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Docker 容器互联方法

Docker 容器互联方法 Docker容器都是独立的，互相隔离的环境。然而，它们通常只有互相通信时才能发挥作用。虽然有许多方法可以连接容器们，可是我将并不会试着去将其全部讨论在内。

2017-05-01

浅谈Docker与容器

容器和镜像容器和镜像是Docker 最核心的部分，使用Docker 时实际就是在容器里面运行一个镜像，本节将分别对两者做介绍。 1.

2016-12-25

为什么要有 Servlet ，什么是 Servlet 容器，什么是 Web 容器？

为什么要有 Servlet 容器？啥又是 Web 容器、HTTP 服务器？今儿咱们就来盘盘，并且从中来看看架构和框架的设计套路。看完之后可能对接口、抽象会有进一步的认识。来，上车！

2020-12-08

Linux 容器化技术前世今生（虚拟化、容器化、Docker）

python 应用的副本，然后利用剩余的空闲资源做容器之间的共存，这正是容器化技术的伟大之处，它可以实现容器间隔离的同时做到 CPU 资源共享。

2020-05-17

连接阿里云和容器技术生态 - 阿里云开源容器项目汇总

为了更好地连接阿里云和容器技术，培育开发者生态，容器服务团队为Kubernetes/Docker提供了众多的开源组件来优化容器技术和阿里云的集成，降低用户容器化复杂度。

2018-10-07

100个容器周边项目，点亮你的容器集群技能树

扫码或点我直达免费领大规模的容器技术运用从来不是一项独立工程，而是一个汇集虚拟化技术、容器编排、任务调度、操作系统、容器仓库、跨节点网络、分布式存储、动态扩缩、负载均衡、日志监控、故障自恢复等系统性难题的复杂有机体

2018-05-14

SpringFramework核心技术一（IOC容器：IOC容器和Bean介绍)

二、IOC容器 2.1 SpringIOC容器和Bean的介绍 IoC也被称为依赖注入（DI）。

2018-05-09

Docker-容器互联访问之数据容器操作过程

要通过一个容器A来访问另一个容器B，其中容器B部署数据库，容器A部署应用程序。在Docker生态中我们称之为容器互联。下面通过一步一步执行，来实现此需求。

2017-11-06

Docker容器学习梳理-容器时间跟宿主机时间同步

在Docker容器创建好之后，可能会发现容器时间跟宿主机时间不一致，这就需要同步它们的时间，让容器时间跟宿主机时间保持一致。

2017-10-10

容器、Docker与Kubernetes——从基础设施的容器化谈起

infrastructure理念过程中对容器的理解，这是第一篇，主要讲述传统运维工具如Chef与Docker等容器化运维工具的不同以及解决的问题。

2017-10-10

Joyent扩展弹性容器基础设施,增加Linux容器原生支持

加利福尼亚州旧金山 - (Marketwired - 2015年6月18日) - Joyent Inc., 原生容器基础设施技术服务公司，今天宣布了借助Joyent Triton 弹性容器基础设施直接在

2017-08-01

■ 【TargetMol 明星分子】- Seladelpar: 靶向PPARδ，重塑脂质代谢与肝脏健康新希望

■1.背景介绍▲Seladelpar(T4628)，CAS:851528-79-5的化学结构式Seladelpar(T4

2026-10-08

DevOps实践：将API接口健康检查纳入你的监控告警体系

此后我们下定决心，把外部API的健康检查纳入DevOps监控体系，做到先于客户发现故障。

2026-07-31

放弃模型？被阿里全盘收购？2025 年的第一周，大模型六小虎之一的 “零一万物” 深陷舆论漩涡。 2025 年 1 月 7 日，“智能涌现” 与漩涡中心的零一万物创始人李开复，进行了一场对谈。这位 “最资深的 AI 创业者”，回应了近日零一万物的人员变动和业务拆分： “创业公司第一年打法未必合适第二年，调整和转型是创业之必然。今年是商业化的决胜之年，零一万物的业务优先级也要做出相应的调整。” 李开复对 “智能涌现” 表示。这次变动的关键，在于零一万物预训练和 Infra 团队的去向。李开复告诉 “智能涌现”，愿意继续训练超大参数模型的成员，加入了零一万物和阿里云成立的 “产业大模型联合实验室”。 “智能涌现” 了解到，2024 年 12 月中旬，两个团队陆续收到调整通知，而后在 12 月底，预训练团队收到阿里 “通义” 的 offer，Infra 团队则收到了阿里智能云团队的 offer。 “阿里收编” 的背景，源自零一万物的一个判断：初创公司投入超大模型预训练的性价比，太低了。“大家都看得很清楚，只有大厂能够烧超大模型。” 李开复告诉 “智能涌现”，零一万物 2024 年以来的目标，是做小参数、适中的行业模型，“超大模型的用处在于可以教较小的模型，所以我们就需要一个训得起大模型的大厂合作。” 李开复口中的 “大厂”，就成了零一万物的老股东阿里。“零一万物中还有不少成员有 AGI 的梦想，这部分成员就可以选择加入实验室。” 李开复提到。

