在避免静态图片盗链时,可以用RewriteCond检查referer,如果不是来自于特定的网站或搜索引擎,则转向另一个页面。在使用这些 RewriteCond和不使用之间作比较,每条RewriteCond将降低速度1%以上,随着这个列表的增长,对于速度的影响将进一步突出。因此使用 大量RewriteCond来保护静态内容的方案,虽然能减和网络流量,但是也会消耗服务器性能。在具体使用过程中一定要平衡各方面条件。
Flume是一个分布式、可靠、和高可用的海量日志聚合的系统,支持在系统中定制各类数据发送方,用于收集数据;同时,Flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方(可定制)的能力。
注: 环境: skylin-linux Flume的下载方式: wget http://www.apache.org/dyn/closer.lua/flume/1.6.0/apache-flume-1.6.0-bin.tar. 下载完成之后,使用tar进行解压 tar -zvxf apache-flume-1.6..0-bin.tar. 进入flume的conf配置包中,使用命令touch flume.conf,然后cp flume-conf.properties.template flume.co
前段时间碰到一个慢 SQL,NOT IN 子查询被优化器改写成了 NESTED-LOOP ANTI JOIN,但是被驱动表全表扫描无法使用索引,执行耗时 16 秒。SQL 如下:
摘要总结:本文详细图解了如何使用Flume进行日志收集,并介绍了如何配置Flume以及部署多台服务器上的Flume。Flume是一种分布式、可靠的、高可用的日志收集系统,支持多种数据源,如文件、数据库、消息队列等。通过使用Flume,可以方便地将各个服务器中的数据收集汇总到指定的地方进行分析和处理。
挂起/关闭实例时,/var/log/neutron/linuxbridge-agent.log中报错,但不影响使用
在 Azure Pipelines 中至少需要一个编译服务器的 Agent 才能编译代码或发布软件。Azure DevOps 本身已经提供了一个 Agent,但出于各种理由(需要特殊的编译打包环境、需要更高的性能、需要更多的控制权等)很多时候需要一些自托管代理。这篇文章将讲解如何在 Windows 系统上安装及配置 Build Agent(主要基于之前几篇文章所构建的环境)。
持续集成是一种软件开发实践,即团队开发成员集成他们的工作,通常每个成员每天至少集成一次,随着对自动化要求的不断提高,需要自动化构建来完成的应用也越来越多,此问题对于大型团队愈加严重,即:集成次数更多、权限管理更加复杂。以下主要分享大型团队持续集成服务器的集中化管理中所遇到的挑战和积累的经验。
在数据生命周期里的第一环就是数据收集。收集通常有两种办法,一种是周期性批处理拷贝,一种是流式收集。今天我们就说说流式收集利器Flume怎么使用。 使用flume收集数据保存到多节点 by 尹会生 1 使用flume 收集数据到hdfs 由于工作的需要,领导要求收集公司所有在线服务器节点的文本数据,进行存储分析,从网上做了些比较,发现flume 是个简单实现,而且非常强大的工具,这里介绍给大家 首先下载软件:http://flume.apache.org flume是著名的开源数据收集系统
离线数据分析平台实战——150Flume介绍 Nginx介绍 Nginx是一款轻量级的Web 服务器/反向代理服务器及电子邮件(IMAP/POP3)代理服务器。 其特点是占有内存少,并发能力强,事实上nginx的并发能力确实在同类型的网页服务器中表现较好。 一般情况下,我们会将nginx服务器作为一个静态资源的访问容器。 Nginx安装步骤 Nginx安装步骤如下:(使用yum命令安装) 使用root用户登录。 查看nginx信息,命令:yum info nginx. 如果查看nginx信息提示ngin
首先打开 functions.php 文件,粘贴下面的代码 // 获取浏览器信息 function getBrowser($agent) { if (preg_match('/MSIE\s([^\s|;]+)/i', $agent, $regs)) { $outputer = 'Internet Explore'; } else if (preg_match('/FireFox\/([^\s]+)/i', $agent, $regs)) { $str1 = explode('Fi
随着LLMs在自主Agent领域的应用日益增多,如何高效管理和调度这些Agent成为一项重要挑战。为此,「本文创新性的提出一个基于大模型的操作系统架构:AIOS」,该架构将LLM作为操作系统的“大脑”,优化Agent请求的调度,支持上下文切换,实现并发执行,并提供工具服务和访问控制,结果表明了AIOS在多Agent并行执行时的可靠性,展示了其在改善资源利用和提升Agent性能方面的潜力。
目前,业界一般认为基于大模型的应用集中在两个方向上:RAG 和 Agent,无论哪一种应用,设计、实现和优化能够充分利用大模型(LLM)潜力的应用都需要大量的努力和专业知识。随着开发人员开始创建日益复杂的LLM应用程序,开发流程不可避免地变得更加复杂。这种流程的潜在设计空间可能是巨大而复杂的,《如何构建基于大模型的App》一文给出了一种探索中的大模型应用开发基础框架,基本可以适用于RAG 和Agent。但是,对于面向Agent的大模型应用开发,有没有其独特之处呢?有没有聚焦于Agent的大模型应用开发框架呢?
