当前位置: 首页 > news >正文

容器编排的革命:Kubernetes如何引领IT的云原生时代

文章目录

    • Kubernetes的本质:容器世界的智能指挥家
      • Kubernetes的核心功能包括:
    • Kubernetes的演进:从谷歌的实验到全球标准
    • 核心技术:Kubernetes的基石与生态
      • 1. Pod与容器:最小调度单位
      • 2. Deployment:无状态应用管理
      • 3. Service:负载均衡与发现
      • 4. Ingress:外部流量管理
      • 5. 生态工具:Helm与Istio
    • Kubernetes的杀手级应用
    • 中国在Kubernetes中的雄心
    • 挑战与争议:Kubernetes的试炼
    • 未来展望:Kubernetes的下一幕
    • 尾声:Kubernetes点燃的云原生未来

在这里插入图片描述

在信息技术(IT)的汹涌浪潮中,一项技术以其强大的灵活性和可扩展性,成为云原生时代的绝对主角——容器编排,而Kubernetes(简称K8s)无疑是其中的王者。2025年,随着云计算的全面普及、微服务架构的深入应用以及企业对自动化部署的迫切需求,Kubernetes已从开发者的小众工具成长为IT基础设施的标配。

从初创公司到全球巨头如谷歌、阿里云,Kubernetes正在以惊人速度重塑应用的开发、部署和管理方式,成为CSDN热榜的常驻明星。

Kubernetes为何能成为容器编排的代名词?
它如何推动云原生革命?
它又将如何定义IT的未来?

本文将带你深入探索Kubernetes的核心理念、技术基石、应用场景,以及它面临的挑战与前景。无论你是DevOps工程师、云架构师,还是对技术前沿充满好奇的探索者,这篇关于Kubernetes的全面剖析都将点燃你的热情。

让我们一起见证这场容器编排引领的IT新纪元!


Kubernetes的本质:容器世界的智能指挥家

在这里插入图片描述

容器技术(如Docker)通过轻量化封装,让应用在任何环境下一键运行,彻底改变了软件交付的方式。但当容器数量激增,管理数百甚至数千个容器成为噩梦时,容器编排应运而生。

Kubernetes就像一个"智能指挥家",通过自动化调度、扩展和故障恢复,将混乱的容器集群变成井然有序的交响乐团。

Kubernetes的核心功能包括:

  • 容器调度:根据资源需求,将容器分配到最佳节点。
  • 自动扩展:根据流量动态调整容器数量。
  • 自我修复:检测故障并自动重启或迁移容器。
  • 服务发现与负载均衡:确保应用高可用和流量优化。

举个例子
一个电商网站在双11促销时流量激增,Kubernetes可实时增加容器副本,分配到空闲节点,秒级应对高峰;流量回落时,又自动缩减资源,节省成本。这种"弹性管理"的能力,让Kubernetes成为云原生时代的基石。


Kubernetes的演进:从谷歌的实验到全球标准

在这里插入图片描述

Kubernetes的起源可以追溯到谷歌的内部项目Borg,一个管理全球数据中心容器的工作负载系统。2014年,谷歌将Borg的精华开源为Kubernetes,迅速引发业界热潮。2015年,Cloud Native Computing Foundation(CNCF)成立,Kubernetes成为其旗舰项目,吸引了红帽、微软等巨头的贡献。

  • 2018年:Kubernetes成为容器编排的事实标准,AWS推出EKS(Elastic Kubernetes Service),阿里云、腾讯云也相继发布托管K8s服务。
  • 2020年:Kubernetes的生态爆发,Helm(包管理)、Istio(服务网格)等工具丰富了其功能。
  • 2025年:Kubernetes已无处不在。Gartner预测,70%的企业将运行K8s集群。

中国在这场浪潮中表现亮眼:

  • 阿里云的ACK(容器服务)支持超百万容器部署
  • 华为云的CCE则服务于5G和工业场景

Kubernetes不仅是技术工具,更是云原生文化的象征,稳居CSDN热榜前列。


核心技术:Kubernetes的基石与生态

在这里插入图片描述

Kubernetes的强大源于其模块化设计和丰富生态,以下是几个关键组件:

