no vector

时间: 2025-08-28 09:52:25 AIGC 浏览: 8
在 C++ 中,“no vector” 并不是一个标准的术语,但推测可能是指与使用 `std::vector` 相关的问题,下面列举一些常见问题及解决办法: ### 编译错误提示 “no vector” 这种情况通常是由于没有正确包含 `<vector>` 头文件。`std::vector` 是 C++ 标准库中的容器,要使用它必须包含相应的头文件。 错误示例: ```cpp #include <iostream> // 未包含 <vector> 头文件 int main() { std::vector<int> vec; // 会引发编译错误 return 0; } ``` 解决办法: ```cpp #include <iostream> #include <vector> // 包含 <vector> 头文件 int main() { std::vector<int> vec; return 0; } ``` ### 迭代器失效问题 当对 `std::vector` 进行插入、删除等操作时,可能会导致迭代器失效。例如,在插入元素时,如果 `vector` 进行了扩容,旧的迭代器将指向已释放的内存,继续使用会导致未定义行为[^1]。 错误示例: ```cpp #include <iostream> #include <vector> int main() { std::vector<int> vec = {1, 2, 3}; auto it = vec.begin(); vec.insert(vec.end(), 4); // 插入元素可能导致扩容 std::cout << *it << std::endl; // 使用失效的迭代器,可能引发运行时错误 return 0; } ``` 解决办法:在进行可能导致迭代器失效的操作后,重新获取迭代器。 ```cpp #include <iostream> #include <vector> int main() { std::vector<int> vec = {1, 2, 3}; auto it = vec.begin(); vec.insert(vec.end(), 4); // 插入元素 it = vec.begin(); // 重新获取迭代器 std::cout << *it << std::endl; return 0; } ``` ### 内存使用问题 如果 `std::vector` 频繁进行扩容操作,会导致性能下降。每次扩容时,`vector` 会分配新的内存空间,并将旧元素复制到新空间,然后释放旧空间。 解决办法:在创建 `vector` 时,可以使用 `reserve()` 函数预先分配足够的内存空间,减少扩容次数。 ```cpp #include <iostream> #include <vector> int main() { std::vector<int> vec; vec.reserve(100); // 预先分配 100 个元素的空间 for (int i = 0; i < 100; ++i) { vec.push_back(i); } return 0; } ```
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Traceback (most recent call last): File "E:\llm_rag\debug_code.py", line 233, in <module> vector_service = VectorService() File "E:\llm_rag\debug_code.py", line 42, in __init__ self.init_task = asyncio.create_task(self.async_init()) # 创建异步初始化任务 File "C:\Users\raywe\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\asyncio\tasks.py", line 336, in create_task loop = events.get_running_loop() RuntimeError: no running event loop sys:1: RuntimeWarning: coroutine 'VectorService.async_init' was never awaited 这个如何解决啊,你提供的代码是这个# mcp_server.py import os import json import time import hashlib import logging import asyncio import faiss from datetime import datetime from mcp.server.fastmcp import FastMCP from langchain_community.docstore.in_memory import InMemoryDocstore from langchain_community.vectorstores import FAISS from langchain.chains import RetrievalQA from ollama_embeding import CustomEmbeding from langchain.callbacks.streaming_stdout import StreamingStdOutCallbackHandler from langchain_community.document_loaders import ( TextLoader, PyPDFLoader, Docx2txtLoader, UnstructuredPowerPointLoader, UnstructuredExcelLoader, CSVLoader, UnstructuredHTMLLoader, UnstructuredMarkdownLoader, UnstructuredEmailLoader, UnstructuredFileLoader ) # 配置日志记录器 logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s") logger = logging.getLogger(__name__) # 创建 FastMCP 实例 mcp = FastMCP("VectorService") class VectorService: def __init__(self): self.embedding_function = CustomEmbeding('shaw/dmeta-embedding-zh') self.docstore = InMemoryDocstore() self.index = faiss.IndexFlatL2(768) self.vector_store = None self.existing_index_path = "E:/llm_rag/faiss_index/index.faiss" self.existing_index_pkl_path = "E:/llm_rag/faiss_index/index.pkl" self.is_processing = False self.last_processed_count = 0 self.initialized = asyncio.Event() # 使用异步事件标志 self.init_task = asyncio.create_task(self.async_init()) # 创建异步初始化任务 async def async_init(self): """异步初始化向量存储""" try: if os.path.exists(self.existing_index_path) and os.path.exists(self.existing_index_pkl_path): # 修复:使用绝对路径加载 self.vector_store = FAISS.load_local( "E:/llm_rag/faiss_index", embeddings=self.embedding_function, allow_dangerous_deserialization=True ) logger.info("Loaded existing vector store.") else: # 修复:正确初始化新的向量存储 self.vector_store = FAISS( embedding_function=self.embedding_function, index=self.index, docstore=self.docstore, index_to_docstore_id={} ) logger.info("Initialized new vector store.") self.initialized.set() # 标记初始化完成 except Exception as e: logger.error(f"Vector store initialization failed: {str(e)}") # 可根据需要添加重试逻辑 def get_id(self, file_path): """生成文件唯一ID""" return hashlib.md5(file_path.encode()).hexdigest() def load_document(self, file_path: str): """根据文件扩展名安全加载文档""" # 修复:添加路径安全性检查 if not os.path.exists(file_path) or not os.path.isfile(file_path): logger.error(f"Invalid file path: {file_path}") return None file_ext = file_path.split('.')[-1].lower() logger.info(f"Loading document from {file_path}") loader_map = { 'txt': TextLoader, 'pdf': PyPDFLoader, 'docx': Docx2txtLoader, 'pptx': UnstructuredPowerPointLoader, 'xlsx': UnstructuredExcelLoader, 'csv': CSVLoader, 'html': UnstructuredHTMLLoader, 'htm': UnstructuredHTMLLoader, 'md': UnstructuredMarkdownLoader, 'eml': UnstructuredEmailLoader, 'msg': UnstructuredEmailLoader } loader_class = loader_map.get(file_ext, UnstructuredFileLoader) try: loader = loader_class(file_path) return loader.load() except Exception as e: logger.error(f"Error loading {file_path}: {str(e)}") return None def _add_vector_metadata(self, file_name, file_path): """添加文件元数据并增强内容""" # 修复:增强路径验证 if not os.path.exists(file_path): logger.error(f"File not found: {file_path}") return [], [] try: docs, metadatas = [], [] file_stats = os.stat(file_path) file_size = file_stats.st_size documents = self.load_document(file_path) if not documents: return [], [] file_id = self.get_id(file_path) for doc in documents: metadata = doc.metadata.copy() metadata.update({ "source": file_name, "file_path": os.path.abspath(file_path), # 修复:使用绝对路径 "id": file_id, "upload_time": datetime.now().isoformat() }) # 增强内容:融入文件名提高权重 enhanced_content = f"文件名: {file_name}\n内容: {doc.page_content.strip()}" docs.append(enhanced_content) metadatas.append(metadata) logger.info(f"Processed {file_name} ({file_size / (1024 * 1024.0):.2f} MB)") return docs, metadatas except Exception as e: logger.error(f"Error processing {file_path}: {str(e)}") return [], [] async def process_documents(self, data_path: str): """批量处理文档并向量化""" # 修复:验证数据路径存在性 if not os.path.exists(data_path) or not os.path.isdir(data_path): return {"status": "error", "message": f"Invalid data path: {data_path}"} try: self.is_processing = True all_docs, all_metadatas = [], [] for root, _, files in os.walk(data_path): for file_name in files: file_path = os.path.join(root, file_name) docs, metas = self._add_vector_metadata(file_name, file_path) all_docs.extend(docs) all_metadatas.extend(metas) # 保存向量数据 await self._save_data_vector(all_docs, all_metadatas) self.last_processed_count = len(all_docs) self.is_processing = False return { "status": "success", "message": "Documents processed successfully", "document_count": len(all_docs) } except Exception as e: logger.error(f"Error processing documents: {str(e)}") self.is_processing = False return {"status": "error", "message": str(e)} async def _save_data_vector(self, docs, metadatas): """异步保存向量数据到FAISS""" await self.initialized.wait() # 等待初始化完成 try: # 过滤空文档 valid_docs = [doc for doc in docs if doc] if not valid_docs: logger.warning("No valid documents to add") return logger.info("Starting embedding process...") self.vector_store.add_texts(texts=valid_docs, metadatas=metadatas) logger.info("Embedding process completed.") logger.info("Saving updated vector store...") # 修复:确保保存目录存在 os.makedirs(os.path.dirname(self.existing_index_path), exist_ok=True) self.vector_store.save_local("E:/llm_rag/faiss_index") logger.info("Vector store saved successfully.") except Exception as e: logger.error(f"Error during vector save: {str(e)}") async def check_process_status(self): """检查处理状态""" await self.initialized.wait() # 确保初始化完成 if self.is_processing: return {"status": "processing", "message": "Documents are being processed"} elif os.path.exists(self.existing_index_path) and os.path.exists(self.existing_index_pkl_path): return { "status": "success", "message": "Vector store is updated", "last_processed_count": self.last_processed_count } else: return {"status": "empty", "message": "No vector store exists"} async def add_vector(self, file_path: str, file_name: str): """添加单个文件向量""" # 修复:验证文件路径 if not os.path.exists(file_path): return {"status": "error", "message": f"File not found: {file_path}"} try: self.is_processing = True docs, metas = self._add_vector_metadata(file_name, file_path) await self._save_data_vector(docs, metas) self.last_processed_count = len(docs) self.is_processing = False return {"status": "success", "message": "Vector added successfully"} except Exception as e: logger.error(f"Error adding vector: {str(e)}") self.is_processing = False return {"status": "error", "message": str(e)} vector_service = VectorService() @mcp.tool() async def process_documents(data_path: str): """处理指定路径下的文档并生成向量存储""" logger.info(f"Processing documents in {data_path}") return await vector_service.process_documents(data_path) @mcp.tool() async def check_process_status(): """检查处理状态""" logger.info("Checking process status") return await vector_service.check_process_status() @mcp.tool() async def add_vector(file_path: str, file_name: str): """添加单个文件向量""" logger.info(f"Adding vector for: {file_path}") return await vector_service.add_vector(file_path, file_name) @mcp.tool(name="searchfile", description=f"根据关键词搜索文件并返回匹配的内容") async def search_answer(query: str): """根据关键词搜索文件并返回匹配内容""" await vector_service.initialized.wait() # 确保初始化完成 try: # 修复:使用已初始化的向量存储而非重新加载 if not vector_service.vector_store: logger.error("Vector store not