自 17 年开源以来，Dragonfly[1] 被许多大规模互联网公司选用并投入生产使用， 并在 18 年 10 月正式进入 CNCF，成为中国第三个进入 CNCF 沙箱级别的项目。 2020 年 4 月，CNCF 技术监督委员会（TOC）投票决定接受 Dragonfly 作为孵化级别的托管项目。 Dragonfly 多年生产实践经验打磨的下一代产品，它汲取了上一代 Dragonfly1.x 的优点并针对已知问题做了大量的优化。
强对流活动通常会伴随降水、降雹和龙卷风等现象，气象雷达常用于探测上述天气现象，并可以根据雷达观测数据采用外推等方法进行短临预报。
以前为了写论文处理雷达数据的时候苦于国内没有合适的开源库，而使用Google搜索的时候清一色基本都是国外的机构和个人开发的雷达数据处理和可视化库。
龙蜥云原生套件 OpenAnolis Cloud Native Suite（ACNS）是由龙蜥社区云原生 SIG 推出的基于 Kubernetes 发行版本为基础而集成的套件能力，可以提供一键式部署，开箱即用，以及丰富的云原生基础能力，主要包括：
Buffalo WSR-2533DHPL2 固件版本 <= 1.02 和 WSR-2533DHP3 固件版本 <= 1.24 的 Web 界面中的路径遍历漏洞可能允许未经身份验证的远程攻击者绕过身份验证。
近日，微软正式开源缓存存储系统 Garnet。据微软研究院数据库小组高级首席研究员 Badrish Chandramouli 介绍，Garnet 项目是从零开始构建而成，且以性能为核心考量（特别是吞吐量中的线程可扩展性与更高比例的低延迟水平）。
与主要处理网络带宽不确定性的传统视频不同，360°视频还必须处理用户与视频交互方式的不确定性（运动不确定性）。目前关于 360° 视频的传输有两类解决方案：
CVE-2021-20090是一个由Tenable发现并在2021年8月3日公布的漏洞。现在，研究人员发现了其正在被在野利用。
描述: 在使用prometheus时常常会给导出器采集的数据配置一个指标名称，所以指标命名对于数据采集或者使用有一定的重要性，即构建指标标准名称可以按照以下规则进行。
不知道你是否和我有一样的烦恼，最近的流行梗当自己要用拿来造词时，就陷入了不知道咋“换壳”的尴尬地步。sao-gen-gen 大大减少了你老梗新用的脑力成本，骚话张口就来是怎么回事呢？下面就让小编带大家一起了解下这些会玩的开源项目吧。
Fluentd is deployed as a DaemonSet which spawns a pod on each node that reads logs, generated by kubelet, container runtime and containers and sends them to Elasticsearch. Fluentd被部署为一个守护进程集，在每个节点上生成一个pod，该pod读取由kubelet、容器运行时和容器生成的日志，并将它们发送到ElasticSearch。
Dragonfly是一个现代的内存数据存储，与Redis和Memcached API完全兼容。Dragonfly在多线程，无共享架构之上实现了新颖的算法和数据结构。因此，与 Redis 相比，Dragonfly 的性能达到了 x25，并且在单个实例上支持数百万 QPS。
超级节点充当CDN，同时调度每个对等者(peer)在他们之间传输文件块。dfget是P2P客户端，也称为对等者(peer)，主要用于下载和共享文件块。
点击关注公众号，Java干货及时送达 来源 ｜ Info ，整理 | 钰莹、Tina 回击就代表输了？！ 今年年中，一位前谷歌、前亚马逊的工程师推出了他创作的开源内存数据缓存系统 Dragonfly，用 C/C++ 编写，基于 BSL 许可（Business Source License）分发。 根据过往的基准测试结果来看， Dragonfly 可能是世界上最快的内存存储系统，它提供了对 Memcached 和 Redis 协议的支持，但能够以更高的性能进行查询，运行时内存消耗也更少。 与 Redis 相
今年年中，一位前谷歌、前亚马逊的工程师推出了他创作的开源内存数据缓存系统 Dragonfly，用 C/C++ 编写，基于 BSL 许可（Business Source License）分发。
