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轻松上手 | 使用国内资源安装 K3s 全攻略

近期，经常有小伙伴在 K3s 社区中咨询关于使用国内资源安装 K3s 的问题，本文将对此进行详细介绍。

2022-11-29

韩国将向非电信运营商分配5G频谱资源

此前，韩国已向SK电讯、KT和LG U+分配了3.5GHz和28GHz的频谱资源，供这三家主要电信运营商建设5G网络。

2021-06-30

基于角色访问控制RBAC权限模型的动态资源访问权限管理实现

表单配置系统内置5个表单，这些表单和权限相关，和具体业务无关资源resource 其中url是ANT格式表达式，用于配置url来确定是否拥有某个资源的权限。

2021-04-03

做运维，送你7个常用的服务器资源监控工具

以这台鲲鹏服务器为例，先查看自己操作系统的发行版本（1）nmon：支持收集一段时间内，整机的CPU、磁盘、网络、内存等各项资源的使用情况。

2021-01-07

【云栖号案例 | 游戏&娱乐】优酷CDN带宽资源上云案例

选择阿里云随着优酷业务的发展，优酷的日活增速也非常明显，IT系统资源面临越来越大的挑战，重大活动期间需要有充足的设备资源及CDN带宽资源储备。

2020-03-10

GitLab 12.6 发布，可更高效地管理和共享 C/C++ 资源

高效地管理和共享C/C++资源许多团队正在积极开发 C 和 C++ 高性能应用，他们都有轻松存储和管理其项目中已编译的文件和二进制文件的需求。

2019-12-25

人力资源行业拥抱电子合同，探寻指数级组织创新路径

传统的劳动合同签署、内部文件证明开具等纸质方式已经跟不上企业管理的高效需求，企业的人力资源部承载的数字化要求越来越高。

2019-12-02

你不可错过的Java学习资源清单（包含社区、大牛、专栏、书籍等）

学习Java和其他技术的资源其实非常多，但是我们需要取其精华去其糟粕，选择那些最好的，最适合我们的，同时也要由浅入深，先易后难。基于这样的一个标准，我在这里为大家提供一份Java的学习资源清单。

2019-03-10

k8s之CRD--为自定义资源生成代码

一些使用场景：提供/管理外部数据存储/数据库(例如 CloudSQL/RDS 实例) 对k8s基础资源进行更高层次的抽象(比如定义一个etcd集群) 其实crd在很多k8s周边开源项目中有使用，比如ingress-controller

2018-12-16

X86服务器虚拟化的资源划分和性能优化

概述：虚拟化是一个广义术语，通常是指计算元件在虚拟的基础上而不是真实的基础上运行，是一个为了简化管理，优化资源的解决方案.服务器虚拟化则是一项用以整合基于x86服务器，来提高资源利用效率和性能的技术.本文从企业业务系统和管理角度出发

2018-12-11

如何在容器运行过程中对容器的资源限制进行调整

这些主机资源主要有如下类型 cpu调度内存使用量 io权重但是一旦创建了容器，容器在运行中或者不在运行中，如何调整这些资源参数呢？

2018-11-21

资源消耗降低2/3，Flink在唯品会实时平台的应用

由于不需要访问Redis，也提升了性能，整体资源消耗降低到了原来的1/3。

2018-11-01

DataWorks如何将shell任务运行在自定义资源组上

注：目前只有华东2支持将shell任务运行在自定义资源组上。新增自定义资源组，这部分可以直接查看DataWorks的官网文档新增资源组，本文不多做赘述。准备任务运行环境，用户自行准备。

2018-09-27

一份不可多得的自然语言处理资源清单

目前，网络上也有很多多免费资源可以帮助自学者发展NLP方面的专业知识，但资源多且杂，没有很好的一条线将其串起来，那么在本文中，我们列出了针对初学者和中级学习者的学习资源。

2018-09-19

资源编排配合实例自定义数据，实现RDS自动创建与恢复

背景：不少客户需要批量部署系统，他们希望ROS不仅能帮助他们自动部署底层PAAS与IAAS资源，还能够省去安装软件，链接数据库，导入数据库文件的动作。

2018-09-16

资源｜用Python和NumPy学习《深度学习》中的线性代数基础

本文系巴黎高等师范学院在读博士 Hadrien Jean 的一篇基础学习博客，其目的是帮助初学者/高级初学者基于深度学习和机器学习来掌握线性代数的概念。掌握这些技能可以提高你理解和应用各种数据科学算法的能力。对于初学者而言，《深度学习》（Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville）中的理论基础部分可能过于简略。作者按照这本书的第二章的线性代数内容来逐一介绍机器学习中的线性代数基础，读者可以在原书、中译版或中文笔记中查看每个小节的基础介绍，或直接参考该博客的推导部分。作者除了对部分概念进行详细推导之外，还添加了多个示例，并给出了 python/numpy 的实现代码。博客地址：https://hadrienj.github.io/posts/Deep-Learning-Book-Seri

