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RAS（Rivest-Shamir-Adleman）是一种非对称加密算法，也被称为RSA 加密算法。它是由三位密码学家 Rivest、Shamir 和 Adleman 在1977年提出的，目前仍被广泛使用。
RSA 算法基于数论中的大数分解问题，其安全性依赖于两个大质数相乘很容易，但将其乘积因子分解回原始质数却异常困难。RSA 算法包括公钥和私钥的生成过程，其中公钥用于加密数据，私钥用于解密数据。
具体而言，RSA 算法的过程如下： 1. 选择两个不同的大质数 p 和 q。 2. 计算 n = p * q，并计算 φ(n) = (p-1) * (q-1)。 3. 选择一个整数 e，1 &...
在机器学习和自然语言处理等领域，嵌入（Embedding）是一种将高维离散数据（如单词、类别标签等）映射到低维连续向量空间的技术。其核心思想是通过学习数据的内在结构和语义关系，将数据表示为一种更紧凑、更具语义信息的向量形式。例如，在自然语言处理中，单词嵌入（Word Embedding）将每个单词表示为一个固定维度的向量，这个向量能够捕捉单词的语义、语法和上下文信息。
常见的嵌入方法
docker pull yidadaa/chatgpt-next-web
docker run -d -p 81:3000 \
-e OPENAI_API_KEY=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 \
-e CODE=hellogpt \
yidadaa/chatgpt-next-web
Calico 是一个开源的容器网络解决方案，它支持多种网络模型，其中之一就是 IPIP 模式。IPIP（IP in IP）是一种隧道协议，它在 IP 包的内部封装另一个 IP 包，从而实现对数据包的隧道封装和传输。
在 Calico 中，IPIP 模式用于在不同节点之间创建虚拟网络，以支持容器和虚拟机的通信。以下是在 Calico 中配置 IPIP 模式的简要步骤：
安装 Calico： 在 Kubernetes 集群或其他支持的环境中安装 Calico。
配置 IPIP 模式： 通过修改 Calico 的配置文件或使用相关命令配置 Calico 以使用 IPIP 模式。在 Ca...
"veth pair" 指的是 Linux 中的一对虚拟以太网设备。"veth" 代表虚拟以太网。这对设备用于在 Linux 内核内的两个网络命名空间之间创建虚拟网络链接。每对设备包括两个端点：一个端点放置在一个网络命名空间中，另一个端点放置在另一个网络命名空间中。
这个虚拟网络链接允许在不同网络命名空间中的进程或容器之间进行通信，就像它们通过物理以太网电缆连接一样。它通常用于容器化和虚拟化场景，其中需要隔离和网络分割。
要创建 veth 对，您可以使用 Linux 中的 ip 命令。以下是一个基本示例：
# 创建一个 veth 对
sudo ip link add veth0 type...路由表是用于指导数据包在网络中传输的重要组成部分。它记录了网络中不同目标地址的路径信息，以确定数据包应该通过哪条路径进行转发。路由表通常由网络设备（如路由器、交换机）维护和使用，以确保数据包能够按照正确的路径到达目的地。
在一个典型的路由表中，每一条记录（或路由条目）通常包含以下关键信息：
目标网络地址：表示数据包要到达的目标地址范围，通常以 IP 地址和子网掩码表示。
下一跳地址：指示数据包应该被发送到的下一个网络设备的地址，用于将数据包沿着正确的路径转发到目标地址。
接口：指示数据包应该从哪个网络接口发送，以便正确地转发到下一个网络设备。
跃点数/成本：有时会包含指示到达目标地址所需...
BizOps 是商业运营（Business Operations）的缩写，它指的是在公司或组织中负责规划和执行日常商业活动的一组实践和流程。BizOps 通常涉及跨部门的合作，以确保业务目标的一致性和高效运作。 BizOps 的关键要素包括： 1. 战略规划：帮助企业制定和执行长期战略，确保业务目标与公司的整体愿景相一致。 2. 流程优化：识别和改善业务流程，以提高效率和生产力，减少成本。 3. 项目管理：管理跨部门的项目，确保按时、按预算完成项目目标。 4. 数据分析：使用数据分析工具和技术来监控业务性能，识别趋势和机会，以及优化决策过程。 5. 风险管理：识别潜在的业务风险，并制定应...
DataOps 是 DevOps 的一个分支，专注于数据架构、数据管理和数据科学工作流程的自动化和协作。DataOps 的目标是简化数据流水线（data pipelines），提高数据的生产率，以及确保数据质量和一致性。它结合了数据管理、数据集成、数据仓库、大数据处理、数据科学和机器学习等领域的最佳实践。 DataOps 的关键实践和原则包括： 1. 自动化和简化数据流水线：自动化数据处理任务，如数据收集、转换、存储和分析，以减少手动操作和提高效率。 2. 协作和沟通：促进数据工程师、数据科学家、分析师和数据管理员之间的沟通和协作，确保所有团队成员都理解数据的需求和用途。 3. 持续集成...