1. Pod与容器:最小调度单位

Pod是Kubernetes的原子单位,包含一个或多个容器。

示例:定义一个Web应用Pod

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: web-pod
spec:containers:- name: nginximage: nginx:latestports:- containerPort: 80

2. Deployment:无状态应用管理

Deployment确保应用的高可用性。

示例:运行三个副本

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:name: web-app
spec:replicas: 3selector:matchLabels:app: webtemplate:metadata:labels:app: webspec:containers:- name: webimage: my-web-app:1.0

3. Service:负载均衡与发现

Service为Pod提供稳定访问地址。

示例:定义一个Service

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:name: web-service
spec:selector:app: webports:- protocol: TCPport: 80targetPort: 8080type: ClusterIP

4. Ingress:外部流量管理

Ingress通过域名路由流量。

示例:使用NGINX Ingress

apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:name: web-ingress
spec:rules:- host: example.comhttp:paths:- path: /pathType: Prefixbackend:service:name: web-serviceport:number: 80

5. 生态工具:Helm与Istio

  • Helm简化了应用部署
  • Istio提供服务网格

示例:安装一个Helm Chart

helm install my-release stable/nginx

这些组件和工具共同构筑了Kubernetes的生态,让容器管理如丝般顺滑。


Kubernetes的杀手级应用

Kubernetes的实用性在各行业大放异彩,以下是几个热门案例:

行业案例描述成果
电商京东用阿里云ACK管理双11容器集群秒级扩展10万容器,延迟降低50%
游戏腾讯云TKE为《和平精英》提供弹性集群高峰扩容5000个Pod,延迟降至30ms
金融银行用K8s部署微服务处理交易故障恢复时间从小时级缩短到秒级
智慧城市华为云CCE为上海智慧交通部署K8s交通拥堵减少15%
AIAI初创用K8s管理GPU集群资源利用率提升30%,成本降低25%

这些案例表明,Kubernetes不仅是技术平台,更是业务敏捷性的倍增器。


中国在Kubernetes中的雄心

中国在Kubernetes领域展现了强劲势头:

  • 阿里云ACK:亚洲最大的K8s托管服务,支持超百万开发者
  • 华为云CCE:服务于5G和工业物联网,如深圳智慧港口效率提升20%
  • 腾讯云TKE:聚焦游戏和视频直播,支撑超大规模实时互动

中国的优势

  1. 云原生生态:整合K8s与AI、边缘计算
  2. 5G赋能:为K8s提供低延迟支持
  3. 开源贡献:推动K8s本地化优化

在这里插入图片描述

挑战与争议:Kubernetes的试炼

Kubernetes虽风头正劲,但也面临挑战:

  1. 学习曲线:YAML配置和概念(如CRD、Operator)复杂
  2. 运维复杂性:大规模集群需要专业监控和故障排查
  3. 资源开销:控制平面和代理消耗资源,轻量设备部署困难
  4. 生态碎片化:工具版本兼容性问题可能引发混乱
  5. 安全风险:配置不当可能导致API暴露

未来展望:Kubernetes的下一幕

到2030年,Kubernetes可能成为云原生的"操作系统"。以下是几个趋势:

  • AI与K8s融合:动态调度GPU资源,提升模型训练效率
  • 边缘扩展:轻量K8s(如K3s)支持物联网和6G场景
  • 绿色计算:通过智能调度降低数据中心能耗

对于DevOps工程师,学习K8s(如CKA认证、Helm开发)将成为新风口。

快速部署示例

kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/examples/master/guestbook/all-in-one/guestbook-all-in-one.yaml  

尾声:Kubernetes点燃的云原生未来

Kubernetes是一场从容器管理到云原生革命的狂潮。它用自动化点燃了效率的火花,用弹性重塑了应用的未来。从电商的高并发到智慧城市的动态调度,Kubernetes正在以惊人速度席卷IT世界,成为CSDN热榜的耀眼焦点。

你是否准备好加入Kubernetes的浪潮?
它会如何改变你的开发或运维?是更弹性的微服务,还是更智能的AI集群?

