HAProxy反代了K8S Master服务器，提供了K8S Master API的高可用和负载均衡能力。
单臂路由（router-on-a-stick）是指在路由器的一个接口上通过配置子接口（或“逻辑接口”，并不存在真正物理接口）的方式，实现原来相互隔离的不同VLAN（虚拟局域网）之间的互联互通。
LVS 、HAProxy 被规划为基础层，主要提供了一个高可用的7层负载均衡器。 由LVS keepalived 提供一个高可用的VIP（虚拟IP）。 这个VIP DR模式转发到后端的HAProxy服务器。 HAProxy反代了K8S Master服务器，提供了K8S Master API的高可用和负载均衡能力。
三层交换机就是具有部分路由器功能的交换机，工作在OSI网络标准模型的第三层：网络层。三层交换机的最重要目的是加快大型局域网内部的数据交换，所具有的路由功能也是为这目的服务的，能够做到一次路由，多次转发。
大家好，我是鱼皮，最近有同学反映我做的 面试刷题网站 （mianshiya.com）页面加载速度有点慢，所以我决定先简单优化一下。
一、网络规划 1、实验目的 掌握静态路由的配置方法 掌握测试静态路由连通性的方法 2、网络拓补 3、IP规划 根据上述拓补图，对路由器、PC的IP地址规划如下： 设备名 IP地址 子网掩码 网关 PC
正向连接, 目标机器必须开启 445 端口, 同时利用命名管道来执行命令，无需生成载荷，使用PsExec 或 Stageless Payload 上线。
dar p2p signature-file cfa0:/p2p_default.mtd
OpenStack先电版搭建系列教程由五部分组成，该部分为第一步环境搭建步骤，其他部分请在本站查找相关内容
kiali 是一款 istio 服务网格可视化工具，提供了服务拓补图、全链路跟踪、指标遥测、配置校验、健康检查等功能。
技术花了两分钟左右敷衍我一下，但是就这样敷衍一下,网站的加载速度从 5 秒左右优化到了 1.5 秒！从时间和效果来看，这已经是一个质的飞跃了。
三级降压转换器（3-Level Buck Converter）是在传统2-Level Buck拓扑的基础上， 加入了Cfly电容以和两颗MOS。通过在输入电压减半的条件下保持飞跨电容平衡，开关节点VSW会显示为 VIN、VIN/2 和0三种电平，因此得名三级降压转换器。如图1为2-Level和3Level Buck的拓补图对比。
一、什么是K8S（Kubernetes）？ 1.k8s全称kubernetes，这个名字大家应该都不陌生，k8s是为容器服务而生的一个可移植容器的编排管理工具，越来越多的公司正在拥抱k8s，并且当前k8s已经主导了云业务流程，推动了微服务架构等热门技术的普及和落地，正在如火如荼的发展。那么称霸容器领域的k8s究竟是有什么魔力呢？ 2.首先，我们从容器技术谈起，在容器技术之前，大家开发用虚拟机比较多，比如vmware和openstack，我们可以使用虚拟机在我们的操作系统中模拟出多台子电脑（Linux），子电脑之间是相互隔离的，但是虚拟机对于开发和运维人员而言，存在启动慢，占用空间大，不易迁移的缺点。举一个我亲身经历过的场景吧，之前在vmware中开发了一个线下平台，为了保证每次能够顺利使用，我们就把这个虚拟机导出为OVF，然后随身携带，用的时候在服务器中部署，这里就充分体现了虚拟机的缺点。 接着，容器化技术应运而生，它不需要虚拟出整个操作系统，只需要虚拟一个小规模的环境即可，而且启动速度很快，除了运行其中应用以外，基本不消耗额外的系统资源。Docker是应用最为广泛的容器技术，通过打包镜像，启动容器来创建一个服务。但是随着应用越来越复杂，容器的数量也越来越多，由此衍生了管理运维容器的重大问题，而且随着云计算的发展，云端最大的挑战，容器在漂移。在此业务驱动下，k8s问世，提出了一套全新的基于容器技术的分布式架构领先方案，在整个容器技术领域的发展是一个重大突破与创新。 那么，K8S实现了什么？ 从架构设计层面，我们关注的可用性，伸缩性都可以结合k8s得到很好的解决，如果你想使用微服务架构，搭配k8s，真的是完美，再从部署运维层面，服务部署，服务监控，应用扩容和故障处理，k8s都提供了很好的解决方案。 