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Unity WebGL实战笔记

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HCIA笔记整理

静态路由路由环路静态路由选路原则:尽量选择路径最短的路由条目扩展配置:负载均衡:当路由器访问同一个目标且目标具有多条开销相似的路径时,可以让设备将流量拆分后延多条路径同时进行传输,以达到叠加带宽的作用。环回接口:路由器上配置的一个虚拟接口,一般用于网络测试,不需要设备支持。         [R7]interfaceLoopBack0 进入环回接口,该接口编号为0手工汇总:当路由器可以访问多个连续的子网时,若均通过相同的下一跳,可以将这些网段进行汇总计算,之后仅编撰汇总后的静态路由即可达到减少路由条目,提高转发效率的目的。路由黑洞:在汇总中若包含实际不存在的网段时,可能会使数据包有去无回,造成

云计算:openstack学习笔记和环境部署

记录一次openstack的学习和部署openstackOpenStack是一个自由、开源的云计算平台。它主要作为基础设施即服务(IaaS)部署在公用云和私有云中,提供虚拟服务器和其他资源给用户使用。该软件平台由相互关联的组件组成,控制着整个数据中心内不同的厂商的计算、存储和网络资源的硬件池。用户可以通过基于网络的仪表盘或者命令行工具管理。应用场景:OpenStack是基础设施即服务(IaaS)软件,让任何人都可以自行创建和提供云计算服务。核心服务组件OpenStack的主要部分(组件):Nova(计算服务):Nova是OpenStack的计算服务组件,用于管理和调度虚拟机实例。它允许用户创建

NGUI学习笔记4.0

EventListener和EventTrigger控件自带组件的局限性其实我们常见的复合控件只提供一些简单的事件监听,如按钮有点击抬起的监听,对长按等其他交互方式的事件监听不大支持。NGUI的监听函数给NGUI对象添加Collider,在其挂载的脚本中编写对应的NGUI的函数,在运行时候会通过反射来进行匹配调用函数。usingSystem.Collections;usingSystem.Collections.Generic;usingUnityEngine;namespaceNGUILearn{publicclassNGUIPractice:MonoBehaviour{voidStart(

线性代数——平面向量 学习笔记

线性代数——平面向量学习笔记首发于洛谷。定义及用语说明无特殊说明,下文的向量均指自由向量且是平面向量。向量,英文名为vector,目前没有准确而统一的中文翻译。在物理学科,一般翻译成「矢量」,且与「标量」一词相对。在数学学科,一般直接翻译成「向量」。对于向量的乘法:物理数学直译俗称标量积数量积内积点积矢量积向量积外积叉积物理和数学上的用语采用了意译的方法,分别表示运算的结果为标量和矢量。在数学学科,通常也可以翻译成「内积」和「外积」,是两个名词的直译。而「点积」和「叉积」是根据运算符号得来的俗称,这种俗称也很常见。本文采用「点积」和「叉积」的表达方法,大概因为作者读过一篇不大正统的文章。在数学

读算法的陷阱:超级平台、算法垄断与场景欺骗笔记03_反垄断监管

1. 反垄断监管1.1. 美国反垄断执法机构不仅放松了限制并购的监管力度,甚至在一定程度上保护并鼓励银行业的并购行为1.1.1. 由于大规模的并购重组,那些在经济危机期间被美国政府解救的金融机构已经变得难以撼动,社会与经济都无法承受它们的破产1.1.2. 在实践中,主流的呼声仍是放松监管(特别是对企业的并购或垄断行为)1.2. 对那些企图操纵价格、恶意扰乱市场秩序或者擅自减产的卡特尔组织,执法机构则坚决予以处罚1.3. 对科技企业的监管放松似乎也在情理之中1.3.1. 由于市场本身充满活力且竞争激烈,针对线上市场的政府干预无异于多此一举1.3.2. 新型的互联网商务业态会令市场环境更加健全,竞

让运维无忧,实战解析巡检报告功能实现方案

随着大数据技术的演进和信息安全性需求的提升,数据规模的持续扩张为数据运维工作带来了严峻考验。面对海量数据所形成的繁重管理压力,运维人员面临效率瓶颈,而不断攀升的人力成本也使得单纯依赖扩充运维团队来解决问题变得不再实际可行。由此可见,智能化与高效便捷是运维发展的必然方向。袋鼠云所推出的巡检报告功能,正是为了顺应这一目标,致力于提供优化的解决方案。什么是巡检报告?巡检报告是指对某一个系统或设备进行全面检查,并把检查结果及建议整理成报告的过程。巡检报告通常用于评估系统或设备的运行状况与性能,为发现问题、优化系统、提高效率、降低故障率等方面提供参考。本文将详细阐述巡检报告的各项功能特性和其实现方案,为

用几张图实战讲解MySQL主从复制

本文分享自华为云社区《结合实战,我为MySQL主从复制总结了几张图!》,作者:冰河。MySQL官方文档MySQL主从复制官方文档链接地址如下所示:http://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/replication.htmlMySQL主从复制方式MySQL5.6开始主从复制有两种方式:基于日志(binlog)、基于GTID(全局事务标示符)。这里,我们主要讲基于日志(binlog)的复制。关于GTID的主从复制,我们后面再详细讨论。MySQL主从复制原理MySQL主从复制原理,也称为A/B原理。(1)Master将数据改变记录到二进制日志(binarylog)中

Sermant运行流程学习笔记,速来抄作业

本文分享自华为云社区《Sermant的整体流程学习梳理》,作者:用友汽车信息科技(上海)有限公司 刘亚洲Java研发工程师。一、sermant架构Sermant整体架构包括SermantAgent、SermantBackend、SermantInjector、动态配置中心等组件。其中SermantAgent是提供字节码增强基础能力及各类服务治理能力的核心组件,SermantBackend、SermantInjector、动态配置中心为Sermant提供其他能力的配套组件。二、javaagent和bytebuddy组合使用场景比较典型的就是skywalking、sermant、arthas、mo

RAG实战2-如何使用LlamaIndex存储和读取向量

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

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