Hat OpenShift Container Storage 4.6 以外部模式部署 OpenShift Container Storage 如何安装和配置您的环境 Last Updated: 2023-06-08 Red Hat OpenShift Container Storage 4.6 以外部模式部署 OpenShift Container Storage 如何安装和配置您的环境 1 章 章 以外部模式部署概述 以外部模式部署概述 第 第 2 章 章 为 为基于 基于 RED HAT ENTERPRISE LINUX 的 的节 节点上的容器 点上的容器启 启用文件系 用文件系统访问 统访问 第 第 3 章 章 安装 安装 RED HAT OPENSHIFT CONTAINER STORAGE OPERATOR 第 第 4 章 章 为 为外部模式 外部模式创 创建 建 OPENSHIFT OPENSHIFT CONTAINER STORAGE 集群服 集群服务 务 第 第 5 章 章 为 为外部模式 外部模式验证 验证 OPENSHIFT CONTAINER STORAGE 安装 安装 5.1. 验证 POD 的状态 5.2. 验证 OPENSHIFT CONTAINER STORAGE 集群是否正常运行 5.3. 验证 MULTICLOUD 对象网关是否健康 5.4. 验证存储类是否已创建并列出

krita中复现 sai的图层混合模式 希望这篇可以帮助从 sai 转到 krita 的用户，以及其他想要使用 sai 图层混合模式的 krita 用户。 （下面出现的 sai 图层混合模式基于 sai2 2020-05-10中文版，之后版本会不会新增图层混合模式就不知 道了） 发光 推测 在 sai2 2020-05-10版中如果有个图层使用了“发光”图层混合模式在保存为 PSD，然后用 PS 中使用“发光”的图层变成了“线性减淡（添加）”。 sai→ps 甚至图层名后面还有个奇怪的图标，那个图标是去掉混合选项中“透明形状图层”的勾选后才会出现的。 据以上可得 sai 的“发光”图层混合模式=ps 的“线性减淡（添加）”图层混合模式去掉混合选项里“透明形状图 层”的勾选。 然后对着 krita 里的图层右键-图层样式-会发现混合选项尚未实现，这意味着没法直接复现…… 不过没关系，可以稍微绕一下来复现 官网关于“线性减淡（添加）”图层混合模式的说明 https://helpx.adobe.com/cn/photoshop/using/blending-modes.html 线性减淡（添加） 查看每个通道中的颜色信息，并通过增加亮度使基色变亮以反映混合色。与黑色混合则不发生变化。 据此两条可得，在黑色图层上绘画就等于去掉“透明形状图层”勾选，并且黑色不会影响“线性减淡 （添加）”图层混合模式。 sai 的“发光”图层混合模式=ps

krita中复现 csp的图层混合模式 希望这篇可以帮助从 csp 转到 krita 的用户，以及其他想要使用 csp 图层混合模式的 krita 用户。 （下面出现的 csp 图层混合模式基于 csp 1.9.11 中文版，之后版本会不会新增图层混合模式就不知道 了） 颜色减淡（发光） 推测 在 csp 1.9.11 版中如果有个图层使用了“颜色减淡（发光）”图层混合模式在保存为 PSD，然后用 PS 的“颜色减淡（发光）”图层混合模式=ps 的“颜色减淡”图层混合模式去掉混合选项里“透明形状 图层”的勾选。 然后对着 krita 里的图层右键-图层样式-会发现混合选项尚未实现，这意味着没法直接复现…… 不过没关系，可以稍微绕一下来复现 1、根据鼠标光标移动“透明形状图层”悬停显示的说明 也就是说，去掉勾选后不使用图层透明度来确定内部的形状和效果。 2、参考 adobe 官网关于“颜色减淡”图层混合模式的说明 色减淡” 图层混合模式。 csp 的“颜色减淡（发光）”图层混合模式=ps 的“颜色减淡”图层混合模式去掉混合选项里“透明形状 图层”的勾选。=krita 里新建一个图层填充黑色在改成“颜色减淡”图层混合模式然后在上面绘制(也可 以是图层组用“颜色减淡”图层混合模式，里面两个正常图层，下面那个填充黑色） 结论 krita 里新建一个图层填充黑色在改成“颜色减淡”图层混合模式然后在上面绘制(也可以是图层组用“颜

