁止的流量。网络策略提供了一种实现细粒度网络访问控制的方式，帮助管理员和开发者确保集群中的网络通信符合特定的安全性和策略需求。一、Pod隔离的两种类型Pod有两种隔离：出口隔离入口隔离它们涉及到可以建立哪些连接。这里的“隔离”不是绝对的，而是意味着“有一些限制”。另外的，“非隔离方向”意味着在所述方向上没有限制。这两种隔离（或不隔离）是独立声明的，并且都与从一个Pod到另一个Pod的
在大数据和云计算时代，数据去重成为了一个不可或缺的需求。布隆过滤器（BloomFilter）作为一种空间效率极高的概率型数据结构，被广泛应用于各种需要快速判断元素是否存在的场景。本文将从布隆过滤器的原理出发，结合C#示例代码，带领读者深入了解布隆过滤器的实现细节和应用场景。一、布隆过滤器原理简介布隆过滤器是一种空间效率极高的概率型数据结构，它利用位数组和哈希函数，以极低的存储成本实现了对大数据集的高效去重。布隆过滤器可以告诉你“某个元素一定不存在”，或者“某个元素可能存在”。它的核心思想是利用多个哈希函数将一个元素映射到位数组中的多个位置，并将这些位置标记为1。当查询一个元素时，如果其映射到的
文章目录1.概述2.原理2.1Base64编码表2.2Base64编码步骤2.3Base64解码步骤3.核心代码解读4.完整代码下载5.总结1.概述Base64算法是一种基于64个字符的编码算法，常用于在通常处理文本数据的场合，表示、传输、存储一些二进制数据。该算法使用可打印字符集来表示二进制数据，使得数据可以在文本格式中安全地传输和存储。2.原理为了保证所输出的编码为可读字符，Base64制定了一个由特定ASCII码组成的编码表，以便进行统一编码转换。编码表的大小为2^6=64，这就是Base64名称的由来。如下所示，Base64编码表包括A-Z、a-z、0-9、+/共64个可打印字符。2.
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