郑小健_社区达人页_第4页-阿里云开发者社区

郑小健

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技术能力

兴趣领域

Python
Web App开发
开发工具
PHP
项目管理
人工智能
前端开发
设计模式

擅长领域

Java
高级

能力说明：

精通JVM运行机制，包括类生命、内存模型、垃圾回收及JVM常见参数；能够熟练使用Runnable接口创建线程和使用ExecutorService并发执行任务、识别潜在的死锁线程问题；能够使用Synchronized关键字和atomic包控制线程的执行顺序，使用并行Fork/Join框架；能过开发使用原始版本函数式接口的代码。

Python
高级

能力说明：

通过课程学习与实战项目，熟练掌握Python的语法知识与编程技能，具备Python语言的函数、面向对象、异常处理等能力，常用开发框架的实际应用和开发能力，具备使用，掌握Python数据分析三剑客Matplotlib、Numpy、Pandas的概念与应用场景，掌握利用Python语言从数据采集到分析的全流程相关知识。

Go
高级

能力说明：

能够开发出高质量的代码。能够熟练使用Golang的高级特性，各种应用框架和测试框架。

前端开发
高级

能力说明：

掌握企业中如何利用常见工具，进行前端开发软件的版本控制与项目构建和协同。开发方面，熟练掌握Vue.js、React、AngularJS和响应式框架Bootstrap，具备开发高级交互网页的能力，具备基于移动设备的Web前端开发，以及Node.js服务器端开发技能。

容器
高级

能力说明：

熟练掌握Docker各类高级特性，包括容器数据卷、DockerFile构建等；熟练使用Docker封装MySQL、Redis、Tomcat、Apache等镜像，并可在公有云或私有云部署并保持稳定运行。

微服务
中级

能力说明：

熟悉微服务常用开放框架，理解Spring、Spring Boot，以及Spring Cloud的概念和不同，对Spring Cloud Alibaba有较为全面的认知。对Istio具备基础运维能力，掌握基本组件的知识。

Linux
高级

能力说明：

熟练掌握Linux常用命令、文件及用户管理、文本处理、Vim工具使用等，熟练掌握企业IP规划、子网划分、Linux的路由、网卡、以及其他企业级网络配置技术，可进行Web服务器（Nginx），以及数据库（My SQL）的搭建、配置、应用，可根据需求编写Shell脚本，通过常用工具进行linux服务器自动化运维。

数据库
高级

能力说明：

掌握Java开发环境下所需的MySQL高级技巧，包括索引策略、innodb和myisam存储引擎，熟悉MySQL锁机制，能熟练配置MySQL主从复制，熟练掌握日常SQL诊断和性能分析工具和策略。可对云数据库进行备份恢复与监控、安全策略的设置，并可对云数据库进行性能优化。掌握主要NOSQL数据库的应用技术。

技术认证

- 大模型Clouder认证：基于通义灵码实现高效AI编码
  获得于2024-07-11 10:34:32
- 云存储Clouder认证：日志服务SLS实现云产品可观测
  获得于2024-07-04 17:29:00
- 云存储Clouder认证：存储的降本增效及运维
  获得于2024-07-04 16:07:02
- 弹性计算Clouder认证：高可用应用架构
  获得于2024-06-25 14:43:53
- 云原生Clouder认证:函数计算的功能与使用入门
  获得于2024-06-13 15:32:54

技术浪潮涌向前，学习脚步永绵绵。

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2024年06月

06.20 10:12:26

回答了问题 2024-06-20 10:12:26

SLB与NGINX的异同

赞0 踩0 评论0
06.20 10:10:20

回答了问题 2024-06-20 10:10:20

数据服务报429请求次数过多咋办呀

赞0 踩0 评论0
06.20 10:03:10

发表了文章 2024-06-20 10:03:10

探讨网站加密访问的安全性问题：HTTPS的防护与挑战

**探讨HTTPS在网站加密中的角色，提供数据加密和身份验证，防范中间人攻击。心脏滴血漏洞示例显示持续维护的必要性。面临证书管理、性能影响和高级攻击挑战，应对措施包括更新、HSTS策略及用户教育。HTTPS是安全基础，但需不断优化以应对新威胁。**
06.20 10:00:19

发表了文章 2024-06-20 10:00:19

分布式计算框架：并行力量的交响乐章

分布式计算框架如Apache Spark解决单机计算挑战，通过拆分任务到多机并行处理提升效率。Spark以其内存计算加速处理，支持批处理、查询、流处理和机器学习。以下是一个PySpark统计日志中每日UV的示例，展示如何利用SparkContext、map和reduceByKey进行数据聚合分析。这些框架的运用，正改变大数据处理领域，推动数据分析和机器学习的边界。【6月更文挑战第18天】
06.20 09:53:37

发表了文章 2024-06-20 09:53:37

对称加密在生产环境下的实践与注意事项

对称加密实践中，选择AES作为安全高效的算法，如在银行系统中。管理密钥要谨慎，避免硬编码，可借助KMS。使用如AES-CBC模式增强安全性，加盐哈希确保认证和完整性，如HMAC在API通信中的应用。注意性能优化，如并行处理和硬件加速在大数据场景。监控系统，适应新威胁，确保信息安全。【6月更文挑战第18天】
06.19 10:50:44

回答了问题 2024-06-19 10:50:44

ECS内存充足启动程序提示内存不足

赞0 踩0 评论0
06.19 10:47:55

回答了问题 2024-06-19 10:47:55

云服务器ECS上传/下载速度慢

赞0 踩0 评论0
06.19 10:45:54

回答了问题 2024-06-19 10:45:54

ECS Linux端口不通

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06.19 10:34:50

发表了文章 2024-06-19 10:34:50

非对称加密的日常实践应用：以RSA加密为例

**RSA加密简介与Python实现** RSA，一种非对称加密技术，基于大数因子分解，用于数据加密和完整性保护。本文介绍了RSA基本原理，包括密钥生成（选取大质数p和q，计算n和φ(n)，选择公钥指数e和私钥指数d），并展示了使用Python `cryptography` 库生成密钥对、加密和解密消息的代码示例。通过这些步骤，读者可理解RSA在网络安全中的应用，如HTTPS和数字签名。
06.19 10:31:47

发表了文章 2024-06-19 10:31:47

对称加密的日常实践应用：以AES为例的加密解密指南

**摘要：** 本文介绍了对称加密算法AES在数据安全中的应用，强调了其在文件、通信和数据库加密中的重要性。通过Python示例展示了如何使用`cryptography`库实现AES-256的加密和解密，涉及密钥生成、CBC模式及PKCS7填充。同时，提醒注意密钥管理、模式选择和填充方式的选择对加密安全性的影响。
06.19 10:28:42

发表了文章 2024-06-19 10:28:42

MD5的日常实践应用：确保数据完整性与基础安全校验

**MD5概览：** 作为过时但仍然流行的散列函数，MD5用于生成数据固定长度的散列，常用于文件完整性校验和非安全密码验证。虽因易受碰撞攻击而不适于安全用途，但在低敏感场景下仍有应用。例如，Python代码展示如何计算文件MD5校验和及模拟MD5密码验证。不过，对于高安全需求，推荐使用SHA-256等更安全的算法。【6月更文挑战第17天】
06.19 10:25:24

发表了文章 2024-06-19 10:25:24

三种常见的加密算法：MD5、对称加密与非对称加密的比较与应用

网络安全聚焦加密算法：MD5用于数据完整性校验，易受碰撞攻击；对称加密如AES快速高效，密钥管理关键；非对称加密如RSA提供身份验证，速度慢但安全。三种算法各有所长，适用场景各异，安全与效率需权衡。【6月更文挑战第17天】
06.18 18:11:39

发表了文章 2024-06-18 18:11:39

通过Serverless Spark提交PySpark流任务的实践体验

EMR Serverless Spark服务是阿里云推出的一种全托管、一站式的数据计算平台，旨在简化大数据计算的工作流程，让用户更加专注于数据分析和价值提炼，而非基础设施的管理和运维。下面就跟我一起通过Serverless Spark提交PySpark流任务吧。
06.18 09:32:29

回答了问题 2024-06-18 09:32:29

DataWorks支持写入hologres吗？

赞0 踩0 评论0
06.18 09:29:22

回答了问题 2024-06-18 09:29:22

DataWorks用tunnel导入数据cat文本文件可以看到中文但在dw界面里看到的是方块怎么办？

赞0 踩0 评论0
06.18 09:24:10

发表了文章 2024-06-18 09:24:10

异常处理机制：让代码更健壮的秘籍

Java异常处理确保程序健壮性。分为检查性异常(需编译时处理)和运行时异常。使用try-catch-finally结构捕获和管理异常，finally确保资源清理。通过throw抛出异常，throws声明可能抛出的异常。自定义异常增强代码可读性。最佳实践包括精确捕获异常、避免空catch、妥善管理资源。异常处理是提升软件质量的关键。
06.18 09:21:16

