通知：《打工人日报》迁移到独立板块 考虑到近期的一些情况，我决定将《打工人日报》迁移到独立板块，将不在首页展示，后续的更新将在独立板块中进行。不影响原文章的阅读和订阅邮件的推送。感谢各位的支持和关注！！！ 访问地址 访问链接 首页点击访问

背景 已经2024年了， k8s已经更新到 1.30.x的版本了，但是还有很多公司还在使用1.17.9版本，那么我们今天就来手动安装一下1.17.9版本的k8s。 安装 我们在测试centos服务器192.168.40.1安装单节点 Kubernetes 集群（Master 节点）使用 kubeadm 是一个相对直接的过程。 前提条件 确保主机满足以下要求： 操作系统：CentOS 7.x 或更高版本 内存：至少 2 GB 内存 磁盘空间：至少 20 GB 磁盘空间 网络：至少 2 个网络接口 配置主机名和 IP 1sudo hostnamectl set-hostname k8s 2echo "192.168.40.1 k8s" | sudo tee -a /etc/hosts 更新系统 切换镜像源 1bash <(curl -sSL https://www.jobcher.com/ChangeMirrors.sh) 更新系统 1sudo yum update -y 禁用 SELinux 1sudo setenforce 0 2sudo sed -i --follow-symlinks 's/^SELINUX=enforcing/SELINUX=permissive/' /etc/selinux/config 禁用 Swap 1sudo swapoff -a 2sudo sed -i '/swap/d' /etc/fstab 修改 /etc/sysctl.

背景 今天有同事在使用nginx部署一个服务，部署完成后发现无法访问，nginx创建端口无法创建，无法访问 nginx: [emerg] bind() to 0.0.0.0:8081 failed (13: Permission denied) 解决方法 查看日志发现是SELinux导致的，SELinux是Linux系统的安全机制，它会限制进程访问文件和网络端口等资源。 查看SELinux状态 1sudo getenforce 当 SELinux 处于 enforcing 模式时，会阻止进程访问不允许的资源。有三种方法可以解决 1. 临时关闭SELinux 1sudo setenforce 0 2. 永久关闭SELinux 1sudo vim /etc/selinux/config 2# 修改SELINUX=enforcing 为 SELINUX=disabled 重启服务器 1sudo reboot 3. 设置为宽容模式 1semanage permissive -a http_port_t 这个命令会将 http_port_t 类型的端口设置为宽容模式（permissive mode），使得 semanage 不再对该类型的端口进行访问控制。 总结 SELinux 是 Linux 系统的安全机制，它会限制进程访问文件和网络端口等资源。在使用 SELinux 时，需要根据实际情况选择合适的解决方案。

分享一款 去除视频中移动的物体。的本地部署软件，完全免费！ 效果 物体移除 水印去除 下载地址 国内下载 代码仓库 ProPainter 安装 1git clone https://github.com/sczhou/ProPainter.git 1conda create -n propainter python=3.8 -y 2conda activate propainter 3cd ProPainter 4pip3 install -r requirements.txt 版本要求 CUDA >= 9.2 PyTorch >= 1.7.1 Torchvision >= 0.8.2 开始使用 准备预训练模型 预训练模型从版本 V0.1.0 下载到 weights 文件夹。 https://github.com/sczhou/ProPainter/releases/tag/v0.1.0 1weights 2 |- ProPainter.pth 3 |- recurrent_flow_completion.pth 4 |- raft-things.pth 5 |- i3d_rgb_imagenet.pt (for evaluating VFID metric) 6 |- README.md 快速测试 1# The first example (object removal) 2python inference_propainter.

背景 calibre-web 支持opds协议，ip+端口/opds就是opds路径，所有支持opds的客户端都可以。安卓下推荐静读天下，ios推荐kybook 3，我这边主要介绍一下，kybook 3。 KyBook 3 支持几乎所有主要的电子书格式，包括： EPub、FictionBook（fb2，fb2.zip）、纯文本和富文本（txt，rtf）、PDF、漫画（CBR，CBZ，CBT）、MobiPocket、Kindle（mobi，azw3）以及有声读物（mp3，m4a，m4b）。 基本上你在网络上找到的书籍资源，都可以用 KyBook 3 打开。 下载 KyBook 3 下载 添加OPDS源 打开KyBook 3 -> 底部目录 -> 添加 添加源地址 https://ip:port/opds 例如 https://192.168.1.1:8080/opds 2. 输入密码 添加书籍 总结 亚马逊 Kindle 一直是受欢迎的电子书阅读器，在我看来，它的巨大优势之一在于亚马逊丰富的线上资源，可以很方便地购买，并在 PC、移动端和实体 Kindle 上同步观看。 KyBooks 3 相比之下，最强大的在于对不同文件格式的支持，以及丰富的阅读自定义设置。 不足 当然，Kybooks 3 也存在一些问题，比如不少人都反馈无法注册，从而影响同步，这应该和 KyBook 的服务器设置有关。还有它仅支持iOS端，平台多少有些单一了。 你可以在 Appstore 免费下载 KyBook 3，它提供了「专业版」与「高级订阅」两个内购的选项：「专业版」包含去广告（不过免费版目前并没有广告）、用户辞典、手写标注、自动滚动等功能，花费 4.99$ 可永久升级，你可以免费体验 14 天以绝对是否购买。 「高级订阅」在解锁了全部「专业版」功能外，还允许用户使用 KyBook 服务器在不同设备间同步数据，年费为 14.99$，但因为前面所说的登陆问题，同步功能的体验可能会受到影响。