欢迎在评论区分享你的畅想,一起见证Kubernetes如何引领IT的云原生时代!

相关文章:

容器编排的革命:Kubernetes如何引领IT的云原生时代

文章目录 Kubernetes的本质:容器世界的智能指挥家Kubernetes的核心功能包括: Kubernetes的演进:从谷歌的实验到全球标准核心技术:Kubernetes的基石与生态1. Pod与容器:最小调度单位2. Deployment:无状态应用…...

2025视频协作工具全景解析:技术跃迁与场景重构

一、技术演进:从功能工具到智能生态 2025年视频协作软件的核心竞争力已从基础功能升级为技术生态的构建。以分秒帧为例,其音视频生产协作系统,可帮助创作者在云端构建工作流,让跨地域、跨终端、跨团队的协作组可以在统一的安全平台上管理所有媒体资源、任务、反馈信息,从而更高…...

保持视频二维码不变,更新视频的内容

视频替换功能允许用户在保持视频二维码、观看地址和调用代码不变的情况下更新视频内容,从而节省重新印刷物料的成本。这一功能适用于多种场景,如营销宣传、产品操作手册、设备说明书等,当视频内容需要修改或更新时,用户只需上传新…...

Linux常用命令40——alias设置命令别名

在使用Linux或macOS日常开发中,熟悉一些基本的命令有助于提高工作效率,alias命令来自英文单词alias,中文译为“别名”,其功能是设置命令别名信息。我们可以使用alias将一些较长的命令进行简写,往往几十个字符的命令会变…...

Java大师成长计划之第22天:Spring Cloud微服务架构

📢 友情提示: 本文由银河易创AI(https://ai.eaigx.com)平台gpt-4o-mini模型辅助创作完成,旨在提供灵感参考与技术分享,文中关键数据、代码与结论建议通过官方渠道验证。 随着企业应用的不断扩展&#xff0c…...

为什么go语言中返回的指针类型,不需要用*取值(解引用),就可以直接赋值呢?

Go 中返回的是指针,但你却能直接用“.”访问字段,看起来像是“没有解引用”,其实是 Go 帮你自动处理了“指针解引用”的语法糖。 在 Go 中,如果你有一个结构体指针(例如 *FileMeta),你可以直接…...

Java生成可控的Word表格功能开发

在日常办公自动化与系统集成场景中,生成结构化的Word文档已成为一种刚性需求,尤其是带有格式规范、内容动态填充的Word表格(Table)。本文将围绕如何利用Java开发一个可控的Word表格生成功能模块展开,涵盖技术选型、代码实现、边界控制与常见问题处理等方面,帮助开发者快速…...

OpenCV CUDA 模块中用于在 GPU 上计算矩阵中每个元素的绝对值或复数的模函数abs()

操作系统:ubuntu22.04 OpenCV版本:OpenCV4.9 IDE:Visual Studio Code 编程语言:C11 算法描述 void cv::cuda::abs(InputArray src, OutputArray dst, Stream &stream Stream::Null()) 是 OpenCV 的 CUDA 模块中的一个函数,…...

hadoop知识点

(一)复制和移动 1.复制文件 格式:cp源文件 目标文件 示例:把filel.txt复制一份得到file2.txt 2.复制目录 格式:cp-r源文件夹 目标文件夹 示例:把目标dir1复制一份得到dir2 3.重命名和移动 格式:…...

最短路与拓扑(2)

1、信使 #include<bits/stdc.h> using namespace std; const int N105; int n,m; int g[N][N]; int dist[N]; bool st[N]; const int INF0x3f3f3f3f;int dij(){memset(dist,0x3f,sizeof dist);dist[1]0;for(int i1;i<n;i){int t0;for(int j1;j<n;j){if(!st[j]&…...

