在Python的Flask框架中，@app.route是一个装饰器，它告诉Flask哪个URL应该触发我们的函数。在这个例子中，"/h3/mvt///"是URL的一部分，当用户访问这个URL时，会触发装饰的函数。

参考文档https://baijiahao.baidu.com/s?id=1759390935222424880&wfr=spider&for=pc

32、

您可以通过网格模型为地球空间（从地心至地上）中的各种对象赋予一个全球唯一编码，任意一个实体对象都可通过此编码在同一区城范围内和各种不同的数据建立内在关联。

参考文档https://help.aliyun.com/zh/rds/apsaradb-rds-for-postgresql/grid-model?spm=a2c4g.11186623.0.0.72a639bdFKob

在使用Ganos H3前，需要先创建GeomGrid扩展，SQL如下：

CREATE EXTENSION Ganos_GeomGrid CASCADE;

参考文档https://www.modb.pro/db/1777509123595276288

Ganos H3地理网格技术在多个业务场景中发挥着重要作用，例如物流与出行服务、数据分析、物联网（IoT）、社交网络以及应急响应与公共服务等。通过地理网格技术，企业能够更精确和高效地组织和查询地理空间数据，提高与位置相关的决策效率和准确性。

参考文档https://developer.aliyun.com/article/1480078

Ganos H3地理网格引擎依托阿里云云原生关系型数据库PolarDB，提供了一系列强大的功能，包括但不限于：

网格输入/输出：支持将不同的空间范围转换为网格编码，并能求出网格编码的空间范围、层级和父子网格。
退化网格计算：利用网格的层级关系，用更精简的网格组合对空间范围进行表达，降低数据库存储成本。
网格索引：自研地理网格索引，用于高效查询网格码以及加速聚合计算。
多模联合分析：支持与Ganos其他时空数据类型进行联合分析，提供更全面的数据分析视角。

参考文档https://developer.aliyun.com/article/1480078

退化网格计算：利用网格的层级关系，用更精简的网格组合对空间范围进行表达，降低数据库存储成本。

参考文档https://developer.aliyun.com/article/1480078

图3. transformer的encoder和decoder结构图
可以看到transformer整体可以分为5部分：1. Encoders输入；2. Encoders；3. Decoders输入；4.Decoders；5. Transformer输出。下面将按照这5个部分，深入的介绍transformer。

参考文档https://zhuanlan.zhihu.com/p/637741707

Sora的训练需要大量的计算资源，估计需要4211-10528个 Nvidia H100 GPUs运行一个月。

推理成本：一个Nvidia H100 GPU大约每小时能生成5分钟的视频。

参考文档https://baijiahao.baidu.com/s?id=1794675686715449233&wfr=spider&for=pc

神行工具包（DeepGPU）是阿里云专门为GPU云服务器搭配的GPU计算服务增强工具集合，旨在帮助开发者在GPU云服务器上更快速地构建企业级服务能力。GPU云服务器搭配神行工具包（DeepGPU）中的组件可以帮助您更方便地利用阿里云的云上GPU资源，高效完成深度学习、机器学习、大数据分析等任务。

神行工具包（DeepGPU）介绍
神行工具包是具有GPU计算服务增强能力的免费工具集，其中，包括业务快速部署工具、GPU资源拆分工具、AI训练和推理计算优化工具以及针对热门AI模型的专门加速工具等。目前，所有神行工具包中的组件都可以免费搭配阿里云GPU服务器和ACK容器环境使用，方便您更方便、更高效地使用阿里云的云上GPU资源。

参考文档https://help.aliyun.com/zh/egs/what-is-deepgpu/?spm=a2c4g.11186623.0.0.3d22636a2jdUzv

神行工具包中的组件主要包括神龙AI加速引擎AIACC（AIACC-Training和AIACC-Inference）、AI分布式训练通信优化库AIACC-ACSpeed、AI训练计算优化编译器AIACC-AGSpeed、集群极速部署工具FastGPU以及GPU容器共享技术cGPU，该工具主要适用于AI训练和AI推理场景。具体说明如下：

AIACC能够适用于所有AI推理场景。该工具进行AI推理的典型业务场景如下所示：

参考文档https://help.aliyun.com/zh/egs/scenarios-2?spm=a2c4g.11186623.0.i76

是，自带的函数只有返回字符串中的每个汉字首字母，首字母为大写字母。

参考文档https://docs.aliwork.com/docs/yida_support/cnzrgo/gvtpe4/him6xohu4w0gfy7w

通义灵码支持 JetBrains IDEs、Visual Studio Code、Visual Studio，及远程开发场景（Remote SSH、Docker、WSL、Web IDE），安装后登录账号即可开始使用。

