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提示词工程实战指南：从概念认知到可验证的高质量 Prompt 设计随着大语言模型在各类工作场景中的广泛应用，提示词（Prompt）设计逐渐成为影响模型输出质量的关键因素。本文系统介绍了提示词的基本概念与典型应用场景，重点从工程视角深入解析提示词设计的核心原则与高级技巧，并通过可复现实验方法验证提示词优劣差异。文章旨在帮助读者建立一套可验证、可复用、可持续优化的提示词工程方法论，从而真正释放大模型的生产力价值。

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个人用云计算学习笔记 --36 MySQL 命名由来：创始人 Michael Widenius 以女儿名字 “My” 命名。关键节点：1979 年原型 UNIREG 诞生；1995 年首个内部版本发布；1999 年 MySQL AB 成立；2008 年被 Sun 收购；2009 年随 Sun 被 Oracle 收购；2010 年 5.5 正式版发布，InnoDB 成为默认引擎。标志：海豚 “sakila”，源自斯威士兰方言。行业应用：全球 Top20 网站中 90% 使用，如 Facebook、Google、淘宝、腾讯等。

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讲清楚 Prompt, Agent, MCP 是什么+大模型测评流程大模型评测与优化流程评测目标：评估模型在理解、推理、专业能力等维度的表现，重点关注效果和性能。评测流程：目标设定：确定评测维度（理解、推理、专业能力等）和评测类型（人工/自动）数据集选择：使用标准评测集（如MMLU、GSM8K等）或构建定制数据集评测执行：效果评测：通过准确率、F1等指标评估模型能力性能评测：测量TTFT、TPOP等延迟指标和吞吐量优化改进：根据评测结果调整模型参数或提示策略关键概念： System Prompt：预设的模型行为约束 Function Calling：结构化

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Ansible Ansible是一款开源自动化运维工具，用于配置管理、应用部署和任务自动化。它通过YAML格式的Playbook定义任务，利用SSH协议管理节点，无需代理即可跨平台操作。核心概念包括主机清单（Inventory）、剧本（Playbook）、模块（Module）和任务（Task）。Playbook由多个Play组成，每个Play指定目标主机和执行任务，支持变量、循环等高级特性。Ansible适用于批量操作、多云管理及DevOps流程，具有简单、可读性强和高效的特点。

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AI大佬的小弟

Python基础（9）：容器拆包和推导式讲解本文介绍了Python中容器拆包和列表推导式两个重要知识点。拆包操作可将列表、元组中的元素快速分配给变量，简化变量交换等操作。列表推导式通过简洁语法实现数据筛选和转换，相比传统循环更高效。文章通过多个案例展示了拆包和推导式的应用场景并详细讲解了推导式的执行原理。最后作者表示后续将补充字典和元组的推导式内容，建议读者先掌握基础用法。全文内容实用，案例丰富，适合Python初学者理解这两个提高代码效率的重要特性。

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来自于狂人

HCIE云计算考点精析 B和D利用Kubernetes的和LimitRange实现资源分层管控，保障集群稳定性；C通过RBAC权限模型实现精细化权限管控，符合安全合规要求。选项A错误的核心原因：VPC网络的定位是集群间隔离，而非集群内隔离，无法达成工程师的优化目标。C违背Init容器与应用容器的文件系统隔离原则，强制要求视图一致不符合Kubernetes设计逻辑；D颠倒Pod启动流程的依赖顺序，忽略了网络和数据卷是Init容器运行的前置条件。A符合Init容器“先于应用容器执行”的核心定位；

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Kobebryant-Manba

重启深度学习之路安装anaconda 其次，由于conda的库确实不如pip的库丰富{很多包只在 pip 有：PYPI有15万可用包，而Anaconda repository中（使用conda命令安装）提供了1,500多个软件包，Anaconda cloud上（使用conda-forge或bioconda命令安装）的几千种其他软件包。conda安装的包会统一下载到一个目录文件中，当环境B需要下载的包，之前其他环境安装过，就只需要把之间下载的文件复制到环境B中，下载一次多次安装。pip和conda在安装软件包时，在依赖关系方面的处理机制不同。

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个人用云计算学习笔记 --35 Ceph 分布式存储本文摘要： Ceph是一款开源的分布式存储系统，具备高可用、高扩展特性，支持对象/块/文件存储。文章详细介绍了Ceph的架构组成，包括MON、OSD、MGR、MDS等核心组件及其功能，阐述了不同访问方式（原生API/RBD/RADOSGW/CephFS）的应用场景。同时提供了Ceph集群部署指南，包括硬件规格要求、服务端口配置以及推荐部署工具Cephadm的使用方法。最后介绍了Ceph的管理接口，包括CLI命令和Dashboard监控方式。全文系统性地梳理了Ceph的核心知识点，适合存储管理员和架构师参考。

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学习笔记——sqlite3 数据库基础 SQLite3是一个轻量级嵌入式数据库，具有体积小(<10MB)、无需服务器、支持2TB数据库等特点。文章介绍了数据库基础概念，包括层级结构(数据库→表→记录→字段)和分类(大型/中型/小型/内存数据库)。详细讲解了SQLite3的安装配置方法，以及命令行操作(.help/.tables/.schema等)。重点解析了SQL语句：创建表(CREATE TABLE)、增删改查(INSERT/DELETE/UPDATE/SELECT)、修改表结构(ALTER TABLE)等核心操作，并提供了大量实用示例。

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临时文件自动化管理方案专业工具如CCleaner（Windows）、BleachBit（跨平台）提供可视化界面和预设规则，支持定时自动清理浏览器缓存、系统日志等临时文件。使用inotify（Linux）、FileSystemWatcher（Windows）等API监控临时目录，实时触发清理规则，避免堆积。对需要保留的临时文件使用云存储服务（如OneDrive/Dropbox）的智能同步功能，设置本地文件释放规则，仅保留云端副本。编写脚本（如Python或Shell）定期扫描指定目录，删除超过设定天数的临时文件。