发表了文章 2024-06-18 09:21:16

抽象类与接口：设计模式的基石

在面向对象设计中，抽象类和接口是多态和封装的核心。抽象类是不能实例化的类，提供子类共享的实现和抽象方法，确保子类间的共性。接口仅定义方法签名，强制实现类提供具体实现，促进松耦合。两者在实现方式、继承和设计目的上有所不同，常用于工厂、策略等设计模式，如策略模式中通过接口动态选择算法，增强了代码灵活性。【6月更文挑战第16天】
06.18 09:17:07

发表了文章 2024-06-18 09:17:07

类与对象：Java中的封装、继承与多态

Java面向对象三大特性：封装（隐藏对象细节，增强安全与复用），继承（代码复用与扩展，如Dog继承Animal），多态（统一接口，不同实现，如Playable接口的Piano和Guitar）。通过示例展示了如何在实践中应用这些概念。【6月更文挑战第16天】
06.17 15:18:16

回答了问题 2024-06-17 15:18:16

你知道APP是怎么开发的吗？

赞3 踩0 评论0
06.17 15:11:39

回答了问题 2024-06-17 15:11:39

如何提高企业的业务稳定性？

赞1 踩0 评论0
06.17 15:02:18

发表了文章 2024-06-17 15:02:18

启航Java编程：基础三部曲-第三部

启航Java编程：基础三部曲-第三部控制流的艺术：条件判断与循环结构深入浅出
06.17 14:58:39

发表了文章 2024-06-17 14:58:39

启航Java编程：基础三部曲-第二部

启航Java编程：基础三部曲-第二部 Java语法全接触：变量、数据类型与运算符详解
06.17 14:52:32

发表了文章 2024-06-17 14:52:32

启航Java编程：基础三部曲-第一部

启航Java编程：基础三部曲-第一部揭秘Java：从Hello World开始的编程之旅
06.17 14:29:08

发表了文章 2024-06-17 14:29:08

上手体验 PolarDB-X 数据库

PolarDB-X，一款高性能云原生分布式数据库。
06.17 11:41:10

发表了文章 2024-06-17 11:41:10

高效构建企业门户网站解决方案部署体验评测报告

该解决方案提供详尽文档与引导，特别是配置参数时。部署流程清晰，建议增加检查列表和错误解决方案。一键部署简化流程，手动部署则允许更多定制。
06.17 10:32:43

回答了问题 2024-06-17 10:32:43

分享AI代码助手的使用体验

赞9 踩0 评论0
06.17 09:43:41

回答了问题 2024-06-17 09:43:41

分享一张AI生成的“老照片”，讲讲你与它的故事

赞15 踩0 评论0
06.17 09:29:45

回答了问题 2024-06-17 09:29:45

用PolarDB MySQL标准版，会不会有数据量达到一定数量就引起性能下降的情况？

赞0 踩0 评论0
06.17 09:27:09

回答了问题 2024-06-17 09:27:09

编译 flink-1.1.8源码报这个错，遇到过吗？

赞1 踩0 评论0
06.17 09:20:41

回答了问题 2024-06-17 09:20:41

算力是开发的源头之水吗？

赞0 踩0 评论0
06.17 09:18:43

发表了文章 2024-06-17 09:18:43

Python并发编程的艺术：掌握线程、进程与协程的同步技巧

并发编程在Python中涵盖线程、进程和协程，用于优化IO操作和响应速度。`threading`模块支持线程，`multiprocessing`处理进程，而`asyncio`则用于协程。线程通过Lock和Condition Objects同步，进程使用Queue和Pipe通信。协程利用异步事件循环避免上下文切换。了解并发模型及同步技术是提升Python应用性能的关键。
06.17 09:15:07

发表了文章 2024-06-17 09:15:07

解锁Python代码的速度之谜：性能瓶颈分析与优化实践

探索Python性能优化，关注解释器开销、GIL、数据结构选择及I/O操作。使用cProfile和line_profiler定位瓶颈，通过Cython减少解释器影响，多进程避开GIL，优化算法与数据结构，以及借助asyncio提升I/O效率。通过精准优化，Python可应对高性能计算挑战。【6月更文挑战第15天】
06.17 09:11:06

发表了文章 2024-06-17 09:11:06

Python中的内存陷阱：如何有效避免内存泄漏

Python开发中，内存泄漏影响性能，垃圾回收机制不总能解决。常见原因包括循环引用、静态变量和大型数据结构未清空。使用`weakref`处理循环引用，避免类属性滥用，及时清理数据结构。利用`gc`模块检测泄漏，启用`with`管理资源，使用弱引用，定期审查和测试代码，遵循内存管理最佳实践。【6月更文挑战第15天】
06.16 10:29:44

回答了问题 2024-06-16 10:29:44

PolarDB多主集群，2主的IOPS是否是1主的2倍？

赞1 踩0 评论0
06.16 10:27:03

回答了问题 2024-06-16 10:27:03

flink程序遇到了一个问题：在不改变版本的情况下，有什么解决的方法吗？

赞1 踩0 评论0
06.16 10:25:08

回答了问题 2024-06-16 10:25:08

不通过web界面的方式，flink on yarn怎么查看每个并行度处理数据的情况？

赞2 踩0 评论0
06.16 10:03:26

发表了文章 2024-06-16 10:03:26

自动化运维实践指南：Python脚本优化服务器管理任务

本文探讨了Python在自动化运维中的应用，介绍了使用Python脚本优化服务器管理的四个关键步骤：1) 安装必备库如paramiko、psutil和requests；2) 使用paramiko进行远程命令执行；3) 利用psutil监控系统资源；4) 结合requests自动化软件部署。这些示例展示了Python如何提升运维效率和系统稳定性。
06.16 09:54:29

发表了文章 2024-06-16 09:54:29

Python网络爬虫实战：抓取并分析网页数据

使用Python的`requests`和`BeautifulSoup`，本文演示了一个简单的网络爬虫，抓取天气网站数据并进行分析。步骤包括发送HTTP请求获取HTML，解析HTML提取温度和湿度信息，以及计算平均温度。注意事项涉及遵守robots.txt、控制请求频率及处理动态内容。此基础爬虫展示了数据自动收集和初步分析的基础流程。【6月更文挑战第14天】
06.16 09:47:17

发表了文章 2024-06-16 09:47:17

数据挖掘实战：使用Python进行数据分析与可视化

在大数据时代，Python因其强大库支持和易学性成为数据挖掘的首选语言。本文通过一个电商销售数据案例，演示如何使用Python进行数据预处理（如处理缺失值）、分析（如销售额时间趋势）和可视化（如商品类别销售条形图），揭示数据背后的模式。安装`pandas`, `numpy`, `matplotlib`, `seaborn`后，可以按照提供的代码步骤，从读取CSV到数据探索，体验Python在数据分析中的威力。这只是数据科学的入门，更多高级技术等待发掘。【6月更文挑战第14天】
06.15 12:09:12

回答了问题 2024-06-15 12:09:12

RDS sql server里的qps是否为Batch Requests/sec

赞0 踩0 评论0
06.15 12:07:50

回答了问题 2024-06-15 12:07:50

云服务器ecs中的共享服务器能绑定多少个弹性ip

赞0 踩0 评论0
06.15 12:06:29

回答了问题 2024-06-15 12:06:29

【bug】输入特殊字符导致adnroid studio 无响应

赞0 踩0 评论1
06.15 12:04:28

发表了文章 2024-06-15 12:04:28

机器学习项目实战：使用Python实现图像识别

在AI时代，Python借助TensorFlow和Keras实现图像识别，尤其在监控、驾驶、医疗等领域有广泛应用。本文通过构建CNN模型识别MNIST手写数字，展示图像识别流程：安装库→加载预处理数据→构建模型→训练→评估。简单项目为深度学习入门提供基础，为进一步探索复杂场景打下基础。
06.15 11:56:41

发表了文章 2024-06-15 11:56:41

数据挖掘实战：Python在金融数据分析中的应用案例

Python在金融数据分析中扮演关键角色，用于预测市场趋势和风险管理。本文通过案例展示了使用Python库（如pandas、numpy、matplotlib等）进行数据获取、清洗、分析和建立预测模型，例如计算苹果公司（AAPL）股票的简单移动平均线，以展示基本流程。此示例为更复杂的金融建模奠定了基础。【6月更文挑战第13天】
06.15 11:48:44

发表了文章 2024-06-15 11:48:44

Python实践：从零开始构建你的第一个Web应用

使用Python和轻量级Web框架Flask，你可以轻松创建Web应用。先确保安装了Python，然后通过`pip install Flask`安装Flask。在`app.py`中编写基本的"Hello, World!"应用，定义路由`@app.route('/')`并运行`python app.py`启动服务器。扩展应用，可添加新路由显示当前时间，展示Flask处理动态内容的能力。开始你的Web开发之旅吧！【6月更文挑战第13天】
06.14 10:04:05

回答了问题 2024-06-14 10:04:05

VSCODE能否提供离线安装包？vs应用环境没有网络

赞0 踩0 评论0
06.14 09:55:49

回答了问题 2024-06-14 09:55:49

前端服务器如何使用后端的内网IP进行接口调用?

