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阿里云在线教育解决方案——促进教育资源均等化，助推教育质量提升

摘要：本文的整理自2017云栖大会-南京峰会上阿里云教育事业部首席架构师石立勇的分享讲义，讲义主要介绍了当前国内在线教育的发展情况和需要面对的挑战，并分享了阿里云作为在线教育行业专业合作伙伴所具有的优势

2017-05-03

23【在线日志分析】之改造CDH的HDFS的NN,DN进程，日志输出为json格式

1.登录nn机器,进入最新序号的namenode配置文件夹,查看当前的nn的log4j配置 [root@sht-sgmhadoopnn-01 ~]# cd /var/run/cloudera-scm-agent/process/ [root@sht-sgmhadoopnn-01 process]# ls -lrt ....... ....... ....... drwxr-x--x 3 hdfs hdfs 380 Mar 30 20:40 372-hdfs-FAILOVERCONTROLLER drwxr-x--x 3 hdfs hdfs 500 Mar 30 20:40 370-hdfs-NAMENODE drwxr-x--x 3 hdfs hdfs 360 Mar 30 20:40 422-hdfs-FAILOVERCONTROLLER drwxr-x--x 3 hdfs hdfs 480 Mar 30 20:40 420-hdfs-NAMENODE drwxr-x--x 3 yarn hadoop 520 Mar 30 20:40 383-yarn-RESOURCEMANAGER drwxr-x--x 3 mapred hadoop 400 Mar 30 20:40 379-yarn-JOBHISTORY drwxr-x--x 3 mapred hadoop 380 Mar 30 20:40 425-yarn-JOBHISTORY drwxr-x--x 3 yarn hadoop 500 Mar 30 20:40 428-yarn-RESOURCEMANAGER drwxr-x--x 3 root root 180 Mar 31 15:53 359-cluster-host-inspector [root@sht-sgmhadoopnn-01 process]# cd 420-hdfs-NAMENODE[root@sht-sgmhadoopnn-01 420-hdfs-NAMENODE]# cat log4j.properties log.threshold=INFO main.logger=RFA hadoop.root.logger=${log.threshold},${main.logger} log4j.appender.EventCounter=org.apache.hadoop.log.metrics.EventCounter log4j.rootLogger=${hadoop.root.logger},EventCounter,EventCatcher log.dir=/var/log/hadoop-hdfs log.file=hadoop-cmf-hdfs-NAMENODE-sht-sgmhadoopnn-01.log.out max.log.file.size=200MB max.log.file.backup.index=10 log4j.appender.RFA=org.apache.log4j.RollingFileAppender log4j.appender.RFA.File=${log.dir}/${log.file} log4j.appender.RFA.layout=org.apache.log4j.PatternLayout log4j.appender.RFA.layout.ConversionPattern=%d{ISO8601} %p %c: %m%n log4j.appender.RFA.MaxFileSize=${max.log.file.size} log4j.appender.RFA.MaxBackupIndex=${max.log.file.backup.index} log4j.appender.console=org.apache.log4j.ConsoleAppender log4j.appender.console.target=System.err log4j.appender.console.layout=org.apache.log4j.PatternLayout log4j.appender.console.layout.ConversionPattern=%d{yy/MM/dd HH:mm:ss} %p %c{2}: %m%n ........ ........ 2.仔细分析,log4j.appender.RFA.layout.ConversionPattern 这个参数应该是控制nn进程的日志 3.打开CDH,进HDFS的Configuration界面,搜索"log"关键词, 3.1 找到"NameNode Logging Advanced Configuration Snippet (Safety Valve)",配置 log4j.appender.RFA.layout.ConversionPattern = {"time":"%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS}","logtype":"%p","loginfo":"%c:%m"}%n 3.2 找到"DataNode Logging Advanced Configuration Snippet (Safety Valve)",也配置 log4j.appender.RFA.layout.ConversionPattern = {"time":"%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS}","logtype":"%p","loginfo":"%c:%m"}%n 3.3 单击保存3.4 单击Stale Configuration:Restart needed 3.5 Restart Stale Services 3.6 Review Changes,勾选Re-deploy client configuration ,Restart Now 4.