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公有云脆弱的安全性再次成为风口浪尖上的热门话题。近日，美国云存储服务公司Dropbox确认，2012年时发现并披露的一次数据泄露事故影响要比之前预计的更严重，此次数据泄露事故影响范围超过6800万账号。亚信安全建议企业用户在对数据资产进行共享、协同办公时，应选择高安全、强加密的私有云存储解决方案。据外媒报道，从数据交易社区和Leakbase掌握的消息中发现了68,680,741条Dropbox的账户凭证，其中包括用户的邮件地址、Hash值、密码等信息，一位匿名Dropbox员工证实了这些数据的真实性。虽然这是一个“历史遗留问题”，但这一次Dropbox官方高度关注此事，并要求用户立即更改自己的密码，也可以增设双重步骤验证机制。 Dropbox是一个拥有上亿级用户的在线存储服务商，通过云计算实现互联网上的文件同步。尽管Dropbox仍然向用户保证，他们的账号是安全的，但在这起事件中，Dropbox仅仅重置了已知存在风险的账号密码，而没有重置其他密码。实际上，许多公有云存储或称为“网盘”服务常常无法洞悉数据泄露事故的细节，这让大批个人和企业用户开始质疑“网盘”服务的安全性。针对此次数据泄露事件，亚信安全业务发展及产品研发总经理童宁也表示了担忧，他表示：“我们还无法将这次事件与其他泄露事故准确关联，因此普通用户如果将Dropbox账号+密码的组合用于其它网络服务中，也应该进行更改，防患于未然。而在大量媒体曝光的数据泄露案件中，相关企业几乎无法准确评估有多少数据真正被泄露出去，只能通过黑客地下市场的数据交易量进行评估。因此，对于涉及企业内部核心机密的数据，应该采用更加安全的云存储技术手段进行防护。” 而在此之前，亚信安全刚刚发布了最新的《2016第二季度安全威胁报告》，从中我们可以发现，数据泄漏在2016年几乎成为了一种“常态化”的安全事故。比如卡塔尔国家银行被黑、导致1.4GB数据库泄露，1.54亿美国选民信息泄露，2.7亿个谷歌和微软电子邮件账号泄露，1.17亿LinkedIn用户数据在暗网被出售等等。那么，如果企业用户已经决定从公有云存储圈中“撤离”，在自建数据交换平台时，又当如何选择呢？针对用户希望云存储“更安全”的需求，亚信安全TSG产品管理副总经理刘政平表示：“亚信安全企业安全云盘（SafeSync）是亚信安全提供给用户实现跨设备文件同步及云端服务的企业私有云服务，可以帮助用户在原有文件服务器基础架构上，拥有跨终端设备平台、便利存取、同步无界限、权限控管、协同合作、传输及文件加密安全的特性。在考虑的便捷性的同时，SafeSync更是在安全管理方面实现了颗粒化控制功能，比如在客户端与企业私有云数据中心的数据传输均采用了AES 256位加密通信保护，通过文档备份策略还可以有效防范勒索软件，并拥有先进的防毒过滤功能和数据防泄密保护功能，并且可以避免因移动终端遗失、失窃或设备故障所造成的数据损失。” 本文转自d1net（转载）

2017-07-02

在阿里云HPC上用容器服务一键部署和运行WRF解决方案

可移植性：环境无关的交付、部署方式；可用于软件生命周期中不同运行环境。

2017-02-07

【云中沙箱】实验限时免费－使用阿里云服务器（CentOS）部署Node.js环境！

云中沙箱实验教您如何在阿里云服务器（CentOS），通过 NVM方式安装部署Node.js环境。云中沙箱，阿里云官方实验平台。

2017-01-09

阿里云容器服务体验：部署 ShellPays 条码支付整合服务平台 -- (一)系统概要与环境准备

此平台系统已在多种计算环境上进行部署，并且投入生产。本文所述方案是为了参与阿里云容器服务公测。

2016-03-22

3.2 万套大规模部署！银河麒麟筑牢海南中小学教育数智底座

两期项目累计部署规模超过6万套，麒麟软件已经成为海南教育信息技术应用创新领域主导力量，为全省教育数字化转型筑牢了自主、安全、可靠的基础底座。

2026-06-04

英伟达内部全面部署 AI 编码工具，工程师代码产出量提升三倍

英伟达近日宣布已在公司内部为3万名工程师全面部署生成式人工智能编码工具，借助AI技术赋能研发流程，实现工程师代码产出量提升至原有水平的三倍，且代码漏洞率保持稳定，AI辅助研发的技术优势与应用价值进一步凸显

2026-02-09

Apache DolphinScheduler 3.4.0 重磅发布：OIDC 登录、gRPC 任务支持、Kubernetes 部署与调度可靠性全面进化

稳定性与重要修复 Kubernetes Worker 部署增强在 Kubernetes 原生部署场景下，3.4.0 使 Worker StatefulSet 的 Helm Chart 支持注入 Secrets