总而言之，k8s可以使我们应用的部署和运维更加方便。 二、kubernetes特性 1.自我修复 在节点故障时可以删除失效容器，重新创建新的容器，替换和重新部署，保证预期的副本数量，kill掉健康检查失败的容器，并且在容器未准备好之前不会处理客户端情况，确保线上服务不会中断 2.弹性伸缩 使用命令、UI或者k8s基于cpu使用情况自动快速扩容和缩容应用程序实例，保证应用业务高峰并发时的高可用性，业务低峰时回收资源，以最小成本运行服务 3.自动部署和回滚 k8s采用滚动更新策略更新应用，一次更新一个pod，而不是同时删除所有pod，如果更新过程中出现问题，将回滚恢复，确保升级不影响业务 4.服务发现和负载均衡 k8s为多个容器提供一个统一访问入口(内部IP地址和一个dns名称)并且负载均衡关联的所有容器，使得用户无需考虑容器IP问题 5.机密和配置管理 管理机密数据和应用程序配置，而不需要把敏感数据暴露在径向力，提高敏感数据安全性，并可以将一些常用的配置存储在k8s中，方便应用程序调用 6.存储编排 挂载外部存储系统，无论时来自本地存储、公有云(aws)、还是网络存储（nfs、GFS、ceph），都作为集群资源的一部分使用，极大提高存储使用灵活性 7.批处理 提供一次性任务，定时任务：满足批量数据处理和分析的场景 三、kubernetes集群架构与组件 kubernetes集群架构拓补图
近年来，企业级安全建设面临混合云、DevSecOps、零信任体系、敏捷开发要求等综合复杂场景引入，安全问题出现了不同于以往的新形态。如何在新形态下做好IPO等关键时刻的重点防护，全局性提升企业安全，成为很多行业面临的问题。
作者简介： 柯开，腾讯云高级工程师，腾讯压测领域 OTeam PMC，负责腾讯云可观测-云压测产品设计研发。 前言 在当今数字化的时代，越来越多的应用程序和服务都被迁移到云上运行。性能测试，正是变更前验证的关键一环，是对系统进行全方位的性能“体检”。它一般通过模拟用户操作，使系统处在高强度压力之下，检验系统是否稳定、哪里会出问题。 随着分布式、微服务、云原生等架构的发展，性能测试面临了新的挑战。 分布式系统的复杂性和较高的网络通信延迟，使得性能测试难以规避设计上的死锁、竞争条件、资源泄露等问题。 微服务架构
摘要 跨 SDDC 和多云环境从应用到基础架构的智能 IT 运维管理。与 vRealize Log Insight 和 vRealize Business for Cloud 集成的 VMware vRealize Operations 通过统一监控、自动执行的性能管理、云计算规划和容量优化，可帮助规划、管理和扩展 SDDC 和多云环境。 VMware云管平台 所有的云管平台底层都是要基于软件定义的数据中心。VMware专门提到了软件定义数据中心，就是用软件的方式对底层的基础架构进行虚拟化，包括服务器虚拟化
mstp是多实例生成树，是IEEE802.1s中定义的生成树协议，通过生成多个生成树，来解决以太网环路问题。
微服务作为当前系统架构的主流选型，虽然可以应对复杂的业务场景，但是随着业务扩展，微服务架构本身的复杂度也会膨胀，对于一些核心的业务流程，其请求链路会涉及到多个业务服务，少则三五个，多则十几个都很常见：
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 作者：Qinkai Chen、Christian-Yann Robert 我们在上一篇推文中分享了一篇关于图相关算法在量化研究中的论文综述。从股价预测到组合优化，传统的图算法及图神经网络都有非常丰富的应用场景。今天分享
实现RabbitMQ的高可用集群，一般在并发和数据量不高的情况下，这种模式非常的好且简单。主备模式也称为Warren模式
skywalking 是一个优秀的国产开源框架，2015年由个人吴晟（华为开发者）开源 ，2017年加入 apache 孵化器。
