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主要講述在使用go語言的ORM庫gorm過程中的一些默認值的坑點問題。

雙架構鏡像的好處是能根據當前的系統架構(x86或者arm64), 進行自動對應版本鏡像的拉取，避免了客戶端側去做這個鏡像tag的精確選擇。

隨著ai智算的發展，在k8s環境中管理ai訓練任務成為了迫切需求。 其中一個問題是ai的鏡像一般都比較大，達到20g，或者更大。那么怎么基于開源的技術框架體系下，實現鏡像的高效分發，成為了一個難題。 本文主要提出2種方法進行優化。

本文主要結合51單片機講解中斷等調度基礎概念，進而講解Linux CPU的調度

介紹了基于registry進行本地倉庫的構建鏡像倉庫的搭建，并使用proxy模式registry充當中間緩存，實現鏡像的高速分發。

在K8s通過cloud_on_k8s的官方es組件實現了es的自動化的部署；但是在最近的一個實例部署過程中，我們發現了pod一直無法拉起，然后針對這個問題進行定位和分析。

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