个人技术分享

持久化存储是容器化应用的重要组成部分。Kubernetes通过静态和动态存储分配机制、丰富的存储插件生态系统，提供了强大的持久化存储支持。无论是块存储、文件存储还是对象存储，Kubernetes都能通过灵活的存储架构和扩展机制，满足不同应用场景的需求，确保数据的可靠性和持久性。Kubernetes的存储设计不仅提升了存储管理的效率和灵活性，还为云原生应用的发展提供了坚实的基础。

undetected_chromedriver 通过端口控制已打开的浏览器时，会打开一个多余的空白窗口，鼠标放在Chrome() 按ctrl+B查看源码，找到。

总结来说，ChatGPT的工作原理是通过收集大量数据、进行预处理、建立深度学习模型、使用自监督学习进行训练、生成文本、进行输出控制以及迭代优化等步骤，实现了与人类进行自然、流畅的对话的能力。

react性能优化小妙招

Spring Boot|启动图案

因为他们一声都在关注客体，而本体他们觉得自己不可靠，其实从市场视角看，举一反三就是只关注市场本身，在盘中复盘，盘中纠错，因为市场本身就是内求，市场盘中就是“活在当下”，你盘后那么积极找信息，找资料，花大把时间复盘，不就是个上课不用功听讲，在记笔记，放学拼命看书，写作业，上辅导班的笨学生么？这个时候我们发现，开盘低位题材是水利+基础建设，这是明显的题材高切低，所以开盘你就能够马上意识到市场做了2个高切低，车联网题材的高切低，还有 芯片补涨退潮的高，切水利建设的低，这是情绪周期明显的资金流动性的一次大的切换。

想对一个时间区间(如用时：2000s)进行格式化，转化成人类易读的时分秒的格式。C++ 数据格式化 字符串处理 std::string 时间区间 跨平台。, 本项目已开源，代码简洁，且有详细的文档和Demo。本文由博客一文多发平台。

以下是一个示例，展示如何使用fieldget() = field.uppercase() // 自定义 getterfield = value.trim() // 自定义 setterprintln(user.name) // 输出 "JOHN DOE"在这个示例中，name属性有一个自定义的getter和setter。getter将field的值转换为大写，而setter将传入的值去掉首尾空格，然后赋值给field。

Jenkins定时构建自动化(二)：Jenkins的定时构建语法

Java基础入门

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使用此脚本或修改前请注意以下几点：1. 系统资源：大量模拟键盘和鼠标事件可能会占用大量系统资源，会导致其他应用程序运行缓慢或崩溃。2. 隐私和安全：如果此脚本在未经用户同意的情况下运行，它可能侵犯了用户的隐私和安全。3. 法律责任：在某些情况下，未经授权地发送大量消息可能构成违法行为，并可能导致法律责任。

自增自减运算符无论你是放在前面还是后面，单独写一行运行的结果都是一样的。”既可以放在变量的前面，也可以放在变量的后面。”，作用是执行加法运算的变量值+1。”，作用是执行加法运算的变量值-1。

在本周中，通过阅读文献，了解使用PINN来对多物料的传热流动进行模拟，文章中使用传统PINN（PINN-1）和改进过的PINN-3：它使用三个网络来求解控制方程，并在训练过程中在pinn之间传输相关的解变量。通过改进MLP超参数和网格深度以及学习率后，确定了PINN的最佳范围，并与CFD结果进行比较，发现经过改进的PINN-3在模拟方面有着更好的效果。在Fluent中，选用管道湍流分析，进行几何划分和设置求解。理论学习方面，对有luent算法基本知识进行了学习。

给定长度为 n 的无序的数字数组，每个数字代表二叉树的叶子节点的权值，数字数组的值均大于等于1。请完成一个函数，根据输入的数字数组，生成哈夫曼树，并将哈夫曼树按照中序遍历输出。为了保证输出的二叉树中序遍历结果统一，增加以下限制：二叉树节点中，左节点权值小于右节点权值，根节点权值为左右节点权值之和。当左右节点权值相同时，左子树高度小于等于右子树高度。

可以查看个人中心、用户管理、体温信息管理、健康码管理、疑似人员管理、物品信息管理、物品类型管理、物品申领管理、论坛管理、系统管理等内容，如图6所示。页面可以查看账号、姓名、身份证、手机、地址、测量体温、测量时间、健康状态、详情备注等信息。页面可以查看账号、姓名、身份证、手机、地址、测量温度、健康码、是否审核、审核回复等信息。页面可以查看账号、姓名、身份证、手机、地址、测量温度、健康码、是否审核、审核回复等信息。姓名、性别、年龄、照片、身份证、手机、邮箱、地址等信息。社区疫情防控管理信息系统。

有的时候，我们接手一个新的服务器的时候，需要了解该服务器的磁盘性能是否可靠，比如，磁盘是否有坏道，磁盘的读写性能是否能够符合我们将要部署的服务，例如数据库服务，如果该数据库是一个读写比较频繁也就是IO比较高的数据库，那么，该磁盘是否能够支持高IO呢？针对以上需求，建议使用工具fio和iostat这两个工具

如果要使用大型语言模型 （）LLMs 实现生成式 AI 解决方案，则应考虑使用检索增强生成 （RAG） 的策略来生成上下文感知提示LLM。在启用 LLM RAG 的预生产管道中发生的一个重要过程是删除文档文本，以便仅将文档中最相关的部分与用户查询匹配并发送到用户查询以生成内容。LLM这就是 Open-Parse 可以提供帮助的地方。Open-Parse 超越了朴素的文本拆分，以确保相似的文本不会被拆分为两个单独的块。

将一个Shiny应用程序部署到服务器上可以通过多种方式实现，包括使用Shiny Server、Shinyapps.io或者Docker。以下是如何使用Shiny Server在服务器上部署Shiny应用程序的详细步骤。