itest work (爱测试) 一站式工作站让测试变得简单、敏捷。itest work 包含极简的任务管理，测试管理，缺陷管理，测试环境管理，接口测试，接口Mock 6合1，又有丰富的统计分析。可按测试包分配测试用例执行，也可建测试迭代(含任务，测试包，BUG，接口)来组织测试工作，也有测试环境管理，还有很常用的测试度量；对于发版频繁，需求常变，itest还可导出用例，线下修改、执行，新增后再导入（同步）到线上；且可根据测试策略来设置测试流程，并可实时调整；在测试看板中，能查看迭代报告，测试包执行情况，测试任务进展，也可以在看板上直接执行用包用例，也支持在线web 思维导图写用例。
由于 MySQL 类带 Schema 类存储系统的设计问题，不支持快速的列扩充，实际业务中，一个业务实体的属性随着业务的发展是一定会膨胀的。这样持续在 MySQL 上加列往往就会捉襟见肘。比如我的历史业务订单表有 50 个字段，虽然会对历史数据进行归档，但在线上还是会有千万甚至亿级的数据，这时候在 MySQL 上加列一般使用 PTOSC 或者 Ghost 来改表，两者设计有区别，但缺点都一样：慢。
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今天给大家介绍的是一篇发表在Nature Communications 的文章“A deep learning approach to programmable RNA switches”，工程RNA元件是能够检测小分子、蛋白质和核酸（合成生物学成分）的可编程工具。增强深度学习的模式识别可以用于预测合成生物学成分。本文用深度神经网络（DNN）来预测合成生物学中的经典核糖开关模型——toehold开关。为了促进DNN训练，作者在体内合成并表征了涵盖23个病毒基因组和906个人类转录因子的91,534个toehold开关的数据集。经过核苷酸序列训练的DNN表现（R 2 = 0.43–0.70）优于前沿的热力学和动力学模型（R 2 = 0.04–0.15），且允许实行人类可理解的注意力可视化（VIS4Map）识别成功和失败的模式。本文研究表明深度学习方法可用于RNA合成生物学中的功能预测。
在以往的算法中，所接触到的大都是多项式时间内可完成的算法，比如O(n),O(nlogn),O(n^2)…，但仍存在一些算法的时间复杂度为：O(n^logn),O(2^n),O(n!)是非多项式时间算法，当此类程序规模一旦过大，便成为目前的计算机解决不了的难题。因此尝试用NP完全理论进行理解。
在多变的数据服务场景中，应用中常见如下的业务需求，通过对多种数据结构的灵活组合，快速实现业务模型构建，整体示意图如下：
在强化学习（六）时序差分在线控制算法SARSA中我们讨论了时序差分的在线控制算法SARSA，而另一类时序差分的离线控制算法还没有讨论，因此本文我们关注于时序差分离线控制算法，主要是经典的Q-Learning算法。
本文介绍了腾讯数平精准推荐团队的OCR识别算法，包括识别算法的演进之路以及4个代表性方法。
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本文为《想要自己搭建NAS服务器？看这篇文章,小白也能学会！》的第二篇，本片主讲内容为NAS服务器实战搭建。 前文请点击：想要自己搭建NAS服务器？看这篇文章,小白也能学会！（一） 正片开始~ 先来
嘛，讲真这个看板娘挺费我心思的，应该做了有一个多星期，是不是感觉看的时间挺少的，才一个星期而已。 因为这是赶稿的版本，能使用的第一代版本，所以有些地方建模还是有问题的。 可惜现在只有头能动（要不是因为我快开学了我才不会这样一直赶）
关注高性能计算（HPC）的朋友们不会忘记今年7月第45期全球超级计算机TOP500排名，中国国防科学技术大学研制，部署于中国广州超算中心的天河二号再次荣登榜首，连续第5次成为TOP500冠军。这还是在
