汤不热吧【今日观点】 如何解决在WSL系统中tail -f windows文件内容不能实时刷新的问题
如何解决在WSL系统中tail -f windows文件内容不能实时刷新的问题 日常在windows10系统下开发，想借助wsl2里的ubuntu中的命令，方便日常工作， 比如使用tail -f、grep等命令定位查看日志。 我们都知道wi...
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如果网站被 DDoS 攻击，按流量计费的云主机会不会让我一夜欠费几万块？
对于选择按流量（使用量）计费的公有云虚拟机（VPS）或虚拟主机用户来说，DDoS攻击确实是一个潜在的财务噩梦。理论上，如果您的网站遭受持续的大流量攻击，而您又没有设置任何防护或限制，每小时消耗的带宽可能轻易达到数TB，最终导致一夜欠费数万甚...
云原生向量库的 Serverless 模式在低频访问下能否做到真正的“按需缩容至零”？
如何实现云原生向量库在低频访问下的按需缩容至零 随着AI应用爆发，向量检索（Vector Search）成为基础设施的关键组件。对于许多初创项目或内部工具而言，向量库（Vector DB）的访问频率可能极低，大部分时间处于空闲状态。传统的云...
既然 pgvector 已经能跑，专业向量数据库在千万级以上的核心优势到底在哪？
既然 pgvector 已经能跑，专业向量数据库在千万级以上的核心优势到底在哪？ 随着大模型和RAG（检索增强生成）技术的普及，向量数据库（VDB）成为了AI基础设施的关键组件。PostgreSQL的扩展 pgvector 凭借其易用性和对...
单个 Collection 的分片数（Shards）超过 CPU 核心数后，检索性能会发生怎样的拐点？
在构建高性能的AI检索系统时，向量数据库（如Milvus、Pinecone或Weaviate）的分片（Sharding）策略是决定系统吞吐量和延迟的关键因素。分片的初衷是通过将数据分散到多个物理或逻辑分区上，实现查询的并行化，从而提高检索速...
每年黑五那种几美金一年的机器（如 RackNerd），建站真的稳吗？
每年到了黑五（Black Friday），各大VPS提供商，尤其是像RackNerd、CloudCone等，都会推出令人咋舌的超低价年付机器，通常价格在10到20美元/年不等。对于个人站长和预算有限的用户来说，这无疑极具吸引力。然而，随之而...
如何利用容器安全技术（如Kata Containers）为训练环境提供沙箱隔离？
在多租户的AI基础设施中，数据安全和模型知识产权保护是至关重要的挑战。传统的Docker或Kubernetes容器虽然提供了资源隔离，但它们共享宿主机的内核。这意味着如果容器内存在内核漏洞，或租户恶意利用了Namespace和Cgroup的...
向量数据库执行 Delete 后，磁盘空间无法释放的“墓碑数据”如何彻底清理？
在AI基础设施的部署实践中，向量数据库（VDB）的性能和存储效率至关重要。许多用户在使用 Milvus、Qdrant 或 Weaviate 等VDB时会遇到一个令人困惑的问题：执行了大量Delete操作后，磁盘空间并没有按预期释放。这些未释...
现在阿里、腾讯的学生机续费政策变了没？老用户还能继续薅吗？
对于依赖阿里云（ECS学生机，现多为“云翼计划”/“飞天加速计划”）和腾讯云（CVM学生机，现多为“云普惠”）的个人站长而言，续费政策一直是大家关注的焦点。近年来，各大公有云厂商的学生机/特惠机政策确实发生了变化，核心趋势是从早期的“长期低...
怎样构建一个AI模型的安全配置基线（Security Baseline）？
AI模型的部署往往涉及复杂的环境，从训练平台到生产推理服务。确保这些模型及其运行环境具备高标准的安全性（即安全配置基线，Security Baseline）是DevSecOps的关键一环。一个稳固的基线能够有效抵御供应链攻击、权限提升和敏感...
针对高吞吐场景，单次检索 1024 条向量的 Batch Query 比单条查询的资源消耗优势在哪？
在现代推荐系统、RAG（检索增强生成）应用和大规模搜索场景中，向量数据库的查询吞吐量是决定系统性能和成本的关键因素。当需要对数千甚至数百万用户进行实时特征或上下文检索时，如何高效地执行查询成为了AI基础设施工程师必须面对的挑战。 针对高吞吐...