LLaMA-Factory 微调 Qwen2-7B-Instruct

一、系统环境 使用的 autoDL 算力平台 1、下载基座模型 pip install -U huggingface_hub export HF_ENDPOINThttps://hf-mirror.com # &#xff08;可选&#xff09;配置 hf 国内镜像站huggingface-cli download --resume-download shenzhi-wang/Llama3-8B-Chinese-Chat -…...

濒危仙草的重生叙事:九仙尊米斛花节如何以雅集重构中医药文化IP

五月的霍山深处,层峦叠翠之间,中华仙草霍山米斛迎来一年一度的花期。九仙尊以“斛韵雅集,春野茶会”为主题,举办为期半月的米斛花文化节,融合中医药文化、东方美学与自然体验,打造一场跨越古今的沉浸式文化盛宴。活动涵盖古琴雅集、书法创作、茶道冥想、诗歌吟诵、民族歌舞等多…...

Pomelo知识框架

一、Pomelo 基础概念 Pomelo 简介 定位&#xff1a;分布式游戏服务器框架&#xff08;网易开源&#xff09;。 特点&#xff1a;高并发、可扩展、多进程架构、支持多种通信协议&#xff08;WebSocket、TCP等&#xff09;。 适用场景&#xff1a;MMO RPG、实时对战、社交游戏等…...

歌词滚动效果

<!DOCTYPE html> <html lang"en"> <head><meta charset"UTF-8"><meta name"viewport" content"widthdevice-width, initial-scale1.0"><!-- 设置标签页图标 --><link rel"shortcut icon&…...

python如何合并excel单元格

在Python中合并Excel单元格&#xff0c;常用openpyxl库实现。以下是详细步骤和示例代码&#xff1a; 方法一&#xff1a;使用 openpyxl 库 步骤说明&#xff1a; 安装库&#xff1a; pip install openpyxl导入库并加载文件&#xff1a; from openpyxl import load_workbook# …...

嵌入式学习笔记 D20 :单向链表的基本操作

单向链表的创建单向链表的插入单向链表的删除及清空单向链表的修改单向链表的查找单向链表的逆序 一、单向链表的创建 LinkList *CreateLinkList() {LinkList *ll malloc(sizeof(LinkList));if (NULL ll) {fprintf(stderr, "CreateLink malloc");return NULL;}ll…...

瀑布模型VS敏捷模型VS喷泉模型

​目录 ​​1. 瀑布模型(Waterfall Model)​​ ​​2. 敏捷模型(Agile Model)​​ ​​3. 喷泉模型(Fountain Model)​​...

Android usb网络共享详解

Android usb网络共享详解 文章目录 Android usb网络共享详解一、前言二、USB网络共享使用的前提1、Android设备支持adb 并且打开usb开关2、原生Settings能看到USB网络共享开关3、代码中检测USB网络共享是否支持 三、Settings 中USB网络共享代码的部分代码1、Settings\res\xml\t…...

在线黑白图像转换:简单却强大的视觉表达工具

为什么选择黑白图像&#xff1f; 在这个色彩缤纷的数字世界中&#xff0c;黑白摄影却始终保持着其独特的魅力。黑白图像消除了色彩的干扰&#xff0c;让我们更专注于构图、纹理和形式的表达。这种经典的转换技术能够创造出富有情感和强烈对比的视觉作品&#xff0c;呈现出彩色…...

python 异步执行测试

1. 并行执行机制 子进程级并行&#xff1a;通过 asyncio.create_subprocess_exec 启动的每个外部命令&#xff08;如 python run_spider.py&#xff09;会创建一个独立的系统进程&#xff0c;由操作系统直接调度&#xff0c;实现真正的并行执行。 协程级并发&#xff1a;主程序…...

《Python星球日记》 第69天:生成式模型(GPT 系列)

名人说&#xff1a;路漫漫其修远兮&#xff0c;吾将上下而求索。—— 屈原《离骚》 创作者&#xff1a;Code_流苏(CSDN)&#xff08;一个喜欢古诗词和编程的Coder&#x1f60a;&#xff09; 目录 一、GPT简介&#xff1a;从架构到原理1. GPT的架构与工作原理2. Decoder-only结…...

