IIS内部服务器搭建

最新推荐文章于 2025-05-12 11:08:18 发布
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本文介绍了在Windows 10系统中配置IIS网站的详细步骤。包括在控制面板勾选相关选项，通过电脑管理进入IIS管理器添加网站，填写名称、物理路径和端口号等。还提到局域网访问需关闭防火墙，以及网站文件存放位置和配置出错的解决办法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

window10 控制面板 程序 启动或关闭程序 

勾选Internet Information Services 或者 Internet Information Services 可承载的Web核心两个选项 确认 稍等 可能需要重启

我的电脑 右键管理 服务和应用程序 选择Internet Infomation Seivices（IIS）管理器

右键添加网站 填写网站名称 物理路径 填写端口号 

物理路径需要在SC-主页中的默认文档 添加 （示例：xxx.html网站的名字+后缀）

物理路径 选择放置网站的文件夹即可

想要一个局域网内其他电脑访问，需关闭防火墙

亲测：网站文件放在C/inetpub文件夹下可读 C盘其他位置不可 其他盘正常

 

如果配置IIS时 打开网页显示空白 可以选择重新配置IIS 把C盘下面的Inetpub文件夹删除 取消勾选Internet Information Services 或者 Internet Information Services 可承载的Web核心两个选项

 

 

 

