零知开源学习心得分享,以及遇到的坑

云上上云 2019-05-21 11:38:06
今天在网上看到一个开源社区,看了里边有详细的入门教程,就跟着教程,一口气做了七个小案例。
觉得里边的教程写的不错,给大家分享一下。

以下是我做实验过程中拍摄的一些成果照片

教程很详细开发工具还自带了很多有趣的事例,虽然都是按照上边的一步一步的做,但感觉还是学到了很多。


我觉得人的一生都应该是一个学习的过程,虽然我是java后端开发,但是工作中,我学会前端设计,PS,PHP,也用他们写出了公司所需 的
项 目,现在打算开始学习硬件开发,加油
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键盘传说 2019-05-27
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每天回帖就有十分可用分
ux666 2019-05-26
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给楼主加油,我看好你喔
scapere 2019-05-24
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感谢分享,先尝试从简单的入手
一笑程序猴 2019-05-24
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不错不错,我也想学学硬件相关的开发
兆佳 2019-05-23
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请问什么社区?有链接没呢?
Csdn技术大神 2019-05-23
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我也觉得挺好的!!!!
内容概要:本文详细介绍如何通过搭建ELK(Elasticsearch、Logstash、Filebeat、Kibana)日志分析系统,实现对大模型Token中转服务的全链路可观测性管理。系统能够实时追踪每次API调用的性能指标(如首包耗时、总耗时)、Token消耗、费用核算、用户行为及异常请求,解决自建中转服务长期存在的“黑盒”问题,包括费用不清、性能瓶颈难定位、恶意刷量难识别等痛点。文章提供完整的日志结构设计、ELK组件配置方案(可直接复制部署)以及Kibana五大核心可视化看板,覆盖从数据采集、清洗、存储到展示的全流程,适用于个人、团队或企业级AI网关场景。; 适合人群:具备一定运维与开发能力的技术人员,如AI中台工程师、DevOps、私有化部署开发者及企业AI基础设施负责人,尤其适合运营Token代理、模型中转服务的团队; 使用场景及目标:① 实现API调用的精准费用分摊与成本控制;② 定位性能瓶颈与慢请求根源;③ 识别恶意刷量与异常调用行为;④ 构建可审计、可告警、可复盘的生产级可观测体系; 阅读建议:此资源强调结构化日志输出与业务字段定义的重要性,建议读者结合自身中转服务架构,严格按照JSON日志模板实施,并完整配置ELK链路以发挥最大效能,同时关注文中避指南以保障系统稳定运行。

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