STM32 之网口资源

1 网口资源介绍 STM32F407 是 STMicroelectronics 推出的高性能 ARM Cortex-M4 微控制器&#xff0c;具备多种外设接口&#xff0c;其中包括一个 Ethernet MAC 控制器&#xff08;带 IEEE 1588 支持&#xff09;。这意味着你可以使用 STM32F407 实现网络通信功能&#xff08;通…...

一分钟在Cherry Studio和VSCode集成火山引擎veimagex-mcp

MCP的出现打通了AI模型和外部数据库、网页API等资源&#xff0c;成倍提升工作效率。近期火山引擎团队推出了 MCP Server SDK&#xff1a; veimagex-mcp。本文介绍如何在Cherry Studio 和VSCode平台集成 veimagex-mcp。 什么是MCP MCP&#xff08;Model Context Protocol&…...

业务中台-典型技术栈选型(微服务、容器编排、分布式数据库、消息队列、服务监控、低代码等)

在企业数字化中台建设中&#xff0c;业务中台是核心支撑平台&#xff0c;旨在通过技术手段将企业核心业务能力抽象、标准化和复用&#xff0c;以快速响应前端业务需求。其核心技术流涉及从业务抽象到服务化、治理和持续优化的全流程。以下是业务中台建设中的核心技术体系及关键…...

图像颜色理论与数据挖掘应用的全景解析

文章目录 一、图像颜色系统的理论基础1.1 图像数字化的本质逻辑1.2 颜色空间的数学框架1.3 量化过程的技术原理 二、主要颜色空间的深度解析2.1 RGB颜色空间的加法原理2.2 HSV颜色空间的感知模型2.3 CMYK颜色空间的减色原理 三、图像几何属性与高级特征3.1 分辨率与像素密度的关…...

从规则驱动到深度学习:自然语言生成的进化之路

自然语言生成技术正经历着人类文明史上最剧烈的认知革命。这项起源于图灵测试的技术&#xff0c;已经从简单的符号操作演变为具备语义理解能力的智能系统。当我们回溯其发展历程&#xff0c;看到的不仅是算法模型的迭代更新&#xff0c;更是一部人类认知自我突破的史诗。这场革…...

影刀RPA网页自动化总结

1. 影刀RPA网页自动化概述 1.1 定义与核心功能 影刀RPA网页自动化是一种通过软件机器人模拟人类操作网页行为的技术&#xff0c;旨在提高网页操作效率、减少人工干预。其核心功能包括&#xff1a; 网页数据抓取&#xff1a;能够高效抓取网页上的数据&#xff0c;如电商数据、…...

[:, :, 1]和[:, :, 0] 的区别; `prompt_vector` 和 `embedding_matrix`的作用

prompt_vector = torch.sum(prompt_embedding * attention_weights.unsqueeze(-1), dim=1) # [1, hidden_dim] prompt_vector = torch.sum(prompt_embedding * attention_weights.unsqueeze(-1), dim=1) 主要作用是通过将 prompt_embedding 与 attention_weights 相乘后再按指…...

LeetCode 题解 41. 缺失的第一个正数

41. 缺失的第一个正数 给你一个未排序的整数数组 nums &#xff0c;请你找出其中没有出现的最小的正整数。 请你实现时间复杂度为 O(n) 并且只使用常数级别额外空间的解决方案。 示例 1&#xff1a; 输入&#xff1a;nums [1,2,0] 输出&#xff1a;3 解释&#xff1a;范围 [1,…...

3337. 字符串转换后的长度 II

3337. 字符串转换后的长度 II # 定义了一个大质数 MOD&#xff0c;用于取模运算&#xff0c;防止数值溢出。 MOD 1_000_000_007# 矩阵乘法 mul def mul(a:List[List[int]], b:List[List[int]]) -> List[List[int]]:# 输入两个矩阵 a 和 b&#xff0c;返回它们的矩阵乘积 a…...