deepflow-agent在传统服务器（虚机、物理机）上的部署方法
sheehan_xu的博客
09-15 1771
本文主要说明使用deepflow监控非k8s服务器的情况，应用场景是，deepflow-server已经具备，在其他服务器上安装部署deepflow-agent并连接到已有的deepflow-server(可能不在同一台主机)。
「用户案例-字节跳动Flow团队」Kitex Thrift Streaming 在 Prompt 平台的实践
weixin_44186218的博客
05-13 1280
字节跳动 Prompt 平台旨在为用户提供全面的 Prompt 开发、调优、评测及应用等全生命周期功能。在这些功能中，打字机效果的流式输出大模型结果是一项至关重要的特性。基于 SSE（Server-Sent Events）实现虽然可行，但需要额外编写 HTTP 服务，这增加了开发的复杂性。而轮询方式虽然简单，但用户体验并不理想，显得过于笨拙。至于 gRPC，虽然性能出色，但可能引入兼容性问题，使得部署和维护变得复杂。
看看KIMI怎么说-字节跳动的Deepflow是什么？
释迦呼呼的博客
05-11 449
采用 Meta Prompt 模式，所有 Prompts 都由 OpenAI 的官方 Meta Prompt 生成，降低 Prompt 工程门槛的同时，确保了 Prompt 的高质量。还支持多层级的语言模型系统，根据任务复杂性动态选择合适的模型。：为研究人员和开发者提供了强大的工具，帮助他们更高效地处理数据、生成高质量的报告和播客内容，从而提升深度学习研究的效率和质量。：丰富了用户的创作工具，降低了内容创作的门槛，让更多人能够参与到内容创作中，表达自己的观点与想法，丰富互联网的信息生态。
看看Grok3怎么说-字节跳动的Deepflow是什么？
释迦呼呼的博客
05-10 801
Deepflow是字节跳动旗下云杉网络（Yunshan Network）推出的一款深度可观测性平台，专为复杂的云原生和AI应用设计。Deepflow是字节跳动在云原生和AI应用领域的一项重要技术创新，通过深度可观测性简化开发和运维工作，提升应用性能管理的效率和效果。Deepflow是一款为复杂云原生和AI应用提供深度可观测性的工具，旨在帮助开发者和管理团队监控和诊断应用性能。Deepflow特别适合云原生应用和AI模型的性能优化，帮助解决传统APM系统的探针侵入性和可观测性盲区问题。
看看Qwen3怎么说-字节跳动的Deepflow是什么？
释迦呼呼的博客
05-12 558
目前没有公开证据表明字节跳动有名为“DeepFlow”的技术产品。若您指的是其他公司的技术（如阿里云 DeepFlow），可进一步说明需求，我将提供详细分析！
看看Gemini Deep Research怎么说-字节跳动的Deepflow是什么？
释迦呼呼的博客
05-12 760
在云原生架构日益普及的今天，现代应用程序的复杂性也随之攀升。微服务、容器化和动态编排等技术的广泛应用，使得传统的监控手段在提供对系统行为的全面理解方面显得力不从心。仅仅依赖于基础的指标和日志数据，往往难以洞察分布式系统的内部状态，从而阻碍了对潜在问题的早期发现和高效解决。可观测性作为一种新兴的系统理解范式，旨在通过检查系统的外部输出来推断其内部状态，从而实现对复杂系统的积极管理和优化。这种理念不仅仅关注于系统是否正常运行，更侧重于理解系统为何如此运行，以及在出现问题时如何快速定位和解决。
第六十四个问题Deepseek R1-字节跳动的Deepflow是什么？
释迦呼呼的博客
05-10 522
字节的DeerFlow体现了其在AI应用层的拓展野心，而云杉的DeepFlow则属于运维技术工具。：整合多源数据与知识库，辅助用户完成复杂课题研究，例如跨学科文献分析、数据关联性挖掘等236；：支持文本、图像、音频的混合内容生成，例如自动生成研究报告框架、播客脚本及配套视觉素材36；：结合语音合成与内容编排算法，一键生成符合主题的播客内容，适用于知识传播与媒体创作6。：聚焦AI驱动的深度研究与内容生成，开源生态布局助力科研与媒体创新236；：专注云原生环境下的系统可观测性，提升运维效率7。
部署社区版deepflow
ljyfree的专栏
10-27 2033
在Ubuntu20.04上部署社区版本的deepflow
云原生可观测性平台deepflow部署
x10n9的博客
04-14 3328
可编程：DeepFlow 目前支持了对 HTTP、HTTPS、Dubbo、gRPC、ProtobufRPC、SOFARPC、MySQL、PostgreSQL、Redis、Kafka、MQTT、DNS协议的解析，并将保持迭代增加更多的应用协议支持。在云原生环境中，DeepFlow 的 AutoTagging 机制自动发现服务、实例、API的属性信息，自动为每个观测数据注入丰富的标签，从而消除数据孤岛，并释放数据的下钻能力。随着复杂度的增长，可观测性平台本身的可观测性能力同样也成为问题。
光流（七）--Brox算法（DeepFlow）
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07-15 1万+
原文： http://www.cnblogs.com/dzyBK/p/5096860.html 参考论文： 1. High Accuracy Optical Flow Estimation Based on a Theory for Warping, Thomas Box, ECCV2004 2. Beyond Pixels Exploring New Representations
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网络中心分布式追踪技术随着云杉网络公司开发的DeepFlow框架，在国际顶级期刊发表的学术论文中得到了深入探讨。该论文不仅代表了当前调用链追踪和网络性能监控技术的最新进展，同时也详细描述了如何通过DeepFlow实现...