前言： 随着设计行业的不断发展，人们也在不断探索新型的视觉表现，3D的设计风潮在近几年愈发受到大家的欢迎，从品牌视觉到UI设计，交互，动效……我们几乎可以在所有的设计类型中看到让人眼前一亮的三维设计，这也导致越来越多的设计师想要了解并学习三维，扩展自己的技能树。三维设计是一个非常庞大的领域，包含了很多细分方向，各个专业方向有非常多的软件可供选择，不同软件的发展速度也日新月异。 本次将为大家介绍近期热度极高的三维软件——Blender。他的优势是什么，有哪些独特功能，能实现什么样的设计效果，这个软件
定义：若选择一个点说明选择与它相连的所有边，最小顶点覆盖就是选择最少的点来覆盖所有的边。
一. 概述（关于项目） 英雄联盟职业联赛（英语：LOL Pro League），简称LPL，是《英雄联盟》中国大陆地区的顶级职业联赛。英雄联盟职业联赛目前共有17支队伍参与，每年进行春季赛和夏季赛两次联赛，每次联赛分为常规赛、季后赛两部分（取消升降级赛事）。 2020年，是注定难忘的一年，在大家逐步回归此前的学业生活节奏时，LPL也迎来全新的挑战，TES、JDG、SN、LGD四支战队将代表LPL出征2020年全球总决赛。 这是一次特别的全球总决赛，时隔三年，举办地重回中国，彼时的遗憾，令电竞老粉们渴望
Immune-related gene signature for predicting the prognosis of head and neck squamous cell carcinoma用于预测头颈部鳞状细胞癌预后的免疫相关基因标志物
选择主题应该是小而精，目标定位要小，内容要精。不要去试图制作一个包罗万象的站点，这往往会失去网站的特色，也会带来高强度的劳动，给网站的及时更新带来困难。一定记住，在互联网只有第一，没有第二。
图的表示：G=(V,E), V=(v|v为图中的顶点)， E=(e|e为图中的边)
人看人，首先看的是脸，计算机视觉领域研究人脸的人也非常多，甚至在学术领域出一本专门收录人脸图像处理、识别、生成方向论文的期刊，恐怕都是很有市场的。
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👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 不管是生活还是工作中，定制都很常见。一谈到定制，会油然而生出一种专业感和高级感。 定制代表着量体裁衣，定制代表着充分适配，定制代表着专属设计。 图表也可以进行量身定制，定制后的图表标识性更强、更适合传播，能更好地为工作服务。 本文以光大证券2021年8月发布的《碳中和行业（电新+环保）周报20210801》中的图表为例，简述图表定制的基本流程。 01. 光大证券的图表优势 ---- 光大证券报告的图表格式统一、配色统一、区域划分统一，巧妙地运用线条、文字
深度学习是人工智能中发展最快的领域之一，被广泛的应用在很多领域，尤其是实时目标检测、图像识别和视频分类。深度学习通常采用卷积神经网络、深度信念网络、循环神经网络等方式实现。
Lettuce 是一个 Redis 连接池，和 Jedis 不一样的是，Lettuce 是主要基于 Netty 以及 ProjectReactor 实现的异步连接池。由于基于 ProjectReactor，所以可以直接用于 spring-webflux 的异步项目，当然，也提供了同步接口。
对于普通人来讲，时间就是大脑神经元中记忆碎片构建的意识。正是由于神经元的记忆特征，才能在“现在”随时的回忆“过去”。也就是说“过去”存在于“现在”之中，“过去”也就是“现在”，没有“现在”也就没有“过去”，更没有所谓的“将来”。
今天和大家分享的是2020年1月发表在Aging（IF=4.831）上的一篇文章：“Prognostic value of a hypoxia-related microRNA signature in patients with colorectal cancer”，作者利用高通量筛选（HTS）得到了具有显著预后价值的4个miRNA，并基于它们构建了一个风险评分模型。在验证其独立预后价值之后，作者又将miRNA模型与其他结直肠癌（CRC）临床预后影响因素相结合，提供了一个准确便捷的CRC临床预后方法。
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