基于 TensorFlow 框架的联邦学习可穿戴设备健康数据个性化健康管理平台研究

基于 TensorFlow 框架的联邦学习可穿戴设备健康数据个性化健康管理平台研究 摘要: 随着可穿戴设备的普及,人们对于自身健康管理的需求日益增长。然而,可穿戴设备所收集的健康数据往往分散在不同用户的设备中,且涉及用户隐私敏感信息。本研究旨在构建一个基于 TensorFlow 框…...

查看字节真实二进制形式示例解析1

查看字节的真实二进制形式&#xff1f; 若需要显式查看二进制0/1&#xff0c;可以通过以下方法转换&#xff1a; 方法1&#xff1a;逐字节转换为二进制字符串 def bytes_to_binary(data: bytes) -> str:return .join([bin(byte)[2:].zfill(8) for byte in data])# 示例 …...

hadoop中spark基本介绍

Spark是一个基于内存计算的快速、通用、可扩展的大数据处理引擎&#xff0c;可与Hadoop集成并在其生态系统中发挥重要作用。以下是其基本介绍&#xff1a; 特点 - 快速&#xff1a;基于内存计算&#xff0c;能将中间结果缓存在内存中&#xff0c;避免频繁读写磁盘&#xff0c;大…...

Apollo学习——键盘控制速度

# keyboard_control.py import time import keyboard # 键盘输入模块 pip install keyboard from getkey import getkey, keys from cyber.python.cyber_py3 import cyber_time from cyber.python.cyber_py3 import cyber from modules.common_msgs.control_msgs import contro…...

无人机数据处理与特征提取技术分析!

一、运行逻辑 1. 数据采集与预处理 多传感器融合&#xff1a;集成摄像头、LiDAR、IMU、GPS等传感器&#xff0c;通过硬件时间戳或PPS信号实现数据同步&#xff0c;确保时空一致性。 边缘预处理&#xff1a;在无人机端进行数据压缩&#xff08;如JPEG、H.265&#xff09;…...

Java内存马的检测与发现

【网络安全】Java内存马的检测与发现 一、Java内存马的现象二、检测思路三、重点关注类四、检测方法1. 检查方法&#xff08;FindShell&#xff09;2. 检查方法&#xff08;sa-jdi&#xff09;3. 检查方法&#xff08;arthas-boot&#xff09;4. 检查方法&#xff08;cop.jar&a…...

基于策略的强化学习方法之策略梯度(Policy Gradient)详解

在前文中&#xff0c;我们已经深入探讨了Q-Learning、SARSA、DQN这三种基于值函数的强化学习方法。这些方法通过学习状态值函数或动作值函数来做出决策&#xff0c;从而实现智能体与环境的交互。 策略梯度是一种强化学习算法&#xff0c;它直接对策略进行建模和优化&#xff0c…...

未来软件开发趋势与挑战

未来软件开发的方向将受到技术进步、市场需求和社会变革的多重影响。以下是可能主导行业发展的关键趋势&#xff1a; 1. AI与自动化深度整合 AI代码生成&#xff1a;GitHub Copilot等工具将进化成"AI开发伙伴"&#xff0c;能理解业务逻辑并自动生成完整模块。自修复…...

【vue】生命周期钩子使用

一、详解 created&#xff1a;实例化完成还没有渲染 mounted&#xff1a;渲染完成 二、应用 在created之后获取网络请求&#xff0c;封装成函数&#xff0c;在需要的地方直接调用函数...

【CTFShow】Web入门-信息搜集

Web1 好长时间没刷题了&#xff0c;第一眼看到的时候有点儿手足无措 在信息搜集中最常用的手段就是直接查看源代码&#xff0c;所以直接F12大法吧&#xff0c;果不其然拿到了flag Web2 题目给了提示js前台拦截 无效操作 打开题看到界面还是一脸茫然 坏了&#xff0c;这波貌似…...