2025-01-09

华为云康宁：携手伙伴，基于核心技术构筑健康可持续新生态

本文分享自华为云社区《华为云康宁：携手伙伴，基于核心技术构筑健康可持续新生态》，作者：华为云头条。 2023年11月17日-19日，中国SaaS大会在苏州举办。

2023-11-20

微软正式推出Windows 11 PC健康检查工具看你的设备是否兼容

为了方便 Windows 10 老用户评估当前设备是否符合可升级至新一代 Windows 11 操作系统的最低条件，微软过去三个月一直在努力测试所谓的“PC 健康检查工具”。

2021-09-21

分布式监控系统 WGCLOUD v3.3.1 发布，新增硬盘 smart 健康检测

集群管理，CPU监控，CPU温度监控，内存监控，数据监控，docker监控，网络流量监控，服务接口心跳检测，应用进程管理，磁盘IO监控，系统负载监控，端口监控，大屏可视化，日志文件监控，硬盘smart健康检测

2021-03-23

【云栖号案例 | 医疗健康】小红唇：大数据打造你的变美频道

云栖号案例库：【点击查看更多上云案例】不知道怎么上云？看云栖号案例库，了解不同行业不同发展阶段的上云方案，助力你上云决策！公司简介小红唇App是国内最大的一款针对15-25岁年轻女性的垂直视频分享社区和社交化电商平台，业务模式为短视频美妆社区电商。我们为用户提供了丰富的平台内容、活跃的社区生态和优质的产品选择。业务痛点数据仓库： 1.需要在打造在线数仓，在线完成数据开发、数据清洗和转换等任务。2.通过数仓构建可视化数据展示的应用，即时展示营收数据，便于运营和决策快速调整。推荐引擎：打造短视频和图片的推荐引擎，需要具备便捷性和灵活性的在线产品，支持多种算法和过滤体系。算法平台应用： 1.基于视频元信息的回归：作为一个UGC的平台，用户上传内容的质量是参差不齐的，为了保证平台内容的质量。编辑进行了很多精选和挑选的工作。如何提升编辑的筛选效率是当前需要解决的关键问题。2.近义词：需要有一套高效的算法优化搜索的体验，使用户在搜索时更容易获得目标内容。3.业务总线：需要提升一些应用场景（搜索热词统计、实时热度统计）的响应速度、实时触发业务事件，支撑类似于发送优惠券、推送消息等业务。数据仓库解决方案小红唇App的数据来源主要为两个方面，当所有数据都搬到MaxCompute平台上之后，在其上做的数据开发更加轻松。业务服务器产生的API日志，代表着用户的各种行为数据。用户行为日志是通过阿里云的DataHub组件把API日志采集到MaxCompute平台上，只需要在数加的IDE里做一些简单的配置即可将数据完整的迁移过来。服务器产生的各种交易数据，比如用户发的帖子、买的东西。业务数据是通过阿里云提供的DATAX工具载入到MaxCompute平台上，业务数据库已经完全迁移到了阿里的RDS平台。在MaxCompute平台上，可以用类SQL的语句编写数据清洗和转换的执行任务，平台同时提供管理器对任务进行调度和管理。在数仓之上，构建了很多应用，最直接的就是QUICK BI。社区内容运营和商品运营都是依赖于实际的运营数据来做进一步的决策和运营商的策略调整，QUICK BI对运营的指导非常大。阿里云的QUICK BI不需要开发可视化的前端，只需要在数加的data IDE里面做相应数据任务的编排就可以很容易的通过QUICK BI产品展示出来。在QUICK BI可视化的界面上不仅有各种图表的展现还提供了一定功能的多维数据分析，极大提高了运营效率。推荐引擎解决方案推荐引擎的整体架构如上图所示。虚线框以内是推荐引擎产品本身的内容。我们需要做的仅仅是把我们的数据按照推荐引擎需要的格式准备好，在MaxCompute里面把对应的表都建好。主要应用场景是短视频和图片的推荐，推荐引擎打理好一切之后，得到推荐结果以API形式供业务服务器调用。除了便捷性，推荐引擎还提供了非常强的灵活性。主要做了首页推荐和详情页推荐，首页推荐主要是用基于协同过滤的算法来计算出结果，详情页推荐对阿里云的模板进行了修改引入了基于TFIDF算法的计算节点来加强了相关性的推荐。同时，推荐引擎还支持A/B TEST测试体系，对模板算法和参数的细微调整都可以定量化的分析和计算出来。推荐引擎的另外一个优势是可以和阿里云实时计算相结合，把用户的数据实时导入计算引擎中，实时对推荐结果进行修正。