文章目录准备代码效果准备本实例需要使用WMI模块，所以需要安装WMI模块。在安装WMI模块之前，先要安装pywin32模块，WMI模块需要win32api的支持。使用pip安装pywin32模块和WMI模块的代码如下：pipinstallwin32compipinstallwmi代码importwmiimportrandomimportossec="t95p0q2f6dz1cxmowgjensr7yh384bvualki"dec="dn7vhlk3wx1efsyc56zu2bomjtq8i0g4rp9a"c=wmi.WMI()forphysical_diskinc.Win32_DiskDriv

我的网站被攻击了，发现友圈最近出现这种情况的还不少，真是神奇了，这事也能扎堆发生。分享出来给大家，万一以后用得着呢~故事背景我的一个小网站最近总是收到云监控报警，一个部署在4核8G单机上的小网站。查了log发现，我是被流量攻击了。我招谁惹谁了呀，烦死了。昨天半夜11点收到报警短信，搞到了半夜12点，太耽误我睡觉了。调研了一下云平台的安全服务，还挺贵，弃疗了。我还是自己写吧，不是为了提升技术水平，单纯的为了省钱！实现思路首先，我的小网站访问量不高，如果某位大哥一天访问超过10次我就觉得有鬼了。除非你是在爬我的数据~还是你就是吃饱撑的！有些ip定位是酱婶的，你可控制住自己，别太自由喽~综上分析，我

作者：朱炜栋、元毅、子白公司介绍Rokid创立于2014年，是一家专注于人机交互技术的产品平台公司，2018年即被评为国家高新技术企业。Rokid作为行业的探索者、领跑者，目前致力于AR眼镜等软硬件产品的研发及以YodaOS操作系统为载体的生态构建。公司通过语音识别、自然语言处理、计算机视觉、光学显示、芯片平台、硬件设计等多领域研究，将前沿的Al和AR技术与行业应用相结合，为不同垂直领域的客户提供全栈式解决方案，有效提升用户体验、助力企业增效、赋能公共安全，其Al、AR产品已在全球八十余个国家和地区投入使用。业务场景Rokid在数字文化领域，围绕展陈导览解决方案，主要形成了三维建图，场景创作，

前言    最近需要搭建一套测试环境，用到了ElasticSearch(简称es)搜索引擎，安装过程有些曲折，记录下来作为经验。正文环境Ubuntu18.04操作系统DockerServerVersion:20.10.7ElasticSearchVersion:8.5.3KibanaVersion:8.5.3说明    ElasticSearch是一个开源分布式搜索引擎，可以快速地储存、搜索和分析海量数据，Kibana是为ElasticSearch设计的可视化平台，可以用来搜索、查看ElasticSearch的数据，实现数据分析和图表的可视化。安装及配置ElasticSearch和Kibana

 前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站https://www.captainbed.cn/kitie。Golang学习专栏：https://blog.csdn.net/qq_35716689/category_12575301.html前言对数据库的CURD是现代应用程序的必备功能，Go语言当然也对数据库的操作提供了非常完善的支持。尽管在Go语言社区中有很多优秀的ORM库或框架(比如GORM，后面也会发文)能让我们更方便地操作数据库，不过要更好地使用ORM库，掌握Go原生操作数据库database/sql包的使用还是有必要的。所以，在

1kafka生产者工作模式1.1生产者消息发送流程1.1.1发送原理        Producer首先调用send方法进行发送，首先会经过拦截器，可以对数据进行一些加工处理。随后会经过序列化，kafka并没有采用Java提供的序列化器，而是自己实现的序列化器，但是Java提供的序列化器，会在原有数据的基础上，增加很多的用于安全校验的数据，在大数据的场景下，每次传输的数据量很大，如果在此基础上还要加入大量用于安全校验的数据，严重的影响了效率，所以kafka等中间件，自己实现了序列化器，仅仅进行简单的校验，增加了效率。        随后经过分区器（分区器实际上是将数据发送到了缓冲队列中，缓冲队

文章目录1.镜像1.1基本命令1.2案例练习2.容器2.1基本命令2.2Nginx案例2.3Redis案例3.数据卷3.1基本命令3.2Nginx案例3.3MySQL案例1.镜像镜像命令一般分两部分组成：repository:tag。比如mysql:5.7，表示名称加版本。在没有指定tag时，默认是latest，代表最新版本的镜像。命令太多记住不，通过docker--help就能够查看到docker中的所有命令了。1.1基本命令①获取镜像获取镜像有两种方式：①一种是通过dockerbuild命令，把本地的Dockerfile文件构建成一个镜像；②另一种是通过dockerpull命令，从Dock

1、亲和和反亲和node的亲和性和反亲和性pod的亲和性和反亲和性1.1node的亲和和反亲和1.1.1ndoeSelector（node标签亲和）#查看node的标签root@k8s-master1:~#kubectlgetnodes--show-labels#给node节点添加标签root@k8s-master1:~#kubectllabelnodes172.17.1.107disktype=ssdnode/172.17.1.107labeledroot@k8s-master1:~#kubectlgetnodes--show-labels|grepssd172.17.1.107Readyn

在上云开始使用云产品过程中，企业一定遇见过两件“讨厌”事：难以理解的复杂计费逻辑，时常冒出“这也能收费”的感叹；某个配置参数调节之后，云产品使用成本不可预估的暴涨。可观测作为企业IT运维必须品，在应对不同可观测场景时提供了非常多产品，以及与之对应的计费模式，供企业灵活选择。但如果产品价格说明不完整且不能有效评估现有业务规模及增长趋势，就会给企业带来非常高的成本规划与选型评估门槛。为解决上述问题，云原生可观测推出「按写入数据量」计费模式，降低不同可观测产品间的计费认知差距，以便更好的理解与管理可观测成本。并提供每月累计150GB免费额度（多产品独立额度叠加），进一步压降建设可观测成本。01什么是

本文整理自2023年12月20日举办的「2023百度云智大会·智算大会」主论坛，百度副总裁谢广军的主题演讲《AI原生时代的云计算》。（视频回放链接：https://cloud.baidu.com/summit/aicomputing_2023/index.html）大模型的到来，使得AI原生应用大量爆发。这对云计算提出了全新的要求。我们需要性能更强、类型更丰富的计算产品，兼顾各类数据和应用要求的存储系统，满足全场景覆盖的服务交付方式，以及能够利用大模型提升业务效率的应用开发平台。为了更好地满足AI原生应用爆发带来的挑战，我们重构了AI原生云。这是百度智能云的AI原生云的全景图。从下至上，包括了