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服务器语言学习该从何下手

云服务器提供稳定的弹性计算服务。通过实时增减计算资源,适应业务变动,降低维护成本

社区干货

理解 Language Server Protocol 的工作原理

## 什么是 Language Server Protocol (LSP)?首先根据官方解释 https://microsoft.github.io/language-server-protocol/ :Language Server Protocol (语言服务器协议,简称 LSP)是微软于 2016 年提出的一套统一的... 那就是市面上所有的 编辑器 和 Language Server 的 maintainer 都需要花时间和精力去兼容这个协议,并且这个协议本身也会随着自身版本更新而要求服务端 / 客户端响应新的协议行为。但是总体来说,利大于弊。## LSP...

如何进行套接字socket编程

Socket编程是一种用于在两台计算机之间进行交互的编程模式。它允许计算机之间的程序以抽象的形式进行通信,以便它们能够直接交换数据而无需中间的协议层。这种技术主要用于客户端/服务器应用,允许客户端发送请求到服... 支持客户端与服务器之间进行通信,并方便地处理数据,从而使两者之间进行交互变得更加容易。进行socket编程的主要步骤如下:1. 创建Socket对象:客户端Socket(InetAddress address, int port) 或者 服务端ServerSoc...

什么是云原生及 Go 语言在原生时代的优势|社区征文

支持应用程序生命周期所需的任何系统或软件## 2 什么是云原生架构?### 2.1 云原生的演进**物理服务器**在互联网初期, Web 基础架构从物理服务器开始,早期服务器体型大、噪音大而且价格昂贵,并且需要大量... 有时需要限制语言运行环境、库和特性。**云原生基础架构**如上所述,在传统的设计环境中,您将数据库连接到模块,这些模块将与 API 或 Web 应用程序连接,然后才能与消费者联系。![picture.image](https://p6-vo...

KubeAdmiral支持提供代理 API 供用户访问成员集群资源

开发一个代理api server,实现统一的 API 端点,用于访问 KubeAdmiral 中的成员集群资源,类似于`/apis/aggregated.kubeadmiral.io/v1alpha1/aggregations/{clustername}/proxy` 。允许用户直接通过kubeAdmiral访问... // Path is api/v1/nodes // +optional Path string `json:"path,omitempty" protobuf:"bytes,1,opt,name=path"`}```### 统一API 端点使用API服务器聚合(AA)功能,在 KubeAdmiral 中实现 API 端点,代理对成...

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同时抵扣CDN与DCDN两种流量消耗,加速分发更实惠
2.00/20.00/年
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2核4G共享型云服务器

Intel CPU 性能可靠,不限流量,学习测试、小型网站、小程序开发推荐,性价比首选
86.00/1908.00/年
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服务器语言学习该从何下手-优选内容

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什么是云原生及 Go 语言在原生时代的优势|社区征文
支持应用程序生命周期所需的任何系统或软件## 2 什么是云原生架构?### 2.1 云原生的演进**物理服务器**在互联网初期, Web 基础架构从物理服务器开始,早期服务器体型大、噪音大而且价格昂贵,并且需要大量... 有时需要限制语言运行环境、库和特性。**云原生基础架构**如上所述,在传统的设计环境中,您将数据库连接到模块,这些模块将与 API 或 Web 应用程序连接,然后才能与消费者联系。![picture.image](https://p6-vo...
搭建ChatGLM-6B大语言模型
为您介绍如何在ECS云服务器上部署ChatGLM-6B大语言模型。 背景信息ChatGLM-6B是一个具有62亿参数的、支持中英双语问答的对话语言模型,基于General Language Model(GLM)架构,结合模型量化技术,支持在消费级的显卡上进行本地部署(INT4量化级别下最低只需6GB显存)。ChatGLM-6B使用了和ChatGLM相同的技术,针对中文问答和对话进行了优化。经过约1T标识符的中英双语训练,辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持,62亿参数...

服务器语言学习该从何下手-相关内容

搭建Llama-2-7b-hf模型进行推理

本实践使用该模型集合中的7b(70亿)参数规模,且转换为HF格式的模型。更多详情,可查看meta-llama/Llama-2-7b-hf。 xFasterTransformerIntel xFasterTransformer 是Intel®开发的一个加速库,旨在为大语言模型(LLM)在C... 和其他硬件加速器上执行深度学习任务。 操作步骤步骤一:环境准备创建搭载了第5代英特尔®至强®可扩展处理器(Emerald Rapids,EMR)的云服务器实例,详细操作请参见购买云服务器。创建实例时,请注意以下配置:实例规格...