算法平台解决方案基于视频元信息的回归作为一个UGC的平台，用户上传内容的质量是参差不齐的，为了保证平台内容的质量。编辑进行了很多精选和挑选的工作。如何提升编辑的筛选效率？为此，我们选择了阿里云的机器学习平台。通过视频的元信息（时长，帧率，码率，描述内容，亮度，对比度，分辨率，锐度）的抽取，形成了特征矩阵，随机选取了已有视频数据；以是否经过编辑精选做了有监督的逻辑回归训练，训练出模型；对新的视频应用这个模型给出预判评估，作为视频编辑的参考, 及搜索推荐的影响因子。具体的过程如上图所示。我们需要将自己的视频信息进行量化，通过拖拽、拼接构建起训练的模型。最左边这张图应用了逻辑回归、线性回归、随机森林三种模型进行训练，目前选用的是逻辑回归的模型。在算法平台训练完模型之后会非常容易的导入到DateWorks中，准备好的新视频数据就会把模型节点加进去，得到对应的预测打分。最右边的图是把评分结果通过QUICK BI展示。整个过程没有太多的工作量，只需要在平台上做一些配置就可以完成整个视频元信息的回归和训练。近义词：近义词主要是为了优化搜索的体验，具体是把用户发布的内容、视频的名称、描述、用户的标签、评论等语料信息通过阿里云实时计算word2vec算法获取词向量，通过余弦相似度计算获取近义词，通过人工筛选、录入到搜索引擎的同义词库中提升搜索体验。最上层是用户输入的元数据，通过几个步骤，以及K-means聚类算法做了一些分析。业务总线最开始使用阿里云实时计算只是为了提升一些应用场景（搜索热词统计、实时热度统计）的响应速度。但是，通过阿里云实时计算已经截取了所有的业务事件，那么是否可以通过实时计算将业务事件实时触发出来支撑类似于发送优惠券、推送消息等业务？实践证明了其可行性。目前，通过阿里云实时计算这套业务总线体系的时延控制在了秒级。上云价值小红唇App拥抱数加已有半年光景，对数加的体验非常好，其感受主要为以下四点：不需要像传统大数据业务一样构建一个非常复杂的Hadoop栈，并且对其进行运维，节省了金钱和时间成本。 MaxCompute的整个生态系统设计的比较完善，无需专职数据团队，降低了人员成本。得益于数加的生态，可以在21天内搭建推荐系统。借助阿里云实时计算非侵入实现业务总线，满足了绝大部分场景。相关产品大数据计算服务 · MaxCompute MaxCompute（原ODPS）是一项大数据计算服务，它能提供快速、完全托管的PB级数据仓库解决方案，使您可以经济并高效的分析处理海量数据。更多关于阿里云MaxCompute的介绍，参见MaxCompute产品详情页。云数据库RDS MySQL版 MySQL 是全球最受欢迎的开源数据库之一，作为开源软件组合 LAMP（Linux + Apache + MySQL + Perl/PHP/Python）中的重要一环，广泛应用于各类应用场景。更多关于云数据库RDS MySQL版的介绍，参见云数据库RDS MySQL版产品详情页。 Quick BI Quick BI 专为云上用户量身打造的新一代智能BI服务平台。更多关于Quick BI的介绍，参见Quick BI产品详情页。实时计算实时计算（Alibaba Cloud Realtime Compute，Powered by Ververica）是阿里云提供的基于 Apache Flink 构建的企业级大数据计算平台。在 PB 级别的数据集上可以支持亚秒级别的处理延时，赋能用户标准实时数据处理流程和行业解决方案；支持 Datastream API 作业开发，提供了批流统一的 Flink SQL，简化 BI 场景下的开发；可与用户已使用的大数据组件无缝对接，更多增值特性助力企业实时化转型。更多关于实时计算的介绍，参见实时计算产品详情页。 DataWorks DataWorks是一个提供了大数据OS能力、并以all in one box的方式提供专业高效、安全可靠的一站式大数据智能云研发平台。同时能满足用户对数据治理、质量管理需求，赋予用户对外提供数据服务的能力。更多关于阿里云DataWorks的介绍，参见DataWorks产品详情页。【云栖号在线课堂】每天都有产品技术专家分享！在线课堂地址：https://yqh.aliyun.com/zhibo 立即加入社群，与专家面对面，及时了解课程最新动态！【云栖号在线课堂社群】https://c.tb.cn/F3.Z8gvnK