initialized") return {"status": "error", "message": "Vector store not initialized"} retriever = vector_service.vector_store.as_retriever(search_kwargs={"k": 10}) # 执行搜索 docs = retriever.get_relevant_documents(query) logger.info(f"Found {len(docs)} relevant documents") # 处理结果 results = [] allowed_dir = "E:\\llm_rag\\data\\" for doc in docs: metadata = doc.metadata file_path = metadata.get("file_path", "") # 修复:增强路径安全性验证 if not file_path or not os.path.exists(file_path): continue # 规范化为绝对路径 abs_path = os.path.abspath(file_path) # 验证文件是否在允许目录下 if abs_path.startswith(os.path.abspath(allowed_dir)): # 生成相对路径作为下载URL download_url = os.path.relpath(abs_path, os.path.abspath(allowed_dir)) results.append({ "content": doc.page_content, "download_url": download_url, "file_name": os.path.basename(file_path) }) return results except Exception as e: logger.error(f"Search error: {str(e)}") return {"status": "error", "message": str(e)} if __name__ == "__main__": mcp.settings.port = 8880 logger.info("Starting MCP server with SSE transport") mcp.run(transport="sse") 请修改

# mcp_server.py from datetime import datetime from mcp.server.fastmcp import FastMCP import logging import os import asyncio import hashlib import json import threading import time import numpy as np import faiss from langchain_community.docstore.in_memory import InMemoryDocstore from langchain_community.vectorstores import FAISS from langchain_community.llms import OpenAIChat from langchain.chains import RetrievalQA from ollama_embeding import CustomEmbeding from langchain.callbacks.streaming_stdout import StreamingStdOutCallbackHandler from langchain_community.document_loaders import ( TextLoader, PyPDFLoader, Docx2txtLoader, UnstructuredPowerPointLoader, UnstructuredExcelLoader, CSVLoader, UnstructuredHTMLLoader, UnstructuredMarkdownLoader, UnstructuredEmailLoader, UnstructuredFileLoader ) # 配置日志记录器 logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s") logger = logging.getLogger(__name__) # 创建 FastMCP 实例 mcp = FastMCP("VectorService") class VectorService: def __init__(self): self.embedding_function = CustomEmbeding('shaw/dmeta-embedding-zh') self.docstore = InMemoryDocstore() self.index = faiss.IndexFlatL2(768) self.vector_store = None self.existing_index_path = "E:/llm_rag/faiss_index/index.faiss" self.existing_index_pkl_path = "E:/llm_rag/faiss_index/index.pkl" self.is_processing = False self.last_processed_count = 0 self.initialized = False # 添加初始化完成标志 self.load_or_init_vector_store() # 初始化向量存储 self.is_initialized = True # 初始化完成 def load_or_init_vector_store(self): if self.vector_store is not None: return self.vector_store # 已初始化 if os.path.exists(self.existing_index_path) and os.path.exists(self.existing_index_pkl_path): vector_store = FAISS.load_local( "E:/llm_rag/faiss_index", embeddings=self.embedding_function, allow_dangerous_deserialization=True ) logger.info("Loaded existing vector store.") self.vector_store = vector_store return vector_store else: vector_store = FAISS( embedding_function=self.embedding_function, index=self.index, docstore=self.docstore, index_to_docstore_id={} ) logger.info("Initialized new vector store.") self.vector_store = vector_store return vector_store def get_id(self, file_path): """Generate file id""" return hashlib.md5(file_path.encode()).hexdigest() def load_document(self, file_path: str): file_ext = file_path.split('.')