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奇怪,免费版 IDEA 为什么不能使用 Tomcat 呢?
(mp.weixin.qq.com)
【简介】
IDEA有两大版本,一个是Ultimate版本,一个是Community版,ultimate是需要收费的,Community版是开源免费的。
点击查看原文 >>
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@code小生
2020-01-05 21:28 / 0个评论
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要不要再学学下面的文章?
1
AWS运维部署实践--使用sigma自建镜像仓库代替ECR
(wiki.eryajf.net)
本文介绍了如何使用 `sigma` 替代 AWS 的 ECR 作为轻量级的镜像仓库解决方案。通过配置 `s3` 存储、端口监听等设置,实现了低资源占用下的高效镜像管理。文章详细提供了 `config.yaml` 文件的配置方案,以及 `sigma` 部署的具体步骤,适合在自建环境中替代 ECR 进行镜像管理。
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@技术头条
2024-11-02 17:03
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Linux 安全 Auditd 审计工具使用说明
(dusays.com)
本文介绍了 Linux 的 Auditd 审计工具,用于监控和记录安全相关事件。内容涵盖工具安装、审计规则配置、日志管理和规则持久化。审计规则包括文件、系统调用的监控,适合检测敏感操作。通过 `auditctl`、`ausearch` 和 `aureport` 等工具,管理员可以分析日志并生成报告,提升系统的安全性和合规性。
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@技术头条
2024-11-02 16:54
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使用结构化数据管理 SSH 配置:SSH Config Tool
(soulteary.com)
本文介绍了使用 SSH Config Tool 管理 SSH 配置的最佳实践。工具将复杂的 SSH 配置简化为 YAML 格式,实现模块化和自动化管理,适用于设备多、配置庞杂的场景。通过 YAML 文件生成精简的 SSH Config,可提高可读性,减少冗余。工具支持 Docker 运行和 Linux 管道,提供灵活的跨平台应用方式。
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@技术头条
2024-11-02 16:27
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如何使用纯CSS鉴别是不是Safari浏览器
(www.zhangxinxu.com)
如何通过纯 CSS 来判断是否为 Safari 浏览器?本文介绍了多种实用技巧和 @supports 规则的使用,帮助开发者轻松检测并处理 Safari 特有的样式兼容性问题。无论是桌面还是 iOS Safari,本文都有详细的解决方案!
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@技术头条
2024-09-09 23:40
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Android|使用阿里云推流 SDK 实现双路推流不同画面
(mazhuang.org)
想知道如何在 Android 中通过阿里云 SDK 实现双路推流不同画面?本文介绍了一个巧妙的解决方案,虽然阿里云 SDK 不支持原生多路推流,但通过跨进程调用,实现了同时推送不同区域的画面,适用于直播和录播场景的分离展示。开发者不容错过的实战分享,赶快阅读!
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@技术头条
2024-09-08 23:26
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使用 OpenRewrite 优化代码
(www.diguage.com)
本文介绍了如何使用OpenRewrite工具优化Java代码。OpenRewrite可以通过自动化脚本进行代码重构,减少技术债务,提升代码质量。作者详细讲解了如何配置Maven插件,并使用多种重构“处方”,例如排序import语句、升级到Java 21、替换Base64实现,以及迁移到Spring Boot 3.2和JUnit 5。通过这些工具和方法,开发者可以简化代码维护和升级流程。
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@技术头条
2024-08-06 08:04
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使用eBPF编写系统调用跟踪器
(colobu.com)
本文总结了如何使用eBPF编写一个名为BeeTracer的系统调用跟踪器。文章介绍了eBPF的基本概念及其优势,并详细描述了在Rust中实现该工具的步骤。通过利用eBPF的tracepoints和maps功能,BeeTracer可以高效地捕获并记录Linux系统调用的细节。作者还提供了代码示例,展示了如何在内核空间进行实时跟踪。
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@技术头条
2024-08-06 07:57
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使用Rust捕获和解析网络包
(colobu.com)
这篇文章介绍了如何使用Rust编程语言捕获和解析网络包,以提取TCP时间戳并计算网络延迟。作者利用pcap库捕获网络包,并使用pdu库解析TCP选项中的时间戳信息,结合哈希映射存储五元组信息以计算往返时间。文中提供了代码示例,展示了在Mac系统上实现这一过程的步骤。
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@技术头条
2024-08-06 07:53
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使用零一万物 200K 模型和 Dify 快速搭建模型应用
(soulteary.com)
本篇文章,我们聊聊如何使用 LLM IDE (Dify) 快速搭建一个模型应用,以及使用超长上下文的 200K 模型,完成懒人式的电子书翻译。
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@技术头条
2024-03-21 22:55
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使用 llama.cpp 在本地部署 AI 大模型的一次尝试
(blog.yuanpei.me)
本文旨在尝试使用 llama.cpp 在本地部署 AI 大模型,随着人工智能的快速发展,我们逐渐认识到私有化部署的重要性和潜力。在此背景下,llama.cpp 作为一个纯 C/C++ 实现的 LLaMA 模型推理工具,提供了在本地环境下高性能的 AI 推理能力。在这篇文章中,我们可以了解到 llama.cpp 具有在 GPU 和 CPU 环境下运行的灵活性,满足私有化部署的需求。文章详细介绍了 llama.cpp 编译和部署的过程,为读者提供了一份在本地部署 AI 大模型的教程。私有化部署的 AI 大模型,相比于 ChatGPT 这类通用大模型,更注重数据隐私和安全性,对云服务的依赖更少,可以做到更好的本地化控制。虽然编译 llama.cpp 有一定的复杂性,AI 大模型的下载、转化、量化需要一定的耐心,可当本地的 AI 应用运行起来的那一刻,博主觉得这一切完全值得。
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@技术头条
2024-03-12 22:29
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