2020-03-15

【云栖号案例 | 医疗健康】美甲帮：数加平台打造大数据架构

云栖号案例库：【点击查看更多上云案例】不知道怎么上云？看云栖号案例库，了解不同行业不同发展阶段的上云方案，助力你上云决策！公司简介美甲帮是牧云网络旗下一款专注美甲行业的社区型垂直电商APP，其核心业务包括美甲资讯、美甲行业认证、培训教学、商城、招聘等板块，目前已汇聚全国80%的美甲师，覆盖国内90%的美甲店，数以百万计的美甲从业人员和爱好者在此学习交流分享，是广泛覆盖专业美甲领域用户的移动互联网产品，也是国内深受美甲从业者喜爱的的最大的专业美甲社区以及最大的美甲线上商城。美甲帮已经在“社群经济、培训营销、平台商城”基础上，向“社群、平台、国际、生态”进化，打造“超级生态链”企业。小小的美甲行业被美甲帮玩出了天价，这也为目前以获取女性消费力为主题的互联网业界带来一个新的业务模式。我们美甲帮的使命与愿景是：提升整个美甲行业的创业环境及经营能力，不断降低创业门槛，帮助小微女性创业者成功，并与其共同成功。业务痛点美甲帮的主营业务在商城方面，截至目前已经拥有百万级别的用户，积累了大量的用户数据，如何更好的服务用户并提升客户体验是美甲帮进行大数据探索的出发点。目前存在的挑战为：如何更好的洞察用户并提升客户使用体验。美甲帮APP目前有几百万的用户，然而不同用户喜好和动机不同，譬如是想提升美甲技艺，还是想通过美甲图片选款，或者是想在商城里购买美甲产品，如何挖掘用户需求并以此进行精准化营销或个性化推荐，提升客户体验同时又可以增加收入，这些都是美甲帮最关注的问题。如何更好的为业务赋能，提升业务洞察能力，主要包括对于业务的有效监控以及相关业务的数据分析方面。如何“随机应变”。作为一个创业公司在公司发展的不同的阶段对于数据的需求是不太一样的，就是在初期的时候，公司可能关心的只是活跃用户有多少，覆盖面有多广，覆盖率有多高，在市场上的竞争环境和地位，但是当推出新业务的时候，需要立即去评估它的效果，对于数据分析人员来说，就意味着我们要及时的去采集并快速处理对应新业务的数据，这点对于初创公司来说是一个非常大的一个挑战。为什么选择阿里云之前，美甲帮曾经自购硬件设备搭建应用，在成本、稳定性和可拓展性存在很多弊端，所以决定采用阿里云云服务。经过对比，在成本方面，云服务的资源利用更大化，可以按需配置，通过资源高效利用使得成本得到很有效的控制；在稳定性方面，自己部署会碰到很多问题，例如数据会出现一些问题以致需要回滚，或者数据保存时会出现非常大的问题等等，而在阿里云上则不会出现这些问题，因此选择阿里云是一个比较稳健的选择；在可拓展性方面，阿里云会不断推出新的产品，有利于美甲帮进行功能拓展以及业务创新。数加对于创业公司来说是一个非常好的平台，可以在有限的投入下，充分地享受到阿里云已经有的技术和经验，站在巨人肩膀上，从而少走弯路。针对海量数据进行处理，也是一个特别有优势的地方。针对我们这种几百万用户的APP来说，数据的体量已经非常大了，一般的工具进行处理分析其实效率非常低下。使用了阿里云的云服务之后，由于阿里云具有非常完整的产品生态，发现数加平台的功能完全可以替代市面上已有流行的数据分析和可视化软件的功能，而且和阿里云云服务之间有更好的兼容性和可集成性，因此采用阿里云数加作为大数据平台解决方案。解决方案美甲帮使用阿里云数加搭建大数据平台，主要应用在业务监控、业务分析、精细化运营和推荐四个方面。数据采集：数据源主要包括云数据库RDS、移动数据分析（Mobile Analytics）日志、服务接口调用的数据。以精细化运营为例，用户属性数据存放于RDS，用户行为数据来源于移动数据分析的日志数据。数据清洗、处理：使用大数据开发套件DataWorks把分布在多个数据源的数据集合一起，进行清洗和加工。数据分析挖掘：使用大数据开发套件DataWorks的定时任务调度功能，自动完成计算任务并将结果同步回传到数据库；IDE、机器学习以及R等工具主要解决具体的业务分析;MaxCompute用于海量数据的存储和计算引擎。应用：使用DataV制作业务看板进行实时业务监控；推荐系统用于“千人千面”的个性化推荐；Quick BI用于业务分析；精细化运营用于用户洞察及精准营销。