Go语言K8S开发-01-链接k8s集群、node节点操作
1. 准备
1.1 需求
需要 go 1.19以上
1.2 获取配置文件
将k8s集群master的 ~/.kube/config文件拷贝到代码适合位置
本文将~/.kube/config文件内容拷贝至代码：conf/kube.conf文件中。
2. 几个包的说明
k8s.io/api/apps/v1 ：对应K8S apiVersion: apps/v1接口操作的对象
如Deploy
后端
VMware Workstation虚拟机固定IP配置(主机互通、外网可访问)
VMware Workstation虚拟机固定IP配置
环境
问题
配置过程
配置虚拟机网络适配器
配置虚拟机网络
配置虚拟网卡网络适配器
配置虚拟机固定IP
结果验证
结束语
参考
环境主机：Windows 11 VMware Workstation: 17.5.2 虚拟机：Ubuntu 24.02 LTS注： 主机系统和VMware
242. 有效的字母异位词
1.题目
给定两个字符串 s 和 t ，编写一个函数来判断 t 是否是 s 的字母异位词。
注意：若 s 和 t 中每个字符出现的次数都相同，则称 s 和 t 互为字母异位词。
示例 1:
输入: s = "anagram", t = "nagaram"
输出: true
示例 2:
输入: s = "rat", t = "car"
输出: false
提示:
1 <= s.length,
DNS 系列（一）：为什么更新了 DNS 记录不生效？
我们在上网时如果想要访问到另一台机器上的内容，通常只需要直接输入一串地址，例如：www.upyun.com，就能够准确访问到自己想要访问的网站。但是实际上这只是方便我们记忆的字符形式网络标识，真正让我们的机器和另一台机器进行沟通的是 IP 地址。只不过 IP 地址无论是输入还是记忆都非常麻烦，因此才诞生了域名系统。那么域名是怎么连接到那个服务器的 IP 呢？这就和我们今天要说的域名系统 DNS 有
这个Spring Security登录插件牛啊，验证码、小程序、OAuth2都能快速接入
上次我们把验证码登录、小程序登录优雅地集成到了Spring Security，很多同学大呼过瘾，相比较一些传统玩法高级了很多。胖哥就赶紧抓住机会举一反三，把几个非标准的OAuth2也接入了进来，主要是微信、企业微信，做到应接尽接。
只需要通过下面几行简单的代码就可以完成集成：
@Bean
DelegateClientRegistrationRepository delegateCl
2.1 实验一：OSPF实验以及密码认证
步骤一：配置路由器接口以及IP地址。
过程省略。
步骤二：查看路由器当前接口 IP 地址配置与路由表。
display ip interface brief命令用来查看接口与IP相关的简要信息，包括IP地址、子网掩码、物理状态和协议状态以及处于不同状态的接口数目等。
display ip routing-table:命令用来显示公网IPv4路由表的信息。
InLoo
Android 轻量级存储方案（SharedPreferences、MMKV、Jetpack DataStore）
1.SharePreferences
SharedPreferences：一个轻量级的存储类，特别适合用于保存应用配置参数。（是用xml文件存放数据，文件存放在/data/data/<package name>/shared_prefs目录下）
image.png
SharedPreferences使用：
1.保存数据：
保存数据一般分为以下步骤：
使用Activit
Spring Boot 3.x + Vue3 全栈实战：从零搭建企业级电商商城系统
Spring Boot 3.x + Vue3 全栈实战：从零搭建企业级电商商城系统（附完整源码）
前言在 2024 年的全栈开发领域，Spring Boot 3.x 与 Vue 3 毫无疑问是 Java 开发者的“黄金搭档”。Spring Boot 3.x 带来了对 GraalVM 原生镜像的初步支持以及虚拟线程的预览，
Java-212 RabbitMQ 消息可靠性进阶：Publisher Confirms、mandatory Return、持久化与幂等落地
TL;DR
场景：支付/充值等需要最终一致性的链路，用 RabbitMQ 做异步解耦但必须可追责不丢单。
结论：Confirm 解决“Broker 收到”，mandatory+Return 解决“路由失败可见”，持久化+幂等兜底“宕机/重投/重复”。
产出：同步 Confirm、批量 Confir
爬虫+动态代理助力 AI 训练数据采集
文章目录
引言
新手之选：网页抓取API
可靠之选：动态住宅代理
总结
引言近年来，AI 技术飞速发展，很多朋友都投身于 AI 模型的训练。然而，相较于模型的获取，高质量的数据往往更加难以收集。一方面，互联网每天都在源源不断地产生新数据，另一方面，各大网站
