1.Service的概念：k8s中Service定义了这样一种抽象：一个pod的逻辑分组，一种可以访问他们的策略—通常称为微服务。这一组pod能够被Service访问到，通常是通过LabelSelectorService能够提供负载均衡的能力，但是在使用上有以下限制：只提供4层负载均衡能力，而没有7层功能，但有时我们可能需要更多的匹配规则来转发请求，这点上4层负载均衡不支持的。2.Service的类型：Service在k8s中有以下四种类型：ClusterIp：默认类型，自动分配一个仅Cluster内部可以访问的虚拟IP。NodePort：在ClusterIp基础上为Service在每台机器上

目录3.5.【进销存模块】his-erp模块及子项目的创建和配置3.5.1.【子父项目】his-erp模块的创建

nacoc下的服务：点开seata的TC服务看一下里面的地址，左下角为你该服务的ip地址。 上图我的ip地址是我目前在用的校园网地址也就是你的桌面右下角的网络地址。 我之前报错的原因呢是因为他这里的默认的ip是我之前虚拟机VMnet8的地址，这跟我另外三个的服务地址不出在一个局域网当中，所以一直连接不上seata。这个你目前用的网络怎么去找他的ip地址呢，在这里也教一下各位。首先右键你的网络，打开“网络和Internet设置”点开后点击属性在属性当中你就可以查看你目前网络的ip地址了。 其余的你配置的RM服务地址不需要动！！！！只改这一个地方的ip地址就可以。 其余的你配置的RM服务地址不需要

nacoc下的服务：点开seata的TC服务看一下里面的地址，左下角为你该服务的ip地址。 上图我的ip地址是我目前在用的校园网地址也就是你的桌面右下角的网络地址。 我之前报错的原因呢是因为他这里的默认的ip是我之前虚拟机VMnet8的地址，这跟我另外三个的服务地址不出在一个局域网当中，所以一直连接不上seata。这个你目前用的网络怎么去找他的ip地址呢，在这里也教一下各位。首先右键你的网络，打开“网络和Internet设置”点开后点击属性在属性当中你就可以查看你目前网络的ip地址了。 其余的你配置的RM服务地址不需要动！！！！只改这一个地方的ip地址就可以。 其余的你配置的RM服务地址不需要

紧接上文前台服务概述前台服务是用户主动意识到的一种服务，因此在内存不足时，系统也不会考虑将其终止。前台服务必须为状态栏提供通知，将其放在运行中的标题下方。这意味着除非将服务停止或从前台移除，否则不能清除该通知。针对上一篇文章中的案例我们可以发现，系统对后台服务进行了限制，如果想要一直保持服务的运行就需要将服务设置为前台服务。前台服务与普通服务的区别在于它会有个通知在状态栏显示，当然有时可能也不仅仅是为了防止服务被回收才使用前台服务，有些项目的需要要求必须使用前台服务。如音乐播放、小说听书、天气等软件，这些都需要设置为前台服务，跟随进程的销毁而销毁。当然有些不仅仅是依赖应用进程，也可设置为系统白

一、背景在微服务架构中，这里以开发环境「Dev」为基础来描述，在K8S集群中通常会开放：路由网关、注册中心、配置中心等相关服务，可以被集群外部访问；图片对于测试「Tes」环境或者生产「Pro」环境，出于安全或者环境隔离性来考虑，在正常情况下只会开放网关服务，而「注册、配置」中心并不会对外暴露；对于架构中的其它业务服务一般不会对外开放，在K8S集群内部服务间是可以正常通信的，对于「Dev」环境来说，研发会使用「注册、配置」中心，网关是系统的访问入口；在K8S集群中，通过Service组件，可以快速简单的实现服务发现和负载均衡；二、Service组件1、简介在K8S集群中是通过Pod组件来部署应用

服务发现与负载均衡。一、背景在微服务架构中，这里以开发环境「Dev」为基础来描述，在K8S集群中通常会开放：路由网关、注册中心、配置中心等相关服务，可以被集群外部访问；对于测试「Tes」环境或者生产「Pro」环境，出于安全或者环境隔离性来考虑，在正常情况下只会开放网关服务，而「注册、配置」中心并不会对外暴露；对于架构中的其它业务服务一般不会对外开放，在K8S集群内部服务间是可以正常通信的，对于「Dev」环境来说，研发会使用「注册、配置」中心，网关是系统的访问入口；在K8S集群中，通过Service组件，可以快速简单的实现服务发现和负载均衡；二、Service组件1、简介在K8S集群中是通过Po

CentOS安装Docker,启动时候报错Failedtostartdocker.service:Unitdocker.servicenotfound.（如下：），原因是CentOS默认使用podman代替docker，所以需要将podman卸载.一、解决办法：输入yumerasepodmanbuildah卸载podaman,之后输入y,等待卸载直到出现“完毕”。解决了这个问题之后便可以安装了。二、安装步骤1.安装依赖环境：yuminstall-yyum-utils2.安装配置镜像sudoyum-config-manager\--add-repo\http://mirrors.aliyun.c

0.简介随着chatgpt的爆火，最近也有很多大模型在不断地出现，比如说Bloom系列以及以LLAMA为基础的ziya和baichuan。这些模型相较于chatglm来说，更加具有发展前景，因为其是完全可商用，并可以不断迭代更新的。最近作者在跟着hiyouga大佬的LLaMA-Efficient-Tuning进行学习，相较于其他的项目来说，该项目是非常适合跟着学习并入门的。1.二次预训练的目的最近几年来，大量的研究工作表明，大型语料库上的预训练模型（PTM）可以学习通用的语言表征，这对于下游的NLP任务是非常有帮助的，可以避免从零开始训练新模型。而随着算力的发展、深层模型（Transforme

文章目录一、两种模式二、功能1.model.train()2.model.eval()为什么测试时要用model.eval()？3.总结与对比三、Dropout简介参考链接一、两种模式pytorch可以给我们提供两种方式来切换训练和评估(推断)的模式，分别是：model.train()和model.eval()。一般用法是：在训练开始之前写上model.trian()，在测试时写上model.eval()。二、功能1.model.train()在使用pytorch构建神经网络的时候，训练过程中会在程序上方添加一句model.train()，作用是启用batchnormalization和dro