[-1].lower() logger.info(f"Loading document from {file_path}") loader_map = { 'txt': TextLoader, 'pdf': PyPDFLoader, 'docx': Docx2txtLoader, 'pptx': UnstructuredPowerPointLoader, 'xlsx': UnstructuredExcelLoader, 'csv': CSVLoader, 'html': UnstructuredHTMLLoader, 'htm': UnstructuredHTMLLoader, 'md': UnstructuredMarkdownLoader, 'eml': UnstructuredEmailLoader, 'msg': UnstructuredEmailLoader } if file_ext not in loader_map: logger.warning(f"Unsupported file type: {file_ext}") return None loader_class = loader_map.get(file_ext, UnstructuredFileLoader) loader = loader_class(file_path) try: documents = loader.load() logger.info(f"Loaded {len(documents)} documents from {file_path}") return documents except Exception as e: logger.error(f"Error loading {file_path}: {str(e)}") return None def _add_vector_metadata(self, file_name, file_name_path): """ 添加文件元数据 :return: """ docs = [] metadatas = [] try: file_stats = os.stat(file_name_path) file_size = file_stats.st_size res = self.load_document(file_name_path) if res: # 生成文件唯一标识(使用文件路径的哈希值) id = self.get_id(file_name_path) for doc in res: # 合并用户提供的元数据和文档自身的元数据 doc_metadata = doc.metadata.copy() doc_metadata.update({ "source": file_name, "file_path": file_name_path, "id": id, "upload_time": datetime.now().isoformat() }) # docs.append(doc.page_content.strip()) # 将文件名融入内容(提高文件名的权重) enhanced_content = f"文件名: {file_name}\n内容: {doc.page_content.strip()}" docs.append(enhanced_content) metadatas.append(doc_metadata) logger.info(f"Processed {file_name} ({file_size / (1024 * 1024.0):.2f} MB)") except Exception as e: logger.error(f"Error processing {file_name_path}: {str(e)}") return docs, metadatas def process_documents(self, data_path: str): """把所有文件进行批量向量化,添加文件唯一标识""" try: self.is_processing = True all_docs = [] all_metadatas = [] for root, dirs, files in os.walk(data_path): for file_name in files: file_name_path = os.path.join(root, file_name) logger.info(f"Processing file: {file_name_path}") # 调用 _add_vector_metadata 处理文件 docs, metadatas = self._add_vector_metadata( file_name=file_name, file_name_path=file_name_path ) # 累积结果 all_docs.extend(docs) all_metadatas.extend(metadatas) # 保存所有文件的向量数据 self._save_data_vector(docs=all_docs, metadatas=all_metadatas) self.last_processed_count = len(all_docs) self.is_processing = False return { "status": "success", "message": "Documents processed successfully", "document_count": len(all_docs) } except Exception as e: logger.error(f"Error processing documents: {str(e)}") self.is_processing = False return {"status": "error", "message": str(e)} def _save_data_vector(self, docs, metadatas): """Save the data vector to faiss""" self.vector_store = self.load_or_init_vector_store() docs = [doc for doc in docs if doc] try: logger.info("Starting embedding process...") self.vector_store.add_texts(texts=docs, metadatas=metadatas) logger.info("Embedding process completed.") except Exception