在AWS中给运行中的EC2迁移到加密磁盘 AWS EC2迁移到加密盘还是挺容易的。

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C语言变量的奇妙世界：探秘作用域 摘要：本文深入讲解了C语言变量的三种作用域：代码块作用域（{}限定的区域）、函数作用域（函数内部变量及形参）和文件作用域（全局变量与static限制）。通过具体代码示例展示了不同作用域变量的可见性和生命周期，强调局部变量需初始化（默认值随机），而全局变量需谨慎使用。合理运用作用域能提高代码可读性、减少命名冲突、增强安全性并优化内存管理。文中还特别说明静态(static)全局变量/函数仅限文件内访问的特性。

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AIGC - Prompt Optimizer 提示词优化器 Prompt Optimizer是一款帮助优化大规模语言模型(LLM)提示词的工具，通过智能优化、多轮迭代和对比测试提升AI输出质量。主要功能包括：自动优化提示词、实时对比优化效果、支持OpenAI/Gemini等主流模型、高级参数配置、前端本地运行保障隐私等。提供Web应用和Chrome插件两种使用方式，支持Vercel部署和Docker容器化。技术架构采用Vue+TypeScript，通过统一接口规范适配不同模型API。用户可通过多轮迭代优化提示词，结合参数调优获得最佳效果。该工具纯客户端运行，数据本地

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云原生时代配置中心全景解读：从Spring Cloud Config到Nacos深度实践 云原生配置管理演进与最佳实践 本文深入探讨云原生环境下的配置管理挑战与解决方案。针对环境矩阵复杂性、安全风险和动态配置需求三大核心痛点，系统分析了Spring Cloud Config、Apollo、Nacos和Consul四大主流配置中心的架构特点与应用场景。Spring Cloud Config深度集成Spring生态但实时性不足；Apollo提供企业级治理能力；Nacos实现配置与服务发现一体化；Consul擅长多数据中心场景。

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ZArchiver：高效解压缩，轻松管理文件 ZArchiver正是一款为安卓用户精心打造的解压缩软件，它以强大的功能、简洁的界面和高效的性能，帮助用户轻松应对各种压缩文件的处理需求。此外，ZArchiver还提供了便捷的文件管理功能，用户可以轻松浏览和管理手机中的文件，进行复制、移动、删除等操作。ZArchiver凭借其支持多种压缩格式、高效解压与压缩、便捷文件管理、安全可靠以及简洁易用的界面等优势，成为了众多安卓用户在文件管理方面的首选工具。• 快速解压：ZArchiver采用先进的解压算法，能够高效处理各种大小的压缩包，大大节省用户的时间。

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什么真正的云原生开发？如何区别本地开发后部署到云端？ 云原生开发是一种从设计之初就适配云环境的方法论，与本地开发后迁移上云存在本质区别。云原生采用容器化、微服务架构和自动化运维技术，实现弹性伸缩、故障自愈和持续交付，显著提升资源利用率和系统可靠性。关键差异在于：云原生应用按云特性设计，支持动态资源分配和自动化管理，而迁移上云的应用仍保留传统架构，资源利用率低且运维复杂。企业需通过渐进式改造和工具链标准化实现云原生转型，以应对分布式系统挑战，最终获得更高的弹性和成本效益。

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CertiK联创顾荣辉将于港大活动发表演讲，分享Web3安全与发展新视角 CertiK联合创始人、哥伦比亚大学教授顾荣辉，将于6月30日出席香港大学主办的“Web3革新与商业机遇”活动，并发表主题演讲《规模化Web3：面向全球受众的创新与安全平衡之道》。

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云原生时代的中国答案：OLARDB、OceanBase与PostgreSQL的共生革命 阿里自研数据库技术全景显示其通过深度兼容与创新拓展PostgreSQL生态。核心产品包括：云原生分布式数据库PolarDB（100%兼容PG，支持HTAP）、金融级分布式数据库OceanBase（独立技术路线），以及分析型数据库AnalyticDB（兼容PG/Greenplum）。阿里在PG生态建设上开源PolarDB-PG，并自研Ganos时空引擎插件。技术演进显示其从兼容单机PG架构发展为存储计算分离、HTAP融合等创新架构。应用覆盖高并发交易、实时分析等场景，通过深度兼容、垂直强化与自主创新三条路径实