赞4 踩0 评论1
06.14 09:50:55

发表了文章 2024-06-14 09:50:55

大数据时代的数据质量与数据治理策略

在大数据时代，高质量数据对驱动企业决策和创新至关重要。然而，数据量的爆炸式增长带来了数据质量挑战，如准确性、完整性和时效性问题。本文探讨了数据质量的定义、重要性及评估方法，并提出数据治理策略，包括建立治理体系、数据质量管理流程和生命周期管理。通过使用Apache Nifi等工具进行数据质量监控和问题修复，结合元数据管理和数据集成工具，企业可以提升数据质量，释放数据价值。数据治理需要全员参与和持续优化，以应对数据质量挑战并推动企业发展。
06.14 09:45:43

发表了文章 2024-06-14 09:45:43

Hadoop生态系统详解：HDFS与MapReduce编程

Apache Hadoop是大数据处理的关键，其核心包括HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（并行计算框架）。HDFS为大数据存储提供高容错性和高吞吐量，采用主从结构，通过数据复制保证可靠性。MapReduce将任务分解为Map和Reduce阶段，适合大规模数据集的处理。通过代码示例展示了如何使用MapReduce实现Word Count功能。HDFS和MapReduce的结合，加上YARN的资源管理，构成处理和分析大数据的强大力量。了解和掌握这些基础对于有效管理大数据至关重要。【6月更文挑战第12天】

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发表了文章 2024-07-15

编程语言与工具：为AI开发选择合适的武器
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理解机器学习：AI背后的驱动力
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AI初探：人工智能的定义、历史与未来展望
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智能引领未来：精准选择与高效利用AI技术的实战指南
发表了文章 2024-07-14

动手实践：从零开始训练AI模型的全面指南
发表了文章 2024-07-14

打造专业高效的AI客服：从基础准备到深度训练的全面指南
发表了文章 2024-07-13

U3D小游戏开发秘籍：实战代码优化与性能提升技巧
发表了文章 2024-07-13

U3D小游戏开发实战：构建趣味互动体验的全面指南
发表了文章 2024-07-13

U3D小游戏开发秘籍：实战代码优化与性能提升技巧
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U3D游戏开发实战：有效策略缩小包体大小，提升加载速度
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【性能优化篇】U3D游戏卡顿大作战：内存与渲染效率的极致提升
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【技术深度解析】多平台适配下的UI适配难题：U3D游戏UI错乱的终极解决方案
发表了文章 2024-07-12

【实战优化】U3D物理引擎碰撞检测精调秘籍：告别穿透与粘滞，重塑真实游戏体验
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U3D开发进阶：精细调整Collider与优化碰撞检测性能
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U3D开发技术深度解析：异步场景加载与资源管理优化策略
发表了文章 2024-07-11

重构U3D动画系统：运用Animator Controller层叠状态机优化游戏表现
发表了文章 2024-07-10

优化图形渲染与物理模拟：减少Draw Calls与利用LOD技术提升性能
发表了文章 2024-07-10

采用Canvas Scaler与锚点系统实现UI自适应多屏幕分辨率
发表了文章 2024-07-10

运用Unity Profiler定位内存泄漏并实施对象池管理优化内存使用
发表了文章 2024-07-09

优化的艺术：提升网站性能的十大关键技术策略

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回答了问题 2024-07-15
数据存储阶段，哪些小妙招有助于优化成本
在如今这个数据爆炸的时代，多元数据如同滔滔江水般涌来，它们包含了企业运营的方方面面，从销售记录到客户反馈，从市场分析到内部管理，每一条数据都是宝贵的财富。但是，宝藏也需要妥善管理和维护，否则就可能变成一团乱麻。这就引出了一个关键话题——数据治理，它关乎如何确保这些数据既准确又安全，同时还能高效利用。

多元数据的有效治理之道

要让多元数据发挥出最大价值，有几个数据治理的办法值得一试：

建立清晰的数据架构：就像盖房子前先画好蓝图，清晰的数据架构能确保数据有条不紊地存放和管理。这包括定义数据模型、规范数据命名规则，以及设计数据分类体系。

实施元数据管理：元数据就像是数据的“说明书”，记录了数据的来源、格式、含义等信息。通过高效的元数据管理，你能更快地找到需要的数据，也能确保数据质量，减少误解。

强化数据质量管理：数据错误和不一致是数据治理的大敌。定期进行数据清洗，建立数据质量监控体系，及时发现并纠正错误，是提升数据可用性的关键。

数据安全与合规：在数据治理中，安全永远是第一位的。确保数据加密存储，访问控制得当，遵守相关法律法规，比如GDPR，保护用户隐私和数据安全。

生命周期管理：数据也有它的生命周期，从产生到废弃，每个阶段都需要不同的管理策略。比如，冷热数据分离存储，可以有效降低成本。

云上数据存储成本的降低妙招

在云端存储海量数据，费用控制是个大挑战，但有几招能帮你轻松应对：

精打细算选服务：云服务商提供了多种存储服务，如标准、归档、冷存储等，根据数据的访问频率和重要程度选择最合适的服务等级，能大幅节省成本。

生命周期策略：设置自动化的数据迁移规则，让不常访问的数据自动转移到成本更低的存储层，比如从标准存储迁移到归档存储。

数据压缩与去重：在上传数据前进行压缩，减少存储空间占用；同时利用数据去重技术，避免存储相同内容的多个副本。

利用云优惠：密切关注云服务商的优惠政策，如预付费折扣、存储容量包等，合理规划购买，能在不牺牲性能的前提下享受价格优惠。

自动化数据生命周期管理的体验

虽然我作为一个AI，没有亲身体验，但根据用户反馈和行业实践，自动化数据生命周期管理工具确实带来了不少便利：

自动化减轻负担：这些工具能自动根据预设规则管理数据，无需人工频繁干预，大大减少了管理复杂性和人力成本。

精确高效：通过智能化分析数据访问模式，工具能更精准地执行数据迁移和清理，确保数据在对的时间处于对的位置，提高资源利用效率。

合规无忧：自动化管理还帮助企业在遵守数据保留政策和法规要求上更加得心应手，减少了合规风险。

综上所述，无论是数据治理、成本控制，还是自动化管理，都离不开对数据深刻理解和细心呵护。在数据的海洋里航行，有了这些策略和工具，我们便能乘风破浪，直挂云帆济沧海。
赞0 踩0 评论0
回答了问题 2024-07-15
按照函数计算FC的comfyUI部署的，comfyUI界面上没有显示Manager 按钮，是为什么？
ComfyUI界面没有显示Manager按钮可能是由几个原因造成的：

部署配置问题：如果你在部署ComfyUI时使用了特定的启动命令，并且这个命令设置了API模式或有其他限制，可能会导致UI上某些功能（如Manager按钮）被隐藏或禁用。请检查你的部署脚本或启动命令是否有相关的配置选项。

Manager插件未正确安装或启用：确保ComfyUI-Manager插件已经被正确下载并安装到了ComfyUI的custom_nodes目录下。有时，即使下载了插件，如果没有正确地重启ComfyUI服务，新安装的插件也可能不会生效。根据之前的建议，你需要重启ComfyUI以确保更改生效。

版本兼容性问题：确认你部署的ComfyUI版本与ComfyUI-Manager插件版本之间是否存在兼容性问题。有时，新版本的更新可能会影响到插件的显示或功能。

权限与访问控制：检查是否有权限问题，确保当前用户或服务账号有足够的权限访问和显示Manager界面。在某些部署环境中，安全策略或角色配置可能限制了某些功能的访问。

前端显示问题：也有可能是前端渲染的问题，比如浏览器缓存、JavaScript错误或CSS加载问题导致界面元素未能正确显示。尝试清除浏览器缓存或使用无痕浏览模式重新访问界面。

解决这个问题的步骤可以包括：

确认部署配置，检查是否有任何关于界面元素显示的特定设置。
重新检查ComfyUI-Manager插件的安装步骤，确保所有步骤都已完成，并且重启了ComfyUI服务。
查看ComfyUI和Manager插件的官方文档或更新日志，确认是否有已知的bug或解决方案。
使用开发者工具检查浏览器控制台是否有错误信息，这可能会给出问题的线索。
如果问题依旧，考虑在ComfyUI或阿里云的相关社区论坛提问，寻求更具体的帮助或确认是否存在已知问题。
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回答了问题 2024-07-15
怎么查看registry.aliyuncs.com/google_containers都有哪些镜像
要查看 registry.aliyuncs.com/google_containers 镜像仓库中具体有哪些镜像，你可以采用以下几种方法：

使用Docker CLI查询：
你可以尝试使用Docker命令行客户端来列出该仓库的部分镜像。但请注意，直接列出所有镜像可能不现实，因为仓库通常包含大量的镜像，且没有直接提供一个完整的镜像列表查询API。不过，你可以尝试拉取某个特定镜像来验证它是否存在，例如：

docker search registry.aliyuncs.com/google_containers/<镜像名>

或者尝试拉取镜像的manifest来查看其标签（这需要你知道具体的镜像名称）：

docker manifest inspect registry.aliyuncs.com/google_containers/<镜像名>:<标签>

阿里云容器服务控制台：
登录到阿里云容器服务控制台，使用其“镜像管理”功能，你可以浏览和搜索阿里云镜像仓库中可用的镜像。这将提供一个更加直观和全面的方式来查找 google_containers 下的镜像。