as e: logger.error(f"An error occurred during embedding: {str(e)}") try: logger.info("Saving updated vector store...") self.vector_store.save_local("E:/llm_rag/faiss_index") logger.info("Updated vector store saved to E:/llm_rag/faiss_index.") except Exception as e: logger.error(f"An error occurred during saving: {str(e)}") return docs def check_process_status(self): """检查处理状态""" if self.is_processing: return { "status": "processing", "message": "Documents are being processed" } else: if os.path.exists(self.existing_index_path) and os.path.exists(self.existing_index_pkl_path): if self.last_processed_count > 0: return { "status": "success", "message": "Vector data has been updated", "last_processed_count": self.last_processed_count } else: return { "status": "ready", "message": "Vector store exists but no new data processed" } else: return { "status": "empty", "message": "No vector store exists" } def add_vector(self, new_file_name_path: str, new_file_name: str): """添加单个文件的向量""" try: self.is_processing = True docs, metadatas = self._add_vector_metadata( file_name=new_file_name, file_name_path=new_file_name_path ) self._save_data_vector(docs=docs, metadatas=metadatas) self.last_processed_count = len(docs) self.is_processing = False return { "status": "success", "message": "Vector added successfully" } except Exception as e: logger.error(f"Error adding vector: {str(e)}") self.is_processing = False return { "status": "error", "message": str(e) } vector_service = VectorService() @mcp.tool() def process_documents(data_path: str): """处理指定路径下的所有文档并生成向量存储""" logger.info(f"Starting to process documents in {data_path}") return vector_service.process_documents(data_path) @mcp.tool() def check_process_status(): """检查处理状态""" logger.info("Checking process status") return vector_service.check_process_status() @mcp.tool() def add_vector(new_file_name_path: str, new_file_name: str): """添加单个文件的向量""" logger.info(f"Adding vector for file: {new_file_name_path}") return vector_service.add_vector(new_file_name_path, new_file_name) @mcp.tool(name="searchfile", description=f"根据关键词搜索文件并返回匹配的内容") def search_answer(query: str): """ 获取检索相关的文件 :param query: 用户问题 :return: 返回检索到的文档 """ if not vector_service.is_initialized: logger.info("Server is not initialized yet. Please wait.") return {"status": "error", "message": "Server is not initialized yet. Please wait."} logger.info(f"Searching for relevant documents: {query}") try: retriever = FAISS.load_local( "E:/llm_rag/faiss_index", CustomEmbeding('shaw/dmeta-embedding-zh'), allow_dangerous_deserialization=True ).as_retriever(search_kwargs={"k": 10}) docs = retriever.get_relevant_documents(query) logger.info(f"找到 {len(docs)} 个相关文档块") logger.info(f"docs:{docs}") # return docs results = [] for doc in docs: metadata = doc.metadata file_path = metadata.get("file_path", "") # 安全检查:确保文件在允许的目录内 allowed_dir = "E:\\llm_rag\\data\\" if file_path and file_path.startswith(allowed_dir): # 生成相对路径并构建下载URL download_url = os.path.relpath(file_path, allowed_dir) results.append({ "content": doc.page_content, # 文档内容 "download_url": download_url # 下载链接 }) return results except Exception as e: logger.error(f"搜索出错: {str(e)}") return {"status": "error", "message": str(e)} if __name__ == "__main__": mcp.settings.port = 8880 logger.info("Starting mcp server through MCP") mcp.run(transport="sse") # 使用标准输入输出通信 请根据上述的报错修改并列出完整代码,只修改关键错误部分,不要修改其他代码

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### 知识点概述 #### 标题:“docker-ikiwiki:Ikiwiki的Docker容器” - Docker:一种开源的容器化平台,用于自动化部署、扩展和管理应用程序。 - Ikiwiki:一个使用git作为后端的wiki引擎,其特色在于使用Markdown或Textile等标记语言编辑页面。 - 容器化部署:利用Docker技术进行软件的打包、分发和运行,以容器形式提供一致的运行环境。 #### 描述:“Ikiwiki Docker容器” - Docker映像与使用:介绍了如何通过命令行工具拉取并运行一个Ikiwiki的Docker镜像。 - 拉取Docker镜像:使用命令`docker pull ankitrgadiya/ikiwiki`从Docker Hub中获取预配置好的Ikiwiki容器镜像。 - 使用方式:提供了两种使用该Docker镜像的示例,一种是与域名绑定进行SSL支持的配置,另一种是作为独立运行且不支持SSL的配置。 - 独立映像的局限性:明确指出独立映像不支持SSL,因此推荐与Nginx-Proxy结合使用以获得更好的网络服务。 #### 标签:“docker ikiwiki Shell” - 标签汇总:这些标签提示了该文档内容涉及的技术范畴,即Docker容器技术、Ikiwiki应用以及Shell命令行操作。 - Docker标签:强调了Docker在自动化部署Ikiwiki中的应用。 - Ikiwiki标签:指出了本文内容与Ikiwiki的使用和配置相关。 - Shell标签:表明操作过程涉及到Linux Shell命令的执行。 #### 压缩包子文件的文件名称列表:“docker-ikiwiki-master” - 压缩包内容:该列表暗示了压缩包内包含的文件是以"docker-ikiwiki-master"为名称的主目录或项目文件。 - 文件结构:可能包含了Dockerfile、配置脚本、说明文档等文件,用于构建和运行Ikiwiki Docker容器。 ### 详细知识点 #### Docker容器技术 - Docker基础:Docker是一个开源的应用容器引擎,允许开发者打包他们的应用以及应用的依赖包到一个可移植的容器中,然后发布到任何流行的Linux机器上,也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口(类似 iPhone 的 app)。 - 镜像与容器:在Docker中,镜像(Image)是一个可执行包,包含了运行应用程序所需的所有内容,例如代码、运行时、库、环境变量和配置文件。容器(Container)是从镜像创建的应用运行实例,可以进行启动、停止、删除等操作。每个容器都是相互隔离的,保证应用安全运行。 #### Ikiwiki的配置与部署 - Ikiwiki简介:Ikiwiki是一个用git作为后端的wiki引擎,它允许通过文本文件来编辑网页,支持Markdown、Textile等标记语言,使得内容的编写更加直观和方便。 - 部署要求:部署Ikiwiki通常需要一个web服务器和一些配置来处理HTTP请求。而通过Docker,用户可以快速部署一个预配置好的Ikiwiki环境。 - 配置方式:Docker运行命令中涉及到了多个参数的使用,如`--name`用于给容器命名,`-v`用于指定挂载卷,`-e`用于设置环境变量,`-p`用于端口映射,`-d`用于让容器在后台运行。 #### Docker命令行操作 - docker pull:从Docker Hub或用户指定的仓库拉取指定的镜像。 - docker run:创建一个新的容器并运行一个命令。这里提供了两种运行Ikiwiki的方式,一种是用于生产环境的,与域名绑定并支持SSL;另一种是用于开发或测试环境的,直接在80端口运行。 #### 网络代理和SSL支持 - SSL支持:SSL(Secure Sockets Layer)是一种安全协议,用于保障Web服务器和浏览器之间的通信安全。当容器配置为不支持SSL时,通常意味着不直接处理HTTPS请求。 - Nginx-Proxy:一个Docker镜像,用于运行一个Nginx服务器,充当SSL终止层,将SSL终止在Nginx代理中,然后将非加密的HTTP请求转发到后端的容器。这样可以利用Nginx强大的网络功能来处理HTTPS、HTTP/2等,增强系统的安全性和效率。 ### 总结 在介绍如何部署Ikiwiki wiki引擎到Docker容器的过程中,涉及到了Docker的基本概念、容器的创建和配置、Ikiwiki的运行机制以及Shell命令行的实用操作。文档也提到了在使用不支持SSL的独立容器时,推荐配合Nginx-Proxy来增强安全性和扩展性。这些知识点对于管理和维护Docker容器化的应用具有很高的实用价值。
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Unity开发实用指南:快捷键、外部工具与模型创建

### Unity开发实用指南:快捷键、外部工具与模型创建 #### 1. Unity场景导航与键盘快捷键 在使用Unity进行开发时,一个三键鼠标会带来更好的操作体验,虽然Unity也支持单键或双键鼠标,但三键鼠标能让操作更加便捷,在Mac系统上同样适用。 除了使用鼠标进行导航操作外,键盘也能实现一些视图控制功能。当按住鼠标右键时,可以使用键盘上的W、A、S、D键像在第一人称游戏中一样移动视角。在进行其他操作时按住Shift键可以加快移动速度。 而在选择对象后按下F键,场景视图会自动平移和缩放以聚焦该对象。如果在场景导航中迷失方向,可以在层级面板中选择一个对象,将鼠标移到场景视图上(此
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嵌入式 RELRO NX symbol

<think> 首先,用户的问题是:“我想了解嵌入式系统中RELRO、NX和symbol的相关知识 请问嵌入式系统中RELRO、NX和symbol的介绍”。这涉及到嵌入式系统中的安全特性:RELRO、NX和symbol。 回顾系统级指令: - 所有行内数学表达式使用$...$格式。 - 独立公式使用$$...$$格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 在回答中引用的段落末尾添加引用标识,如[^1]。 用户提到“参考站内引用”,但说明“上述引用仅供参考”,所以我不需要处理之前的引用,而是参考用户上一次的问题和我的回答。然而,用户的上一次问题是这