GPU-部署ChatGLM-6B模型

介绍如何在GPU云服务器上部署ChatGLM-6B大语言模型。 背景信息ChatGLM-6B是一个具有62亿参数的、支持中英双语问答的对话语言模型,基于General Language Model(GLM)架构,结合模型量化技术,支持在消费级的显卡上进行本地部署(INT4量化级别下最低只需6GB显存)。ChatGLM-6B使用了和ChatGLM相同的技术,针对中文问答和对话进行了优化。经过约1T标识符的中英双语训练,辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持,62亿参数的C...

KubeAdmiral支持提供代理 API 供用户访问成员集群资源

开发一个代理api server,实现统一的 API 端点,用于访问 KubeAdmiral 中的成员集群资源,类似于`/apis/aggregated.kubeadmiral.io/v1alpha1/aggregations/{clustername}/proxy` 。允许用户直接通过kubeAdmiral访问... // Path is api/v1/nodes // +optional Path string `json:"path,omitempty" protobuf:"bytes,1,opt,name=path"`}```### 统一API 端点使用API服务器聚合(AA)功能,在 KubeAdmiral 中实现 API 端点,代理对成...

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GPU-使用Llama.cpp量化Llama2模型

本文以搭载了一张V100显卡的ecs.g1ve.2xlarge实例,介绍如何在云服务器上利用Llama.cpp执行Llama2-7B模型的量化,并对比基于CPU的推理和基于GPU的推理速度。 背景信息Llama.cpp简介Llama.cpp是使用C++语言编写的大模型量化工具,同时也提供了部署和运行量化后模型的demo。它基于GGML(一种机器学习张量库),实现了对Llama模型的量化、推理部署功能。旨在实现开源大模型运行于相对低配置或廉价的硬件之上,它能支持将Llama模型推理部署至...

深入理解JSON:数据交换格式的优雅之路

一种广泛使用的编程语言。然而,尽管它的名称来源于JavaScript,但JSON已经超越了这种语言的范围,成为许多其他编程语言中的数据格式选择。今天,JSON已经成为Web开发中的一个关键组成部分,用于在服务器和客户端之间发送和接收数据。它的主要优点是可以快速地对数据进行序列化和反序列化,而且格式通用,能被所有主流的编程语言读取。## 正确的JSON格式使用JSON并不需要任何JavaScript知识,尽管有这样的知识会提高你对JSON的理解。...

通过 Java 连接实例

Elasticsearch 官方和社区推出了各个语言版本的 SDK,以方便用户使用。本文介绍如何使用 Java 语言,通过 Rest High level Client 连接火山引擎 ES 实例,并为您提供示例代码。 准备工作提前创建火山引擎 ES 实例,并确... 确保运行 Java 代码的服务器与火山引擎 ES 实例网络互通。如果运行 Java 代码的服务器与火山引擎 ES 实例在相同的私有网络 VPC 中,则可以通过实例的私网地址进行连接。 如果运行 Java 代码的服务器在公网环境下,则...

2022技术盘点之平台云原生架构演进之道|社区征文

服务通过Kubernetes API-Server获取后端一组Service Pod真实IP,业务POD通过Calico网络进行POD与POD直接流量通讯。## 四 安全管控### 4.1 SmartOps安全全景![](https://kaliarch-bucket-1251990360.cos.ap-be... 系统层:通过对云服务器进行系统安全加固,漏洞补丁管理,云主机安全和云防火墙,确保系统安全。## 三 DevOpsSmartOps平台从DevOps到SecDevOps的演进之路。### 3.1 DevOps V1.0起初DevOps使用Gitlab CI进行管...

我的云原生学习方法 | 社区征文

应该从哪里学起?在CNCF[官网](https://www.cncf.io/projects/)上,可以看到众多云原生项目,颇有“乱花渐欲迷人眼”的感觉,它们有些正在被CNCF孵化、有些则已经毕业并被广泛使用,应该从哪里下手学习?以什么顺序学习... 可以从源码层面分析解决问题。在遇到线上问题时,心里发虚,没有头绪,我感觉归根结底是对技术研究不深入,基础不扎实。所以我想在学习之初就可以从语言层面开始、从底层基础开始,踏实不浮躁,不追求新名词。## 4...

云原生 x AI 时代的微服务架构最佳实践—— CloudWeGo 技术沙龙·北京站报名开启

SSE(Server-Sent Events)是一种服务器主动发送数据到客户端的机制,基于 HTTP 提供单向流能力。随着 AIGC/LLM 的流行,字节跳动内部和社区都对 SSE 有强烈诉求。两位同学将会分享 SSE 的原理,Hertz SSE 的设计与实现... 编程语言的选择和开发框架的演进,以及流量激增后的流量治理模式和服务网格全面落地。白皮书中还详细介绍了 **电商、AI、金融、游戏** 相关行业的落地案例,同时探讨了在降本增效压力下微服务的性能提升和成本优化解...

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