进入Agent世界-什么是Agent? 在前面的讨论中,说道了一下Object让俺们感觉不是很爽的地方。总结下来:OO并不是对现实世界最贴切的模拟。那么什么东东可以比OO更加贴近地来模拟现实世界呢?就目前看来,还是Agent可以担当起Object接班人的这个角色。 这里多插一段话。俺们可以注意到,不论是Object还是Agent,他们都有比较深的理论渊源,同时以指导实际软件开发为其价值导向。目前在软件开发过程中,俺们大量地使用着Object的概念,所以前面讨论凡是涉及到Object的,俺们都尽量使用
之前的备份管理参考官网文档只实现了单机的备份,未能实现docker-compose部署方式的备份还原操作,实在睡不着啊,有道是垂死病中惊坐起,今天晚必须搞定他。。。。
我们宣布可以使用官方的 Windows agent Docker 镜像了,这些镜像允许在 Docker 和 Kubernetes 上使用 Windows 操作系统配置 Jenkins agent。
每个Agent函数都可以由机器/程序组合呈现。False。受机器的运算能力和存储能力限制。一个Agent函数可能对应多个Agent程序。True。Agent程序与运行平台关联。
ssh-add .ssh/id_rsa:添加私钥并由ssh agent保管,这样下次就不需要再输入密码了
在前面的章节中,所有的Jenkins项目都是在Jenkins master的executor上执行的。如果Jenkins master上只有两个executor,那么只有两个项目能同时执行,其他项目都必须要排队。
打完标签后,如何在pipeline中使用标签呢? Jenkins master根据此agent部分决定将任务分配到哪个agent上执行。agent部分必须在pipeline块内的顶层定义,而在stage块内的定义是可选的。
本文实例讲述了PHP获取访问设备信息的方法。分享给大家供大家参考,具体如下: <?php header("Content:Content-type:text/html;charset=utf-8");
在OEMCC13.2集群中添加监控目标,包括Oracle数据库、Weblogic中间件。
QEMU Guest Agent是运行在虚拟机内部的一个守护程序(qemu-guest-agent.service),用它来辅助Hypervisor实现对Guest的管理。QEMU为宿主机和虚拟机提供了一个数据通道(channel),这个通道的两端分别是在虚拟机内看到的串口和在宿主机上看到的unix socket文件。宿主机与虚拟机内的qga通讯就扩展了对虚拟机的控制能力,例如在宿主机上获取虚拟机的ip地址等。
sh-agent是一个用于保存公钥认证过程中用到的私钥的程序。ssh-agent 在 X 会话或登录会话之初启动,所有其他窗口或程序则以 ssh-agent 客户端程序的身份启动。当使用 ssh(1) 登录到其他机器时,可通过环境变量定位到代理并使用代理自动进行身份验证。
SkyWalking Agent 基于 JavaAgent 机制,实现应用透明接入 SkyWalking 。关于 JavaAgent 机制,笔者推荐如下两篇文章 :
我们在最初的文章中介绍了在 Linux 上安装 Fluentd 的方法,有时候为了做些简单测试,并不需要在服务器上运行 Fluentd。在自己电脑上装一个Fluentd 就可以实现。
OpenAI创始人奥特曼预测,未来各行各业,每一个人都可以拥有一个AI Agent;比尔·盖茨在2023年层预言:AI Agent将彻底改变人机交互方式,并颠覆整个软件行业;吴恩达教授在AI Ascent 2024演讲中高赞:AI Agent是一个令人兴奋的趋势,所有从事AI开发的人都应该关注。而国内的各科技巨头也纷纷布局AI Agent平台,如:钉钉的AI PaaS、百度智能云千帆大模型平台等等。
由复旦NLP和米哈游调查完成的文献综述《The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents: A Survey》详细阐述了LLM-based Agent的相关理论、实践模型和深度思考,知乎上有大神做了详细的解读,我下面基于此再做白话版总结。
一直以来,推荐系统领域面临模型线上线下效果差距大的痛点问题,昂贵的线上 A/B 测试成本使得广大研究人员望而却步,也造成学术界的推荐系统研究与工业界的实际应用间的巨大割裂。随着大语言模型展现出类人的逻辑推理和理解能力,基于大语言模型的智能体(Agent)能否模拟真实用户的交互行为,从而构建一个可靠的虚拟推荐 A/B 测试场景,以帮助推荐研究的应用落地,是一个急迫、重要且极具经济价值的问题。