上云价值通过阿里云数加的计算能力实现了针对百万用户的精细运营。首先，通过精细化运营帮助美甲帮分析用户从哪些渠道进来，协助发现更多流量的来源和需要在哪些渠道加强投放；其次，通过用户对产品的点击、话题的讨论、内容的转发能方面进行大数据分析，帮助美甲帮有效的找到用户喜欢的兴趣点和接受内容的方向，方便企业在运营内容和形式上及时作出调整。最后，通过对用户新老观察分析，让美甲帮在做精准运营的时候掌握好用户的生命周期，知道什么时候该对什么样的用户进行内容上的营销，以及帮助企业找到激活老用户的方法。业务上更敏捷、更智能、更具洞察力。现在美甲帮所有的业务监控，从日报、周报、月报乃至年报，都是通过数加平台的分析监控得到的。通过DataWorks定时任务处理数据，然后通过DataV数据可视化做一些看板，去做业务监控。快速响应新业务的数据及分析需求。阿里云数加最大的优势在于阿里云是一个整体的生态，可以打通、共享阿里云上所有的数据，包括RDS上的数据、移动数据分析中的数据、以及日志服务投递的数据。所以我们在有新业务需求的时候，可以非常及时的采集和处理对应的数据。证言 “数加对于创业公司来说是一个非常好的平台，可以在有限的投入下，充分地享受到阿里云已经有的技术和经验，站在巨人肩膀上，从而少走弯路。针对海量数据进行处理，也是一个特别有优势的地方。针对我们这种几百万用户的APP来说，数据的体量已经非常大了，一般的工具进行处理分析其实效率非常低下。”——小红唇大数据负责人陈俊相关产品大数据计算服务 · MaxCompute MaxCompute（原ODPS）是一项大数据计算服务，它能提供快速、完全托管的PB级数据仓库解决方案，使您可以经济并高效的分析处理海量数据。更多关于阿里云MaxCompute的介绍，参见MaxCompute产品详情页。 DataWorks DataWorks是一个提供了大数据OS能力、并以all in one box的方式提供专业高效、安全可靠的一站式大数据智能云研发平台。同时能满足用户对数据治理、质量管理需求，赋予用户对外提供数据服务的能力。更多关于阿里云DataWorks的介绍，参见DataWorks产品详情页。机器学习PAI 阿里云机器学习平台PAI（Platform of Artificial Intelligence），为传统机器学习和深度学习提供了从数据处理、模型训练、服务部署到预测的一站式服务。更多关于机器学习PAI的介绍，参见机器学习PAI产品详情页。 Quick BI Quick BI 专为云上用户量身打造的新一代智能BI服务平台。更多关于Quick BI的介绍，参见Quick BI产品详情页。 DataV数据可视化 DataV旨在让更多的人看到数据可视化的魅力，帮助非专业的工程师通过图形化的界面轻松搭建专业水准的可视化应用，满足您会议展览、业务监控、风险预警、地理信息分析等多种业务的展示需求。更多关于阿里云DataV数据可视化的介绍，参见DataV数据可视化产品详情页。【云栖号在线课堂】每天都有产品技术专家分享！在线课堂地址：https://yqh.aliyun.com/zhibo 立即加入社群，与专家面对面，及时了解课程最新动态！【云栖号在线课堂社群】https://c.tb.cn/F3.Z8gvnK

2020-03-15

Mozilla 发布 2019 版《互联网健康报告》，理性在负重中成长

致力于开放互联网的 Mozilla 近日发布了2019 年度的《互联网健康报告》。作为该报告的第三个版本，其主要谈论了互联网对人们日常生活带来的影响。

2019-04-27

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Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

腾讯云软件源

为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

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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