关于双偏振雷达数据处理和可视化之前在github发过matlab版的程序，以前的推送也专门说过气象数据处理：气象雷达数据II。之所以想要再次更新是因为Python中有了更好的处理雷达数据的库--PyART，相较于之前发布的matlab程序而言，整体的设计都要好太多，所以就有了加入国内雷达数据到此库的想法。
Dragonfly 是一款基于 P2P 的智能镜像和文件分发工具。它旨在提高文件传输的效率和速率，最大限度地利用网络带宽，尤其是在分发大量数据时，例如应用分发、缓存分发、日志分发和镜像分发。 在阿里巴巴，Dragonfly 每个月会被调用 20 亿次，分发的数据量高达 3.4PB。Dragonfly 已成为阿里巴巴基础设施中的重要一环。 尽管容器技术大部分时候简化了运维工作，但是它也带来了一些挑战：例如镜像分发的效率问题，尤其是必须在多个主机上复制镜像分发时。 Dragonfly 在这种场景下能够完美支持 Docker 和 PouchContainer。它也兼容其他格式的容器。相比原生方式，它能将容器分发速度提高 57 倍，并让 Registry 网络出口流量降低 99.5%。 Dragonfly 能让所有类型的文件、镜像或数据分发变得简单而经济。 更多请通过官方文档了解。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
整理 | 钰莹、Tina 回击就代表输了？！ 今年年中，一位前谷歌、前亚马逊的工程师推出了他创作的开源内存数据缓存系统 Dragonfly，用 C/C++ 编写，基于 BSL 许可（Business Source License）分发。 根据过往的基准测试结果来看， Dragonfly 可能是世界上最快的内存存储系统，它提供了对 Memcached 和 Redis 协议的支持，但能够以更高的性能进行查询，运行时内存消耗也更少。与 Redis 相比，Dragonfly 在典型工作负载下实现了 25 倍的
在Rust源代码中，rust/library/std/src/sys/itron/time.rs文件是用于实现与ITRON操作系统相关的时间功能。ITRON是一种实时操作系统，被广泛用于嵌入式系统中。这个文件中定义了一些与时间相关的结构体和函数。
有部分黑群晖，系统升级到6.22-24922以后，Moments（版本1.3.X）的人物及主题经常识别不出来，经查发现是插件有bug引导的，目前该插件已经修复，替换后则可以识别了，如果你的Moments也有这个问题，可以按照以下方法修复：
在 Linux 中利用新发现的 sudo 漏洞可以使某些用户以 root 身份运行命令，尽管对此还有所限制。
在容器的生产实践中，偏小的容器镜像能够很快的部署启动。当应用的镜像达到几个GB以上的时候，在节点上下载镜像通常会消耗大量的时间。Dragonfly 通过引入 P2P 网络有效的提升了容器镜像大规模分发的效率。然而，用户还是必须等待镜像数据完整下载到本地，然后才能创建自己的容器。我们希望进一步缩减镜像下载的时间，让用户能够更快地部署容器应用。同时，如何更好的保护用户的数据，也是容器行业近年来的重要关注点。
引言 1. GitHub Pages https://pages.github.com/ 2. Vercel https://vercel.com 📷 image-20220215150427498 📷 image-20220215150451627 📷 image-20220215150557195 这里 只能输入 公开的仓库地址 下面在 GitHub 私有仓库，利用 GitHub App 来安装 Vercel, 更新: 错误，GitHub Marketplace 没有 Vercel App, 通过下方
据外媒报道，谷歌暂停了一项在中国的数据收集项目，为推出符合中国法律法规的搜索引擎带来沉重打击。
今天咱们不说go的语法知识，为什么不说语法了呢？因为咱们做了这么就的go东西全是在编辑器中运行的，大家是不是很想知道怎么在编辑器之外去执行go程序呢？（win的.exe文件 linux ./xx）…
自从 ChatGPT 发布以后，大模型的人工智能工具如雨后春笋不断涌现。 很多人想体验这些 AI ，就需要注册多个平台账号，多个 AI 之间切换非常不方便。 Poe 是国外知名问答社区 Quora 推出的 AI 平台，该平台集成了多个基于大型语言模型的聊天机器人。 这里强烈推荐大家使用一站式 AI 聚合工具 poe： https://poe.com/。
An open source python library for scalable Bayesian optimisation.