官方文档与帮助：
查阅阿里云的官方文档，有时候官方会提供镜像仓库的使用指南，包括如何浏览或搜索仓库中的镜像。

网络搜索与社区资源：
通过网络搜索引擎或访问阿里云开发者社区、CSDN等技术论坛，有时候其他用户会分享他们使用该仓库的经验，包括常用的镜像名称和标签。

直接访问仓库（可能不可行）：
尝试直接在浏览器中访问 https://registry.aliyuncs.com/v2/google_containers/tags/list，但大多数容器镜像仓库不支持直接通过网页浏览器列出所有镜像和标签，这个请求很可能不会返回有用信息或直接失败。

由于安全和隐私原因，以及API的限制，直接获取一个镜像仓库完整列表通常是受限的。最佳做法是参考官方文档和使用提供的管理工具。
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回答了问题 2024-07-14
请问为啥其他作业Owner跑数会占用tmpMcQuota哦？
其他作业Owner在运行任务时占用tmpMcQuota（临时内存配额）通常是因为以下几个原因：

资源管理机制：在很多计算平台或分布式系统中，为了防止作业运行时因资源不足而导致的失败或性能下降，系统会预先为每个作业分配一定的临时资源，包括内存。这些资源在作业执行期间被独占使用，确保作业运行所需的资源得到保障。tmpMcQuota可能就是这样一个用于暂存中间数据、缓存或其他计算过程中需要的临时内存空间。

中间数据处理：在进行复杂的数据处理或计算时，作业可能会生成大量中间结果，这些结果往往需要暂存在内存中以便后续处理。特别是对于那些需要进行shuffle（数据重分布）的操作，如排序、聚合等，临时内存配额的占用尤为明显。

优化执行计划：系统或作业调度器可能会根据作业的具体执行计划，为提高执行效率而预先分配更多的临时内存资源。例如，为了减少磁盘I/O操作，系统可能会选择增加内存使用以加快数据处理速度。

资源共享与隔离：在多租户环境下，为了保证各个作业之间的资源隔离和公平性，系统会通过配额系统来限制单个作业可以使用的资源量，包括内存。tmpMcQuota的占用体现了这种资源控制机制，确保即使在高负载情况下，每个作业也有足够的资源来完成其任务。

配置与默认行为：有时，作业Owner在提交作业时的配置或平台的默认设置可能导致较大的tmpMcQuota分配。例如，如果作业的配置倾向于优化执行速度而非最小化资源消耗，或者平台默认为作业分配较宽松的内存配额，都可能导致较高的内存占用。
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回答了问题 2024-07-14
请问大数据计算MaxCompute是否有什么方式来达到这个需求哦？
MaxCompute 提供了灵活的配额管理和资源调度机制来满足不同场景下的资源分配需求。虽然直接在一级配额(Quota)内进行细粒度的二级配额拆分可能受到一定限制，但你可以通过其他策略来实现资源的有效划分和隔离，以支持ETL作业和运营分析作业的同时运行，具体方法如下：

工作流调度与资源组(Resource Group):
MaxCompute 支持创建不同的资源组来隔离和管理资源。你可以为ETL作业和运营分析作业分配不同的资源组。每个资源组可以设定其CPU（即CU）上限，这样就能在一定程度上实现资源的划分。通过DataWorks的工作流调度，可以指定作业运行时使用的资源组，从而达到控制资源使用的目的。

使用标签（Label）管理资源:
如果资源组的隔离方式还不够灵活，可以考虑结合使用标签（Label）。尽管标签主要用于成本分摊和统计，但在安排作业时，也可以根据标签来间接控制资源的使用，例如，为ETL作业和BI查询作业打上不同的标签，并通过调度策略来确保带有特定标签的作业在资源充足的时段运行。

动态调整Quota:
虽然一级Quota难以直接拆分为两个独立管理的二级Quota，但可以根据业务高峰期和低谷期动态调整资源分配。例如，通过API或DataWorks界面，在ETL作业非高峰时段减少其资源组的CU配额，临时增加给运营分析的资源组，反之亦然。这样虽不能严格划分100CU，但能根据实际需求灵活调配。

任务优先级:
MaxCompute支持任务优先级设置，可以通过设置不同作业的优先级来间接管理资源分配。高优先级的作业在资源紧张时会优先获得执行，这可以帮助关键的运营分析查询在繁忙时段得到响应。

时间窗口管理:
利用时间窗口策略，为ETL作业和运营分析查询设定不同的执行时段。例如，安排ETL作业在夜间或业务低峰期运行，而将白天或业务高峰时段留给对延迟敏感的运营分析查询。

综上所述，虽然直接拆分一级Quota为两个具有固定CU数的二级Quota可能不可行，但通过上述策略的组合运用，仍然可以有效地管理和分配MaxCompute中的计算资源，满足不同业务场景的需求。
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回答了问题 2024-07-14
大数据计算MaxCompute dataworks上odps sql查询是否有个参数可以将表格显示？
在DataWorks或MaxCompute中，ODPS SQL查询结果默认以表格形式展示。如果你想要将查询结果转换为文本格式（例如CSV或TSV），通常不是通过直接修改查询时的参数来实现的，而是通过导出功能或者在查询结果页面选择不同的下载格式。

不过，在DataWorks中运行ODPS SQL任务时，虽然没有直接的查询参数来改变结果的显示方式，但你可以利用DataWorks的任务导出功能来实现。执行完SQL后，可以将结果导出为文本文件，具体操作步骤如下：

在DataWorks中，执行你的ODPS SQL任务。
任务完成后，查看任务运行结果。
在结果页面，应该会有“下载”或者“导出”按钮，点击它。
选择你希望的格式，比如CSV或者TXT，完成下载。

此外，如果你希望通过编程方式（例如使用MaxCompute SDK或DataWorks的Open API）获取文本格式的结果，可以在获取到查询结果后，自行编码转换为文本格式输出或保存。

对于更高级的用户或自动化需求，可以通过MaxCompute的Tunnel命令或SDK来下载查询结果到本地，同时指定输出格式为文本。例如，使用Tunnel命令下载为CSV格式：

odpscmd tunnel download <your_table_or_query_result> -f csv -o <output_file_path>

请注意，上述命令和路径需要根据实际情况进行替换调整。
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回答了问题 2024-07-13
Windows服务器每天2~4次CPU突然100%
遇到Windows 2019服务器上运行SQL Server 2019和.NET Core 3.0后端接口，平均200人在线，但每天出现2至4次CPU使用率达到100%并导致系统卡死的问题，可以采取以下步骤来诊断和解决这一问题：

1. 性能监控与日志分析

使用性能监控工具：首先，使用Windows自带的任务管理器或更详细的资源监视器来观察CPU使用率突然升高的时刻哪些进程或服务占用了大量CPU资源。也可以使用第三方工具如Process Explorer或Process Hacker来获取更详细的进程信息。

SQL Server Profiler/Extended Events：针对SQL Server，使用SQL Server Profiler（如果可用）或Extended Events来跟踪SQL查询，找出可能导致CPU高负荷的查询操作。

应用程序日志：检查Windows事件查看器中的系统和应用程序日志，寻找错误或警告信息，特别是与.NET Core应用、SQL Server或系统相关的。

2. 数据库优化

索引调整：检查数据库表的索引策略，无效或缺失的索引可能导致全表扫描，从而消耗大量CPU资源。

查询优化：分析高CPU使用时段的SQL查询，看是否可以通过优化查询逻辑、减少JOIN操作、使用更有效的数据类型等方法来减少CPU负载。

3. .NET Core应用诊断

应用日志：确保.NET Core应用有足够详细的应用日志记录，通过日志分析确定问题发生的具体时间点和相关操作。

性能剖析：使用.NET Core Performance Profiler或Visual Studio的诊断工具来分析应用程序的CPU使用情况，识别热点函数。

4. 资源限制与配置调整

SQL Server配置：检查SQL Server的配置设置，如最大内存使用量，确保它不会过度消耗系统资源，导致其他进程资源不足。

.NET Core应用池设置：在IIS中，调整.NET Core应用池的回收设置，限制其内存使用，并确保有合理的请求队列和工作进程数量配置。

5. 定期维护与更新

系统与软件更新：确认Windows Server、SQL Server以及.NET Core框架都已应用最新的安全和性能更新。

计划性重启：如果问题根源难以迅速定位，可以考虑设置在低峰时段自动重启服务器或服务，作为一种临时缓解措施。

6. 第三方服务与插件检查

如果系统中使用了任何第三方服务或插件，确保它们也是最新版本，并检查是否有已知的性能问题或冲突。

7. 高级故障排除

Windows性能分析器（WPA）：可以用来进行更深入的系统性能分析，收集ETL跟踪文件，分析CPU瓶颈的具体原因。

分布式事务：检查是否有长时间运行或未正确处理的分布式事务，这可能与MSDTC服务有关。

通过上述步骤，逐步排查和解决CPU突然满载的问题。如果问题依旧，可能需要考虑聘请专业的技术支持或顾问进行深入调查。
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回答了问题 2024-07-13
子表单相关集成自动化
在编程和数据处理中，经常需要处理字符串（包括从表单组件中获取的值），这些字符串往往会被引号包围，尤其是当它们被表示或存储为JSON对象或JavaScript变量时。然而，通常情况下，字符串的引号是为了表示字符串的开始和结束，而并非字符串值本身的一部分。如果你在处理数据时想要“去除”这些引号，实际上可能是指你想将字符串值用作其他类型（如数字、布尔值或直接作为无引号文本），或者你可能是在处理字符串的显示方式。

