kubeadm部署高可用集群注意事项最新的版本不一定好，但相对于旧版本，核心功能稳定，但新增功能、接口相对不稳学会一个版本的 高可用部署，其他版本操作都差不多不要使用带中文的服务器宿主机尽量不要使用克隆(可能在后期calico网络部署时，pod网络不同的问题)，使用全新的机器宿主机尽量升级到CentOS 7.9内核kernel升级到 4.19+ 这种稳定的内核部署k8s版本时，尽量找 1.xx.5 这种大于5的小版本（这种一般是比较稳定的版本）k8s版本在
如果您在国内使用ChatGPT，主要的问题可能是连接OpenAI服务器的速度和稳定性。由于OpenAI位于美国，可能受到中国的网络限制和防火墙的影响，造成访问速度比较慢或不稳定。为了解决这个问题，您可以采取以下方法：使用国内的OpenAI API代理。如今，有一些国内的开发者和团队已经为国内用户提供了OpenAI API的代理服务。这些服务会将请求查看为国内的服务器，并加以优化，从而缩短请求时间并提高稳定性。但是，使用这些服务需要付费。使用国内的云服务提供商。
云计算（cloud computing）：分布式：分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，合并&反馈：通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。云计算早期：分布式计算：简单的分布式计算，解决任务分发，并进行计算结果的合并。因而，云计算又称为网格计算。通过分布式计算，可以在很短的时间内（几秒钟）完成对数以万计的数据的处理，从而达到强大的网络服务。现阶段：计算：分布式计算、效用计算、负载均衡、并行计算、存储。
本文主要对如下内容进行讲解：Azure云计算的核心体系结构组件中的：资源、订阅和资源组，以及了解 Azure 资源管理器 (ARM) Azure 中的 “资源”（Resource）是指一种由 Azure 管理的计算资源、存储资源或服务。Azure 资源可以是虚拟机、数据库、存储帐户、应用服务、虚拟网络等等。每个资源都有一个唯一的标识符，并由 Azure 资源管理器 (Azure Resource Manager) 管理。当用户使用 Azure 时，你会购买的服务，比如数据库，或者web托管，或者VM等
要想通过物联网平台实现远程监控设备，那么就要建立监控端设备(比如手机)和被监控端设备的数据交互，在阿里云物联网平台完成这个交互功能的方法就是建立两个设备之间的数据流转，对于设备要流转的物模型数据，阿里云网站上已经有详细的示例介绍，但是对于设备上下线状态的数据流转，网站没有进行详细说明，本人经过摸索，整理成此文，予以记录。...
综上所诉，云边协同具体涉及到资源、管理和应用协同等多个层面。为了构建灵活、高效的云边协同计算环境，需要在不同层面实现云计算和边缘计算的协同，以优势互补的方式克服云计算和边缘计算中各自存在的缺点，放大云计算与边缘计算的价值。边缘计算至关重要，因为它为改进和创新理念铺平了道路，让企业在企业和工业层面以最大的运营效率、更高的安全性和更好的性能运营。边缘计算在每个垂直行业都是可行的，无论是银行、医疗保健、零售还是采矿。
下载好Vmware15/16以及redhat8.x.ios镜像之后，部署Linux环境（以Vmware15为例）1、部署Linux环境打开下载好的Vmware文件--新建虚拟机选择Red Hat Enterprise Linux 8 64位，下一步命名虚拟机名称以及将虚拟机放到D盘一般设置为2GB虚拟机磁盘大小根据自己电脑情况而定，可以20GB也可以40GB找到自己下载好的redhat...
service实战下篇
没有账户，需要注册
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本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
滨海蓝碳 红树林 盐沼 海草床碳储量和碳排放因子评估方法 (陈鹭真，卢伟志，林光辉译)，滨海蓝碳 红树林 盐沼 海草床碳储量和碳排放因子评估方法 (陈鹭真，卢伟志，林光辉译)
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大模型是指通过在海量数据上依托强大算力资源进行训练后能完成大量不同下游任务的模型。大模型以其在模型精度和泛化能力等多个指标上超越传统AI模型的表现，以及赋能千行百业的巨大潜力，成为当今世界各国人工智能技术发展的核心方向。
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