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Swarm基于多主机容器网络-overlay networks 梳理

前面介绍了Docker管理工具-Swarm部署记录，下面重点说下Swarm基于多主机容器通信的覆盖网络 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

2017-07-04

纠结：为什么OpenStack有辣么多版本？

选择出最合适在你企业中运行的OpenStack版本，并不如它所述的那样简单。有没有相关的技巧可以尽快发现相关的信息？为了确保你所安装的OpenStack可以与你想要运行的软件兼容，那么确定当前使用哪一版本的OpenStack是最重要的。然而，找出这些信息却并不轻松。当运行Linux时，确定操作系统的版本并不难。每个Linux发行版都会向the或etc目录中写入一个文件，其中包含所使用的分发名称及其版本。使用the /etc/os发布的文件，你可以找出Linux发行版的关键信息。但是，确定运行哪一版本的OpenStack却是一个挑战。由于它的进程与Linux发行版不同，它将更加复杂，尤其是OpenStack还要运行在它的最上层。然而，虽然没有统一的答案，但却有几种方法可以更好地了解的OpenStack版本。最简单的方法之一是查询您的分发包使用的包管理器。例如，如果使用RDO分发在CentOS上安装OpenStack，yum repolist命令将显示当前正在使用的OpenStack存储库。由于所有的OpenStack 包都来自于OpenStack 库，这显示了你所使用的OpenStack版本号。在CentOS安装RDO时，这一命令行的的结果如下：如果使用包管理器安装OpenStack，即使上面的这一方法有效，但当你从Git库中直接安装它是，这一方法没有效果。如是上述方面无用，那么试试使用git branch –la命令行，看看使用了哪一个Git库。如果上述所有的方法都没有反馈有用户的信息，你可以查询一下Nova，这一OpenStack组件在所有的OpenStack云中都可用。使用nova-manage --version命令获得版本号，如13.1.0。接下来，您需要在Nova项目的项目网页上查找此版本。在这一页面中，你将会看到13.1.0是Mitaka OpenStack版本的一部分。本文转自d1net（转载）

2017-07-02

深度学习要多深，才能读懂人话？

研究背景阿里小蜜是阿里巴巴推出的围绕电商服务、导购以及任务助理为核心的智能人机交互产品，在去年双十一期间，阿里小蜜整体智能服务量达到643万，其中智能解决率达到95%，成为了双十一期间服务的绝对主力。阿里小蜜所使用的问答技术也在经历着飞速的发展，从最初基于检索的知识库问答演进到了最新的语义深度建模。近期，阿里小蜜正在开展新的探索，让机器具有如同人一般的阅读理解能力，这将使得问答产品体现出真正的智能，进一步提升服务效率。在问答技术中，最常见的是检索式问答，但存在很多的限制，例如，需要人工进行知识提炼，让机器在事先准备好的问答对基础之上进行检索。而我们经常需要对这样一段话进行提问： 5月18日，阿里巴巴集团发布了2017财年Q4财报和2017财年全年的业绩报告。财报显示，阿里巴巴集团2017财年的收入为1582.73亿元人民币，同比增长

2017-06-20

微博“异地多活”部署经验谈

微博“异地多活”部署经验谈异地多活的好处阿里巴巴的同学已经充分阐述，微博的初始出发点包括异地灾备、提升南方电信用户访问速度、提升海外用户访问速度、降低部署成本（北京机房机架费太贵了）等。

2017-05-01

初探阿里云存储网关（多图慎入）

初探阿里云存储网关有幸第一时间拿到阿里云存储团队提供的存储网关内部测试版本，我第一时间进行了尝鲜，分享给大家，相信不久大家就能看到这款新产品。大家都知道阿里云对象存储OSS，它不同于ECS的云盘，既能提供低廉的成本又能提供海量吞吐，高并发的访问。最重要的是利用对象存储oss，能搭建动静分离的系统架构，系统的扩展性和健壮性都比直接使用云盘高。但对象存储使用RESTful的接口才能使用，有一定的动手成本，而且如果原本的应用已经基于文件系统开发好，无法修改的话。就无法享受对象存储带来的一系列便利了。而今天，我有幸试用的存储网关，能完美的解决这一问题。它可以帮助你像使用普通磁盘一样，挂载在您的计算节点上（ECS）。你瞬间拥有一个无限扩容的云盘空间，而只需要付出对象存储oss的价格。OK，我们来一