以下是一些常见场景和相应的处理方法，假设你是在一个JavaScript环境中（如Vue.js、React等）工作：

字符串转换为数字或布尔值
如果下拉单选组件返回的是一个字符串表示的数字或布尔值（例如，"1" 或 "true"），你可能想将它转换为相应的数据类型。

转换为数字：使用 parseInt()（对于整数）或 parseFloat()（对于浮点数），或使用一元加号 + 操作符。
转换为布尔值：可以使用全局函数 Boolean()，或者直接在条件语句中使用（JavaScript 会自动进行类型转换）。
javascript
let stringNumber = "123";
let number = parseInt(stringNumber); // 或者使用 +stringNumber

let stringBoolean = "true";
let booleanValue = Boolean(stringBoolean); // true

// 直接在条件中使用
if (stringBoolean) {
// 这里会执行，因为 "true" 被自动转换成了布尔值 true
}

在HTML或模板中直接显示字符串
如果你是在HTML模板中显示这个值，并且不希望看到引号，那么实际上你不需要做任何特殊处理，因为HTML会自动处理字符串的显示。但如果你是在某些文本编辑器或调试控制台中看到引号，那只是因为它们在表示字符串值。

字符串的JSON处理
如果你在处理JSON数据，并且希望去除字符串值周围的引号（虽然这通常不是必要的，因为引号只是JSON格式的一部分），你可能需要序列化或反序列化JSON。但在大多数情况下，这些引号是必需的，因为它们定义了JSON字符串的边界。

字符串模板或插值
在某些模板引擎或现代JavaScript框架（如Vue.js或React）中，你可以使用模板字符串或插值来动态地插入变量值，而不需要担心引号。

javascript
// Vue.js 示例

{{ myValue }}

在这个例子中，myValue 的值 "Hello, World!" 会被直接插入到
元素中，而不会显示任何引号。
总之，通常你不需要“去除”字符串的引号，因为它们只是表示字符串值的一部分。如果你在处理数据时遇到问题，可能是因为你需要将这些字符串值转换为其他类型，或者在显示时遇到了格式问题。
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回答了问题 2024-07-13
网页上传报错
遇到 NotReadableError: the i/o read operation failed 这类错误时，通常意味着在尝试从某个数据源（如文件、网络流等）读取数据时发生了问题。这种情况可能由多种原因引起，以下是一些可能的原因及解决方法：

文件损坏或不完整
检查文件：确保你要上传的文件没有损坏，并且完整无缺。可以尝试重新下载或复制文件。
文件访问权限：确保你的应用程序或脚本有足够的权限去读取该文件。
磁盘问题
磁盘空间：检查磁盘空间是否足够。磁盘空间不足可能导致文件读取失败。
磁盘错误：运行磁盘检查工具（如Windows的chkdsk或Linux的fsck）来查找并修复磁盘错误。
网络问题
网络连接：如果你的数据是从网络获取的（如流媒体或远程文件），确保网络连接稳定。
网络超时：增加读取操作的超时时间设置，以应对网络延迟或不稳定。
编程或框架问题
代码错误：检查你的代码，确保在读取文件时没有逻辑错误，比如文件路径错误、文件未正确打开等。
库或框架限制：如果你使用的是某个库或框架来处理文件上传，确保你遵循了所有的使用规则和最佳实践。
并发问题：如果你在处理多个文件或数据块时遇到这个问题，考虑是否有并发访问或写入同一资源的问题。
临时文件问题
临时文件存储：如果你的应用使用了临时文件来存储上传的数据块，确保临时文件夹存在且可写。
清理临时文件：有时旧的临时文件可能会干扰新的操作，尝试清理这些文件。
调试和日志
增加日志记录：在你的代码中增加更多的日志记录，以便在出错时能够追踪到具体的步骤和状态。
使用调试工具：使用调试工具逐步执行代码，观察在哪个步骤出现了读取错误。
特定环境或平台问题
操作系统限制：某些操作系统可能对文件访问有特定的限制或行为。查阅相关文档了解是否有相关设置需要调整。
浏览器或客户端限制：如果你是在Web环境下遇到这个问题，检查浏览器或客户端是否有相关的安全设置或限制。
外部资源问题
依赖服务：如果你的应用依赖于外部服务（如数据库、云存储等），确保这些服务运行正常。
通过上述方法，你应该能够定位问题的原因，并找到相应的解决方案。如果问题依旧存在，可能需要更详细地查看你的应用架构或咨询更专业的技术支持。
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回答了问题 2024-07-12
使用PAI-快速开始，低代码实现大语言模型微调和部署，并分享配置过程、输出结果及使用体验
在人工智能的快速发展中，大语言模型（LLM）的微调与部署成为许多企业和开发者关注的重点。阿里云人工智能平台（PAI）提供的PAI-快速开始（PAI-QuickStart）服务，通过低代码的方式，极大地简化了这一过程，使得用户能够轻松实现大语言模型的微调和部署。本文将详细介绍如何在PAI-QuickStart中使用Qwen2和Llama-3这两个大语言模型，并分享配置过程、输出结果及使用体验。

一、PAI-QuickStart简介
PAI-QuickStart是阿里云人工智能平台PAI的一个重要产品组件，它集成了国内外AI开源社区中优质的预训练模型，涵盖了包括大语言模型、文本生成图片、语音识别等多个领域。通过PAI-QuickStart，用户可以通过零代码和SDK的方式实现从训练到部署再到推理的全过程，大大简化了模型的开发流程。

二、模型选择与配置

选择模型
本次实践以Qwen2和Llama-3为例。Qwen2是阿里云最新推出的开源大型语言模型系列，包含多个尺寸的预训练和指令微调模型，如Qwen2-7B-Instruct等。而Llama-3是Meta AI推出的接近GPT-4级别的开源大语言模型，提供了Base和Instruct等多版本、多规模的开源模型。

配置过程
登录与地域选择：

首先，用户需要登录PAI控制台，并根据实际情况在左上角选择地域（如华北2、华东2等）。

进入快速开始页面：

在左侧导航栏选择“工作空间列表”，进入指定工作空间，并在左侧导航栏选择“快速开始”。在快速开始页面右侧的模型列表中，单击所需模型（如Qwen2-7B-Instruct或Meta-Llama-3-8B-Instruct）的卡片，进入模型详情页面。

配置服务：
在QuickStart页面，找到模型通义千问2-0.5B-Instruct（qwen2-0.5b-instruct）并单击。

在模型详情页面，单击右上角“部署”，配置推理服务名称及部署使用的资源信息，即可将模型部署到PAI-EAS推理服务平台。

等待大约等待3-5分钟，服务状态变为运行中，表示服务部署成功。

在WebUI页面，就可以开始在线体验模型效果。

三、模型微调
PAI-QuickStart为所选模型配置了微调算法，用户可以通过开箱即用的方式进行微调。

数据集准备：

用户需要将数据上传到对象存储OSS Bucket中，或通过指定数据集对象选择NAS或CPFS存储上的数据集。也可以使用PAI预置的公共数据集进行测试。

计算资源配置：

根据模型规模，选择适合的GPU资源（如V100/P100/T4等）。确保所选资源配额内有充足的计算资源。

超参数配置：

训练算法支持多种超参数配置，用户可以根据使用的数据和计算资源调整超参，或使用算法默认配置的超参。

训练与微调：

单击“训练”按钮，PAI-QuickStart自动跳转到模型训练页面，并开始进行训练。用户可以查看训练任务状态和训练日志。

四、输出结果及使用体验
输出结果：

训练完成后，用户可以在训练任务详情页查看训练结果，包括模型在训练集和验证集上的性能指标。此外，还可以将微调后的模型部署为在线服务，通过ChatLLM WebUI进行实时交互。

使用体验：

使用PAI-QuickStart进行大语言模型的微调和部署，整个过程非常便捷。用户无需深入了解复杂的模型结构和训练算法，只需通过简单的配置和点击操作即可完成。同时，PAI-QuickStart提供的微调算法和评测工具，帮助用户快速优化模型性能，满足不同业务场景的需求。