检查nn,dn进程的日志输出是否为json格式 4.1 检查新增的参数是否生效 [root@sht-sgmhadoopnn-01 420-hdfs-NAMENODE]# cd ../ [root@sht-sgmhadoopnn-01 process]# ls -lrt ....... ....... ....... drwxr-x--x 3 hdfs hdfs 380 Mar 31 20:32 422-hdfs-FAILOVERCONTROLLER drwxr-x--x 3 hdfs hdfs 360 Mar 31 20:32 439-hdfs-FAILOVERCONTROLLER drwxr-x--x 3 hdfs hdfs 480 Mar 31 20:32 437-hdfs-NAMENODE drwxr-x--x 3 mapred hadoop 400 Mar 31 20:32 425-yarn-JOBHISTORY drwxr-x--x 3 yarn hadoop 520 Mar 31 20:32 428-yarn-RESOURCEMANAGER drwxr-x--x 3 mapred hadoop 380 Mar 31 20:32 442-yarn-JOBHISTORY drwxr-x--x 3 yarn hadoop 500 Mar 31 20:32 445-yarn-RESOURCEMANAGER [root@sht-sgmhadoopnn-01 process]# cd 437-hdfs-NAMENODE [root@sht-sgmhadoopnn-01 437-hdfs-NAMENODE]# cat log4j.properties |grep log4j.appender.RFA.layout.ConversionPattern log4j.appender.RFA.layout.ConversionPattern={"time":"%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS}","logtype":"%p","loginfo":"%c:%m"}%n [root@sht-sgmhadoopnn-01 437-hdfs-NAMENODE]# 4.2 检查log即可 [root@sht-sgmhadoopnn-01 437-hdfs-NAMENODE]# tail -f /var/log/hadoop-hdfs/hadoop-cmf-hdfs-NAMENODE-sht-sgmhadoopnn-01.log.out {"time":"2017-03-31 20:40:38,588","logtype":"INFO","loginfo":"org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSImage:Reading org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.RedundantEditLogInputStream@5c588660 expecting start txid #142520"} {"time":"2017-03-31 20:40:38,588","logtype":"INFO","loginfo":"org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSImage:Start loading edits file http://sht-sgmhadoopdn-02:8480/getJournal?jid=nameservice1&segmentTxId=142520&storageInfo=-60%3A1863012361%3A0%3Acluster8, http://sht-sgmhadoopdn-01:8480/getJournal?jid=nameservice1&segmentTxId=142520&storageInfo=-60%3A1863012361%3A0%3Acluster8"} {"time":"2017-03-31 20:40:38,588","logtype":"INFO","loginfo":"org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.EditLogInputStream:Fast-forwarding stream 'http://sht-sgmhadoopdn-02:8480/getJournal?jid=nameservice1&segmentTxId=142520&storageInfo=-60%3A1863012361%3A0%3Acluster8, http://sht-sgmhadoopdn-01:8480/getJournal?jid=nameservice1&segmentTxId=142520&storageInfo=-60%3A1863012361%3A0%3Acluster8' to transaction ID 142520"} {"time":"2017-03-31 20:40:38,588","logtype":"INFO","loginfo":"org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.EditLogInputStream:Fast-forwarding stream 'http://sht-sgmhadoopdn-02:8480/getJournal?jid=nameservice1&segmentTxId=142520&storageInfo=-60%3A1863012361%3A0%3Acluster8' to transaction ID 142520"} 5. 不足,当出现exception换行时,就会整个信息只有第一行为json格式,剩余行为普通输出,那么整个一条信息就不是完整的json的解决方法: 5.1 改造 log4j-xxxx.jar --成本太大 5.2 在flume-ng端的exec source改造,我们采取第二种 5.3 google搜索 log4j json,发现和我一样需求的人很多,有现成的GitHub项目等等