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深度理解分布式追踪技术，网络为中心分布式追踪系统DeepFlow在微服务架构中的应用，以及在最新技术进展eBPF的驱动下的创新和实践，是当前IT行业在网络运维和性能调优方面亟需掌握的重要知识领域。 一、背景和动机 ...
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 论文的骨骼一定是由人来完成的，论文的肌肉和大动脉也需要作者尽量逐字逐句地写作。在这个基础之上，ChatGPT 可以对细枝末节进行丰富和修补。也就是说，ChatGPT 的作用相当于是把一幅256x256清晰度的图片给放大到1028x1028的程度，把一个已经有了灵魂、骨骼、肌肉、大动脉的论文给进一步填充好血肉ChatGPT 这样的AI直接生成的论文引言大纲和内容是缺乏灵魂的，至少现在是缺乏的。我们称这种人工主导、AI辅助的方法为自上而下的写作方式，把完全或者大部分采用Al生成论文的方法称为自下而上的写作方式
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Recraft.ai：赋能专业设计师的 AI 创意引擎
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Recraft.ai 是一款专为专业设计师打造的 AI 创意引擎，集图像生成、编辑、矢量化、协作于一体，旨在提升设计效率与创意表达。其核心功能包括 AI 图像生成器、矢量生成器、照片编辑器等，支持风格一致性与品牌化，适用于 Logo 设计、图标制作、广告素材等多个场景。Recraft.ai 强调“设计师主导”理念，提供完全掌控、高效协作与简化工作流程的优势，帮助设计师节省时间并提升作品质量。目前提供免费试用，适合设计师与设计爱好者探索 AI 创意的无限可能。
第二十一天打卡
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05-11 229
这个结果略微差于聚类后的效果，但和一开始考虑所有特征的预测效果差不多，这个降维算法也比较成功。首先我们要对训练集和测试集进行处理，将非数字部分进行编码，并且将空缺值进行填充。- 输出每个模型的最佳参数和评估指标（准确率、精确率、召回率和F1分数）- 对每个模型分别使用网格搜索和贝叶斯优化进行超参数调优。这里可以看出预测结果大大提高了，这个调整工程是成功的。- 使用三个典型模型：随机森林、支持向量机和逻辑回归。- 在验证集上评估每个模型的性能。
Python数据分析案例74——基于内容的深度学习推荐系统（电影推荐）
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电影数据集构建推荐系统，结合内容推荐和深度学习两种方法。预处理、探索性分析，加权平均法和余弦相似度进行基于内容的推荐，计算电影的相似度并生成推荐结果。并且使用深度学习模型，构建评分预测和检索任务，用户个性化推荐和评分预测。
deepflow对比Prometheus
01-08
### 比较 DeepFlow 和 Prometheus 功能特性 #### 数据采集方式 DeepFlow 利用了 eBPF 技术来实现高效的数据捕获和处理，这使得其能够深入操作系统内核层面获取更详尽的应用性能指标以及网络流量信息[^3]。相比之下，Prometheus 主要依赖于 pull 模型从目标服务拉取 metrics 数据；虽然也支持通过 pushgateway 推送数据的方式，但在灵活性上不如前者。 #### 自动化程度 对于自动化方面，DeepFlow 提供了 AutoTracing、AutoMetrics 等功能，这些特性允许系统自动发现并跟踪微服务体系内的请求调用关系和服务间交互情况，减少了人工配置的工作量。而 Prometheus 需要用户手动定义 metric endpoints 并设置相应的 job 来抓取所需监控项。 #### 性能开销 由于采用了先进的编译器技术和优化算法，DeepFlow 在运行时产生的资源消耗相对较低，尤其是在大规模分布式环境中表现更为突出[^1]。然而，Prometheus 的架构设计决定了它可能会占用较多内存空间用来存储时间序列数据库中的历史记录，并且随着监测对象数量增加，查询效率也可能受到影响。 #### 生态集成性 两者都拥有良好的社区生态支持，不过它们侧重点不同。DeepFlow 更加专注于云原生场景下的全面可观测解决方案构建，易于与其他 CNCF 项目如 Kubernetes 结合使用[^4]。与此同时，Prometheus 已经成为事实上的标准之一，在众多第三方应用程序中有广泛的支持，具备丰富的 exporter 资源可供选择。 ```yaml # Example of deploying DeepFlow via Helm, showcasing its ease-of-use with cloud-native environments. helm repo add deepflow https://deepflow-ce.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/chart/stable helm repo update deepflow cat << EOF > values-custom.yaml global: allInOneLocalStorage: true image: repository: registry.cn-beijing.aliyuncs.com/deepflow-ce grafana: image: repository: registry.cn-beijing.aliyuncs.com/deepflow-ce/grafana EOF helm install deepflow -n deepflow deepflow/deepflow --create-namespace \ -f values-custom.yaml ```
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