此外，通过PAI Python SDK，用户可以更加方便地在Python环境中调用PAI-QuickStart提供的模型和服务，进一步提高了开发效率。

五、总结
阿里云PAI-QuickStart通过低代码的方式，实现了大语言模型的快速微调和部署，为开发者和企业用户带来了极大的便利。无论是选择Qwen2还是Llama-3模型，用户都可以通过简单的配置和点击操作，轻松完成模型的训练、微调和部署。同时，PAI-QuickStart提供的丰富功能和工具，帮助用户不断优化模型性能，提升业务效果。未来，随着技术的不断进步和应用的不断拓展，PAI-QuickStart将继续发挥重要作用，为人工智能的发展贡献力量。
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回答了问题 2024-07-12

结合自己的项目上云经历，分享部署过程及体验

将FastAdmin后台源码开源版部署至Gitee及云端体验分享

在数字化转型的浪潮中，将项目迁移到云端已成为提升开发效率、降低运维成本的重要途径。近期，我有幸将FastAdmin后台源码开源版成功部署至Gitee平台，并通过云服务器实现了项目的线上运行。以下，我将详细分享这一过程及我的个人体验。

一、项目背景与选择FastAdmin
FastAdmin是一款基于ThinkPHP+Bootstrap的极速后台开发框架，它集成了丰富的功能模块，如用户管理、权限分配、数据表管理等，非常适合快速搭建企业级后台管理系统。选择FastAdmin，主要是因为其开源免费、社区活跃，且易于上手，能够大大缩短项目开发周期。

二、准备阶段

获取源码
首先，我访问了Gitee上的FastAdmin仓库（https://gitee.com/karson/fastadmin.git）；
```
https://gitee.com/karson/fastadmin.git
```

环境搭建
PHP环境：安装PHP环境，确保版本与FastAdmin兼容。
数据库：配置MySQL数据库，创建数据库实例并导入FastAdmin所需的初始数据。
Web服务器：配置Nginx或Apache作为Web服务器，并设置好相应的虚拟主机配置。
依赖安装
通过Composer安装项目所需的PHP依赖库：

composer install

确保所有依赖正确安装后，进行本地测试，确保项目能够正常运行。

三、部署至云端

选择云服务提供商
根据个人或团队需求，我选择了一家可靠的云服务提供商（阿里云），并购买了一台云服务器实例。
上传项目
使用FTP、SCP等工具将本地开发好的项目源码上传至云服务器指定目录。

配置数据库连接
修改云服务器上的项目配置文件，将数据库连接信息更改，确保项目能够正确连接到数据库。
配置Web服务器
根据所选的Web服务器类型（Nginx或Apache），在云服务器上配置相应的虚拟主机，确保外部访问能够正确指向项目目录。
域名绑定与SSL证书配置
为项目绑定一个域名，并配置SSL证书，以实现HTTPS访问，增强网站安全性。

四、部署体验与总结
整个部署过程虽然涉及多个步骤，但得益于FastAdmin的完善文档和Gitee的便捷管理，整体进展较为顺利。云端的部署让我感受到了前所未有的灵活性和可扩展性，无论是资源的动态调整还是故障的快速恢复，都比传统物理服务器更加高效。最终我将FastAdmin也发布到了我的仓库，大家可以尝试：https://gitee.com/zxj520/GLHT.git

当然，大家可以使用更简单的方法，比如阿里云的ROS,我们可以创建 ROS 模板，利用资源编排快速搭件和部署，下面是我的资源编排的模版：

ROSTemplateFormatVersion: '2015-09-01'
Description:
  zh-cn: 在ECS实例上搭建WordPress博客平台。
  en: Build a WordPress blog platform.
Parameters:
  ZoneId:
    Type: String
    Default: null
    Required: true
    Label:
      en: Availability Zone
      zh-cn: 可用区
    AssociationProperty: ALIYUN::ECS::Instance::ZoneId
    AssociationPropertyMetadata:
      AutoSelectFirst: true
  InstanceType:
    Type: String
    Default: null
    Required: true
    Label:
      en: Instance Type
      zh-cn: 实例类型
    AssociationProperty: ALIYUN::ECS::Instance::InstanceType
    AssociationPropertyMetadata:
      ZoneId: ${ZoneId}
      SpotStrategy: SpotAsPriceGo
      InstanceChargeType: PostPaid
      SystemDiskCategory: cloud_essd
  InstancePassword:
    Type: String
    NoEcho: true
    Default: null
    Description:
      en: >-
        Server login password, Length 8-30, must contain three(Capital letters,
        lowercase letters, numbers, ()`~!@#$%^&*_-+=|{}[]:;'<>,.?/ Special
        symbol in)
      zh-cn: >-
        服务器登录密码,长度8-30，必须包含三项（大写字母、小写字母、数字、 ()`~!@#$%^&*_-+=|{}[]:;'<>,.?/
        中的特殊符号）
    Label:
      en: Instance Password
      zh-cn: 实例密码
    ConstraintDescription:
      en: >-
        Length 8-30, must contain three(Capital letters, lowercase letters,
        numbers, ()`~!@#$%^&*_-+=|{}[]:;'<>,.?/ Special symbol in)
      zh-cn: '长度8-30，必须包含三项（大写字母、小写字母、数字、 ()`~!@#$%^&*_-+=|{}[]:;''<>,.?/ 中的特殊符号）'
    AssociationProperty: 'ALIYUN::ECS::Instance::Password'
  CommonName:
    Type: String
    Default: wordpress
Resources:
  Vpc:
    Type: 'ALIYUN::ECS::VPC'
    Properties:
      CidrBlock: 192.168.0.0/16
      VpcName:
        Fn::Sub: ${CommonName}-vpc
  VSwitch:
    Type: 'ALIYUN::ECS::VSwitch'
    Properties:
      VpcId:
        Ref: Vpc
      CidrBlock: 192.168.0.0/24
      ZoneId:
        Ref: ZoneId
      VSwitchName:
        Fn::Sub: ${CommonName}-vsw
  SecurityGroup:
    Type: 'ALIYUN::ECS::SecurityGroup'
    Properties:
      VpcId:
        Ref: Vpc
      SecurityGroupName:
        Fn::Sub: ${CommonName}-sg
      SecurityGroupIngress:
        - PortRange: 22/22
          SourceCidrIp: 0.0.0.0/0
          IpProtocol: tcp
        - PortRange: 3389/3389
          SourceCidrIp: 0.0.0.0/0
          IpProtocol: tcp
        - PortRange: 80/80
          SourceCidrIp: 0.0.0.0/0
          IpProtocol: tcp
        - PortRange: '-1/-1'
          SourceCidrIp: 0.0.0.0/0
          IpProtocol: icmp
  EcsInstance:
    Type: 'ALIYUN::ECS::InstanceGroup'
    Properties:
      VpcId:
        Ref: Vpc
      ZoneId:
        Ref: ZoneId
      VSwitchId:
        Ref: VSwitch
      SecurityGroupId:
        Ref: SecurityGroup
      ImageId: aliyun_3_9_x64_20G_alibase_
      InstanceName:
        Fn::Sub: ${CommonName}-ecs
      InstanceType:
        Ref: InstanceType
      SystemDiskCategory: cloud_essd
      MaxAmount: 1
      InternetMaxBandwidthOut: 5
      SpotStrategy: SpotAsPriceGo
      Password:
        Ref: InstancePassword
  ModuleInstallDocker:
    Version: default
    Type: 'MODULE::ACS::OOS::Extension'
    Properties:
      EcsInstanceIds:
        - Ref: EcsInstance
      PackageName: ACS-Extension-DockerCE-1853370294850618
  InstallWordPress:
    Type: 'ALIYUN::ECS::RunCommand'
    DependsOn: ModuleInstallDocker
    Properties:
      InstanceIds:
        - Ref: EcsInstance
      Type: RunShellScript
      Sync: true
      Timeout: 3600
      CommandContent:
        Fn::Sub: |-
          #!/bin/bash

          # script exit code:
          # 0 - success
          # 1 - unsupported system
          # 2 - failed to deploy WordPress

          # 环境变量配置
          export PATH=/usr/local/bin:$PATH

          function log_info() {
              printf "%s [INFO] %s\n" "$(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S')" "$1"
          }

          function log_error() {
              printf "%s [ERROR] %s\n" "$(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S')" "$1"
          }

          function log_fatal() {
              printf "\n========================================================================\n"
              printf "%s [FATAL] %s\n" "$(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S')" "$2"
              printf "\n========================================================================\n"
              exit $1
          }

          function debug_exec(){
              local cmd="$@"
              log_info "$cmd"
              eval "$cmd"
              ret=$?
              echo ""
              log_info "$cmd, exit code: $ret"
              return $ret
          }


          function unsupported_system() {
              log_fatal 1 "Unsupported System: $1"
          }

          function deploy_wordpress() {
              log_info "start deploy WordPress"
              docker pull docker.io/library/wordpress:5.6
              mkdir /wordpress
              docker run --name my-blog --restart=always -v /wordpress:/var/www/html -p 80:80 -d wordpress:5.6
          }

          log_info "System Information:"
          if ! lsb_release -a; then
              unsupported_system
          fi;
          echo ""

          if ! debug_exec deploy_wordpress; then
              log_fatal 3 "failed to deploy WordPress"
          fi
Outputs:
  EcsLoginAddress:
    Description:
      en: Ecs login address.
      zh-cn: ECS登录地址。
    Value:
      Fn::Sub: https://ecs-workbench.aliyun.com/?from=EcsConsole&instanceType=ecs&regionId=${ALIYUN::Region}&instanceId=${EcsInstance}
  WordpressUrl:
    Description:
      en: Wordpress url.
      zh-cn: Wordpress 博客访问地址。
    Value:
      Fn::Sub:
        - http://${PublicIp}
        - PublicIp:
            Fn::Select:
              - 0
              - Fn::GetAtt:
                  - EcsInstance
                  - PublicIps
Metadata:
  ALIYUN::ROS::Interface:
    ParameterGroups:
      - Parameters:
          - ZoneId
          - InstanceType
          - InstancePassword
    Hidden:
      - CommonName
    TemplateTags:
      - acs:developer:gitee:1234-在ECS实例上搭建WordPress博客平台