2017-03-30

04【在线日志分析】之Flume Agent的3台收集+1台聚合到hdfs的搭建

【log收集】:机器名称服务名称用户flume-agent-01: namenode hdfsflume-agent-02: datanode hdfsflume-agent-03: datanode hdfs 【log聚合】:机器名称用户sht-sgmhadoopcm-01(172.16.101.54) root 【sink到hdfs】:hdfs://172.16.101.56:8020/testwjp/ 1.下载apache-flume-1.7.0-bin.tar.gz[hdfs@flume-agent-01 tmp]$ wget http://www-eu.apache.org/dist/flume/1.7.0/apache-flume-1.7.0-bin.tar.gz--2017-01-04 20:40:10-- http://www-eu.apache.org/dist/flume/1.7.0/apache-flume-1.7.0-bin.tar.gzResolving www-eu.apache.org... 88.198.26.2, 2a01:4f8:130:2192::2Connecting to www-eu.apache.org|88.198.26.2|:80... connected.HTTP request sent, awaiting response... 200 OKLength: 55711670 (53M) [application/x-gzip]Saving to: “apache-flume-1.7.0-bin.tar.gz” 100%[===============================================================================================================================================================================================>] 55,711,670 473K/s in 74s 2017-01-04 20:41:25 (733 KB/s) - “apache-flume-1.7.0-bin.tar.gz” saved [55711670/55711670] 2.解压重命名[hdfs@flume-agent-01 tmp]$ [hdfs@flume-agent-01 tmp]$ tar -xzvf apache-flume-1.7.0-bin.tar.gz [hdfs@flume-agent-01 tmp]$ mv apache-flume-1.7.0-bin flume-ng[hdfs@flume-agent-01 tmp]$ cd flume-ng/conf 3.拷贝flume环境配置和agent配置文件[hdfs@flume-agent-01 tmp]$ cp flume-env.sh.template flume-env.sh[hdfs@flume-agent-01 tmp]$ cp flume-conf.properties.template exec_memory_avro.properties 4.添加hdfs用户的环境变量文件[hdfs@flume-agent-01 tmp]$ cd[hdfs@flume-agent-01 ~]$ ls -latotal 24drwxr-xr-x 3 hdfs hadoop 4096 Jul 8 14:05 .drwxr-xr-x. 35 root root 4096 Dec 10 2015 ..-rw------- 1 hdfs hdfs 4471 Jul 8 17:22 .bash_historydrwxrwxrwt 2 hdfs hadoop 4096 Nov 19 2014 cache-rw------- 1 hdfs hdfs 3131 Jul 8 14:05 .viminfo[hdfs@flume-agent-01 ~]$ cp /etc/skel/.* ./cp: omitting directory `/etc/skel/.'cp: omitting directory `/etc/skel/..'[hdfs@flume-agent-01 ~]$ ls -latotal 36drwxr-xr-x 3 hdfs hadoop 4096 Jan 4 20:49 .drwxr-xr-x. 35 root root 4096 Dec 10 2015 ..-rw------- 1 hdfs hdfs 4471 Jul 8 17:22 .bash_history-rw-r--r-- 1 hdfs hdfs 18 Jan 4 20:49 .bash_logout-rw-r--r-- 1 hdfs hdfs 176 Jan 4 20:49 .bash_profile-rw-r--r-- 1 hdfs hdfs 124 Jan 4 20:49 .bashrcdrwxrwxrwt 2 hdfs hadoop 4096 Nov 19 2014 cache-rw------- 1 hdfs hdfs 3131 Jul 8 14:05 .viminfo 5.添加flume的环境变量[hdfs@flume-agent-01 ~]$ vi .bash_profile export FLUME_HOME=/tmp/flume-ngexport FLUME_CONF_DIR=$FLUME_HOME/confexport PATH=$PATH:$FLUME_HOME/bin[hdfs@flume-agent-01 ~]$ . .bash_profile 6.修改flume环境配置文件[hdfs@flume-agent-01 conf]$ vi flume-env.shexport JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25 7.将基于Flume-ng Exec Source开发自定义插件AdvancedExecSource的AdvancedExecSource.jar包上传到$FLUME_HOME/lib/http://blog.itpub.net/30089851/viewspace-2131995/ [hdfs@LogshedNameNodeLogcollector lib]$ pwd/tmp/flume-ng/lib[hdfs@LogshedNameNodeLogcollector lib]$ ll AdvancedExecSource.jar -rw-r--r-- 1 hdfs hdfs 10618 Jan 5 23:50 AdvancedExecSource.jar[hdfs@LogshedNameNodeLogcollector lib]$ 8.