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在查看jenkins进程的时候，看到一个命令：bash -c ulimit -S -c 0

root     10513  0.0  0.0 115676   640 ?        S    Apr18   0:00 /bin/sh /etc/rc.d/init.d/jenkins start
root     10517  0.0  0.0 144420   924 ?        S    Apr18   0:00 runuser -s /bin/bash jenkins -c ulimit -S -c 0 >/dev/null 2>&1 ; /usr/lib/jvm/jdk-21-oracle-x64/bin/java -Djava.awt.headless=true -DJENKINS_HOME=/var/lib/jenkins -jar /usr/lib/jenkins/jenkins.war --logfile=/var/log/jenkins/jenkins.log --webroot=/var/cache/jenkins/war --httpPort=8080
jenkins  10520  0.0  0.0 113284   416 ?        Ss   Apr18   0:00 bash -c ulimit -S -c 0 >/dev/null 2>&1 ; /usr/lib/jvm/jdk-21-oracle-x64/bin/java -Djava.awt.headless=true -DJENKINS_HOME=/var/lib/jenkins -jar /usr/lib/jenkins/jenkins.war --logfile=/var/log/jenkins/jenkins.log --webroot=/var/cache/jenkins/war --httpPort=8080
jenkins  10521  0.2  7.7 4907240 621872 ?      Sl   Apr18 524:12 /usr/lib/jvm/jdk-21-oracle-x64/bin/java -Djava.awt.headless=true -DJENKINS_HOME=/var/lib/jenkins -jar /usr/lib/jenkins/jenkins.war --logfile=/var/log/jenkins/jenkins.log --webroot=/var/cache/jenkins/war --httpPort=8080

bash -c ulimit -S -c 0 这条命令的含义如下：

  • bash：启动一个新的 Bash shell。
  • -c：表示接下来的字符串是要执行的命令。
  • ulimit：这是一个内置命令，用于限制和查看系统资源的使用情况。
  • -S：表示设置软限制（soft limit），与硬限制（hard limit）相对。
  • -c：表示控制核心转储文件的大小。
  • 0：这表示将核心转储文件的大小限制为 0，意味着禁止生成核心转储文件。
    因此，整体来看，这条命令在新启动的 Bash shell 中执行，将核心转储文件的软限制设为 0，从而禁止任何核心转储的产生。

在执行程序之前执行hash -c ulimit -S -c 0 命令会有以下几个作用：

  • 禁止核心转储：设置核心转储大小为 0，意味着系统在程序崩溃时不会生成核心转储文件。核心转储文件通常用于调试程序崩溃的原因。通过禁止生成这些文件，可以避免占用额外的磁盘空间。
  • 保护隐私和安全：核心转储文件可能包含程序的内存内容，涉及敏感数据。禁止生成这些文件可以在一定程度上提升程序的安全性，防止敏感信息泄露。
  • 系统资源管理：在某些情况下，可以通过限制核心转储文件的生成来维持系统的稳定性和性能，尤其是在高负载环境中。