2026-01-22

调问更新11.14~11.21：私有部署方案+3 项功能新增+3 项功能优化+3 项 BugFix

并邀请不同背景的客户进行试用体验，在客户没有运维背景的情况下，依然可以快速对调问系统进行私有化部署。并且同时增加BT宝塔部署方案，提供对应的部署包与手册。

2025-11-24

从项目制集成到产品化连接：Oinone iPaaS 快部署、好适配、低成本接全域

价值摘要：快速部署｜灵活适配不同系统｜低成本连接方案｜AI 与各类业务系统无缝对接 DEMO 体验演示环境相关视频 ⚡ 直达演示环境 ☕ 账号：admin ☕ 密码：admin 🎬 1.

2025-10-23

基于 AI 网关和 llmaz，提升 vLLM 推理服务可用性和部署易用性的实践

以下文章来源于 Se7en 的架构笔记，作者 cr7258 目录 01 前言02 llmaz 和 Higress 介绍 03 安装 Higress 04 安装 llmaz 05 使用 llmaz 部署

2025-06-30

从本地部署、推理加速到产业落地，昇腾AI基础设施驱动全栈技术升级

本地部署：香橙派联合昇腾，降低大模型部署使用门槛当大模型从"炼丹炉"走向生产线，算力成本与部署门槛正成为制约行业落地的双重枷锁。

2025-05-13

K8S 部署 Deepseek 要 3 天？别逗了！Ollama+GPU Operator 1 小时搞定

尤其是最近给 Rainbond 开源社区的用户答疑时，发现大家对大模型私有化部署有需求，都希望把大模型部署到企业内网，既能按需定制优化，又能保障安全合规。

2025-04-17

RWKV 已部署到 5 亿台 Windows 电脑？真正开源的新一代 AI 架构

2024 年 9 月，RWKV 社区成员发现：Office 系统在自动更新后（版本 2407 及以后）已自带 RWKV 运行库。在 Windows 系统的 C:\Program Files\Microsoft Office\root\vfs\ProgramFilesCommonX64\Microsoft Shared\OFFICE16 目录，可以找到一系列 rwkv dll（动态链接库）文件。由于正版 Windows 大多预装了 Office 365，因此，全球大多数 Windows 10 和 11 机器现已搭载 RWKV，包括线下商店中售卖的 Windows 机器。这意味着 RWKV 的装机量可达几亿台。 RWKV 是真正的开源架构（目前在 Linux Foundation 旗下），遵循 Apache 2.0 协议，可用于商业，欢迎大家在各个项目使用。 RWKV 的最新架构为 RWKV-6，且 RWKV-7 即将公布。从 dll 的文件属性，可以明确这是 RWKV 模型的加载器：此外，微软提供的协议中也明确出现了 rwkv.cpp 的仓库地址：随后，社区开发者对 dll 文件进行解析，发现 dll 中的函数确实是来自 rwkv.cpp 库中的 RWKV 模型相关函数：该发现在多方社交媒体上引起了激烈的讨论：知乎上的讨论：https://www.zhihu.com/question/666097016 RWKV 在 Windows 系统中的角色目前，微软方面未公布 RWKV 模型会用于 Windows 系统中的哪些功能。尽管 RWKV 系列 dll 文件存放在 Microsoft Office 目录中，但它们其实是操作系统的一部分，而不仅限于 Microsoft Office 。出于 RWKV 恒定的显存/内存占用、支持全球 100 多种语言、“能耗最低的模型”等特性，我们推测 RWKV 可能会用于以下 Windows 系统功能：本地 copilot 作为 Windows 系统的本地记忆回调器 Local memory recall 是让操作系统记住你过去的操作或输入信息，在需要时再次使用这些记忆。 RWKV 的 llama.cpp 用法随着 RWKV 社区成员 @MollySophia 的工作，llama.cpp 现已适配 RWKV-6 模型。接下来，我们一起看看如何在 llama.cpp 中使用 RWKV-6 模型进行推理：第一步：获取 gguf 格式模型 llama.cpp 支持 .gguf 格式的模型，但 RWKV 官方仅发布了 .pth 格式模型。因此，我们需要使用以下两种方法获取 gguf 格式的 RWKV 模型。方法 1：从 HF 下载现成 gguf 模型（推荐）可以从 https://huggingface.co/latestissue 下载已量化并转化成 gguf 格式的 RWKV 模型方法 2：从 HF 格式转换成 .gguf 格式首先，从 RWKV 官方 HF 仓库下载一个 Hugging Face 格式的 RWKV 模型，如 RWKV/v6-Finch-1B6-HF 然后在 llama.cpp 目录运行此命令，将 Hugging Face 模型转成 gguf 格式： python llama.cpp/convert_hf_to_gguf.py ./v6-Finch-1B6-HF 量化方法：（可选）运行以下命令，对 .gguf 模型进行量化： ./build-cuda-rel/bin/llama-quantize v6-Finch-1B6-HF/v6-Finch-1.6B-HF-F16.gguf（量化前的 gguf 模型路径） ./v6-Finch-1B6-HF/v6-Finch-1.6B-HF-Q5_1.gguf（量化后的 gguf 模型路径） Q5_1（量化精度）所有可选的量化精度：建议使用以下两种量化精度： Q5_1、 Q8_0。