比特币是被发现的,而不是印刷的。世界各地的计算机通过相互竞争来“挖掘”比特币。 关键要点: 比特币挖矿是发现新区块、验证交易并将其添加到比特币区块链的过程。 每次发现一个新区块时,成功的矿工都被授予用新的交易数据填充该区块的权利。 作为投入时间和资源完成这项任务的回报,获胜的矿工将免费获得一定数量的
GPU虚拟化技术允许多个虚拟机(VM)共享一个物理GPU的资源,以提高硬件利用率并降低成本。该技术主要通过三种方式实现:直通(Passthrough)、API重定向(API Remoting)和硬件虚拟化(如NVIDIA的vGPU和AMD的MxGPU)。其中,直通方式提供接近原生性能但灵活性较差;API重定向允许多个虚拟机共享一个GPU但性能较低;硬件虚拟化则在保持较高性能的同时支持多虚拟机共享。 典型的GPU虚拟化架构包括物理主机、GPU驱动程序、GPU管理层及vGPU实例等组件,这些组件共同作用于虚拟机中运行的应用程序。此外,文章还介绍了几种常见的GPU虚拟化方案及其优缺点,包括腾讯的vCUDA、阿里云的cGPU、k8s-device-plugin、腾讯最新的qGPU服务以及OrionX (趋动科技)等开源或商业解决方案。每种方案都有其特定的应用场景和技术特点,旨在满足不同用户对于GPU资源共享与隔离的需求。
Kubernetes中的Pod优先级和抢占机制用于优化集群资源分配,确保关键应用在资源紧张时仍能运行。Pod优先级通过优先级类(PriorityClass)定义,其值越高,Pod的重要性越大,在调度时更可能被优先考虑。创建优先级类后,可以在Pod的spec中指定使用该类。当高优先级Pod无法被调度时,Kubernetes将启动抢占流程,选择并驱逐低优先级Pod以腾出资源。此外,通过设置PodDisruptionBudget (PDB) 或调整调度器配置来控制或禁用抢占行为,从而更好地保护关键应用。示例展示了如何创建优先级类及将其应用于Pod,帮助实现智能资源管理。
本文详细介绍了数据仓库(DW)和数据集市的概念及其结构层次,包括ODS、DWD、DWM、DWS和ADS等。数据仓库是一种面向主题的集成化数据集合,主要用于支持复杂的分析操作和决策支持。其主要特点包括面向主题、集成性、不可修改性和时间相关性。为了解决数据复杂性和层级混乱的问题,数据分层成为一种有效的方法,通过将数据处理过程分为多个层次来简化问题并提高数据管理效率。各层的功能如下: - **ODS层**:作为数据准备区,对原始数据进行初步清洗和规范。 - **DWD层**:进一步清洗ODS层的数据,并进行规范化操作。 - **DWM层**:在DWD基础上进行轻微聚合,生成中间结果表。 - **DWS层**:基于DWM层整合汇总成宽表,用于提供业务查询和OLAP分析。 - **ADS层**:提供给数据产品和数据分析使用的最终数据。 此外,文章还讨论了事实表、维表以及临时表的作用,并解释了数据集市与数据仓库的区别,强调了数据集市是针对特定部门或用户需求设计的小型数据仓库。最后,文章解答了一些常见问题,如ODS与DWD的区别及APP层的作用。
Proxyman 是一款用于拦截和调试 HTTP/HTTPS 请求的代理工具。其工作原理是在客户端与服务器间插入一个代理服务器,通过中间人攻击(MitM)的方式处理 HTTPS 请求。当客户端发起 HTTPS 请求时,Proxyman 会伪装成目标服务器与客户端建立加密连接,同时与真实服务器建立另一个加密连接,形成加密通道。随后,它解密来自客户端的请求,允许用户查看、修改或重放这些请求,并将响应重新加密后返回给客户端。 HTTPS 的加密基于 TLS 协议,确保数据保密性、完整性和身份验证。在握手过程中,双方协商加密算法并交换密钥以建立加密通道。然而,Proxyman 利用证书欺骗手段,在握手阶段向客户端提供虚假证书,使客户端误认为 Proxyman 即为实际服务器。这样,尽管整个过程看似安全,但 Proxyman 实际上可以查看和修改所有传输的数据。
在Kubernetes中,PVC(PersistentVolumeClaim)的`accessMode`属性定义了对持久化卷PV的访问方式,包括三种模式:`ReadWriteOnce`、`ReadWriteMany`和`ReadOnlyMany`。`ReadWriteOnce`允许单一节点上的Pod对PV进行读写操作;`ReadWriteMany`支持多个节点上的Pod同时对同一PV执行读写任务;而`ReadOnlyMany`则让多个节点上的Pod能够共享PV资源但仅限于读取。选择合适的`accessMode`需考虑应用的具体需求及所用存储插件的支持情况。
本文介绍了Unix和Unix-like系统Shell中常用的输出重定向符号及其功能。`>`或`1>`用于将标准输出重定向到文件,`2>`专门处理标准错误重定向,`&>`同时处理标准输出和错误重定向至同一文件。`>>`则用于追加内容而非覆盖。`<`允许将文件作为命令输入,`<<`(Here文档)和`<<<`(Here字符串)分别提供多行文本和单个字符串作为输入。管道`|`可连接两个命令,使前一个命令的输出成为后一个命令的输入。此外,文章还解释了如何通过重定向错误消息到`/dev/null`来避免权限问题,并详细说明了`2>&1`的含义及其在合并标准输出与错误时的应用。
本文介绍了科学研究和数据分析中常见的几种变量定义。**自变量**是研究者主动改变或控制的变量,用以观察其对其他变量的影响;**因变量**则是受自变量影响的结果,是研究者希望了解或预测的目标。**控制变量**是为了保证实验结果的有效性而保持不变的因素,避免外部因素干扰实验结论。**干扰变量**是指那些未被预期到或未得到控制的变量,它们可能会影响实验结果,使因果关系变得复杂。**中介变量**揭示了自变量与因变量之间作用机制的内在过程。最后,**调节变量**则指那些能够改变自变量与因变量间关系强度或方向的因素,但本身并不直接作用于因变量。通过理解这些变量类型,研究人员可以更准确地设计实验并解释数据。
OpenAI在首届开发者大会上推出了GPT-4 Turbo,相比GPT-4,新版本有六方面的提升:更长的上下文对话长度(128k)、更精细的模型控制、更新的知识库(截止到2023年4月)、多模态API支持(如DALL·E 3和TTS)、定制微调能力以及更低的价格。GPT-4还新增了语音交流功能,支持多种语言,并能模仿人类的停顿和气泡音。对于国内用户来说,通过WildCard提供的虚拟信用卡服务可以便捷地订阅GPT-4,享受8.8折优惠及海外手机号服务。此外,WildCard还提供了快速KYC验证、多样化支付方式等便利,是目前较为推荐的订阅方案之一。