修改flume的agent配置文件[hdfs@flume-agent-01 conf]$ vi exec_memory_avro.properties# Name the components on this agenta1.sources = r1a1.sinks = k1a1.channels = c1 # Describe/configure the custom exec sourcea1.sources.r1.type = com.onlinelog.analysis.AdvancedExecSourcea1.sources.r1.command = tail -f /var/log/hadoop-hdfs/hadoop-cmf-hdfs1-NAMENODE-flume-agent-01.log.outa1.sources.r1.hostname = flume-agent-01a1.sources.r1.servicename = namenode # Describe the sinka1.sinks.k1.type = avroa1.sinks.k1.hostname = 172.16.101.54a1.sinks.k1.port = 4545 # Use a channel which buffers events in memorya1.channels.c1.type = memorya1.channels.c1.keep-alive = 60 a1.channels.c1.capacity = 1000000a1.channels.c1.transactionCapacity = 2000 # Bind the source and sink to the channela1.sources.r1.channels = c1a1.sinks.k1.channel = c1 9.将flume-agent-01的flume-ng打包,scp到flume-agent-02/03 和 sht-sgmhadoopcm-01(172.16.101.54)[hdfs@flume-agent-01 tmp]$ zip -r flume-ng.zip flume-ng/* [jpwu@flume-agent-01 ~]$ scp /tmp/flume-ng.zip flume-agent-02:/tmp/[jpwu@flume-agent-01 ~]$ scp /tmp/flume-ng.zip flume-agent-03:/tmp/[jpwu@flume-agent-01 ~]$ scp /tmp/flume-ng.zip sht-sgmhadoopcm-01:/tmp/ 10.在flume-agent-02配置hdfs用户环境变量和解压，修改agent配置文件[hdfs@flume-agent-02 ~]$ cp /etc/skel/.* ./cp: omitting directory `/etc/skel/.'cp: omitting directory `/etc/skel/..'[hdfs@flume-agent-02 ~]$ vi .bash_profileexport FLUME_HOME=/tmp/flume-ngexport FLUME_CONF_DIR=$FLUME_HOME/confexport PATH=$PATH:$FLUME_HOME/bin[hdfs@flume-agent-02 ~]$ . .bash_profile [hdfs@flume-agent-02 tmp]$ unzip flume-ng.zip[hdfs@flume-agent-02 tmp]$ cd flume-ng/conf ##修改以下参数即可[hdfs@flume-agent-02 conf]$ vi exec_memory_avro.propertiesa1.sources.r1.command = tail -f /var/log/hadoop-hdfs/hadoop-cmf-hdfs1-DATANODE-flume-agent-02.log.outa1.sources.r1.hostname = flume-agent-02a1.sources.r1.servicename = datanode ###要检查flume-env.sh的JAVA_HOME目录是否存在 11.在flume-agent-03配置hdfs用户环境变量和解压，修改agent配置文件[hdfs@flume-agent-03 ~]$ cp /etc/skel/.* ./cp: omitting directory `/etc/skel/.'cp: omitting directory `/etc/skel/..'[hdfs@flume-agent-03 ~]$ vi .bash_profileexport FLUME_HOME=/tmp/flume-ngexport FLUME_CONF_DIR=$FLUME_HOME/confexport PATH=$PATH:$FLUME_HOME/bin[hdfs@flume-agent-03 ~]$ . .bash_profile [hdfs@flume-agent-03 tmp]$ unzip flume-ng.zip[hdfs@flume-agent-03 tmp]$ cd flume-ng/conf ##修改以下参数即可[hdfs@flume-agent-03 conf]$ vi exec_memory_avro.propertiesa1.sources.r1.command = tail -f /var/log/hadoop-hdfs/hadoop-cmf-hdfs1-DATANODE-flume-agent-03.log.outa1.sources.r1.hostname = flume-agent-03a1.sources.r1.servicename = datanode ###要检查flume-env.sh的JAVA_HOME目录是否存在 12.聚合端 sht-sgmhadoopcm-01，配置root用户环境变量和解压，修改agent配置文件[root@sht-sgmhadoopcm-01 tmp]# vi /etc/profileexport JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_67-clouderaexport FLUME_HOME=/tmp/flume-ngexport FLUME_CONF_DIR=$FLUME_HOME/conf export PATH=$FLUME_HOME/bin:$JAVA_HOME/bin:$PATH[root@sht-sgmhadoopcm-01 tmp]# source /etc/profile[root@sht-sgmhadoopcm-01 tmp]# [root@sht-sgmhadoopcm-01 tmp]# unzip flume-ng.zip[root@sht-sgmhadoopcm-01 tmp]# cd flume-ng/conf [root@sht-sgmhadoopcm-01 conf]# vi flume-env.shexport JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_67-cloudera ###测试: 先聚合, sink到hdfs端[root@sht-sgmhadoopcm-01 conf]# vi avro_memory_hdfs.properties# Name the components on this agenta1.sources = r1a1.sinks = k1a1.channels = c1 # Describe/configure the sourcea1.sources.r1.type = avroa1.sources.r1.bind = 172.16.101.54a1.sources.r1.port = 4545 # Describe the sinka1.sinks.k1.type = hdfsa1.