yq yq.aliyun.com / 2018-03-23 17:45 / by @幸运的猫耳

秘籍分享：SLB实例克隆

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本机暂存

秘籍分享：SLB实例的备份与克隆 1. Greetings :) Hi，大家好，2018年春节刚过不久，想必大家一定觉得假期短暂，没有玩爽吧，但我们IT民工的命就是这么苦逼，想想也只能撸起袖子使劲干啦。

fr www.frytea.com / 2024-08-06 08:15

ubuntu 克隆 netplan dhcp ip 冲突问题

本文介绍了如何解决在Ubuntu虚拟机克隆过程中出现的netplan DHCP IP冲突问题。作者发现冲突的原因是/etc/machine-id在克隆时保持不变，导致系统分配相同的IP地址。通过在/etc/netplan/xx-installer-config.yaml中添加dhcp-identifier: mac，可以确保每次克隆时获得唯一的IP地址。文章还解释了/etc/machine-id和/sys/class/dmi/id/product_uuid的作用。

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cn www.cnxct.com / 2024-01-17 23:09

Linux上文件监控的踩坑分享

在Linux主机安全产品HIDS中，文件监控是特别常见的需求，在实现方案上，Linux内核层提供了文件变动的通知机制fsnotify，然而，在高磁盘IO的主机上、不同版本的内核上以及海量监控目标中，将会面临哪些问题呢？业务性能与安全性如何做更好地取舍均衡？今天，我的小伙伴阿松给大家分享以下文件监控系统的建设历程。

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ma mazhuang.org / 2023-09-10 23:30

Dubbo 应用切换 ZooKeeper 注册中心实例，流量无损迁移

首先思考一个问题：如果 Dubbo 应用使用 ZooKeeper 作为注册中心，现在需要切换到新的 ZooKeeper 实例，如何做到流量无损？

本文提供解决这个问题的一种方案。

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ty type.cyhsu.xyz / 2023-07-02 23:34

如何分享一个体面的购物链接

如今在大多数电商平台，简洁、可读、易懂的链接都已经绝迹了。怎么得到一个体面的链接用来保存和分享？答案是用笨办法对付聪明，用顽固对抗糟糕。

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lu luolei.org / 2023-06-24 09:04

如何用 ChatGPT 助力开发: 已经有 15 万人看过的经验分享

自从年初开始关注这波 AI 浪潮，我将 AI 纳入了自己的工作流程，已经有一段时间了。现在我基本上一有机会就向他人推荐，建议尽快将 AI 引入开发流程。

今天这篇文章，分享一些目前自己利用 AI 服务相关的一些经验、工具和服务。

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li linux.cn / 2023-02-16 23:13

如何使用 journalctl 查看和分析 systemd 日志（附实例）

本指南介绍了systemd的 journalctl 工具及其各种命令的基础知识。你可以使用这些命令对 Linux 中的桌面和服务器日志进行故障诊断。以下是如何使用 journalctl 查看和分析 systemd 日志的不同例子。

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li linux.cn / 2023-02-12 14:08

systemd 日志维护指南（附实例）

systemd 内置了很多管理系统日志的功能。在本指南中，我们将介绍如何管理系统日志，并对其采取轮换、归档和清除日志等操作。我们还解释了手动系统日志清理方法和使用配置文件的变化。

希望本指南能帮助你了解 systemd 日志管理流程的基本情况。通过这些，你可以通过限制空间、清除旧的日志文件来管理系统或服务器中的日志文件所使用的磁盘空间。这些只是指导性的命令，你可以通过多种方式组合这些命令来实现你的系统需求。

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bl blog.nsfocus.net / 2023-01-04 23:42

论文分享｜基于被动DNS流量分析的大规模IoT设备识别系统

如何通过被动流量识别IoT设备？如何检测分配了IPv6地址、NAT后的IoT设备？本文介绍了IoTFinder系统有效解决上述问题。

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52 www.52nlp.cn / 2022-12-24 23:33

中文语法纠错全国大赛获奖分享：基于多轮机制的中文语法纠错

中文语法纠错任务旨在对文本中存在的拼写、语法等错误进行自动检测和纠正，是自然语言处理领域一项重要的任务。同时该任务在公文、新闻和教育等领域都有着落地的应用价值。但由于中文具有的文法和句法规则比较复杂，基于深度学习的中文文本纠错在实际落地的场景中仍然具有推理速度慢、纠错准确率低和假阳性高等缺点，因此中文文本纠错任务还具有非常大的研究空间。

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bl blog.nsfocus.net / 2022-12-18 20:07

【顶刊论文分享】DeepSec：深度学习模型的安全性分析平台

DEEPSEC是一个对深度学习模型安全性进行统一分析的平台，通过构建多指标评价体系，对多种对抗攻击的攻击/防御方法进行了全面深入地评估。

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