大规模高性能区块链架构 设计模式与测试框架 Gopher Meetup 深圳站 2021 年 8 ⽉ 21 号 趣�科技 李世敬 目录 区块链概述 01 大规模高性能区块链架构设计介绍 02 基于Go插件的区块链性能测试工具 03 写在最后 04 区块链概述 4 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 4 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 4 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 共识全节点层 Consensus Layer ⾮共识节点层 Provable Layer 轻客户端层 Edge Layer 轻节点层 Gateway Layer 核⼼技术 多类型节点分层部署模式 1 3 动态⾃发现⽹络转发模型 2 ⼤规模组⽹⾼效共识算法 1.提⾼数据处理效率 2.提升终端异构性能⼒ 3.提供实时计算与验证服务 4.解决数据真实性“第⼀公⾥” 问题 ⾯向海量节点⼤规模应⽤场景，

LOGO p2p缓存系统 基于Golang的Aop设计模式 龚浩华 QQ 29185807 月牙寂 背景 v Web缓存（类似CDN技术） § 网页、图片 § 普通下载 § 普通视频 v P2P缓存 § 下载（bt等） § 视频（qvod、百度影音等） 背景 v P2P缓存好处 § 一次获取，多次利用 § 减少局域网出网流量 1、针对 缺乏全局状态知识 全局状态是可以获取到的 2、针对 缺乏全局时间 全局时间是一致的 3、非确定 仍然存在不确定性 现实世界的设计模式直接可以拿来借鉴 P2P缓存框架 P2P缓存框架 1、入口监听模块 常驻 功能监听识别连接 2、任务管理模块 常驻 1、全局收集任务，根据任务连接数排名，在 前n的任务给分发下载时间片。 2、任务定时更新自己的时间片 效果 效果 Golang总结 1、全新的设计模式 代码少、逻辑直观简单 2、代码维护简单 松散耦合 3、快速开发 4、性能高 Golang一些经验 1、程序雪崩与GC问题

DeepSeek-R1是其开源的推理模型，擅长处理复杂任务且可免费商用。 Deepseek可以做什么？ 直接面向用户或者支持开发者，提供智能对话、文本生成、语义理解、计算推理、代码生成补全等应用场景， 支持联网搜索与深度思考模式，同时支持文件上传，能够扫描读取各类文件及图片中的文字内容。 文本生成 表格、列表生成（如日程安排、菜谱） 代码注释、文档撰写 结构化生成 文章/故事/诗歌写作 营销文案、广告语生成 社交媒体内容（如推文、帖子） 逐步推理 问题的每个步骤来得到答案 决策能力 依赖预设算法和规则进行决策 能够自主分析情况，实时做出决策 创造力 限于模式识别和优化，缺乏真正的创新能力 能够生成新的创意和解决方案，具备创新能力 人机互动能力 按照预设脚本响应，较难理解人类情感和意图 更自然地与人互动，理解复杂情感和意图 问题解决能力 擅长解决结构化和定义明确的问题 能够处理多维度和非结构化问题，提供创造性的解 决方案 描述问题背景与目标， 由模型规划解决路径 复杂问题、需模型自主 推理 “我需要优化用户登录流程， 请分析当前瓶颈并提出3种方 案。” ✅ 激发模型深层推理 ❌ 需清晰定义需求边界 混合模式 结合需求描述与关键 约束条件 平衡灵活性与可控性 “设计一个杭州三日游计划， 要求包含西湖和灵隐寺，且 预算控制在2000元内。” ✅ 兼顾目标与细节 ❌ 需避免过度约束 启发式提问

