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Kubernetes API
2025-10-282025-10-281764 字 4 分钟

Kubernetes API

Kubernetes API Getting familiar with the Kubernetes API Kubernetes API是一种基于HTTP的RESTful API，其通过资源来表征系统状态，用户可以使用POST、GET、PUT/PATCH或DELETE等标准HTTP方法对这些资源执行CRUD操作（创建、读取、更新、删除）。
Understanding Containers and Containerized Applications
2025-10-212025-10-212778 字 6 分钟

Understanding Containers and Containerized Applications

Understanding Containers and Containerized Applications Kubernetes 主要管理在容器中运行的应用程序。 容器和虚拟机的区别 开销 容器不需要单独的资源池或任何其他操作系统级进程。运行在现有主机操作系统中的隔离进程，仅消耗应用程序消耗的资源。 虚拟机运行自己的一组系统进程，除了用户应用程序自己的进程消耗的资源之外，还需要额外的计算资源。 会将多个应用程序分组到每个虚拟机中。 为每个应用程序创建一个单独的容器。 启动时间
Introducing Kubernetes
2025-10-202025-10-201164 字 3 分钟

Introducing Kubernetes

Introducing Kubernetes Kubernetes 是一种软件系统，用于自动部署和管理由容器中运行的计算机进程组成的复杂、大规模应用程序系统。 Kubernetes 为用户和应用程序提供了底层硬件上的抽象层。 Kubernetes 使用声明式模型来定义应用程序。描述构成应用程序的组件，Kubernetes 将此描述转换为正在运行的应用程序。 Kubernetes 提供了微服务的自动化部署。 Kubernetes 将分布式应用程序的组件调度到底层计算机集群中的单个计算机上，并充当应用程序和集群之间的接口。 机制 服务发现。允许应用程序查找其他应用程序并使用它们提供的服务的机制。 …
html element and style
2025-10-092025-10-092967 字 6 分钟

html element and style

html element 标签 用途 示例 <!DOCTYPE html> html5标志 <!DOCTYPE html> <html> 根元素 ` <head> 存放元信息（标题、字符编码等） ` <body> 网页可见内容 <body> </body> <h1> ~ <h6> 标题 <h1>主标题</h1> <p> 段落 <p>这是一个段落</p> <hr> 水平线 <hr> …
kubernetes learning path
2025-07-282025-07-281436 字 3 分钟

kubernetes learning path

以下是 Kubernetes 的详细学习路线，分为 四个阶段，每个阶段包含核心任务、学习目标和推荐资源，适合从入门到进阶的系统化学习： 阶段 1：基础概念与环境搭建（1-2周） 目标：理解 Kubernetes 核心概念，搭建本地实验环境。 任务：
html learning path
2025-07-132025-07-131723 字 4 分钟

html learning path

HTML 详细学习路线及阶段内容 HTML（HyperText Markup Language）是构建网页的基础，学习 HTML 是前端开发的第一步。以下是 从零基础到进阶 的 HTML 学习路线，包含每个阶段的核心内容和练习建议。
jwt
2025-07-042025-07-04997 字 2 分钟

jwt

JSON Web Token (JWT) 详细解释 JSON Web Token (JWT) 是一种开放标准 (RFC 7519)，用于在各方之间安全地传输信息作为 JSON 对象。它特别适用于授权和信息交换场景。 1. JWT 的基本结构 JWT 由三部分组成，用点号(.)分隔：
sample
2025-06-302025-06-301164 字 3 分钟

sample

1. 经典 ODE 求解器（确定性采样器） 这些采样器基于数值积分方法，通常收敛稳定，适合需要可重复结果的场景。 (1) Euler（欧拉） 优点： 计算速度快，适合快速测试和简单图像生成。 在 20-30 步内即可获得不错的结果。 缺点： 精度较低，细节表现一般，不适合高精度需求。 适配场景： 快速概念验证、草图生成、低计算资源环境。 (2) Heun（改进欧拉） 优点： 比 Euler 更精确，图像质量更高。 适合需要平衡速度与质量的场景。 缺点： 计算时间比 Euler 长（约 2 倍）。 适配场景： 中等质量需求，如插画、概念艺术。 (3) LMS（线性多步法） 优点： …
prompt
2025-06-262025-06-261384 字 3 分钟

prompt

Stable Diffusion 提示词（Prompt）终极指南 Stable Diffusion（SD）是一种强大的文本生成图像（Text-to-Image, T2I）AI模型，其生成质量高度依赖**提示词（Prompt）**的编写方式。本指南将全面解析提示词的原理、语法、优化策略及高级技巧，帮助你掌握精准控制AI绘画的方法。
user tag system by clickhouse and roaringBitmap
2025-06-242025-06-242288 字 5 分钟

user tag system by clickhouse and roaringBitmap

使用ClickHouse+RoaringBitmap搭建百亿级用户标签画像平台 一、架构设计 1. 核心组件 ClickHouse：作为高性能列式数据库 RoaringBitmap：用于高效存储和计算用户标签集合 Kafka：实时数据管道 Flink/Spark：批流处理引擎 2. 数据流设计 用户行为数据 → Kafka → Flink实时处理 → ClickHouse ↘ 离线批处理 → ClickHouse 二、数据模型设计 1. 用户标签表设计 CREATE TABLE user_tags ( tag_id UInt32, -- 标签ID tag_name String, -- 标签 …