总之，将FastAdmin后台源码开源版部署至Gitee及云端是一次非常有价值的尝试，它不仅提升了我的技术能力，也为项目的长期发展和运维带来了诸多便利。我相信，随着云计算技术的不断成熟，未来将有更多的项目选择走向云端，实现更加高效、安全、灵活的运营。

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回答了问题 2024-07-12
Flink MySQL cdc 同步时状态存储的是全表的数据吗？
Flink MySQL CDC（Change Data Capture）在同步数据时，并不会直接在状态存储中保存全表的数据。Flink CDC的设计原理是利用数据库的binlog来捕捉变化的数据，包括插入（INSERT）、更新（UPDATE）和删除（DELETE）等操作。其工作流程大致如下：

初始快照（Snapshotting）：在Flink作业首次启动时，默认情况下会执行一次全表的快照，以获取当前表中的所有数据。这个快照过程是Flink为了保证数据一致性而采取的措施，但它并不意味着将全表数据持久化到Flink的状态存储中。快照数据会被作为数据流的一部分，直接传递给下游算子进行处理，而不是长期存储。

增量数据同步（Streaming Changes）：完成初始快照后，Flink CDC会切换到监听binlog模式，只处理从那一刻起数据库中发生的变更事件。这些变更事件会被捕获并作为数据流持续处理，而不会将整个表的状态存储下来。

状态管理：Flink确实会维护状态，但这主要用于处理时间和窗口计算、检查点（checkpoints）以实现容错等高级功能，而不是用于存储全量表数据。状态存储主要涉及计算逻辑的状态，例如在某些聚合操作中维护中间结果，而不是原始的输入数据。

因此，Flink MySQL CDC在同步过程中，并不会将全表数据作为状态存储起来，而是通过初始快照和随后的增量数据流来确保数据的完整性和实时性。
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回答了问题 2024-07-12
请问，zoneminder与摄像头连通，有RSTP报文交换，但在zoneminder中视频没有显示？
当使用ZoneMinder监控软件与摄像头通过RTSP（Real Time Streaming Protocol）建立连接时，如果出现了RTSP报文交换但视频未能在ZoneMinder中正确显示的问题，这可能是由多种原因造成的。以下是一些常见的故障排查步骤：

检查RTSP URL: 确认在ZoneMinder中配置的摄像头RTSP URL是否完全正确。这个URL需要精确到每个字符，包括用户名、密码（如果需要的话）、通道号以及码流类型（主码流或子码流）。错误的URL格式是常见的问题来源。

网络问题: 确保摄像头和运行ZoneMinder的服务器之间的网络连接稳定，没有防火墙或路由器规则阻止RTSP流或相关端口（如默认的554端口）。尝试ping摄像头的IP地址以确认网络可达性。

摄像头兼容性: 尽管ZoneMinder支持多种摄像头，但某些特定型号或品牌可能需要特定的配置或固件版本才能正常工作。检查ZoneMinder的官方文档或社区论坛，看是否有针对你摄像头型号的特殊说明或已知问题。

ZoneMinder配置: 在ZoneMinder的摄像头配置界面，确保所有设置正确无误，特别是视频源类型、分辨率、帧率等。有时候错误的配置会导致视频流无法解码或显示。

日志分析: 查看ZoneMinder的日志文件，通常位于 /var/log/zoneminder/zm.log，寻找关于视频流连接失败或解码错误的信息。这些日志条目可以帮助定位问题所在。

权限和用户账户: 如果摄像头需要特定的用户账户认证，确保在ZoneMinder的摄像头配置中使用了正确的凭证。同时，检查摄像头的用户权限设置，确保RTSP流可以被外部访问。

依赖和库: ZoneMinder依赖于一些底层库（如FFmpeg）来处理视频流。确认这些库的版本兼容并且已经正确安装。有时更新或重新安装这些依赖可以解决解码问题。

硬件性能: 特别是对于高清或高帧率视频流，确保树莓派或服务器的硬件资源（CPU、内存）足够处理视频流。资源不足可能导致视频播放不流畅或无法显示。

如果以上步骤都不能解决问题，建议在ZoneMinder的官方论坛或社区寻求帮助，提供详细的错误信息和已尝试的解决步骤，以便获得更专业的指导。
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回答了问题 2024-07-12

宜搭怎么实现页面上发送短信验证码的功能？

要在表单提交前通过页面内的按钮获取短信验证码，你可以遵循以下步骤来实现这一功能。这里我会提供一个基本的JavaScript示例，结合HTML来展示如何实现。这个过程通常包括前端展示、后端验证以及与短信服务提供商的交互。请注意，实际应用中你需要接入一个真实的短信API服务，这里我们仅构建前端逻辑和模拟后端请求。

前端实现步骤：

HTML结构：首先在表单中添加一个按钮用于触发获取验证码的操作，以及一个输入框用于用户输入收到的验证码。

<form id="myForm">
    <!-- 其他表单项 -->
    <input type="text" id="phone" placeholder="手机号">
    <input type="text" id="verificationCode" placeholder="验证码">
    <button type="button" id="getCodeBtn">获取验证码</button>
    <!-- 提交按钮等其他元素 -->
</form>

JavaScript逻辑：编写JavaScript代码监听获取验证码按钮的点击事件，触发验证码发送的逻辑。这里假设你有一个模拟的后端API（/api/sendCode）来处理发送短信的请求。

document.getElementById('getCodeBtn').addEventListener('click', function() {
    const phone = document.getElementById('phone').value;
    if (!isValidPhoneNumber(phone)) {
        alert('请输入有效的手机号码！');
        return;
    }

    // 模拟发送请求到后端获取验证码
    fetch('/api/sendCode', {
        method: 'POST',
        headers: {
            'Content-Type': 'application/json',
        },
        body: JSON.stringify({ phoneNumber: phone }),
    })
    .then(response => {
        if (!response.ok) {
            throw new Error('网络错误');
        }
        return response.json();
    })
    .then(data => {
        if (data.success) {
            // 假设后端返回成功，开始倒计时
            startCountdown(60);
        } else {
            alert(data.message || '获取验证码失败');
        }
    })
    .catch(error => {
        console.error('获取验证码时发生错误:', error);
        alert('获取验证码时发生错误');
    });
});

// 检查手机号格式的简单函数
function isValidPhoneNumber(phone) {
    const regex = /^1[3-9]\d{9}$/; // 简单的中国大陆手机号验证
    return regex.test(phone);
}

// 倒计时函数
function startCountdown(seconds) {
    const getCodeBtn = document.getElementById('getCodeBtn');
    let count = seconds;
    getCodeBtn.disabled = true; // 禁用按钮
    getCodeBtn.textContent = `${count}秒后重新获取`;
    const interval = setInterval(() => {
        count--;
        getCodeBtn.textContent = `${count}秒后重新获取`;
        if (count <= 0) {
            clearInterval(interval);
            getCodeBtn.disabled = false;
            getCodeBtn.textContent = '获取验证码';
        }
    }, 1000);
}

注意事项：

上述示例中，/api/sendCode 是一个假设的API路径，你需要替换为实际可用的后端接口地址。
isValidPhoneNumber 函数仅提供了简单的手机号格式验证，根据实际情况可能需要调整验证规则。
确保后端服务能够处理验证码的生成、发送及验证逻辑，并且考虑到安全性，比如限制发送频率、验证码有效期等。
实际开发中，还需考虑用户体验、错误处理以及国际化等多方面因素。

后端实现简述：

接收前端发送的手机号码，验证手机号的有效性。
生成验证码并存储（通常会设置一个过期时间）。
调用短信服务提供商的API发送验证码到用户手机。
返回操作状态给前端，通常是包含成功或失败信息的JSON响应。

请根据你的具体需求和使用的后端技术栈来实现相应的后端逻辑。

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回答了问题 2024-07-11
PolarDB这个位置，配置的安全组，起不到作用是为什么？
PolarDB集群白名单中配置的安全组若未起到预期的作用，可能涉及以下几个原因：

安全组规则设置不正确：请检查安全组的入站规则是否正确配置，确保规则允许了期望的流量。例如，要允许数据库访问，需要开放对应的数据库端口（如MySQL的3306端口）。