上周传来好消息，由阿里巴巴发起的云原生开源项目Dragonfly，正式晋升为 CNCF（云原生计算基金会）孵化级别的托管项目，恭喜阿里的同学们！
说明：Dragonfly是一个智能、基于P2P的镜像和文件分配系统。它旨在解决在文件传输过程中出现的低效、低成功率和浪费网络带宽问题。特别是大型文件分布场景，如应用程序分发、缓存分发、日日志分发、镜像分发等等。在阿里巴巴，Dragonfly每个月调用20亿次，分布式的数据是3.4PB。Dragonfly在阿里巴巴已成为最重要的基础设施。可靠性高达99.9999%。Dragonfly由Cloud Native Computing Foundation（CNCF）托管。如果您是一家希望帮助塑造容器打包、动态调度和面向微服务的技术发展的公司，请考虑加入CNCF。有关谁参与以及Dragonfly扮演角色的详细信息，请阅读Dragonfly CNCF项目建议书（https://github.com/cncf/toc/blob/master/proposals/dragonfly.adoc）。
本项目旨在为自动化研究(特别是轻量级模型)提供信息。有兴趣的同学可以进行收藏或者在Github中推荐/提交项目（论文、项目仓库等）。
【概要】美国一家名为PerceptIn的初创公司表示将在11月推出售价仅4万美元的自动驾驶汽车。
命令行是程序员的必备技能。图形界面虽然好看，解决问题还是要靠命令行。 命令行由 Shell 提供。各种命令通过 Shell，传递给操作系统的内核。学习命令行就是在学习 Shell。 Shell 有好几
今天早上一觉醒来，按照往常的习惯刷了一下 ZDNet，惊奇的发现了一篇名为《Dragonblood vulnerabilities disclosed in WiFi WPA3 standard》，我的妈呀，如果我没有记错的话，记得WPA3是Wi-Fi联盟组织于2018年1月8日在Las Vegas的国际消费电子展(CES)上发布的Wi-Fi新加密协议，是Wi-Fi身份验证标准WPA2技术的的后续版本，旨在提供更好的保护，防止脱机字典攻击和密码猜测尝试，即使使用不太复杂的密码也能提高安全性，并提前保密即使密码已被泄露，也可以保护通信。
删除指向不完整“Q2DTorusNode”类型的指针；没有调用析构函数 1> c:\users\lxw\desktop\dragonfly第二阶段实验\最终的实验版本\实验目录\dragonfly_modify\src\Q2DTorus.h(6) : 参见“Q2DTorusNode”的声明
最近在改一个C++程序的时候碰到一条警告信息，警告信息为：“ 删除指向不完整“Q2DTorusNode”类型的指针；没有调用析构函数 1> c:\users\lxw\desktop\dragonfly第二阶段实验\最终的实验版本\实验目录\dragonfly_modify\src\Q2DTorus.h(6) : 参见“Q2DTorusNode”的声明 ” 警告信息很是奇怪，其实出于强迫症的原因想要解
交叉编译是为了在不同平台编译出其他平台的程序，比如在Linux编译出Windows程序，在Windows能编译出Linux程序，32位系统下编译出64位程序，今天介绍的gox就是其中一款交叉编译工具。
Dragonfly的核心痛点还是节点数太多时文件分发效率问题，我们也正是因为这个需求非使用Dragonfly不可，其很好的支撑了阿里PB级数据的分发，无论从功能性能还是稳定性方面都能很好的满足我们需求，且可以支持普通的文件分发与docker镜像分发，镜像分发时还能兼容Docker pull接口，所以各位集群节点多时非常值得考虑。
原文 https://www.chenshaowen.com/blog/a-global-images-distribution-network.html
与引用一个简单的版本号不同，识别 Linux 版本有很多种方法。即使只是快速查看一下 uname 命令的输出，也可以告诉你一些信息。这些信息是什么，它告诉你什么？
FastDb 是高效的内存数据库系统，具备实时能力及便利的 C++ 接口。FastDB 不支持 client-server 架构因而所有使用 FastDB 的应 用程序必须运行在同一主机上。FastDB 针对应用程序通过控制读访问模式作了优化。通过降低数据传输的开销和非常有效的锁机制提供了高速的查询。对每一 个使用数据库的应用数据库文件被影射到虚拟内存空间中。因此查询在应用的上下文中执行而不需要切换上下文以及数据传输。fastdb 中并发访问数据库的同 步机制通过原子指令实现，几乎不增加查询的开销。fastdb 假定整个数据库存在于 RAM 中，并且依据这个假定优化了查询算法和接口。此外，fastdb 没有数据库缓冲管理开销，不需要在数据库文件和缓冲池之间传输数据。这就是 fastdb 运行速度明显快于把数据放在缓冲池中的传统数据库的原因。
问卷链接（https://www.surveymonkey.com/r/GRMM6Y2）
Kylin™是第一个成为Apache顶级开源项目的中国作品。它是一个分布式分析引擎，提供Hadoop之上的SQL查询接口及多维分析（OLAP）能力以支持超大规模数据，能够处理TB乃至PB级别的分析任务。它能在亚秒内查询巨大的Hive表，并支持高并发。
今天，我们将加快进度，来对Provisioning这一层的项目做一下概览。Provisioning层是一种工具性质的项目，能一定程度上提升Kubernetes的综合能力，尤其是镜像管理和安全性。
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