2017-03-24

人工智能多务虚，深度学习常务实

作者简介: Carlos E. Perez是Intuition Machine的一名编辑，擅长人工智能，商业，深度学习等领域的写作。人工智能无疑是当下科技圈的风口，但我估计99％的文章都如同镜花水月，没有实质意义。为了说明这一点，我尝试在Google中以“Artificial Intelligence”和“Deep Learning”作为关键字进行搜索，让我们一起看看他们各自的热门Top5：首先是Artificial Intelligence：我们能从上述文章得到哪些新知识吗？遗憾地是没有。实际上类似的论点最早可见于1950年，只不过最近变得频繁且重复而已。再看看Deep Learning的：显而易见，深度学习的文章更有深度和价值。前两个文章来自福布斯。第二篇文章对Facebook的流程（即运行同步模拟）有着独到的见解。第三篇文章来自Wired，内容涉及使用深度学习进行海洋保护，这难道不是很具创新性吗？第四篇IEEE文章谈到使用DL诊断机器上的故障。最后一篇来自IEEE的文章讨论了正在管线中的硬件选项，如FPGA，GPU等的种类。总而言之，如果你是老板，你一定会对这些文章视若珍宝。自1950年代以来AI的探讨一直存在。但是我仍不能很明确地告诉别人它能做什么。相反，你如果在科技圈中搜索深度学习，你一定会很容易找到有价值的、可付诸实践的干货！数十款阿里云产品限时折扣中，赶紧点击领劵开始云上实践吧！以上为译文本文由阿里云云栖社区组织翻译。文章原标题《AI is Fluff but Deep Learning is Real》，作者：Carlos E. Perez，译者：伍昆文章为简译，更为详细的内容，请查看原文

2017-01-26

Weex 在 JS Runtime 内的多实例管理

这篇文章会循序渐进的介绍 Weex JS Runtime 这部分的内容，大概的章节设计是这样的：为什么需要多实例多实例管理面临的挑战解决问题的思路几个特殊处理的地方总结为什么在 JS Runtime

2016-08-31

阿里云王牌架构师杨曦：N多环境N多应用个性配置管理如何从混乱到简单？

阿里云高级解决方案架构师杨旭世界最大混合云的总架构师，4年前，开始作为双11阿里云技术负责人，负责搭建全球最大的混合云结构，把 “双11”的电商业务和技术场景在阿里云上实现，并保障这个混合云在双11当天能够满足全球客户的购物需求。正文：众多项目研发过程中为了调试观察应用运行时表现，修改常量配置的场景下往往需要频繁地对应用代码及配置项做打包发布进行应用版本更新甚至回滚代码。基于该场景，任何的应用配置项变更都需要将整个应用重新打包发布，整个过程非常繁琐，且容易出错。非常典型且具有代表性的是:Redis连接串配置，应用业务功能切换开关，应用的安全限流配置，数据库访问配置等等一系列。在此引申一个切实场景：一批早期的数据库实例所在服务器都即将过保进行替换，新数据库实例的端口及用户名密码保持不变并且持续与老库保持数据同步，一个非常棘手的问题

2018-08-08

Rust 通用代码生成器莲花，红莲尝鲜版二十三，多对多候选，增强数据库反射项目功能

Rust 通用代码生成器莲花，红莲尝鲜版二十三，此版本新增了多对多候选功能，增强了数据库自动反射功能和模板向导的编辑器。请部署在 Tomcat9 的 webapps 目录下。

2024-05-09

《灯灯》多租户快速开发平台 3.11.0-java17 版本发布，基于 jdk17 的多租户解决方案平台

SpringBoot的微服务快速开发平台，其中的可配置的 SaaS 功能尤其闪耀，具备 RBAC 功能、网关统一鉴权、Xss 防跨站攻击、自动代码生成、多种存储系统、分布式事务、分布式定时任务等多个模块，支持多业务系统并行开发

2023-09-26

Apache Doris + Vane：让多模态数据进入业务分析

## Apache Doris：让多模态数据进入企业数据体系企业里的 AI 检索，通常不只是“找到意思相近的内容”。

2026-10-29

多 Agent 架构中的 Subagent 拆分与合并策略

在和多 Agent 协作时，主 Agent 会将复杂的任务拆分给不同的 Subagent。

2026-10-28

基于多模态内容理解的智能SEO优化系统

────────────────────────────────────────────────┘ ``` ### 完整代码实现 ``` """ smart_seo_optimizer.py - 基于多模态内容理解的智能

2026-10-12

基于 Playwright 与 CDP 的多账号巡检系统实践

这意味着环境侧的任何变更（换工具、改代理）都不需要动巡检代码——对于工具链频繁演进的多账号业务，这种解耦带来的维护成本节约，超过了方案本身的开发投入。

2026-10-09

智能机器人：少写代码，多建闭环

## 一、最小闭环，只需要几行代码很多人把智能机器人想得太复杂：SLAM、运动规划、强化学习、多模态大模型。

2026-09-26

快手基于 Apache Doris 千亿多模态检索的实践

作者：温佳豪，快手数据引擎技术中心架构师 >**导读**：大模型和 AI Agent 落地之后，多模态内容向量化与相似度检索逐渐成为大数据分析的基础能力。

2026-09-20

2026年多模态测试的5大认知误区

本文基于啄木鸟软件测试实验室对37个量产级多模态项目的复盘分析，揭示当前最隐蔽、最具破坏力的五大常见误区。

2026-09-09

多模态数据平面：让 PDF、图像、视频进入 Ontology

这套能力我把它叫做"**多模态数据平面**"。这篇就把这一层拆开，看它到底怎么把一堆文件，变成本体世界里可计算、可治理、可行动的对象。 !