2018-05-24

马尼拉东方集团携手8Manage 提升人力资源管理效益

近日，菲律宾马尼拉东方集团正式与8Manage签约，将借助8Manage HCM（人力资源管理系统），搭建自动化的人力资源管理平台，解决手工管理带来的低效、杂乱等弊端，提升企业在人力资源方面的管理效益。

2018-05-16

资源 | 16个GitHub收藏和贡献率最高的深度学习框架

作为一个相对较新的概念，对于无论是想要进入该领域的初学者，还是已经熟知方法的老手来说，触手可及的学习资源太丰富了。

2018-05-08

Java 10 牵手 Docker，新特性完美解决服务器资源分配问题

本文首发自“Docker公司”公众号（ID：docker-cn）编译丨小东每周一、三、五与您不见不散！许多运行在 Java 虚拟机（JVM）上的应用程序（包括像 Apache Spark 和 Kafka 这类的数据服务器和传统企业应用程序）都已经实现了在容器中运行。最近，在容器中运行 JVM 会出现内存和 CPU 用量分配有误的问题，从而导致性能下降。出现这个问题的原因是因为 Java 没有识别出它正在容器中运行。随着 Java 10 的发布，JVM 现在可以通过容器控制组（cgroups）来识别约束集。内存和 CPU 约束都可以直接在容器中管理 Java 应用程序，包含以下几点：遵守在容器中设置的内存限制；在容器中设置可用的 CPU；在容器中设置 CPU 约束； Java 10 的改进已经在 Docker for Mac/Windows 和 Docker 企业版环境中实现。容器内存限制在 Java 9之前，JVM 不能通过使用容器标签来识别内存和 CPU 的限制集。但在 Java 10中，它可以自动的识别和执行内存限制。 Java 定义了一个服务器类机器，它具有2个CPU和2GB内存，它的默认堆（heap）大小为四分之一的物理内存。举个例子，Docker EE 安装有2GB内存和4个CPU。比较它在 Java 8和 Java 10中运行容器的区别，首先来看 Java 8： docker container run -it -m512 --entrypoint bash openjdk:latest $ docker-java-home/bin/java -XX:+PrintFlagsFinal -version | grep MaxHeapSize uintx MaxHeapSize : = 524288000 {product} openjdk version "1.8.0_162" 最大堆（heap）大小为512M或由 Docker EE安装设置的2GB的四分之一，而不是容器上限制集设置的512M。相比之下，在 Java 10上运行相同的命令显示容器中的内存限制集非常接近预期的128 M： docker container run -it -m512M --entrypoint bash openjdk:10-jdk $ docker-java-home/bin/java -XX:+PrintFlagsFinal -version | grep MaxHeapSize size_t MaxHeapSize = 134217728 {product} {ergonomic} openjdk version "10" 2018-03-20 设置可用 CPU 默认情况下，每个容器对主机的 CPU 周期访问是没有限制的。我们可以设置各种约束来限制容器访问主机的 CPU 周期。Java 10可以识别这些限制： docker container run -it --cpus 2 openjdk:10-jdk jshell> Runtime.getRuntime().availableProcessors() $1 ==> 2 分配给 Docker EE 的所有 CPU 都获得相同比例的 CPU 周期。可以通过相对于所有其它运行中容器的权重来更改容器的 CPU 份额权重从而修改这个比例。只有当 CPU 密集型进程运行时这个比例才会启用。当在容器中的任务空闲时，其它容器可以使用剩余的 CPU 时间量。实际的 CPU 时间量取决于系统上运行的容器数量。这些可以在 Java 10中设置，如下所示： docker container run -it --cpu-shares 2048 openjdk:10-jdk jshell> Runtime.getRuntime().availableProcessors() $1 ==> 2 “cpuset”约束集就是哪些CPU允许在 Java 10中执行，如下所示： docker run -it --cpuset-cpus="1,2,3" openjdk:10-jdk jshell> Runtime.getRuntime().availableProcessors() $1 ==> 3 分配内存和 CPU 有了 Java 10，就可以使用容器设置来估计部署应用程序所需的内存和 CPU 的分配。我们假设已经确定了容器中运行的每个进程的内存堆（heap）和 CPU 需求，并设置好了 JAVA_OPTS。举个例子，如果您有一个跨10个节点分布的应用程序，其中有五个节点需要512Mb的内存，CPU 利用率权重为1024，另外五个节点需要256Mb的内存，CPU 利用率权重为512。请注意，1个CPU的份额比例由1024表示。该应用程序至少需要分配5Gb大小的内存，如下所示： 512Mb x 5 = 2.56 Gb 256Mb x 5 = 1.28 Gb 该应用程序需要8个CPU才能有效运行，如下所示： 1024 x 5 = 5 CPUs 512 x 5 = 3 CPUs 最佳实践建议：之前的 Java 需要对应用程序进行性能分析来确定为每一个运行在 JVM 中的进程分配内存和 CPU。但是，Java 10 消除了这种分析猜测，通过容器设置来防止在 Java 应用程序中出现内存不足的错误以及分配足够的 CPU 来处理工作负载。

2018-04-03

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更多资源

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。

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。

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。