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    Linux磁盘-MBR&GPT

    Linux磁盘涉及到的命令不是很多,但是在实际运维中的作用却很大,因为Linux系统及业务都会承载到硬盘上。如果磁盘使用和配置不合理,可能会引起系统无法启动或者业务系统无法提供预期的服务。...主要从以下几个方面来介绍: 1.分区介绍 2.创建分区 3.MBR&GPT(本章节) 4.格式化&挂载 5.inode&硬连接 6.磁盘操作命令 7.小结 命令(输入 m 获取帮助):n Partition...): 将使用默认值 2048 Last 扇区, +扇区 or +size{K,M,G} (2048-41943039,默认为 41943039): 将使用默认值 41943039 分区 1 已设置为 Linux...后来的计算机发展太快,MBR分区已经无法满足要求,GPT分区就出来了。GPT分区一般用parted命令来进行分区。...分区表 (parted) mklabel gpt 警告: The existing disk

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    查看Windows磁盘分区块大小的若干种办法

    背景:扩容磁盘,随着业务增加不断扩容磁盘,后来发现扩容超过16T就报错,报的错莫名其妙。我在想,我是单机,不是群集啊,咋回事?...,即便你云盘硬件大小扩容空间到16T以上,文件系统层面最大只能支持到16T。...如果要文件系统支持大于16T,建议设置块大小为8192。 注意:在保有数据的情况下,微软没法在原盘直接调整块大小。...但16T数据毕竟不是小数目,最好在操作之前搞个快照,以防出现意外。另外,拷贝的时候为了提升效率,有一些多线程拷贝工具或命令,有一定基础的朋友可以先做个验证,再正式使用。...新盘我们分区的时候,建议分区形式选GPT(默认是MBR),然后"分配单元大小"选8192,不要选默认值或小于8192的值。

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    Windows NTFS 16T分区上限如何破,无损调整块大小到8192的需求如何实现?

    NTFS分区有2T大小的MBR和GPT分水岭,同时NTFS的默认块大小4096还有个分区最大16T的分水岭,腾讯云单个云盘最大32000GB,块大小4096的话,超过16T的部分无法使用,因此在最初初始化一块新盘时就该一劳永逸解决问题...,即分区时把块大小设置为8192即可规避最大16T的限制(8192的块大小下,最大分区是32T=32*1024>32*1000,是涵盖了32000GB的)。...16T的数据太多了,往别的地方备份太慢太耽误时间了,有没有办法只改块大小而不影响数据? 有!但是磁盘类操作都是高危操作,在操作之前需要关机做快照以备不时之需的回滚场景。...我跟这2家国外软件公司没有任何关系,你用不用人家的软件跟我没关系,用破解的还是花钱买正版都跟我没关系,我只是分享一种解决方案,在16T数据已满、扩容磁盘却用不上空白空间的尴尬场景中送去一丝福音。

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    批量在救援模式winpe中无损切换mbr到gpt实现数据盘文件系统2T限制的扩容

    解决方案:每台云服务器最多可以挂20块云盘 要么:先关机解挂云盘做快照,做完快照后再挂回机器,然后用快照创建新的按量云盘,然后格式化原云盘成GPT的,再把数据从快照新建的云盘拷贝回原云盘,最后删除新建的按量云盘...要么:先关机解挂云盘做快照,做完快照后再挂回机器,进入救援模式用第三方磁盘工具在WinPE中切换MBR到GPT 全部处理完,验证数据一切正常后,清理过程中创建的快照(创建快照是以防磁盘类操作发生意外)...wmic path win32_physicalmedia get SerialNumber,Tag 这2句也可以(不适用Server2025和24年往后的Win11) 2、关机→所有需要mbr转gpt...有朝一日单盘大小超过16T后又会有新问题,但一般业务到不了那个时候,如果业务的发展趋势有可能碰上这种情况,到时候参考我这篇文档:https://cloud.tencent.com/developer/article

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    腾讯云自定义镜像为何不支持购买cvm时将一并加购的数据盘初始化

    不过初始化数据盘本质上是通过init的userdata起作用的,理论上在userdata里传入选公共镜像时勾选初始化数据盘后userdata部分的代码的话,自定义镜像也可以实现初始化数据盘,前提是自定义镜像的init是ok的(linux...数据盘初始化代码如下(仅供参考,风险自担) 原本代码里没有匹配上大小是TB的情况,所以大盘不会被初始化,然后我加了匹配大盘的逻辑,把日志输出弄细了些方便出现异常的时候可以回溯定位问题,并增加了≥16TB盘的逻辑:超过16T...的盘应该按8192的块大小分区,默认块大小4096最大只能支持到16T分区,超过16TB的那部分空白空间用不上 目前在2008R2、2012R2、2016、2019、2022中文版测试挂20块32000GB...后续仅用它的“逗号后半部分(字节数)”来判定磁盘大小,从而决定使用 MBR 还是 GPT,以及 NTFS 的 allocation unit 大小。...一旦错配,某些磁盘会被错误地判为 >2TB 或 GPT 或簇大小。