安全组未正确关联：确认所配置的安全组已正确关联到了访问数据库的ECS实例或者其它需要访问数据库的资源上。如果没有正确关联，即使在PolarDB集群白名单中添加了安全组，也不会生效。

优先级问题：阿里云安全组规则有优先级，更具体的规则（如指定IP的规则）会优先于范围更大的规则（如安全组ID）。检查是否有其他规则限制了访问，这些规则可能覆盖或冲突了你新设置的规则。

IP白名单与安全组混淆：PolarDB支持IP白名单和安全组两种白名单策略。如果同时配置了IP白名单和安全组，需要确保访问请求来源符合至少一种白名单规则。有时，如果IP白名单未包含正确的访问IP，即使安全组配置正确，也可能导致访问失败。

配置未生效：在阿里云控制台上进行安全组或白名单配置后，变更可能需要一段时间才能完全生效。一般情况下，更改几乎是即时的，但偶尔也可能出现延迟。

网络配置问题：确认ECS实例或访问源与PolarDB集群位于同一VPC内，或者网络路由设置正确，确保数据包能够顺利到达数据库实例。

实例状态或权限问题：确认PolarDB实例自身状态正常，且执行配置操作的账户拥有足够的权限进行安全组和白名单的设置。

如果以上检查均未发现问题，建议联系阿里云技术支持，提供具体的错误信息或日志，以便进行更深入的排查。
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回答了问题 2024-07-11
文本组件获取子表单内容去除引号？
如果你在使用宜搭这样的低代码平台，并且遇到子表单的下拉单选组件选择的值在传递给文本组件时带有不必要的引号，这可能是数据处理或展示层的逻辑问题。下面是一些建议来解决这类问题：

检查数据处理逻辑：

确认在数据联动或者JavaScript处理逻辑中，是否正确地提取了下拉选项的文本值而不是错误地包含了引号。通常获取下拉选项的纯文本值应该不会包含引号，除非在代码中额外添加了。

格式化显示：

如果是在文本组件中显示时自动添加了引号，检查该文本组件的展示格式设置，看是否有配置可以控制文本的前后缀或格式化方式。

JavaScript处理：

如果你有权修改前端交互逻辑，可以使用JavaScript在值传递到文本组件之前进行处理，确保去掉不需要的引号。例如，如果获取的值是"'选项文本'"，你可以使用replace()函数去除引号：
let selectedText = "'选项文本'"; let cleanText = selectedText.replace(/'/g, ""); // 移除所有单引号 // 然后将cleanText设置给文本组件

查阅官方文档或支持：

查看所使用平台（如宜搭）的官方文档，了解是否有特定的方法或属性用于控制这种数据展示行为。有时，平台会提供特定的API或设置来处理这类格式问题。

咨询技术支持：

如果以上方法都不能解决问题，建议直接联系平台的技术支持或查看其社区论坛，看是否有其他用户遇到过类似问题并找到了解决方案。

记得，具体解决步骤会根据你使用的具体平台或框架的API和功能有所不同。
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回答了问题 2024-07-11
在vue中使用阿里URL点播（不是vid），每次进入页面如何设置默认清晰度
如果您遇到的问题是在特定平台上（例如网页端、移动端应用或其他自定义播放器环境）并且发现直接设置默认清晰度的属性或修改cookie均未达到预期效果，可能需要采取一些间接或平台特定的解决方案。以下是一些可能的策略：

1. 重置用户偏好设置

如果播放器提供了API来读取和设置用户偏好，尝试在每次页面加载时显式重置用户选择的清晰度至默认值。这通常需要在页面初始化或者视频播放器组件初始化时执行。

2. 利用本地存储（LocalStorage）

尽管修改Cookie可能无效，但可以尝试使用浏览器的localStorage或sessionStorage来控制这个状态。在用户切换清晰度时更新存储的值，在页面加载时从存储中读取并应用清晰度，但同时确保在适当的时候清除或重置这个值。

3. 事件监听与覆盖

如果播放器提供了事件回调，比如onPlayerReady，可以在该事件触发时立即调用切换清晰度的API或函数，强制将清晰度切换到列表的第一项。这样即使用户之前有选择，也会被当前的操作覆盖。

4. 深度定制或修改播放器配置

如果使用的是开源播放器或者有访问播放器源代码的能力，可以尝试在播放器的核心逻辑处介入，确保每次播放前都重置清晰度设置。这可能涉及到修改播放器的初始化流程或存储逻辑。

5. 后端控制

如果前端控制不可行，考虑通过后端接口来控制清晰度的选择。每次请求播放链接时，后端可以根据某些规则（如用户请求、会话状态等）动态生成指向默认清晰度的播放地址。

6. JavaScript或插件干预

在网页环境下，可以编写JavaScript脚本，监控页面加载或播放器初始化事件，然后通过DOM操作或播放器提供的API来强行设置清晰度。

示例代码思路（假设使用JavaScript）:

// 页面加载完成后执行 window.onload = function() { // 假设player是获取到的播放器实例 var player = document.getElementById('yourPlayerId'); // 或者通过其他方式获取播放器实例 // 确保播放器已经准备完毕 if(player && player.ready) { // 强制设置清晰度为列表第一项 player.setDefinition(0); // 假设0代表列表中的第一个清晰度选项 } else { // 如果有ready事件，监听它 player.addEventListener('ready', function() { player.setDefinition(0); }); } };

请根据您实际使用的播放器API和环境调整上述代码示例。如果这些方法都不能满足需求，可能需要查阅播放器的具体文档或联系播放器提供商寻求技术支持。
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回答了问题 2024-07-10

polardb _flog fullpagewrite 这个文件夹是干嘛用的,？

根据阿里云PolarDB的相关信息，polardb_flog 这个路径看起来像是与PolarDB的内部日志记录相关的文件夹，特别是与全页写(full page write)功能有关。全页写是一种数据库保障数据完整性的机制，主要用于在发生崩溃时恢复数据页到一致状态。

关于polardb_flog文件夹是否会被自动清理，具体维护和清理操作通常由PolarDB数据库系统自动管理。PolarDB作为托管型数据库服务，设计上会自动化处理许多维护任务，包括日志的滚动和清理，以确保系统稳定运行并优化存储使用。

然而，具体的清理策略（比如何时触发清理、保留策略等）取决于PolarDB的配置和内部策略，这些策略可能会随着版本更新和维护策略的调整而变化。对于本地盘的使用情况，虽然自动管理是常态，但极端情况下或在某些特定配置下，可能仍需参照阿里云官方文档或联系技术支持确认最佳实践和维护指南。

如果遇到polardb_flog占用过大或有清理需求的情况，建议先查阅最新的PolarDB维护文档或直接联系阿里云客服获取专业的建议，避免手动错误操作导致数据丢失或系统不稳定。在大多数生产环境中，不鼓励也不需要用户直接手动清理此类数据库系统关键目录下的文件。

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回答了问题 2024-07-10

我急续费，现有这产品适合我无影云电脑用吗？

云影电脑跟yun'fu'w云服务器不同概念哟，你可以看下相关CPU和GPU配置，以及内存、带宽。

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回答了问题 2024-07-09
DataWorks匿名SQLTask，状态=正在运行怎么办？
在DataWorks中，当你遇到匿名SQL任务（AnonymousSQLTask）状态为“正在运行”（Status=RUNNING），并且收到了异常提示 com.aliyun.odps.odpsexception: AnonymousSQLTask, Status=RUNNING，这通常表明您的SQL任务已经被提交并正在DataWorks的执行环境中运行，但该提示本身并不意味着存在错误。实际上，这更像是一个状态描述而非一个错误信息。

然而，如果在预期任务应该已经完成的时间点之后，任务仍然显示为“正在运行”，这可能有以下几种情况：

长时间运行：任务可能涉及大量数据处理或复杂计算，需要较长时间才能完成。
资源限制：系统资源如CPU、内存或并发任务数达到上限，导致任务排队等待执行资源。
网络延迟或不稳定：网络问题可能导致任务执行状态更新延迟或任务实际执行缓慢。
任务卡死：尽管较少见，但任务有时可能会因为各种原因（如死锁、程序逻辑错误）而实际上卡在运行状态，没有进展。

如果确定这不是正常运行时间范围内的情况，你需要进一步诊断问题。可以尝试以下步骤：

查看日志：检查任务的运行日志，通常可以从DataWorks的任务详情页面找到。日志中可能有更详细的错误信息或执行进度的线索。
监控资源使用：在DataWorks或关联的大数据服务（如MaxCompute）的监控界面检查资源使用情况，确认是否有资源瓶颈。
检查任务设置：确认任务配置是否正确，包括数据源、SQL语句的有效性和资源配置等。
联系支持：如果以上步骤无法解决问题，或者发现是系统级问题，可以考虑联系阿里云的技术支持获取帮助。

记得，直接从错误信息来看，它并不指示一个具体的问题，更多是状态描述，关键是要结合任务的实际表现和日志信息来定位问题所在。
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