总之，执行这个命令可以控制程序在发生崩溃时的行为，从而减少潜在的资源消耗和安全隐患。

WINDOW电脑桌面以及文件夹内的文件图标一直闪，就像是一直按到F5键一直刷新一样，刷新的频率大概1秒1次，并且重启后现象持续，请问怎么解决这个问题？

这里提供一些思路：

桌面和文件夹内的文件图标持续闪烁，通常可能是由于以下几种原因导致的。你可以尝试以下几种解决方案：

检查显示驱动程序：

更新或重新安装显卡驱动程序。可以通过设备管理器找到显示适配器，右键选择更新驱动程序，或访问显卡制造商网站下载安装最新的驱动程序。
关闭自动刷新功能：

一些软件可能导致桌面刷新。检查是否有第三方软件在后台运行，可以尝试关闭或卸载这些软件。
检查文件管理器设置：

确保文件或文件夹的设置没有启用自动刷新。右键点击桌面或文件夹，选择“属性”，检查相关设置。
禁用桌面图标自动排列：

右键桌面，选择“查看”，取消勾选“自动排列图标”，看看是否能解决问题。
系统文件检查：

使用Windows内置的系统文件检查工具。打开命令提示符（管理员），输入命令sfc /scannow并回车，等待扫描完成。
创建新用户账户：

可以尝试创建一个新的用户账户，看看在新账户下是否仍然出现闪烁的情况。如果新账户没有此问题，可能是当前用户配置文件损坏。
检查硬件问题：

如果以上方法都无法解决，可能需要检查硬件问题，比如显卡接触不良或其他硬件故障。
请尝试上述方法，希望能够解决你的问题。如果问题依然存在，建议联系专业技术支持。

关于文章中的空白字符：文本是AI生成的，其中有大量的公式是图片所以搬过来的时候图片无法搬运，出现大量空白字符，本文仅作为记录参考之用。

使用随机投点法求圆周率
在数学中，圆周率是圆的周长与直径的比值，用希腊字母π表示。而在程序设计中，我们可以通过一种巧妙的方法来近似计算圆周率。

一段程序在单位正方形（范围是((0, 0), (1, 1))）中随机生成大量的点，通过判断点是否落在单位正方形的内接圆中，来逐步逼近圆周率的值。判断点是否在圆内的条件是看该点  到圆心  的距离是否小于半径 。这里涉及到圆的方程         ，对于单位正方形内接圆，圆心坐标为  ，半径   ，所以圆方程就是           。而平面上两点  和  之间的距离公式为 ，依据此距离公式，若点到圆心的距离小于半径，则该点落在圆内。

随着生成的点越来越多，落在圆内的点的数量与总点数的比值会逐渐趋近于圆的面积与正方形面积的比值。单位正方形面积为 1，单位圆的面积为     。所以当总点数足够多时，   就近似等于圆周率 。

圆周率的定义是什么？
圆周率是圆的周长与直径的比值，用希腊字母π表示。对于任何一个圆，其周长与直径的比值都是一个固定的常数，即圆周率。在数学中，圆周率是一个无理数，它的值约为 3.1415926……其小数部分无限不循环。圆周率在几何、物理、工程等众多领域都有广泛的应用。

这段程序为什么能计算圆周率
仓颉代码：

import std.random.*

main() {
    let random = Random()
    var totalPoints = 0
    var hitPoints = 0

    do {
        // 在 ((0, 0), (1, 1)) 这个正方形中随机取点
        let x = random.nextFloat64()
        let y = random.nextFloat64()
        // 判断是否落在正方形内接圆里
        if ((x - 0.5) ** 2 + (y - 0.5) ** 2 < 0.25) {
            hitPoints++
        }
        totalPoints++
    } while (totalPoints < 1000000)

    let pi = 4.0 * Float64(hitPoints) / Float64(totalPoints)
    println("圆周率近似值为：${pi}")
}

这段程序通过随机投点法来计算圆周率。

原理如下：

1. 程序在单位正方形（边长为 1，范围是((0, 0), (1, 1))）中随机生成大量的点。
2. 对于每个随机点，判断其是否落在单位正方形的内接圆中。内接圆的半径为 0.5，圆心在(0.5, 0.5)，如果点  到圆心的距离小于半径（即满足         ），则该点落在圆内。
3. 随着生成的点越来越多，落在圆内的点的数量（hitPoints）与总点数（totalPoints）的比值会逐渐趋近于圆的面积与正方形面积的比值。
4. 单位正方形面积为 1，单位圆的面积为π×(0.5)² = π/4。所以当总点数足够多时，4×(hitPoints/totalPoints)就近似等于圆周率π。

怎么证明是否落在圆内的方法是正确的

可以通过以下方式证明判断点是否落在圆内的方法是正确的。

1. 圆的方程推导：

  • 单位圆的方程为         ，其中圆心坐标为  ，半径为 。
  • 对于单位正方形内接圆，圆心坐标为  ，半径为 ，则圆的方程为         。
    2. 距离公式解释：
  • 平面上两点  和  之间的距离公式为 。
  • 那么点  到圆心  的距离就是 。
    3. 条件判断正确性：
  • 当点到圆心的距离小于半径时，点在圆内。
  • 已知半径为 ，所以当         时，点  落在圆内，这个判断条件是符合圆的定义和性质的。

综上所述，可以证明程序中判断点是否落在圆内的方法是正确的。

0.25怎么来的

在这段程序中，判断点是否在圆内的条件中有“0.25”，这个值是由内接圆的半径为 0.5 得来的。

单位正方形内接圆的半径是 0.5。根据圆的方程         ，其中圆心坐标为  ，半径为 。对于这个内接圆，圆心坐标为  ，半径   。

那么圆方程就是         ，而   。所以在判断条件中出现了“0.25”这个值。

圆的方程怎么推导的

圆的标准方程推导如下：

1. 建立平面直角坐标系：

  • 设圆心坐标为  ，圆上任意一点坐标为  。
    2. 依据距离公式确定方程：
  • 根据圆的定义，圆上任意一点到圆心的距离都等于半径 。
  • 两点  和  之间的距离公式为 。
  • 那么点  到圆心  的距离为 ，由于这个距离等于半径 ，所以就得到方程         。