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Elasticsearch 8.13.4 动态同义词实战全解析本文介绍了Elasticsearch 8.13.4版本中实现动态同义词热更新的技术方案。重点讲解了Synonyms API的创新应用，告别了传统需要重启服务的文件更新方式，实现了无需重启即可实时更新同义词规则。文章详细阐述了如何将IK分词器与动态同义词结合优化中文搜索，并提供了HTTP远程拉取和数据库直连两种进阶方案。最后强调了版本兼容性、内存管理等注意事项，指出动态同义词更新是提升搜索引擎实时性和智能化的关键突破。

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github 类似开源网站本文整理了国内外主流代码托管平台，分为全球知名平台（GitLab、Bitbucket等）、国内优秀平台（Gitee、腾讯云Coding等）和特色平台（Radicle、Codeberg等）。建议个人项目首选GitHub或Gitee，企业项目可选GitLab或云厂商平台，注重隐私可自建Gitea。选择时需考虑团队规模、DevOps需求、访问速度和合规要求等因素。

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Ansible - Role介绍和使用playbook部署wordPress 假设我们要写一个playbook来安装管理lnmp环境，那么这个playbook就会写很长。apache管理、php管理、mysql管理，然后在需要使用的时候直接调用就可以了，以免重复写。就类似编程里的模块化的概念，以达到代码复用的效果。Roles角色是ansible自1.2版本引入的新特性，用于层次性、结构化地组织playbook。能够根据层次型结构自动装载变量文件、tasks以及handlers等。要使用roles只需要在playbook中使用include指令即可。简单来讲，roles。

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ES批量写入数据：从兼容旧版到适配ES8的最佳实践本文分享了从Elasticsearch 6.7迁移到8.13.4版本时的关键优化点，重点介绍了批量写入的高效实现方法。文章对比了单条写入与批量写入的性能差异，指出批量写入可提升数十倍效率。针对ES8的重大变化（如移除Mapping Types），提供了详细的代码适配方案，包括创建支持IK分词的索引配置和封装批量写入工具类。最后还给出进阶优化建议，如分块处理、重试机制和刷新间隔调整，以应对百万级数据迁移场景。全文以Python代码示例为核心，为ES版本升级和性能优化提供了实用指导。

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Spring AI ChatClient -Prompt 模板摘要：本文介绍了Prompt模板在AI对话系统中的应用，重点阐述了三种实现方式：基础模板使用（默认分隔符）、自定义分隔符模板和系统消息模板。文章强调了模板参数的安全性考虑（验证、转义、长度限制和类型检查），并详细说明了分隔符选择的注意事项（冲突避免、可读性、兼容性和转义支持）。系统消息模板特别适用于多租户系统、领域专家和语言本地化等场景，展示了模板方法模式在AI对话系统中的实际应用价值。（149字）

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elasticsearch同时启动两个冲突问题 elasticsearch多个启动冲突问题解决，bisheng智能体编排

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Elasticsearch Update 机制与 docs.deleted 详解 ✅ ES 的 update 是"获取旧文档 → 合并更新 → 创建新文档 → 旧文档逻辑删除"✅ 支持字段级更新，只更新指定字段✅ 内部会获取完整文档进行合并（不受查询_source限制）✅ 查询时只获取必要字段仍然有意义（减少网络传输）

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现代密码学【7】之数字签名现代密码学【7】之数字签名

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成为你的宁宁

【Jenkins 与 Ansible 集成指南：从优势解析到实战落地（含本机配置、插件安装、工具配置及命令 / 剧本两种 Jenkins 调用方式全流程】本文介绍了Jenkins与Ansible结合的自动化部署方案。通过Jenkins实现构建触发和版本控制，配合Ansible完成批量服务器配置管理，可显著提升部署效率和标准化程度。文章详细演示了配置过程：1) Jenkins主机安装配置Ansible；2) 安装Jenkins插件并配置工具路径；3) 设置前端项目构建步骤；4) 使用Ansible命令和Playbook实现文件分发与解压。该方案特别适合大规模服务器环境，只需维护Ansible配置即可实现多服务器自动化部署，大幅简化运维工作流程。

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PostgreSQL 的开源扩展：高效存储和检索向量数据的 PGVector 的详细使用 PGVector是PostgreSQL的开源扩展，支持高效存储和检索高维向量数据，适用于语义搜索、推荐系统等场景。它提供多种距离度量（L2、点积、余弦相似度）和索引类型（IVFFlat、HNSW），能与PostgreSQL无缝集成。安装可通过Docker或源码编译，Python操作推荐使用psycopg2或SQLAlchemy。数据量小时可直接搜索，大数据需创建IVFFlat或HNSW索引优化性能。PGVector特别适合需要同时处理结构化数据和非结构化向量数据的应用，如新闻检索系统。

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C#上位机观察者模式首先，定义一个观察者接口，该接口应包含一个更新方法。接下来，定义一个主题接口和具体的主题类，该类实现主题接口，并维护一个观察者列表。if (!Notify();// 当状态改变时通知所有观察者。

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淼叔: 资深架构师，PMP、OCP、CSM、HPE University讲师，EXIN DevOps Professional与DevOps Master认证讲师，曾担任HPE GD China DevOps & Agile Leader，帮助企业级客户提供DevOps咨询培训以及实施指导。熟悉通信和金融领域，有超过十年金融外汇行业的架构设计、开发、维护经验，在十几年的IT从业生涯中拥有了软件开发设计领域接近全生命周期的经验和知识积累，著有企业级DevOps技术与工具实战。

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