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PromptWizard：强化学习或者多Agent 优化提示词 摘要： PromptWizard是一种自动优化AI提示词的方法，通过强化学习的"批判-改进"循环提升提示效果。其核心流程包括：生成初始提示→AI执行并评分→分析低分问题→组合高分提示优点生成新提示。系统包含反馈引擎、批判模块和合成引擎三部分，通过迭代优化指令精确性和示例多样性。例如在影评情感分类任务中，经过多次迭代后提示准确率从60%提升至85%。相比人工调优，该方法具有自动化、适应性强和成本低的优势，可广泛应用于翻译、分类等任务。

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腾讯云主动型云蜜罐技术解析：云原生威胁狩猎的革新实践（基于腾讯云开发者社区技术网页与行业实践） 腾讯云主动型云蜜罐（Active Cloud Honeypot）通过动态诱捕机制和云原生架构，在威胁检测效率、攻击链还原深度、防御联动实时性等维度实现突破。相较于传统蜜罐，其核心优势体现在：1、部署效率：分钟级完成多云环境部署，较物理蜜罐方案提速300%2、数据价值密度：单节点日均捕获攻击特征数达2,300+条（行业平均580条）3、安全合规性：通过等保2.0三级认证，满足金融、能源等行业监管要求

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【LoRA轻量化和Prompt工程】知识点详解 LoRA是一种高效的大模型微调技术，通过添加低秩矩阵作为"小插件"来学习任务特定信息，仅需调整少量参数(0.01%-1%)，显著降低计算成本且保持性能稳定。同时，Prompt工程是优化大模型输出的关键技术，通过精准设计包含任务说明、上下文和示例的文本指令，结合思维链提示、少样本学习和角色扮演等技巧，可显著提升模型任务表现。这两种技术分别从模型参数优化和输入指令设计角度，为大语言模型的高效应用提供了实用解决方案。

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『大模型笔记』第3篇：多长的 Prompt 会阻塞其他请求？优化策略解析 多长的 Prompt 会阻塞其他请求？优化策略解析

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WebRTC（五）：TURN协议 因为它会增加。

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c++26新功能—hive容器 《C++容器演进与std::hive的应用》探讨了技术发展与现实需求的对应关系。STL容器从基础结构逐步演进，针对游戏开发等高频读写场景，提出了std::hive容器。该容器源自plf::colony，具有O(1)复杂度、迭代器稳定（插入时）和高效内存管理三大特性，采用分块存储和skipfield机制优化性能。例程展示了其简洁用法。文章强调技术发展规律与现实问题解决思路的相通性，指出跨领域思维的重要性。

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Prompt+Agent+LLM：半导体炉管设备健康评估的落地实战 摘要：本文提出一种基于大语言模型（LLM）的智能设备健康评估系统，针对半导体炉管设备的关键组件（如加热灯丝）实现精准诊断。系统通过结构化Prompt注入领域知识，利用Agent协同多模态数据（电流/电阻、温度、日志等），建立动态推理机制。实证表明，该系统将故障诊断周期从小时级压缩至分钟级，准确率提升40%以上，典型场景如检测电阻波动（ΔR>0.05Ω）与温度均匀性恶化（ΔT>8℃）的复合故障。创新架构实现了"动态专家塑造-多源感知协同-闭环进化"的智能运维范式，为高价值设备提

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云祺容灾备份系统公有云备份与恢复实操-AWS 云祺容灾备份系统实操手册

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[论文精读]PLeak: Prompt Leaking Attacks against Large Language Model Applications 大模型：预测（即分配概率）以标记序列为条件的下一个词符。给定提示，大语言模型以自回归方式输出响应。根据提示输出第一个词符；将第一个词符附加到提示符上，并根据提示符+第一个词符输出第二个词符；重复这个过程，直到输出一个特殊的END词符。输出提示响应的过程称为解码。下面讨论几种流行的解码策略(beam,;sample,;波束搜索 (beam, )。该策略通过称为束尺寸 b 的超参数来最大化整个响应的可能性。具体来说，搜索首先选择预测概率最高的b候选标记作为第一个词符。

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