手握灵珠常奋笔, 心开天籁不吹箫
I have a Go project that built as a Docker container, let me use a Helm chart to deploy it into the current Kubernetes namespace: Step 1: Create a Helm Chart Run the following command to generate a Helm chart structure: helm create my-go-app This will create a directory named my-go-app with the default Helm […] →Read more
构建现代应用程序时，需要考虑一些事项。例如： 用户界面——用户如何使用和与您的应用程序交互。 路由——用户如何在应用程序的不同部分之间导航。 数据获取——您的数据存储在何处以及如何获取数据。 渲染——何时何地渲染静态或动态内容。 集成- 您使用哪些第三方服务（用于 CMS、身份验证、付款等）以及如何连接它们。 基础设施——您部署、存储和运行应用程序代码的地方（无服务器、CDN、边缘等）。 性能——如何为最终用户优化您的应用程序。 可扩展性——您的应用程序如何随着您的团队、数据和流量的增长而适应。 开发人员经验- 您的团队构建和维护应用程序的经验。 对于应用程序的每个部分，您需要决定是否自己构建解决方案或使用其他工具（例如包、库和框架）。 Reference https://nextjs.org/learn/react-foundations/rendering-ui →Read more
Spring MVC Spring Security MyBatis Plus →Read more
Helm 是 Kubernetes 的包管理工具，旨在简化应用程序在 Kubernetes 集群中的部署和管理。 citeturn0search3 它通过将应用程序的 Kubernetes 资源定义打包成称为 Chart 的格式，提供了自动化的应用分发方式。 核心概念： Chart：Helm 包的基本单位，包含了在 Kubernetes 集群中运行应用程序所需的所有资源定义。 Repository（仓库）：存放和共享 Charts 的地方，类似于 Perl 的 CPAN 或 Fedora 的软件包仓库。 Release：在 Kubernetes 集群中运行的 Chart 的一个实例。一个 Chart 可以在同一个集群中安装多次，每次安装都会创建一个新的 Release。 使用 Helm 的基本步骤： 安装 Helm：首先，需要在本地环境中安装 Helm 客户端。可以通过多种方式安装，例如使用包管理工具或从 GitHub 发布页面下载。 添加 Chart 仓库：安装完成后，可以添加 Chart 仓库。例如，添加 Bitnami 仓库： helm repo add bitnami https://charts.bitnami.com/bitnami […] →Read more
A Kubernetes Secret is an API object used to store sensitive information (like passwords, tokens, keys, or certificates) separately from application code. This helps keep such data secure and manageable. Yes, you can mount a Secret as a volume in a pod. When mounted as a volume, each key in the Secret becomes a file […] →Read more
Poetry 是一个现代化的 Python 项目管理工具，旨在简化依赖管理、虚拟环境管理、打包以及发布流程。下面详细介绍其主要特点和使用方法： 1. 主要功能 依赖管理 Poetry 允许你在项目的配置文件 pyproject.toml 中声明项目依赖，并自动解决依赖冲突。它会生成一个 poetry.lock 文件，锁定所有依赖的具体版本，从而保证在不同机器上安装时环境一致，避免“在我机器上可用”的问题。 citeturn0search0 虚拟环境管理 Poetry 内置了虚拟环境管理功能，它会自动为每个项目创建并使用独立的虚拟环境，让项目之间的依赖互不干扰。你可以使用 poetry shell 进入该虚拟环境，或者使用 poetry run <command> 在环境中执行命令。 citeturn0search0 项目打包与发布 除了依赖管理外，Poetry 还能构建项目（生成 sdist 与 wheel 文件）并通过命令行将包发布到 PyPI 或其他私有仓库。 citeturn0search1 依赖组管理 你可以将依赖分组，例如将开发、测试、文档等依赖分别归类，安装时可灵活选择只安装部分组的依赖，避免不必要的包被安装到生产环境中。 2. 安装方式 推荐使用 pipx 来安装 Poetry，因为它会在独立的虚拟环境中安装 Poetry，从而避免与项目环境产生冲突。安装命令如下： pipx install poetry 也可以使用官方安装脚本： curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 – 安装完成后，请确保将 […] →Read more
