GaGa's Blog

1.密钥应该放在哪里

SSH 的密钥默认放在本地用户的 ~/.ssh/ 目录里，这是所有类 Unix 系统（Linux / macOS）的惯例位置。SSH 会自动从这个目录加载密钥，除非你明确指定 -i。

2.ssh密钥目录结构

OpenAI 于 2026-08-19 宣布将驱动 Codex App / CLI / IDE 扩展运行的底层执行框架（Agent harness）完整开源（Apache-2.0，仓库 github.com/openai/codex），核心是把”自家商业产品的 Agent 运行时”对外完全开放。最新稳定版 v0.149.0（2026-08-20），截至发文仓库约 10.7 万 Star。

• https://github.com/openai/codex

1.Harness 是什么

1.HTML（超文本标记语言）

1.1 定义

• HyperText Markup Language，不是编程语言，而是标记语言
• 由标签（Tag）和数据组成，负责网页的结构和内容
• 超文本：包含图片、音频、视频等非文本内容

1.2 基本结构

1.内存模型与性能特征

• 内存数据库（In-Memory）

  • 数据主要存储在内存 → 微秒级访问延迟
  • 支持持久化（RDB / AOF）保证数据不丢失

• 单线程事件驱动（Reactor模型）

  • 核心执行单线程（避免锁竞争）
  • I/O 多路复用（epoll/kqueue）

• 高吞吐

  • 单机 QPS 可达 10w+（取决于网络与命令复杂度）

2.数据结构

• VPC：云上的私有网络，承载 ECS、数据库等资源。
• NAT：VPC的公网出口，让私网 ECS 访问互联网。
• VPN：通过加密隧道，让 VPC ↔ IDC/其他云 私网互通。

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                 Internet
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                   NAT
                    ↑
ECS ──────── VPC ──┤
                    ↓
                   VPN
                    ↓
                   IDC

一句话：

VPC 管内网，NAT 管上网，VPN 管跨网络互联。

合同管理

核心：管好合同全生命周期，控制风险、保障履约和回款。

流程：

立项 → 起草 → 审核 → 签署 → 履约 → 变更 → 验收 → 归档

核心就是 买什么、向谁买、多少钱、怎么管

1. 需求管理：明确采购什么、数量、标准。
2. 供应商管理：寻找、评估、选择供应商。
3. 采购执行：询价、比价、谈判、招标、签合同。
4. 验收付款：交付、验收、付款。
5. 供应商评价：价格、质量、交期、服务。
6. 风险控制：避免单一供应商、质量风险、价格风险。

本质：在满足需求的前提下，实现成本、质量、交期和风险的平衡。

核心就是解决：请求落到不同 Tomcat，Session 仍然保持一致。

典型生产架构

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用户
 ↓
负载均衡
 ↓
Tomcat1 ─┐
         ├─ Redis
Tomcat2 ─┘

核心架构：Connector + Container

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客户端
  ↓
Connector：接收/解析 HTTP
  ↓
Engine
  ↓
Host：虚拟主机
  ↓
Context：Web 应用
  ↓
Wrapper：Servlet

• Connector：处理网络连接、HTTP、线程。
• Container：负责请求路由和 Servlet 执行。
• Tomcat：主要运行 Java Web 应用，不适合承担专业静态资源、SSL、负载均衡。

反向代理

unRAID = NAS + Docker + 虚拟机的一体化服务器系统。

核心特点：

• 存储：多块不同容量硬盘组成 Array，Parity 提供数据保护
• Docker：直接运行各种服务
• 虚拟机：基于 KVM，可运行 Linux / Windows
• 管理：Web UI 管理，操作简单
• 扩容：可逐块增加硬盘，不要求硬盘容量一致

LightGBM（Light Gradient Boosting Machine） 是微软开源的 梯度提升决策树（GBDT） 框架，主要用于：

• 分类：预测用户是否流失、是否购买
• 回归：预测价格、销量
• 排序：搜索结果排序、推荐系统
• 特征重要性分析

核心算法

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数据
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决策树1 → 预测
 ↓
根据误差继续建树
 ↓
决策树2 → 修正误差
 ↓
决策树3 → 继续修正
 ↓
……
 ↓
最终预测结果

• 人工智能（AI）：机器学习、大模型、智能应用
• 云计算与大数据：云平台、数据存储、数据分析
• 物联网（IoT）：万物互联、智能设备
• 5G/6G通信：高速、低时延网络
• 集成电路与芯片：CPU、GPU、AI芯片
• 工业互联网：智能制造、数字工厂
• 区块链：分布式信任与数据安全
• 网络安全：密码技术、零信任、安全防护
• 边缘计算与数字孪生：实时计算、虚实融合

核心方向：算力 + 数据 + 算法 + 网络 + 安全，推动数字化、智能化发展。