• [DNS] powerdns-dnsdist 基于域名分流实现

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    dnsdist 是一款高度 DNS 、DoS 和滥用感知的负载均衡器。其目标是将流量路由到最佳服务器,为合法用户提供最佳性能,同时分流或阻止滥用流量 文档: https://dnsdist.org/ addLocal(“127.0.0.1:5200″) newServer{address=”127.0.0.1:5373″, useClientSubnet=true,pool=”china”} newServer({address=”127.0.0.1:443″, tls=”openssl”, subjectName=”xxxx”, dohPath=”/dns-query”, validateCertificates=true,pool=”default”,useClientSubnet=true}) local shuntset = newDNSNameSet() for line in io.lines(“/etc/dnsdist/domains.txt”) do local trimmed_line = line:match(“^%s*(.-)%s*$”) if trimmed_line ~= “” then shuntset:add(newDNSName(line)) end end function matchChinaDomain(qname,shuntset) local primary_domain = qname:toStringNoDot():match(“([^.]+%.[^.]+)$”) domain = newDNSName(qname:toStringNoDot()) — infolog(“Query domain: ” .. qname:toStringNoDot()) — infolog(“Query domain: “…

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  • [酷工作] 上海: AIML Engineer,与第三方签合同,首签三年,外资公司 onsite。

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    AIML Engineer ,与第三方签合同,首签三年,外资公司 onsite 。 英语要求不高,读写即可职位要求:至少 3 年扎实经验的计算机视觉工程师,精通图像和视频处理(尤其是对象检测、显著性分析、镜头检测),是 OpenCV 和 FFmpeg 的熟练使用者,并具备强大的工程落地能力( AWS/Alibaba Cloud, CI/CD/Jenkins, 流水线部署与维护)。 薪资:25~33k * 12 微信:fancyfrees

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  • [问与答] 医疗保险求推荐哪家靠谱

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    V 站的各位朋友有没有对商业保险有过了解的,想给家人和自己买一份身体健康方面的商业医疗保险,以防身体出了问题可以有叠加报销。 主要是预防较常见的疾病的,比如糖尿病、高血压、心脏病等这类。

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  • [摄影] 有什么好相机推荐?我做这份表格,欢迎老手指点

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    前情提要: https://www.v2ex.com/t/1139287 攻略现状:C 选项有推荐的不 🙂 选项 属性 机身 镜头 有利方面 不利方面 入手渠道 价格 视频拍摄能力 七天无理由退货 备注 A 心仪之选 佳能 EOS R50 RF-S18-45 喜欢;新手够用 RF 卡口电子协议私有,镜头贵 京东自营 6699 元 4K 30 帧 不支持 AI 最初也比较推荐这一款。万事难买爷喜欢 B 试练之选 佳能 EOS 5D Mark III 佳能 24-105/F4 红圈 防抖 图虫很多好照片用它拍的;十几年的老店一般也不会踩坑 二手; 2013 年上市,老旧 淘宝十年老店 5838 元 猜测很一般 支持 机身…

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  • [程序员] XXL-JOB v3.1.1 | 分布式任务调度平台(Dify 工作流调度增强)

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    Release Notes 1 、 [调整] AI 任务( difyWorkflowJobHandler )优化:针对 “baseUrl 、apiKey” 等 Dify 配置信息,从执行器侧文件类配置调整至调度中心“任务参数”动态配置,支持多 Dify 应用集成并提升研发效率; 2 、 [优化] 合并 PR-2417 ,修复任务管理时 JobHandler 录入空格问题; 3 、 [优化] 合并 PR-2504 ,规避 SQL 注入问题; 4 、 [升级] 多个项目依赖升级至较新稳定版本,涉及 netty 、spring/springboot 、groovy 等; 代码接入示例:AI 任务 此处以 difyWorkflowJobHandler 为例,注意需要前置部署 AI 执行器( xxl-job-executor-sample-ai ),可参考官方文档说明。 步骤一:调度中心,新建 difyWorkflowJobHandler 任务 步骤二:任务执行,查看任务进度及日志 代码接入示例:常规任务 XXL-JOB…

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  • [Local LLM] 我做了一个 Ollama JSONL 批量推理工具,除了 Ollama 还支持 Deepseek 等 OpenAI Style 兼容 API

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    你好啊, 我最近在做模型微调时,需要对一些数据进行预处理和生成一些 DPO 使用 Rejected 的负面数据(虽然我后来才发现智谱的 GLM4-Flash 有提供免费的批量推理), 我很自然的想要使用 Ollama 上部署的 Qwen3 30B A3B ,但是意外的发现似乎还没有 Ollama 适用的 JSONL 批量推理工具。我总觉得它本应该存在,于是我就做了一个。 https://github.com/mili-tan/Onllama.OllamaBatch 当然使用起来也非常简单,如果你的 Ollama 在默认端口最简单的方法是只需要将你的 JSONL 重命名成 input.jsonl 丢到和程序同一个目录底下然后运行就可以了,当然记得把 JSONL 中的模型名称改成你需要的模型名称,或者用 –model qwen3:30b 参数来指定你的模型名称。还有记得参考 这里 配置一下并发( CPU 推理和混合推理是没有并发的,改了环境变量似乎也没用)。 更多的用法可以参考 –help 中的帮助。 顺带一提因为 Deepseek 的夜间半价,所以我也做了 OpenAI Style API 的支持,–use-oai –oai-url=https://api.deepseek.com/v1/chat/completions –oai-sk=sk-balabalabala 使用起来就像这样。另外因为我个人的偏好默认的输出格式是直接将助手的回答添加到消息列表中,如果你希望获得与 OpenAI 相似的包含result的结果你也可以使用 –oai-output 来指定。另外针对一些厂商的并发和 RPM 限制我也添加了一些对应的参数你也可以参考下…

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