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://172.16.101.56:8020/testwjp/a1.sinks.k1.hdfs.filePrefix = logsa1.sinks.k1.hdfs.inUsePrefix = . a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 0### roll 16 m = 16777216 bytesa1.sinks.k1.hdfs.rollSize = 1048576a1.sinks.k1.hdfs.rollCount = 0a1.sinks.k1.hdfs.batchSize = 6000 a1.sinks.k1.hdfs.writeFormat = texta1.sinks.k1.hdfs.fileType = DataStream # Use a channel which buffers events in memorya1.channels.c1.type = memorya1.channels.c1.keep-alive = 90 a1.channels.c1.capacity = 1000000a1.channels.c1.transactionCapacity = 6000 # Bind the source and sink to the channela1.sources.r1.channels = c1a1.sinks.k1.channel = c1 13.后台启动[root@sht-sgmhadoopcm-01 flume-ng]# source /etc/profile[hdfs@flume-agent-01 flume-ng]$ . ~/.bash_profile [hdfs@flume-agent-02 flume-ng]$ . ~/.bash_profile [hdfs@flume-agent-03 flume-ng]$ . ~/.bash_profile [root@sht-sgmhadoopnn-01 flume-ng]# nohup flume-ng agent -c conf -f /tmp/flume-ng/conf/avro_memory_hdfs.properties -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console & [hdfs@flume-agent-01 flume-ng]$ nohup flume-ng agent -c /tmp/flume-ng/conf -f /tmp/flume-ng/conf/exec_memory_avro.properties -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console &[hdfs@flume-agent-01 flume-ng]$ nohup flume-ng agent -c /tmp/flume-ng/conf -f /tmp/flume-ng/conf/exec_memory_avro.properties -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console &[hdfs@flume-agent-01 flume-ng]$ nohup flume-ng agent -c /tmp/flume-ng/conf -f /tmp/flume-ng/conf/exec_memory_avro.properties -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console &14.校验：将集群的日志下载到本地，打开查看即可(略) ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 【备注】: 1.错误1 flume-ng安装的机器上没有hadoop环境，所以假如sink到hdfs话，需要用到hdfs的jar包[ERROR - org.apache.flume.node.PollingPropertiesFileConfigurationProvider$FileWatcherRunnable.run(PollingPropertiesFileConfigurationProvider.java:146)] Failed to start agent because dependencies were not found in classpath. Error follows.java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/hadoop/io/SequenceFile$CompressionType 只需在其他安装hadoop机器上搜索以下5个jar包，拷贝到$FLUME_HOME/lib目录即可。搜索方法: find $HADOOP_HOME/ -name commons-configuration*.jar commons-configuration-1.6.jarhadoop-auth-2.7.3.jarhadoop-common-2.7.3.jarhadoop-hdfs-2.7.3.jarhadoop-mapreduce-client-core-2.7.3.jarprotobuf-java-2.5.0.jarhtrace-core-3.1.0-incubating.jarcommons-io-2.4.jar 2.错误2 无法加载自定义插件的类 Unable to load source type: com.onlinelog.analysis.AdvancedExecSource2017-01-06 21:10:48,278 (conf-file-poller-0) [ERROR - org.apache.flume.node.PollingPropertiesFileConfigurationProvider$FileWatcherRunnable.run(PollingPropertiesFileConfigurationProvider.java:142)] Failed to load configuration data. Exception follows.org.apache.flume.FlumeException: Unable to load source type: com.onlinelog.analysis.AdvancedExecSource, class: com.onlinelog.analysis.AdvancedExecSource 执行hdfs或者root用户的环境变量即可[root@sht-sgmhadoopcm-01 flume-ng]# source /etc/profile[hdfs@flume-agent-01 flume-ng]$ . ~/.bash_profile [hdfs@flume-agent-02 flume-ng]$ . ~/.bash_profile [hdfs@flume-agent-03 flume-ng]$ . ~/.bash_profile