参考文档https://help.aliyun.com/document_detail/2590614.html?spm=a2c4g.2808132.0.0.3ffc7724203Gvw#59e5888061yx9

根据提供的知识内容，对于问题“Nacos 如何关闭/nacos/v2/console/namespace，使api不对外开放”，可以理解到：

问题原因分析：/nacos/v2/console/namespace接口是Nacos用于展示集群中存在的命名空间列表的OpenAPI，其设计初衷是为了提供公开数据，允许所有访问者获取这些信息，类似于查询云平台支持的Region列表。因此，该接口默认不支持关闭，也未实施鉴权措施。

解决方案说明：鉴于此接口的特殊性质和设计目的，直接通过配置关闭该接口的功能并不被支持。如果确实有安全需求要限制此接口的访问，唯一的途径是根据Nacos的源代码进行自定义修改，比如增加鉴权逻辑或者改变接口行为，随后重新编译并部署Nacos服务。这要求有较强的开发能力和对Nacos源码结构的熟悉度。

总结：要实现关闭/nacos/v2/console/namespaceAPI接口对外访问的目的，当前的官方途径并不直接支持这一操作。您需要考虑是否有必要进行此类定制化修改，并准备好相应的技术资源进行源码调整及编译部署工作。对于希望维持系统原生特性和稳定性的用户来说，评估这一需求的紧迫性以及探索替代的安全策略（如网络层面的访问控制）可能更为合适。

请注意，上述建议基于当前提供的知识内容，具体实践时还需参考最新的Nacos官方文档和社区讨论，以获取最新的解决方案或建议。

参考文档https://nacos.io/blog/faq/nacos-user-question-history11025/

客户端请求出现多次重试，如果遇到这种情况，需要根据重试信息具体调查重试的原因再解决。可以通过下面方式确定客户端是否出现重试：

检查客户端日志，详细日志记录会指示重试已发生过。以OSS的Java SDK为例，可以搜索如下日志提示，warn或者info的级别。如果存在该日志，说明可能出现了重试。

[Server]Unable to execute HTTP request:
或者
[Client]Unable to execute HTTP request:
如果客户端的日志级别为debug，以OSS的Java SDK为例，可以搜索如下日志，如果存在，那么肯定出现过重试。

Retrying on

参考文档https://help.aliyun.com/zh/oss/user-guide/monitoring-diagnosis-and-troubleshooting?spm=a2c4g.11186623.0.i54

当轻量应用服务器遭受大流量DDoS攻击，且攻击流量的带宽阈值（BPS）超过了其DDoS防御能力时，为避免更大损害，轻量应用服务器的公网IP地址会进入黑洞状态，阿里云黑洞策略会暂时屏蔽轻量应用服务器的互联网入方向流量。更多信息，请参见阿里云黑洞策略。

黑洞期间，阿里云会持续监测DDoS攻击的状态，并在攻击结束后的一段时间，自动为资产解除黑洞，恢复资产的互联网访问。如果您在资产黑洞期间急需恢复业务，可以通过商用版DDoS防护产品提供的黑洞解除功能手动解除黑洞。

参考文档https://help.aliyun.com/zh/anti-ddos/product-overview/blackhole-filtering-policy-of-alibaba-cloud?spm=a2c4g.11186623.0.0.75f51733l36Wik#concept-40032-zh

我体验了使用PAI-EAS一键部署ChatGLM，并应用LangChain集成外部数据的过程。以下是我的部署过程、输出结果和使用体验分享：

部署过程：

1. 环境准备：首先，我在阿里云上申请了PAI-EAS服务，并确保了我的环境满足部署ChatGLM-6B模型的要求。
   

2. 一键部署：通过PAI-EAS提供的界面，我使用了一键部署功能，上传了模型的配置文件和参数，系统自动完成了模型的部署。

3. LangChain集成：部署完成后，我开始使用LangChain框架来集成外部数据。这个过程包括配置数据源、编写数据获取和处理的脚本。
   

4. 测试验证：我通过几个测试案例来验证模型的推理能力和LangChain集成的效果。

输出结果示例：

• 推理结果：模型根据输入的问题给出了准确的回答。

使用体验：

• 部署便捷性：PAI-EAS的一键部署功能非常便捷，大大简化了部署流程，即使是初学者也能快速上手。

• LangChain的灵活性：LangChain框架提供了灵活的数据集成方式，能够很好地与ChatGLM模型配合，提高了模型的实用性。

• 性能表现：ChatGLM-6B模型在中英双语对话中表现出色，能够准确理解问题并给出合适的回答。

• 资源消耗：通过LangChain的优化，模型在处理外部数据时的计算资源消耗得到了有效控制。

• 实际应用：我尝试将这个模型集成到了一个简单的聊天机器人中，用户体验非常好。
  

结论：

使用PAI-EAS部署ChatGLM并结合LangChain集成外部数据是一次非常有趣且富有成效的体验。这不仅让我深入了解了LLM大模型的推理应用，也为我将来在AI领域的探索提供了新的思路和工具。