原文链接:https://rumenz.com/rumenbiji/linux-ssh-agent.html
过去一段时间,我深度体验了coze平台,随着它新版本的发布,我意识到自己以前对Agent的理解在细节上的偏差,而coze背后的产品团队,让我理解了真正的Agent,应该长什么样子。
采集需求:服务器的某特定目录下,会不断产生新的文件,每当有新文件出现,就需要把文件采集到HDFS中去
2023年11月,比尔·盖茨发表了一篇文章,他表示,AI Agent将是大模型之后的下一个平台,不仅改变每个人与计算机互动的方式,还将在五年内彻底改变我们的生活。
这时候在kafka就能看到用户点击行为,也正是nginx记录的内容 不断点击,kafka模拟消费端就能不断看到消息进来。
本文档主要用来记录如何在日志服务器和hdfs服务器端利用flume-ng将已经写好的日志传输到hdfs。
9月19日,Jim Fan转发了一篇来自复旦NLP团队对基于LLM的Agent的综述。
在我的强化学习系列的文章中,我想要深入探究我们基于神经网络的agent在训练过程中习得的表达形式。尽管我们的直接目的是希望我们的agent能够获得更高的分数,或者完成某一具体的任务,但是了解agent如何做到,或者更进一步,agent为什么可以做到对于我们来说是同等甚至更加重要的。为了更加清楚地看到agent的学习过程,我使用了d3.js制作了一个网页来展示agent学习的各种信息。我称之为 强化学习控制中心。在本文中,我会用它来进一步讲解agent的原理。
hello大家好,我是小楼,今天给大家分享一个关于Agent技术的话题,也是后端启示录的第3篇文章。
如果说对象是70年代以来软件界最激动人心的革新之一,那么,Agent的相关理论和技术,为分布式开放系统的设计与实现提供了新的途径,可以称之为软件开发的又一重大突破。讨论问题的前提是概念的澄清,什么是对象?什么是Agent ?二者又有哪些区别和联系呢?
AutoGen是微软发布的一个multi-agent框架,它支持使用多个代理来开发LLM应用程序,这些代理可以相互通信以解决任务。
在此前文章中,我分享过《开源云真机平台-Sonic应用实践》。最早安装的是1.0版本,中间由于服务器系统重装,又顺带一起重新安装了1.5的版本,几个月用下来,体验挺不错,也算是忠实用户了。11.24号sonic发布了最新的2.0.5版本,增加了诸多特性、bug修复及优化。所以这次趁热打铁,直接把我本地的也更新到了2.0.5的版本。本文为此次升级过程中的实践记录。
采集需求:比如业务系统使用log4j生成的日志,日志内容不断增加,需要把追加到日志文件中的数据实时采集到hdfs
Zabbix Agent2在Zabbix 5.0版本推出,使用Go语言重写,旨在减少TCP连接数并提供改进的检查并发性。Agent2 引入了插件系统,简化了监控功能的扩展,支持对各种系统服务、数据库、IoT设备和Docker容器的深入监控。它具备开箱即用的证书监控、系统监控和文件属性监控功能,同时保持了与 Zabbix Agent 的兼容性。Agent 2 支持广泛的操作系统平台,便于安装和部署,为系统管理员提供了一个强大、灵活且高效的监控解决方案。
SIP方式校时见本节具体描述;NTP(见IETFRFC2030)协议的网络统一校时服务,网络校时设备分为时钟源和客户端,支持客户/服务器的工作模式,时钟源应支持 TCP/IP、UDP及 NTP协议,将输入的或是自身产生的时间信号以标准的 NTP信息包格式输出。
skywalking是一款开源的应用性能监控系统,包括指标监控,分布式追踪,分布式系统性能诊断
◆ 一、开源项目简介 滴滴LogiAM来源于滴滴多年来大量的运维实践经验。经历过多方考验,对于大规模Agent日志采集治理管控及巡检诊断已经沉淀出一套完善的解决方案。在云原生时代背景下,LogiAM以“应用/服务”为采集粒度,满足了从业务层面创建采集任务的需求。 ◆ 二、开源协议 使用Apache-2.0开源协议 ◆ 三、界面展示 ◆ 四、功能概述 ◆ 用户体验地图 主机/容器管理:用于维护主机、容器信息至系统(含:容器-主机关系) 服务管理:用于维护服务信息至系统(含:服务-主机、服务-容器关系)
我们这里使用的是ansible来对zabbix-agent进行批量部署,当然在Linux上也可以使用脚本来完成部署
==注意在本地和服务器上切换的时候需要修改flume的sink的hostname==
惠伟:openstack neutron基础(一)-基本概念zhuanlan.zhihu.com
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