Tailwind CSS framework Tailwind CSS 框架介绍 Tailwind CSS 是一个功能类（utility-first）的 CSS 框架，它提供了大量的低级实用类，让开发者可以直接在 HTML 代码中编写样式，而无需创建自定义的 CSS 规则。它的设计理念是通过组合这些小型的样式类来快速构建 UI，而不是像传统 CSS 那样依赖预定义的组件或全局样式。 Tailwind CSS 的特点 功能类优先：使用原子类（如 p-4、text-center、bg-blue-500）快速构建 UI。 高度可定制：可以通过 tailwind.config.js 进行配置，调整颜色、字体、间距等。 无需额外 CSS 文件：所有样式直接在 HTML 文件中定义，减少了 CSS 代码量。 响应式设计：内置 sm、md、lg、xl 等断点类，方便适配不同设备。 Dark Mode 支持：可以轻松实现暗黑模式。 安装 Tailwind CSS 可以通过 npm 安装 Tailwind CSS： npm install -D tailwindcss postcss autoprefixer npx […] →Read more
Writing a backend service in Go efficiently involves following best practices for code structure, maintainability, and performance. Below is a simple and well-structured example of a RESTful backend service in Go with best practices applied. Best Practices for Writing a Backend Service in Go 1. Project Structure Organizing your code properly improves maintainability and scalability. […] →Read more
best practice 1. Project Structure Organize your project in a logical and consistent way. A common structure for a Go backend service is: /my-service ├── /cmd │ └── /my-service │ └── main.go ├── /internal │ ├── /handlers │ ├── /models │ ├── /services │ └── /repositories ├── /pkg │ └── /utils ├── /configs ├── /migrations […] →Read more
https://docs.deepwisdom.ai/main/zh/guide/tutorials/multi_agent_101.html 智能体 学术界和工业界对术语“智能体”提出了各种定义。大致来说，一个智能体应具备类似人类的思考和规划能力，拥有记忆甚至情感，并具备一定的技能以便与环境、智能体和人类进行交互。 在MetaGPT看来，可以将智能体想象成环境中的数字人，其中 智能体 = 大语言模型（LLM） + 观察 + 思考 + 行动 + 记忆 这个公式概括了智能体的功能本质。为了理解每个组成部分，让我们将其与人类进行类比： 大语言模型（LLM）：LLM作为智能体的“大脑”部分，使其能够处理信息，从交互中学习，做出决策并执行行动。 观察：这是智能体的感知机制，使其能够感知其环境。智能体可能会接收来自另一个智能体的文本消息、来自监视摄像头的视觉数据或来自客户服务录音的音频等一系列信号。这些观察构成了所有后续行动的基础。 思考：思考过程涉及分析观察结果和记忆内容并考虑可能的行动。这是智能体内部的决策过程，其可能由LLM进行驱动。 行动：这些是智能体对其思考和观察的显式响应。行动可以是利用 LLM 生成代码，或是手动预定义的操作，如阅读本地文件。此外，智能体还可以执行使用工具的操作，包括在互联网上搜索天气，使用计算器进行数学计算等。 记忆：智能体的记忆存储过去的经验。这对学习至关重要，因为它允许智能体参考先前的结果并据此调整未来的行动。 多智能体 多智能体系统可以视为一个智能体社会，其中 多智能体 = 智能体 + 环境 + 标准流程（SOP） + 通信 + 经济 这些组件各自发挥着重要的作用： 智能体：在上面单独定义的基础上，在多智能体系统中的智能体协同工作，每个智能体都具备独特有的LLM、观察、思考、行动和记忆。 环境：环境是智能体生存和互动的公共场所。智能体从环境中观察到重要信息，并发布行动的输出结果以供其他智能体使用。 标准流程（SOP）：这些是管理智能体行动和交互的既定程序，确保系统内部的有序和高效运作。例如，在汽车制造的SOP中，一个智能体焊接汽车零件，而另一个安装电缆，保持装配线的有序运作。 通信：通信是智能体之间信息交流的过程。它对于系统内的协作、谈判和竞争至关重要。 经济：这指的是多智能体环境中的价值交换系统，决定资源分配和任务优先级。 一个智能体运行周期的流程图 →Read more