Go 语言 net/http 包使用:HTTP 服务器、客户端与中间件

Go 语言标准库中的net/http包十分的优秀&#xff0c;提供了非常完善的 HTTP 客户端与服务端的实现&#xff0c;仅通过几行代码就可以搭建一个非常简单的 HTTP 服务器。几乎所有的 go 语言中的 web 框架&#xff0c;都是对已有的 http 包做的封装与修改&#xff0c;因此&#xf…...

YOLO v2:目标检测领域的全面性进化

引言 在YOLO v1取得巨大成功之后&#xff0c;Joseph Redmon等人在2016年提出了YOLO v2&#xff08;也称为YOLO9000&#xff09;&#xff0c;这是一个在准确率和速度上都取得显著提升的版本。YOLO v2不仅保持了v1的高速特性&#xff0c;还通过一系列创新技术大幅提高了检测精度…...

卓力达红外热成像靶标:革新军事训练与航空检测的关键技术

引言 红外热成像技术凭借其非接触、无辐射、全天候工作的特性&#xff0c;已成为现代军事和航空领域的重要工具。南通卓力达研发的**自发热红外热成像靶标**&#xff0c;通过创新设计与制造工艺&#xff0c;解决了传统训练器材的痛点&#xff0c;并在军事和航空应用中展现出显…...

【生产实践】Dolphinscheduler集群部署后Web控制台不能登录问题解决

太长不看版 问题描述&#xff1a; Dolphinscheduler按生产手册使用一键脚本集群部署后&#xff0c;控制台登录页面可以打开&#xff0c;但使用默认账户怎么都登录不进去&#xff0c;尝试在数据库中清理登录用户字段&#xff0c;发现数据库中并没有相关用户字段&#xff0c;而后…...

Shell和Bash介绍

Shell是硬件和软件之间的交互界面。Bash是一种shell&#xff0c;在Linux系统中比较常见。我目前使用的Mac用的Z shell(zsh). 可以在terminal里面通过zsh命令对系统进行操作。这是与Windows所见所得&#xff0c;用鼠标点相比&#xff0c;Mac和Linux都可以完全用命令操作。常用的…...

数据 分析

应用统计和计算方法,识别数据特征与规律. 1 分析方法 1.1 描述性分析 总结和呈现数据的基本特征;特点是简单直观. 1.1.1 集中趋势分析 ①均值:数据总和除以数据个数,反映数据的平均水平;特点是易受极端值影响;用于了解整体平均情况,例如计算班级学生平均成绩. ②中位数:将数…...

纯css实现蜂窝效果

<!DOCTYPE html><html lang"en"><head><meta charset"UTF-8"><meta name"viewport" content"widthdevice-width, initial-scale1.0"><title>蜂窝效果</title><style>body {margin: 0…...

用PyTorch在超大规模下训练深度学习模型:并行策略全解析

我猜咱们每个人肯定都累坏了&#xff0c;天天追着 LLM 研究社区跑&#xff0c;感觉每天都冒出个新的最牛模型&#xff0c;把之前的基准都给打破了呢。要是你好奇为啥创新速度能这么快&#xff0c;那主要就是研究人员能够在超大规模下训练和验证模型啦&#xff0c;这全靠并行计算…...

linux-进程信号捕捉

1. 信号捕捉流程 操作系统会在合适的时候处理信号&#xff0c;那这个合适的时候是什么时候呢&#xff1f;进程从内核态返回到用户态的时候。 假如用户程序注册了 SIGQUIT 信号的处理函数 sighandler。当程序正在执行 main 函数时&#xff0c;如果发生中断、异常或系统调用&…...

【免杀】C2免杀技术(三)shellcode加密

前言 shellcode加密是shellcode混淆的一种手段。shellcode混淆手段有多种&#xff1a;加密&#xff08;编码&#xff09;、偏移量混淆、UUID混淆、IPv4混淆、MAC混淆等。 随着杀毒软件的不断进化&#xff0c;其检测方式早已超越传统的静态特征分析。现代杀软往往会在受控的虚…...