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    Linux系统MBR分区和GPT分区的区别

    在Linux中对磁盘分区有两个方案 一、MBR分区方案 1、MBR分区方案特点 1、最多支持四个主分区, 2、在Linux上使用扩展分区和逻辑分区最多可以创建15个分区, 3、由于分区中的数据以32...table to disk and exit '//注:把分区表写入硬盘并退出;' x extra functionality (experts only) '//注:扩展应用,专家功能;' 二、GPT...分区方案 1、GPT分区方案特点 1、是UEFI标准的一部分,主板必须要支持UEFI标准 2、GPT分区列表支持最大128PB(1PB=1024TB) 3、可以定义128个分区 4、没有主分区,扩展分区和逻辑分区的概念...,所有分区都能格式化 5、gdisk管理工具可以创建GPT分区 2、parted 命令 (1)parted 交互命令比较多,我们介绍常见的命令 ?...(2)建立分区 因为修改过了分区表,所以/dev/sdb硬盘中的所有数据都消失了,我们就可以重新对这块硬盘分区了 (parted) mklabel gpt //新建GPT分区表 (parted) print

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    Auto GPT

    前言 最近了解到Auto GPT的上线,所以我又来了解一下~ Auto GPT是 OpenAI 的 Andrej Karpathy 都在大力宣传的一个开源项目,他认为 AutoGPT 是 prompt...GitHub 地址:https://github.com/torantulino/auto-gpt 那么问题来了,AutoGPT 到底是什么?...它是一个实验性的开源应用程序,展示了 GPT-4 语言模型的功能。该程序由 GPT-4 驱动,可以自主实现用户设定的任何目标。...划重点 具体来说,AutoGPT 相当于给基于 GPT 的模型一个内存和一个身体。有了它,你可以把一项任务交给 AI 智能体,让它自主地提出一个计划,然后执行计划。...此外其还具有互联网访问、长期和短期内存管理、用于文本生成的 GPT-4 实例以及使用 GPT-3.5 进行文件存储和生成摘要等功能。

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    继微信GPT与飞书GPT之后,网页版小妖GPT诞生了

    现在主要是着重介绍一下今天的主角: 小妖GPT,一个网页版的类 ChatGPT。 为什么这么说呢,我觉得是时候普及一下这两个概念了,这有利于文末更好更合理的去使用 小妖GPT。...ChatGPT和GPT的介绍 这个时候,我们不如看看小妖GPT怎么说的: 什么是ChatGPT? 什么是GPT? ChatGPT和GPT的区别是什么?...模型接口,当然,不排除有人通过模拟ChatGPT浏览器登录的方式来使用chatGPT,但这样的方式有一定的局限性,为了保证使用的稳定性以及开发的便捷,所以这次的 小妖GPT 任采用官方提供的GPT3模型...有请小妖GPT登场 上面提过,和之前微信以及飞书机器人的接入类似,本次的小妖GPT也是基于目前官方公布的最新GPT3模型接口开发。不同的是,小妖GPT使用的是web网页的方式交互。...如何使用小妖GPT 小妖GPT我可能不会大面积的去推广,更多的是偏向于做自己的一个小助手来使用,所以需要体验的朋友可以按照下面的方式找到入口。

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    Linux下数据无损动态修改MBR分区表格式为GPT

    个人博客站点:https://www.hiecho.cn 1.简介 腾讯云官网中有一篇帮助文档“扩容Linux文件系统,https://www.qcloud.com/document/product/...362/6738,讲解了GPT分区云硬盘扩容后修改分区指引和MBR分区云硬盘扩容后修改分区指引。...F.重新挂载下看下分区大小,并检查下数据完整性 [y1iweazerj.png] 3.GPT分区的优越性(GUID partition table, GPT 磁盘分区表。)...与 MBR 仅使用第一个 512Bytes 区块来纪录不同, GPT 使用了 34 个 LBA 区块来纪录分区信息!...(MBR和GPT通用) [image.png] 注:gdisk和fdisk最好不要混用,不要用fdsik处理gpt分区,也不要用gdisk处理mbr分区,一不小心,数据搞没了,后悔都来不及。

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    GPT开发实战:解决GPT API限速问题

    提升可用性 当使用 OpenAI 的 GPT API 开发应用时,面对请求限制时,你可以考虑以下几个方法来提高系统的可用性和性能: 使用缓存: 缓存是一种有效的方式,可以减少对 GPT API 的请求次数...用户请求可以首先接收到一个快速的响应,而后台异步任务负责调用 GPT API 并处理结果。这可以减少用户等待时间。...优化输入数据: 确保向 GPT API 发送的输入数据是最小化的、必要的。通过对输入进行合理的处理和裁剪,可以减少请求的大小和处理时间。...综合考虑这些因素,可以有效地提高系统的可用性,降低对 GPT API 的依赖,同时提供更好的用户体验。...通过这些方法,你可以最大程度地利用多个 API Key,提高系统的并发性和性能,确保在高请求负载下仍能够有效地使用 OpenAI GPT API。

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