这就是圆的标准方程的推导过程。

两个坐标点的距离怎么推导的

平面上两点  和  之间的距离公式推导如下：

1. 构建直角三角形：

  • 在平面直角坐标系中，连接两点  和  。
  • 过这两点分别向坐标轴作垂线，这样就构成了一个直角三角形。
    2. 确定三角形的边长：
  • 直角三角形的两条直角边的长度分别为   和   。
    3. 应用勾股定理：
  • 根据勾股定理，直角三角形的斜边长度（也就是两点之间的距离）等于两条直角边的平方和的平方根。
  • 设两点间距离为 ，则   。
  • 由于       的算术平方根，       的算术平方根，所以距离公式进一步化简为   。

原文链接：https://blog.csdn.net/LinkSLA/article/details/139005411

一、运维工具

01 版本控制系统 Git：

Git 是一个开源的分布式版本控制系统，用以有效、高速的处理从很小到非常大的项目版本管理。

02 持续集成：

Jenkins - 开源自动化服务器，用于构建、测试和部署代码。

03 自动化部署：

Ansible - 基于Python的自动化工具，用于配置管理和应用程序部署。

04 容器编排：

Kubernetes - 开源容器编排系统，用于自动化容器化应用程序的部署、扩展和管理。

05 容器化：

Docker - 轻量级容器技术，用于封装应用程序和其依赖。

06 监控：

Prometheus - 开源监控和警报工具，用于收集和查询系统指标。

07 日志管理：

ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana) - 用于收集、存储和可视化日志数据的组合工具。