2026-09-08

Deepseek涨价了，前后对比，竟然差这么多

![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11177336/0faaf392b180a3c6de182e55e171ec11.png) 8 月 13 日晚7点也就是刚才！刷到 DeepSeek 公众号推了篇定价更新，把 V4-Pro 半发布顺带搞了进去。**新价 2026 年 8 月 17 日零点生效**。涨价这事儿不意外——模型卷到 Pro 这个段位，总得开始对齐市场。但数字一摊出来，**比预想的狠一点**。 ## 涨了多少直接看数字。旧价是涨价前官方表那一档，新价按「空闲 / 高峰」分两档列出来，单位一律 **元 / 百万 tokens**。 | 模型 | 计费项 | 旧价 | 新-空闲 | 新-高峰 | 涨幅（空闲） | 涨幅（高峰） | |---|---|---:|---:|---:|---:|---:| | V4-Flash | 缓存命中 | 0.02 | 0.05 | 0.10 | **2.5×** | **5×** | | V4-Flash | 缓存未命中 | 1 | 1.5 | 3.0 | 1.5× | 3× | | V4-Flash | 输出 | 2 | 4.5 | 9.0 | 2.25× | 4.5× | | V4-Pro | 缓存命中 | 0.025 | 0.15 | 0.30 | **6×** | **12×** | | V4-Pro | 缓存未命中 | 3 | 4.5 | 9.0 | 1.5× | 3× | | V4-Pro | 输出 | 6 | 13.5 | 27.0 | 2.25× | 4.5× | > 高峰时段是北京时间 9:00–12:00、14:00–18:00，差不多就是国内上班时间——所以**绝大多数使用场景实际拿到的是高峰价**。 ## 几个比较刺眼的点 **1. Pro 的缓存命中直接涨 12 倍。** 高峰时段 Pro 的缓存命中从 0.025 → 0.30，是六个计费项里涨得最凶的一档。意思是：你引以为傲的 prefix cache 优化、长上下文复用技巧，**单这一档就比过去贵 12 倍**。那种把 system prompt 缓存成几 K 然后高频调用的 RAG / Agent 场景，打击最大。 **2. 输入未命中只涨 1.5×，但输出普遍 2.25× 起。** Flash 和 Pro 在「输入未命中」这一档都很克制（都是 1.5×），但输出端都拉到 2.25× 以上——明显是在把脚本型、长 reasoning 输出场景往贵里推。Agent 编排、自动评测、长文档总结、批量生成脚本，全踩这一档。 **3. Flash 不再是「白菜价」。** Flash 旧价缓存命中 2 分钱 / 百万 token，新价高峰时段 1 毛。**Flash 当年那个「便宜量大」的核心卖点基本没了**。我猜也是为 Pro 让路——Pro 半发布，定价不能跟 Flash 离太近。 **4. 还有一个大家容易漏的：旧表里 Flash 的并发限制是 2500、Pro 是 500。** 新表没标注并发上限，能不能还按这个跑，要等 17 号那天看实际表现。如果并发被压得很狠，那"涨单价 + 压并发"组合起来才是真正的大刀。 ## 实际账单会怎么变以一个常见的调用结构为例：**100 万 token 输入（未命中）+ 100 万 token 输出**。 | 模型 | 旧价 | 新-空闲 | 新-高峰 | |---|---:|---:|---:| | V4-Flash | 3 元 | 6 元 | 12 元 | | V4-Pro | 9 元 | 18 元 | 36 元 | Pro 高峰时段单一笔调用直接 **4 倍账单**。如果是上班族白天正常用 API，几乎全踩高峰。 ## 我怎么看 - **不算割韭菜，是定价策略正常化。** Flash 当引流款扛了快一年，现在涨回去对齐国内主流模型价位其实不意外，国内外几家都在做这个动作。 - **Pro 涨得有点猛。** 12× 缓存命中这一档，明显是在做「高价值场景用 Pro、量大但客单低的场景用免费额度 + 排队」的分层。如果你之前冲着 Pro 的价格优势才上车的，这次要重新算 ROI 了。 - **高峰分时是趋势。** DeepSeek 这次把「工作时间内更贵」明牌写出来，后面各家大概率会跟。批量跑任务的兄弟，以后要学着把脚本挪到深夜。 - **行动建议**：8 月 17 日之前这两三天，要么把批量任务跑完，要么把 cache 设计 / 调用时段重看一下；用 Pro 的项目顺手做一次成本复盘，把 prompt 里的可缓存段切开，别再一个 prefix 砸全场。 8 月 17 日 0 点一刀下去，到时候账单跑出来才是真章。

2026-08-13

豆包多轮回答如何整理成可查的文档

如果不想重复处理多轮内容，可以考虑文档转换工具，如 DS随心转。

2026-08-06

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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。

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。