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模型训练 Task 模型训练 Task Metrics输出 3 在线机器学习-工作流 互动行为日志 数据处理 点击行为日志 阅读行为日志 曝光行为日志 数据过滤 样本拼接 定时轮询 Kafka Hdfs 样本输出 3 在线机器学习-实时样本生成 • 多流拼接 • 曝光，互动，点击，真实阅读等多种数据流接入并多流拼接 • 如何解决日志延时问题 • 延迟等待机制，先到先走 兼容，自动模型参数转换 • 稳定性优化 • 模型快照：基于ps-scheduler的周期模型版本探测与保存，模型稀疏化分片存储 • 冷备容灾：基于checkpoint机制(Local模式&Remote模式)，实现参数服务的高可用，支持基于模型的异构集群迁移，支持集 群扩缩容 • 性能优化 • 通信优化：数据请求(PULL&PUSH)聚合，同模型多矩阵并发，锁粒度优化，性能提升5-10倍 • 模型评估 • 模型上线部署前指标评估 • 周期使用验证样本进行点击率预估 • 待部署模型与线上模型进行指标对比，评估是否满足上线条件 • 一键部署 • 基于K8S的deployment模式，一键端口分配与模型服务部署 • 基于ZK的服务发现，一键进行流量灰度与发布 • 性能优化 • 通信优化：特征请求与模型计算单元化，在线样本格式压缩 • 计算优化：基于SSE／AVX 指令优化

编辑器，这成为一种趋势。 jQuery 仍有热度，但使用率和关注度都在下滑。jQuery 3 已然发布 ，却无人问津。 Vue.js 理所应当地吸收更多追随者。 JavaScript 函数式编程和模式备受关注。 离线开发和渐进式 WEB 应用（PWA）步入主流。 微软发力。 基于 web 技术，使用 NW.js 和 Electron 开发 windows，OSX 和 linux 原生应用的方式逐 方案的演化通过 Preact、Deku、Rax 和 inferno 的形式展现，并伴随着 少量 API 改动。 此前大多数人学习接受 JSX，而如今他们已经享受其中。 一种可用的 CSS 模块模式（CSS encapsulation）已经实现并投入使用，因此对许多人 来说，CSS in JS 成为一种切实可行的解决方案。 越来越多人着手进行 UI 的功能性、整合性测试，其中包含例如可视化 3. 学习 CSS。 4. 学习 JavaScript。 前端开发者是如何诞生的 36 5. 学习 DOM。 6. 学习 JSON 和数据 API。 7. 学习用户交互设计（也就是 UI 模式、UI 设计、用户习惯设计和可用性）的基础。 8. 学习命令行界面／命令行。 9. 学习软件工程的实践（也就是应用设计／架构、模版、Git、测试、监控、自动化、代码 质量、开发方法论）。 10

价值是个性化交互，这是以前技术实现得 不好的，所以这个问题其实是关于个性化的
⸺
怎么让⽤⼾使⽤你的产品多了之后，获得⾼度个性化 的互动体验。今天对许多产品来说，这个个性化程度⼏乎为零。以前我们只能做个性化的推荐，但现 在，⽤⼾可以与产品进⾏互动。这种互动是⾼度拟⼈化和个性化的。怎么实现这⼀点？ 我觉得这背后实际上是个技术问题。传统
AI
时代，要实现个性化，需要持续更新模型，⽤⼩模型解决 学家的⽩⽉光，如果每个⽤⼾每天和
Chatbot
对话⼏百条， Chatbot
系统能采集和理解更多的⽤⼾
context，最终会⼤幅超越搜索和推荐系统的匹配准确率吗？ 就像我们和同事家⼈之间的互动，只需要⼀句话甚⾄⼀个眼神对⽅就懂你的意思。 杨植麟：核⼼是跨越信任这⼀步。 我觉得最终衡量⼀个
AI
产品的⻓期价值，就是看⽤⼾愿意在它上⾯输⼊多少个⼈化的信息，然后
lossless
l 。当然， 过程中会伴随着成本的优化。
海外独⻆兽：AGI
公司的商业模式应该是什么样的？还会是
seat-based
或者
usage-based
吗？
杨植麟：AGI
帮你完成的每个任务对应的价值不⼀样。它可能类似⼀个外包，按照每个任务定价。除此 之外，在任务解决过程中，⼴告肯定还会扮演重要⻆⾊，基于个性化互动和对话的⾏为，⼴告的变现 效率可能⽐现在要⾼很多。
海外独⻆兽：假如
GPT-4