我强烈推荐对AI和自然语言处理感兴趣的朋友尝试这个过程。它不仅能提升你的技术能力，还能让你在AI应用开发中获得更多灵感。

使用ReplaceAnything这个AI工具进行图片局部内容替换，让我感受到了创作的乐趣和便捷。以下是我使用这个工具的全过程和体验分享：

使用过程：

1. 上传图片：我首先在ReplaceAnything平台上上传了一张个人照片，这张照片里我想保留人物形象，同时更换背景。
   

2. 保留区点选：在界面上，我通过点选的方式标出了需要保留的区域，即人物部分。这个操作直观且容易上手。
   

3. 生成Prompt：接着，我输入了想要的背景描述，比如“放在布满苔藓的土地上，被蕨类植物叶片包围”，以及对光影和色彩的具体要求。
   

Prompt示例：

• 背景：布满苔藓的土地，茂盛的植被。
• 环境：蕨类植物叶片环绕，丰富的虚化背景。
• 色彩：低饱和度，自然。
• 光影：强烈的光影细节，增加层次感。

输出结果：

• 经过AI工具的处理，输出的图片让我非常满意。人物保留了原有的姿态和表情，而背景已经完全变换成了我描述的自然环境，充满了生机和活力。
  

使用体验：

• 便捷性：整个替换过程非常便捷，从上传图片到输出结果，操作流程简洁明了。
• 创造性：AI工具提供了丰富的创意空间，我可以随心所欲地更换背景，实现个性化创作。
• 效果满意度：最终的图片效果超出了我的预期，光影和色彩处理得很自然，细节丰富。

结论：

ReplaceAnything这个AI工具极大地简化了图片编辑和创作的过程，让我能够轻松实现个性化的图片创作。我强烈推荐对图片编辑和创作感兴趣的朋友尝试使用这个工具，它一定会给你带来惊喜。

我认为使用智能编程助手如通义灵码备战求职季是非常靠谱的。这些工具不仅能帮助我们提高编码效率，还能在面试准备中发挥重要作用。

体验截图：

使用通义灵码时，我特别喜欢它的用户界面和交互方式。

模拟题练习截图：通义灵码提供了丰富的面试模拟题，我可以通过它来练习编程题。

体验效果点评：

1. 模拟题练习：通义灵码提供的模拟题非常实用，它们覆盖了多个技术领域，让我能够全面地准备技术面试。

2. 代码编写与优化：我在使用过程中尝试输入了一些算法问题，通义灵码能够快速给出代码示例，并且在我提交代码后提供了优化建议，这让我对代码质量有了更深的认识。

3. 知识查询与理解：在准备面试时，我经常需要回顾一些编程概念和设计模式，通义灵码的即时查询功能在这方面帮了大忙。

4. 智能问答：通义灵码的智能问答功能非常强大，我可以直接向它提问并获得准确的答案，这大大提高了我的学习效率。

5. 实战能力提升：通过使用通义灵码，我感觉自己在解决实际问题上的能力有了显著提升，它不仅帮助我理解了理论知识，更锻炼了我的实战技能。

我认为通义灵码是一个强大的智能编程助手，它不仅能帮助程序员在求职季中提升面试表现，还能在日常开发工作中发挥重要作用。我强烈推荐其他程序员试试这个工具，它会成为你编程路上的得力助手。

PolarDB-X Operator 是一个基于 Kubernetes 的 PolarDB-X 集群管控系统，希望能在 Kubernetes 上提供完整的生命周期管理能力。PolarDB-X Operator 支持运行在私有或者公有的 Kubernetes 集群上安装并部署 PolarDB-X 集群。

参考文档https://doc.polardbx.com/operator/

如果配置好了eureka server，默认情况下我们就直接直接访问到eureka的界面了。如果不想让所有人都能访问到eureka的界面，可以加上权限认证，输入账号密码才能访问。

方式如下：

在eureka的server端配置，pom.xml里加上

然后在yml里加上配置：

安全认证的配置

security:
basic:
enabled: true
user:
name: wolf # 用户名
password: abc123 # 用户密码
就这样就行了，再次访问eureka界面时就会提示输入账号密码

参考文档https://blog.csdn.net/tianyaleixiaowu/article/details/78781416