CentOS 安装 nginx

sudo yum install epel-release

sudo yum install nginx

sudo systemctl start nginx

sudo systemctl status nginx

Output● nginx.service - The nginx HTTP and reverse proxy server
   Loaded: loaded (/usr/lib/systemd/system/nginx.service; disabled; vendor preset: disabled)
   Active: active (running) since Mon 2022-01-24 20:14:24 UTC; 5s ago
  Process: 1898 ExecStart=/usr/sbin/nginx (code=exited, status=0/SUCCESS)
  Process: 1896 ExecStartPre=/usr/sbin/nginx -t (code=exited, status=0/SUCCESS)
  Process: 1895 ExecStartPre=/usr/bin/rm -f /run/nginx.pid (code=exited, status=0/SUCCESS)
 Main PID: 1900 (nginx)
   CGroup: /system.slice/nginx.service
           ├─1900 nginx: master process /usr/sbin/nginx
           └─1901 nginx: worker process

Jan 24 20:14:24 centos-updates systemd[1]: Starting The nginx HTTP and reverse proxy server...
Jan 24 20:14:24 centos-updates nginx[1896]: nginx: the configuration file /etc/nginx/nginx.conf syntax is ok
Jan 24 20:14:24 centos-updates nginx[1896]: nginx: configuration file /etc/nginx/nginx.conf test is successful
Jan 24 20:14:24 centos-updates systemd[1]: Started The nginx HTTP and reverse proxy server.

sudo firewall-cmd --permanent --zone=public --add-service=http

sudo firewall-cmd --permanent --zone=public --add-service=https

sudo firewall-cmd --reload

http://server_domain_name_or_IP/

Comments

Think in 2B SaaS

这数年2B SaaS创业经历，让我自己从一个对2B SaaS有着盲目疯狂热情的人，变的逐渐趋于冷静。如何推动建立一个健康的SaaS产品和公司，成了我特别想去思考和解决的问题。这几年，个人和公司一直都是在野蛮生长，销售驱动的模型下，产品，销售，交付，客户成功都在疲于奔命完成财务业绩。在没有坚持跑出一套聚焦于SaaS领域，可以合力的运作体系下，争执和冲突便成了家常便饭。销售往往因产品没有某个功能，吐槽产品不给力。因为研发不能按时做出一个客户要的功能，吐槽产品无能，因为找不到客户，所以开始盯着老客户的增购业绩，盯着传统实施项目规模带来的业绩收益。交付因为销售的过度承诺，卖出产品没有的功能，或者实施过程中细节点产品不支持的能力，吐槽销售，吐槽研发，实施过程变得举步维艰。 CS因为交付质量，产品功能，系统服务的稳定性，导致客户关系紧张，出问题后花费大量时间灭火。或者处理因为bug带来的系统数据不一致的问题。在发生了集成对接的情况下，甚至要协调下游各个系统修复数据，带来的服务成本的增长。增购也就自然而然变得困难。产研觉得产品功能自己都无法进行规划管理，总是被动的被销售和交付过程中客户的紧急需求干扰，仓促设计的结果就是应用架构设计上的疏忽，开发的bug，业务场景的缺失。上述的过程，可能很多初始的SaaS创业团队都会碰到，特别是2B领域的。协同的不好，矛盾冲突屡屡发生，不产生合力的情况下，为了维持高业绩增长的要求，内部的负担愈发严重，跑的越来越慢，整体的服务质量情况却没有一个明显的提升。由此引发的各个职能的一线的员工的工作感受也越来越差。推诿，委屈，困惑，气忿等负面情绪也与日俱增。因此，如何科学的构建一个可以上下协同的组织，如何管理需求，如何管理迭代，如何找到目标客户，如何快速的实施落地，如何更好的保持客户粘性，给客户带来持续不断的新鲜感，配合客户业务的发展需要，就需要进行一套科学的管理办法。无序和杂乱只会让增长越来越缓慢。

MAC Homebrew安装了zookeeper 但是stop时报错

执行下面的命令的时候报错，找不到对应路径下的pid文件。 zkserver stop /usr/bin/java ZooKeeper JMX enabled by default Using config: /usr/local/etc/zookeeper/zoo.cfg Stopping zookeeper ... no zookeeper to stop (could not find file /usr/local/var/run/zookeeper/data/zookeeper_server.pid) 查了网上很多地方，很多人说是data路径中的空格问题，但是查了配置文件发现并不是。错误信息里面说是pid文件找不到路径，所以，怀疑是读写权限或者是别的什么异常原因导致当时pid文件没有生成。试着用sudo权限重新执行 sudo zkserver restart Password: /usr/bin/java ZooKeeper JMX enabled by default Using config: /usr/local/etc/zookeeper/zoo.cfg /usr/bin/java ZooKeeper JMX enabled by default Using config: /usr/local/etc/zookeeper/zoo.cfg Stopping zookeeper ... no zookeeper to stop (could not find file /usr/local/var/run/zookeeper/data/zookeeper_server.pid) /usr/bin/java ZooKeeper JMX enabled by default 结果在目录下找到了对应的pid文件。查看pid文件内容，发现就是一个进程id。这时候考虑修改pid文件的内容，把当前停不下来的进程编号写进去。然后重新执行了zkserver stop命令。 sudo zkserver stop /usr/bin/java ZooKeeper JMX enabled by default Using config: /usr/local/etc/zookeeper/zoo.cfg Stopping zookeeper ... STOPPED 搞定...

FAISS Vector DB 学习笔记（一）

1. 安装Faiss：按照Faiss官方资源库提供的安装说明，确保你有必要的依赖和兼容的硬件（如果使用GPU加速）。 2. 2.准备好你的数据： Faiss使用密集向量工作，所以确保你的数据以浮点数组或矩阵的形式表示，其中每一行对应一个向量。确保你的向量的尺寸是一致的。 3. 导入必要的模块：在你的Python脚本中，导入所需的Faiss模块： ``python import faiss import numpy as np ``` 4. 创建一个索引：根据你的需要，选择适当的索引类型。下面是一个创建IndexFlatL2索引的例子： ```python d = 128 # Dimension of your vectors index = faiss.IndexFlatL2(d) # Initialize the index ``` 你可以探索其他的索引类型，比如IndexIVFFlat或IndexHNSW，这取决于你愿意做出的折衷。 5. 为索引添加向量：一旦你初始化了你的索引，使用`add'方法将你的向量添加到它里面。传入一个NumPy数组或一个兼容的数据结构： ``python vectors = np.random.random((1000, d)).astype('float32') # Example vectors index.add(vectors) # Add the vectors to the index ``` 6. 进行相似性搜索：要为一个查询向量找到最近的邻居，可以使用`search`方法。传入查询向量和需要检索的近邻数量： ``python k = 5 # Number of nearest neighbors to retrieve query_vector = np.random.random((1, d)).astype('float32') # Example query vector D, I = index.search(query_vector, k) # Perform the search ``` 返回的`D`数组包含与最近的邻居的距离，`I`数组包含它们在原始数据集中的相应索引。 7. 自定义和优化： Faiss...

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