第二步：本地构建 llama.cpp 可以选择从 llama.cpp 的 release 页面下载已编译的 llama.cpp 程序。也可以参照 llama.cpp 官方构建文档，选择适合的方法本地编译构建。第三步：运行 RWKV 模型推理在 llama.cpp 目录运行以下命令，可驱动 RWKV 模型基于 prompt 生成文本： ./build/bin/llama-cli -m ./v6-Finch-1B6-HF/v6-Finch-1.6B-HF-F16.gguf --no-warmup -p "User: Write me a poem\n\nAssistant:" -t 8 -ngl 25 -n 500 这条命令通过 llama-cli 运行 RWKV 模型，使用 8 个线程、跳过预热、并根据给定的 prompt 生成最多 500 个 token。参数解释： ./build/bin/llama-cli：编译好的 llama-cli 程序，打开命令化界面 -m ./v6-Finch-1B6-HF/v6-Finch-1.6B-HF-F16.gguf：模型的路径参数 --no-warmup：跳过“预热”阶段，直接开始生成文本（以少量性能换取速度） -p "User: Write me a poem\n\nAssistant:"： prompt 参数，模型根据该提示词生成文本。"User: Write me a poem\n\nAssistant:" 是符合 RWKV 模型格式的 prompt，更多 RWKV prompt 格式请在RWKV文档-提示词指南中查看。 -t 8：-t 指定线程数，建议根据可用的物理 CPU 核心数调整 - ngl：指定模型使用的 n-gpu-layers ，25 是在 GPU 上运行 25 层（1.6B 的 24层 + head 算一层）。可以无脑设定 -ngl 99，使 llama.cpp 加载 RWKV 模型所有层 -n 500：-n 参数表示生成的最大 token 数完整的参数列表可以在 llama.cpp 参数文档中查看。批量推理生成使用以下命令，以进行批量推理：使用 \n 隔开不同的 prompt ./build/bin/llama-parallel -ns 4 -np 4 -m v6-Finch-1B6-HF/v6-Finch-1.6B-HF-F16.gguf --no-warmup -ngl 25 -n 500 -p "Who are you?\nWhat do we have for dinner?\nWhat's the meaning of life\nHello\nWhat is the end of the universe?" 参数解释： -ns 4: n_sequence，推理序列的数量 -np 4: n_parallel，并行推理的数量启动 Web 服务使用以下命令，以启动 llama.cpp 的 Web 服务： ./build/bin/llama-server -m v6-Finch-1B6-HF/v6-Finch-1.6B-HF-F16.gguf --no-warmup -ngl 25 启动后，可以访问 http://127.0.0.1:8080 以检查 Web 页面：点击右上方的 New Ul按钮，或者直接访问 http://127.0.0.1:8080/index-new.html，可以打开新版本的 WebUI RWKV 模型介绍 RWKV 是一种创新的深度学习网络架构，它将 Transformer 与 RNN 各自的优点相结合，同时实现高度并行化训练与高效推理，时间复杂度为线性复杂度，在长序列推理场景下具有优于 Transformer 的性能潜力。 RWKV 模型架构论文： RWKV 4：https://arxiv.org/abs/2305.13048 RWKV-5/6（Eagle & Finch）：https://arxiv.org/abs/2404.05892 RWKV 模型的最新版本是 RWKV-6 ，架构图如下：相对Transformer 架构，RWKV 架构的推理成本降低 2~10 倍，训练成本降低 2~3 倍。加入 RWKV 社区 RWKV 中文文档：https://www.rwkv.cn QQ 频道：https://pd.qq.com/s/9n21eravc QQ 交流群：224287095

2024-09-05

魔豆文库 moredoc v3.2.0 发布，优化全文搜索，提升用户体验，并提供docker部署方案

社区版(开源版)升级日志修复文章二维码不显示的问题修复文章内容需要登录才能查看的问题新增支持浏览器新标签页打开页面新增支持azw格式文档新增支持从环境变量中读取配置，以适应docker部署方案

2024-06-14

🔥🔥🔥 Sigma v1.2.0 发布 - 一个极容易部署和维护的镜像仓库

在部署层面上完全可以做到 all-in-one 的部署，启动单个容器即可将整体的镜像仓库的所有服务启动起来，在搞可用层面也可以将各个模块分别单独灵活部署。

2024-03-11

资源下载

更多资源

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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融入国家重大战略部署 5G频率规划使用需深耕细作

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Dropbox再曝泄密危机 亚信安全建议企业用户部署安全的私有云存储