2017-01-06

51CTO学院喜迎两周年庆典领跑职业在线教育市场

51CTO学院的成立重新定义了技术人员查找资料及学习的习惯，从读书、论坛、博客、下载等方式转变为在线视频培训。

2015-06-24

共克时艰，云端充电丨教育部创新团队首席专家焦李成教授做客CAAI云课堂第三期

在此特殊时期，中国人工智能学会积极探索学术交流创新模式，围绕AI+学术、AI+技术以屏幕架起连接智能科技知识的桥梁，为学会会员和AI从业者特别开设CAAI云课堂等系列活动。

2020-03-17

从公开信息到防诈骗，新手怎么看 WEEX 等在线平台的安全性？

不知道大部分新手用户第一次接触互联网服务平台或选择某一个在线科技平台时，会不会搜索“平台安全吗”“服务受限制吗”，然后顺手再搜一句“是不是诈骗”。

2026-10-02

多人改同一份文档：为什么在线协作不出乱子，共享盘上就容易撞

"版本混乱"这四个字点到了一件事：多人改同一份文档，麻烦的从来不是"能不能同时写"，而是"改动之间能不能对上"。

2026-09-29

新手选择在线交易平台怎样避免被诈骗

相信绝大多数第一次接触数字资产平台的玩家都不知道怎么下单，其实新手真正首要担心的不应该是“怎么下单”，而是另一个问题：我进的这个网站是真的吗？我联系的客服是真的吗？把资金或账号信息提交过去之后会不会被骗？

2026-09-28

VER.2.2.35-202600923-RS 最新版已经发布 -- 企业级在线文档编辑解决方案

各位开发者们：由于最近家里有事，新版本发布滞后，在这里表示深感歉意V2.2.33-202600921-RS已经发布，更新内容如下：关于docx 重构：主UI重做，使用全新的Ribbon风格新增：段落新增右键菜单，表格新增右键菜单，段落手柄操作，符合办公软件的操作习惯。优化：搜索与替换，修改为搜索列表+高亮，点击跳转选择项修复: 书签功能插入没有反应，没有解析书签，书签无法跳转等问题。优化：修改echarts图表框架为chartjs，依赖更轻。优化：重新设计页眉页脚修复: 缩放，适应页面，适应宽度，标尺位置不正确的问题修复：行距失效的问题修复：编辑器没有处理悬挂缩进的问题新增国际化，支持简体中文，繁体中文，日语，韩语，英语修复点击导出按钮没有反应的问题关于docx-lite 渲染使用全新核心，UI无改动关于excel：重构：主UI重做，使用全新的Ribbon风格更多的其他更新请访问官网核心API文档及UI开发者文档，将于2026年09月22日更新发布，感谢各位开发者的支持。 PS.因项目本身繁杂，涉及功能模块较多，在改动较多的前提下，可能会导致一部分功能不可用或者问题回归（修复2修复了2.2.33的某个问题），请多多包容，关于使用上的意见或者建议都可以告诉我。作者第一时间处理。自2.2.35版本开始API趋于稳定，且将来支持的形状等新增功能会在保存，导入，导出实现向下兼容。请放心使用