08 配置管理：

Puppet - 自动化配置管理工具，用于保持系统配置的一致性。

09 云平台：

Terraform - 基础设施即代码工具，用于定义和部署云基础设施。

10 持续交付：

Spinnaker - 开源的持续交付平台，支持多云环境的部署。

11 容器注册表：

Docker Registry - 存储和分发Docker镜像的仓库。

12 性能测试：

Apache JMeter - 用于测试性能和负载的开源工具。

13 安全扫描：

SonarQube - 代码质量和安全性扫描工具，用于发现潜在问题。

14 自动化测试：

Selenium - 用于自动化浏览器应用程序的测试工具。

15 协作平台：

Slack - 团队沟通和协作的实时消息平台。

16 容器监控：

cAdvisor - Google开源的容器资源使用和性能分析工具。

17 流水线编排：

Apache Airflow - 用于编排复杂数据工作流的平台。

18 故障注入：

Chaos Monkey - Netflix开源的故障注入工具，用于测试系统的弹性。

19 网络配置：

Istio - 用于管理、保护和监控微服务的服务网格。

20 自动化测试：

Robot Framework - 开源自动化测试框架，支持关键字驱动测试。

21 服务器监控：

Nagios - 开源的主机、服务和网络监控系统。

22 日志收集：

Fluentd - 开源数据收集器，用于统一日志传输和处理。

13 性能监控：

Grafana - 开源分析和监控平台，用于可视化指标和日志。

14 API测试：

Postman - 用于测试API的协作平台。

15 云存储：

Amazon S3 - 可扩展的对象存储服务，用于存储和检索任意类型的数据。

16 容器监控：

Sysdig - 用于容器和微服务的系统调试和监控工具。

17 自动化测试：

JUnit - Java语言的单元测试框架。

18 配置管理：

Chef - 自动化配置管理工具，用于定义基础设施为代码。

19 日志分析：

Splunk - 用于搜索、监控和分析大规模数据的平台。

20 云监控：

AWS CloudWatch - 用于监控AWS资源和应用程序的服务。

21 容器编排：

Docker Compose - 定义和运行多容器Docker应用程序的工具。

22 代码审查：

Gerrit - 用于进行代码审查和合并请求的协作工具。

23 配置管理：

SaltStack - 分布式配置管理和远程执行工具。

24 云平台：

Microsoft Azure - 微软的云计算平台，提供各种云服务。

25 日志分析：

Graylog - 开源的日志管理和分析平台，用于搜索、分析和可视化日志数据。

26 K8s大模型：

K8sgpt - 可用于扫描您的Kubernetes集群，使用简单的英语进行诊断和故障排除。它具有SRE经验的分析器，并通过AI帮助提取最相关的信息。

官方网站：http://k8sgpt.ai/

20个非常优秀的监控告警工具推荐

Prometheus：开源监控系统，支持多维度数据收集和警报。

Grafana：开源分析和监控平台，用于可视化指标和日志。

Zabbix：分布式监控解决方案，支持各种网络、服务器和应用程序监控。

Nagios：开源的主机、服务和网络监控系统，具有可扩展性。

Icinga：Nagios的分支，提供更现代的监控和报警功能。

AlertManager：Prometheus的组件，用于处理和发送警报通知。

InfluxDB：开源时序数据库，与Telegraf和Grafana结合使用可构建完整的监控系统。

Sensu：分布式的监控和警报系统，支持多云环境。

Elasticsearch：开源搜索和分析引擎，与Kibana和Logstash结合用于日志分析。

Netdata：实时性能监控系统，提供详细的系统和应用程序指标。

CAdvisor：Google开源的容器监控工具，用于分析容器资源使用。

Sysdig：用于容器和云环境的系统调试和监控工具。

OpenNMS：企业级网络监控平台，支持自动发现和事件管理。

Check_MK：开源IT监控解决方案，具有用户友好的Web界面。

Shinken：Nagios的克隆，提供更好的性能和可扩展性。

Zenoss：分布式IT监控平台，支持物理、虚拟和云基础设施。

Cabot：开源的自助服务监控系统，用于检测应用程序问题。

Kapacitor：InfluxDB的组件，用于实时数据处理和警报。

VictoriaMetrics：高性能的时序数据库和监控解决方案。

Shout：简单、轻量级的自定义告警通知工具，支持多种集成方式。

umijs/umi
https://github.com/umijs/umi

umi 是 React 社区中的一个框架，它的核心优势在于提供了一种快速创建 React 应用程序的方式。 以下是 umi 的主要功能、关键特性和核心优势：

  • 提供了一种快速创建 React 应用程序的方式
  • 可以轻松地创建路由、插件和布局
  • 支持多种构建方式，包括 SSR、SPA 和静态导出
  • 提供了一套完整的插件系统，可以轻松地扩展功能
  • 社区活跃，有大量的贡献者和维护者支持 总之，umi 是一个非常强大的 React 框架，可以帮助开发人员快速创建高质量的应用程序。

ComposioHQ/composio
https://github.com/ComposioHQ/composio

Composio 是一个为 AI 代理提供生产就绪工具集的项目，它为代理提供高质量的工具和集成，无需担心身份验证、准确性和可靠性，只需一行代码即可完成。该项目的主要功能、关键特性和核心优势包括：

  • 支持 100 多种工具，包括软件、操作系统、浏览器、搜索、SWE、RAG 和框架等。
  • 支持 GitHub、Notion、Linear、Gmail、Slack、Hubspot、Salesforce 等 90 多个软件。
  • 支持多种身份验证协议，包括访问令牌、刷新令牌、OAuth、API 密钥、JWT 等。
  • 可以获得高达 40% 更好的准确性。
  • 可以轻松扩展，支持添加其他工具、框架和身份验证协议。
  • 可以嵌入到应用程序的后端，为所有用户和代理管理身份验证和集成，保持一致的体验。

modelscope/FunClip
https://github.com/modelscope/FunClip

FunClip 是一个开源、精准、方便的视频切片工具，集成了大语言模型 AI 智能剪辑功能。 该项目的主要功能、关键特性和核心优势包括：

  • 使用阿里巴巴通义实验室开源的 FunASR Paraformer 系列模型进行视频语音识别。
  • 用户可以自由选择识别结果中的文本片段或说话人，并通过点击裁剪按钮获取对应片段的视频。
  • 集成了多种大语言模型调用方式并提供 prompt 配置接口，尝试通过大语言模型进行视频裁剪。
  • 集成了阿里巴巴开源的工业级模型 Paraformer-Large 和 SeACo-Paraformer 的热词定制化功能，提升识别效果。
  • 支持多段自由剪辑，并且会自动返回全视频 SRT 字幕和目标段落 SRT 字幕。

lllyasviel/IC-Light
https://github.com/lllyasviel/IC-Light

IC-Light 是一个用于操纵图像照明的项目。

该项目的主要功能和关键特性包括：

  • 提供两种模型：文本条件重照模型和背景条件模型
  • 以前景图像作为输入
  • 能够产生高度一致的重照效果
  • 不同的重照效果可以合并为法线贴图

hydralauncher/hydra
https://github.com/hydralauncher/hydra

hydra 是一个游戏启动器，具有自己的内置 BitTorrent 客户端和自我管理的重新打包抓取器。 该项目的主要功能、关键特性和核心优势如下：

  • 内置 BitTorrent 客户端
  • 游戏页面上的 How Long To Beat (HLTB) 集成
  • 下载路径自定义
  • 支持 Windows 和 Linux
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