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靡不有初,鲜克有终


“靡不有初,鲜克有终”出自《诗经·大雅·荡》,意思是人们做事大都有一个良好的开端,但很少有人能够善始善终。以下是对其的详细介绍:

原文及释义

  • 原文:荡荡上帝,下民之辟。疾威上帝,其命多辟。天生烝民,其命匪谌。靡不有初,鲜克有终。
  • 释义:上帝骄纵又放荡,他是下民的君王。上帝贪心又暴虐,政令邪僻太反常。上天生养众百姓,政令无信尽撒谎。万事开头讲得好,很少能有好收场。

引申含义

  • 强调坚持的重要性:这句话提醒人们,做任何事情都要有始有终,不能半途而废。在开始做事时,往往会充满热情和动力,但随着时间的推移,可能会遇到各种困难和挫折,导致放弃。只有坚持不懈,克服困难,才能最终实现目标。
  • 警示道...

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个人日常事务安排计划表


以下是一个以股票投资分析与日常活动结合的时间管理计划示例,你可以根据实际情况调整:

时间 事项 具体安排
7:00 - 8:00 起床与晨间活动 起床洗漱,进行简单的晨练如拉伸、慢跑等,然后吃一些简单的早点如水果、酸奶,同时收听财经新闻广播,了解市场大致动态与热点消息
8:00 - 8:30 通勤与资讯回顾 在上班或前往学习地点途中,通过手机查看财经新闻客户端、股票交易软件的公告及重要资讯,对重点关注的股票信息进行标记
8:30 - 9:00 工作/学习准备 到达目的地后,整理工作或学习环境,准备好相关资料与工具,快速浏览当天的任务安排与日程表,为正式开启上午的事务...

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autossh-保持 SSH 隧道的工具


autossh:用于保持 SSH 隧道的工具

autossh 是一个用于自动重连和保持 SSH 会话的工具,特别适用于需要长期保持 SSH 隧道连接的场景。如果 SSH 会话意外断开(例如网络中断或主机故障),autossh 会自动重新建立连接,非常适合 MongoDB 副本集反向隧道配置。


安装 autossh

1. 在 Ubuntu 上安装

sudo apt update
sudo apt install autossh

2. 在 Windows 上使用

  • Windows 系统本身不支持 autossh,可以借助 WSL(Windows Subsystem for Linux)...

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反向SSH隧道


反向 SSH 隧道

反向 SSH 隧道是解决内外网通信问题的一种简单高效的方法,特别适用于内网主节点无法直接暴露给外网的场景。以下是详细的操作步骤和原理:


原理

  1. 建立隧道:通过 SSH 隧道技术,让内网主节点主动连接到外网的机器。
  2. 端口转发:把内网 MongoDB 的服务端口(27017)映射到外网机器的某个端口(例如 27018)。
  3. 外网访问内网 MongoDB:外网服务器通过本地端口(27018)访问隧道中转的内网 MongoDB 实例。

实现步骤

1. 前置准备

检查 SSH 配置

  • 确保内网的 Windows 主机可以通过 SSH 连接到外网的 Ubuntu 服务器。
  • 确...

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内网mongoDB与外网mongodb 实例数据库同步网络问题解决方案


你提的这个问题非常关键,也是配置副本集时需要仔细考虑的网络拓扑设计问题。MongoDB 副本集中的成员确实需要直接连通,这是因为:


MongoDB 副本集的工作原理要求直接连接

  1. 心跳机制(Heartbeat)
    MongoDB 副本集中的所有成员需要通过心跳机制相互通信,以监控其他成员的状态(如 PRIMARY 或 SECONDARY)。这就要求每个副本集成员都能直接连通其他成员的实例。

  2. 数据同步(Replication)
    SECONDARY 副本通过直接连接到 PRIMARY 副本的实例,获取 oplog(操作日志),并根据 oplog 更新自身的数据。这种数据同步...

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mongodb 内网与外网mongodb 实例数据同步


要在 Windows(内网)Ubuntu(外网) 的两个 MongoDB 实例之间建立 副本集(Replica Set),并实现数据同步,可以按照以下步骤进行操作:


总体思路

  1. 在 Windows 和 Ubuntu 上分别安装 MongoDB
  2. 使用 Docker 容器部署 MongoDB 实例。
  3. Windows 中的 MongoDB 为主节点(Primary)。
  4. Ubuntu 中的 MongoDB 为副节点(Secondary)。

  5. 配置副本集(Replica Set)

  6. 在两台服务器上启用副本集模式。
  7. 确保 Windows 可以通过内网访问外网的 Ubuntu 实...

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Llama-


您提供的链接是指向Llama官方网站的。根据您提供的网页内容,Llama是一个提供开源AI模型的平台,允许用户进行微调、蒸馏和在任何地方部署。以下是他们提供的一些关键信息:

  1. 模型系列:Llama提供了多种模型,包括Llama 3.1、Llama 3.2和Llama 3.3,这些模型支持多语言文本(1B、3B)和文本图像模型(11B、90B),以及70B的Llama 3.3模型,该模型提供与405B的Llama 3.1模型相似的性能,但成本更低。

  2. 模型特点

  3. Llama 3.1:包括8B的轻量级超快速模型和405B的旗舰基础模型。
  4. Llama 3.2:包括1B和3B的轻量级高效模...

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TradExpert: Revolutionizing Trading with Mixture of Expert LLMs


“TradExpert: Revolutionizing Trading with Mixture of Expert LLMs”提出了TradExpert框架,该框架利用专家混合(MoE)方法,整合多个专注于不同金融数据的大语言模型(LLM),以提升股票交易策略。 1. 研究背景 - 人工智能与金融分析的融合催生了创新时代,大语言模型(LLMs)在金融领域的应用逐渐增加,但有效整合不同数据源及结构化与非结构化数据仍是挑战。 - 此前传统金融模型难以处理非结构化数据,虽有通用LLMs及专门的金融语言模型出现,但仍需更好地综合不同数据来源的见解。 2. 研究目的 -...

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