2026-09-23

技嘉雕妹显卡上架：颜值实力皆在线，二次元装机玩家优选

技嘉 AORUS GeForce RTX 5060 ARI 8G雕妹定制版显卡近日正式在电商平台开售，首发定价 4099 元。作为技嘉原创二次元形象，雕妹首次出现于技嘉显卡产品线，为喜爱二次元的DIY用户带来了全新的选择。性能层面，它搭载 RTX 5060 核心与 8GB GDDR7 显存，出厂核心频率达 2722MHz，高于公版默认的 2497MHz，开箱即用便是 “出厂超频” 状态。配合 Blackwell 架构下的 DLSS 4.5 多帧生成，在 1080p 至 2K 分辨率下，主流 3A 大作与电竞网游都能流畅驾驭。散热方面，三风扇风之力系统搭配仿生风扇与服务器级导热凝胶，高负载下也能稳住温度；双 BIOS 支持性能与静音一键切换。外观上，白色机身缀以橙色元素，风扇中心与金属背板均印有雕妹形象，支持 1670 万色 RGB 灯效同步，在侧透机箱里辨识度十足。雕妹显卡采用金属强化背板与 PCB 防护涂层为长期使用的耐用性兜底，购机后在官方小程序注册还可享四年质保，同时支持个人送保，在同类型产品中相当省心。值得一提的是，技嘉同步开启了＂雕妹板卡首发特典＂活动。即日起至 9 月 30 日，在京东等指定店铺购买雕妹显卡后，通过技嘉官方小程序「AORUS 俱乐部」完成产品绑定，即可申请首发特典礼品 —— 雕妹绒毯（共 100 份，先到先得）；前 20 名申请者还可额外获赠睡衣雕妹礼包，内含雕妹吨吨杯与睡衣雕妹鼠标垫。如果你正在组一台兼顾性能与个性化的中端主机，这款卡值得放进购物车 —— 它适合既要流畅游戏、又不愿随大流的玩家。从主板到显卡，技嘉正一步步把 “雕妹” 这一IP形象带入玩家的桌面。除了硬核的硬件性能之外，还能再多出一份陪伴的温度，这或许正是技嘉想传递的态度：让产品不止于参数，让每一次点亮机箱，都多一分属于玩家的陪伴。

2026-09-09

单细胞注释与功能解读常用在线工具：ACT、CellMarker、Enrichr、CellxGene 与HCA实战指南

本文将分享5个适合这类分析场景的在线工具，帮助提升分析效率和结果准确性。

2026-08-12

别再一行行数括号，用这个在线工具先救火

缺逗号、多逗号、引号用了中文的、嵌套层级看着头晕、日志里还带着转义符 \"……更折磨的是大整数：订单号、雪花 ID，一进普通解析器就精度丢失，末尾几位悄悄变了，排错排半天发现是工具把数「四舍五入」了。

2026-08-01

跨团队技术协作中的信息同步问题：从共享文件夹到在线协同导图

技术团队做跨部门协作时，信息同步一直是个老问题。做过几年技术管理的应该都有体会：需求文档存在共享文件夹里，接口定义写在Wiki上，项目排期在Excel里，会议纪要在邮件里。这些信息散落在不同工具里，每次有人问"现在的方案到底是什么"，需要翻三四个地方才能拼出全貌。

2026-07-28

Nextcloud 在线预览插件开发：集成 BaseMetas FileView 实现 Office、PDF、图片等 200+ 文件格式预览

虽然 Nextcloud 本身支持部分文件预览，但对于 Office 文档、多媒体以及企业常见格式，通常还需要集成第三方服务，例如：

2026-07-16

给自己搭一个私有在线压缩工具

日常发图时，图片太大是一个很常见但又很烦的问题。发邮件提示附件超限，上传网站加载半天，做PPT或PDF时文件越做越大，发到社交平台后又可能被二次压缩，最后画质变糊、细节丢失。

2026-07-16

在线图源或者离线资源的国家队-天地图简介及Qgis加载相关资源实战

相信作为地理信息方面的从业者，大家一定在平时的工作或者学习过程中或多或少的需要使用到在线图源，比如在WebGIS方面的地图应用，需要访问到在线的底图、地名标记图层等。

2026-07-11

在线教育平台运营方案：腾讯云架构保障高并发，分账链实现合规分账落地

导语：在线教育、知识付费、网校培训、直播授课平台，和普通电商、本地生活平台完全不同。

2026-07-10

鸿蒙在线教育应用性能优化之旅：APMS+云测试助力用户体验提升300%！

一、项目背景：被性能问题困扰的在线课堂 1.1 危机时刻：用户投诉激增 2024年9月，我们团队开发的鸿蒙在线教育应用"智学课堂"刚上线一个月，就遭遇了严重的用户体验危机。

2025-12-23

重磅仪表盘 — 支持在线拖拽设计大屏和门户

#4829 ReferenceError: Cannot access 'pageWrapper' before initialization#411 在线开发，编辑时字典绑定的字段无法正确回显字典名称

2023-06-12

H5在线客服 v1.4，坐席离线微信通知。一行代码拿来即用

id=365fef747a9e493fb631b621ee36eed1"></script> 您这个页面便已具有在线客服了。

2022-07-25

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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。