技术专栏 第1071页

项目基于
xxl-job 2.1.0 实现的分布式调度，所以我还是基于此来模拟实现我们的项目；关于
XXL-JOB，本文不做额外介绍，大家可以去看官网

在前面的文章中我们介绍过SPONGE的Python接口以及调用模式：

关于
slate文档编辑器项目的相关文章:

通过
obj.animate.shift()或者
obj.animate.move_to()很容易将对象从一个位置移往另一个位置。

为了方便研究，我们用
Thread.Sleep 的方式阻塞线程池线程，然后观察线程的注入速度，参考代码如下：

前一篇博文链接：https://www.cnblogs.com/hnzhengfy/p/k8s_concept.html。

本文主要分析了在 K8s 中创建一个 Pod 并申请 GPU 资源，最终该 Pod 时怎么能够使用 GPU 的，具体的实现原理，以及 device plugin、nvidia-container-toolkit 相关源码分析。

原生的Gatling是基于代码测试的，没有UI。你需要创建一个maven项目，或者下载官方的例子：
https://github.com/gatling/gatling-js-demo/archive/refs/heads/main.zip 。

YAML 是一种人类可读的数据序列化标准，常用于配置文件。它以其简洁的语法和对层次结构的友好支持，成为管理复杂配置的热门选择。

我这里因为使用人并不会特别多，也不会保存特别多的重要数据，并没有做服务和数据方面的高可用考虑，所以直接就采用docker部署，快捷，高效。

但需要注意，NextCloud官网给出了两种docker单机部署的方式，需要擦亮眼睛：


第一种：

All-In-One（AIO），顾名思义，就是将所有NextCloud所需的所有组件（或者逻辑）全部封装到了这一个镜像中，只需要自己手动的启动这一个服务，就OK了，但是这里有一个很坑的点，就是部署AIO的这台机器，必须可以访问外网，因为当AIO启动后，并不是说只会有这么一个容器运行，而是它服务内部会再有逻辑去拉取新的镜像，启动新的服务容器，或下载某些文件等，如果你的机器不可以连外网，那AIO将不能使用，所以如果是纯内网的环境，AIO这种方式是不可取的。


第二种：

就是正常的docker run或者docker-compose来运行nextcloud的镜像，这个不会再次依赖外网，只需你将使用到的镜像全部提前下载下来就可以，本次也是采用这种方式。