tmux 是一个终端 multiplexer，它可以让你在一个终端中开启多个会话，并且可以在一个终端中切换多个会话。 安装 tmux 安装很简单，直接在终端中输入以下命令即可： 1# Ubuntu 或 Debian 2sudo apt-get install tmux 3 4# CentOS 或 Fedora 5sudo yum install tmux 6 7# Mac 8brew install tmux 使用 安装完成后，键入tmux命令，就进入了 Tmux 窗口。 1tmux 按下Ctrl+d或者显式输入exit命令，就可以退出 Tmux 窗口。 1exit 前缀键 Tmux 窗口有大量的快捷键。所有快捷键都要通过前缀键唤起。默认的前缀键是Ctrl+b，即先按下Ctrl+b，快捷键才会生效。 举例来说，帮助命令的快捷键是Ctrl+b ?。它的用法是，在 Tmux 窗口中，先按下Ctrl+b，再按下?，就会显示帮助信息。 然后，按下 ESC 键或q键，就可以退出帮助。 快捷键 面板（pane）指令 前缀 指令 描述 Ctrl+b " 当前面板上下一分为二，下侧新建面板 Ctrl+b % 当前面板左右一分为二，右侧新建面板 Ctrl+b x 关闭当前面板（关闭前需输入y or n确认） Ctrl+b z 最大化当前面板，再重复一次按键后恢复正常（v1.8版本新增） Ctrl+b ! 将当前面板移动到新的窗口打开（原窗口中存在两个及以上面板有效） Ctrl+b ; 切换到最后一次使用的面板 Ctrl+b q 显示面板编号，在编号消失前输入对应的数字可切换到相应的面板 Ctrl+b { 向前置换当前面板 Ctrl+b } 向后置换当前面板 Ctrl+b Ctrl+o 顺时针旋转当前窗口中的所有面板 Ctrl+b 方向键 移动光标切换面板 Ctrl+b o 选择下一面板 Ctrl+b 空格键 在自带的面板布局中循环切换 Ctrl+b Alt+方向键 以5个单元格为单位调整当前面板边缘 Ctrl+b Ctrl+方向键 以1个单元格为单位调整当前面板边缘（Mac下被系统快捷键覆盖） Ctrl+b t 显示时钟 系统指令 前缀 指令 描述 Ctrl+b ?

背景 6 月 6 日，上海交大的 Docker Hub 镜像加速器宣布因收到通知要求被下架。声明称：“即时起我们将中止对 dockerhub 仓库的镜像。docker 相关工具默认会自动处理失效镜像的回退，如果对官方源有访问困难问题，建议尝试使用其他仍在服务的镜像源。我们对给您带来的不便表示歉意，感谢您的理解与支持。”Docker Hub 是目前最大的容器镜像社区，去年 5 月起国内用户报告 Docker Hub 官网无法访问，其网址解析返回了错误 IP 地址。 因为不能直接访问国外的镜像仓库，下载国外的docker镜像速度一直很慢, 国内从 Docker Hub 拉取镜像有时会遇到困难，此时可以配置镜像加速器。 使用 我这边已经部署好了加速镜像节点，同学们如果不想自己部署，可以使用我的加速节点，但是，不能保证节点长期有效。 1https://dockerhub.jobcher.com 第一步：代理拉取镜像 假如我们下载node镜像，那么我们可以这样写： 1docker pull dockerhub.jobcher.com/library/node:latest 2# 或者 3docker pull dockerhub.jobcher.com/bitnami/node:latest 第二步：重命名镜像 1docker tag dockerhub.jobcher.com/library/node:latest node:latest 2# 或者 3docker tag dockerhub.jobcher.com/bitnami/node:latest node:latest 第三步：删除代理镜像 1docker rmi dockerhub.jobcher.com/library/node:latest 2# 或者 3docker rmi dockerhub.jobcher.com/bitnami/node:latest 或者直接配置到镜像仓库 1sudo mkdir -p /etc/docker 2sudo tee /etc/docker/daemon.json <<-'EOF' 3{ 4 "registry-mirrors": [ 5 "https://dockerhub.

背景 使用 docker compose up 部署新版本的服务会导致停机，因为应用容器在创建新容器之前已停止。如果你的应用程序需要一段时间才能启动，用户可能会注意到这一点。为了保障服务用户无感，可以使用docker rollout 适合没必要用 K8S 轻量级小项目 安装 项目地址 1# 为 Docker cli 插件创建目录 2mkdir -p ~/.docker/cli-plugins 3 4# 下载 docker-rollout 脚本到 Docker cli 插件目录 5curl https://github.jobcher.com/gh/https://raw.githubusercontent.com/wowu/docker-rollout/master/docker-rollout -o ~/.docker/cli-plugins/docker-rollout 6 7# 使脚本可执行 8chmod +x ~/.docker/cli-plugins/docker-rollout 使用 注意事项！！！ 服务不能在 docker-compose.yml 中定义 container_name 和 ports ，因为不可能运行具有相同名称或端口映射的多个容器。 需要像 Traefik 或 nginx-proxy 这样的代理来路由流量。 每次部署都会增加容器名称中的索引（例如 project-web-1 -> project-web-2 ） 使用示范 1# 下载代码 2git pull 3# 构建新的应用程序映像 4docker compose build web 5# 运行数据库迁移 6docker compose run web rake db:migrate 7# 部署新版本 8docker rollout web 或者使用docker-compose.

背景 Stable Diffusion 在训练数据集之前，需要先对数据进行预处理。 本篇文章就是介绍如何对图像进行批量预处理。 图片上传 上传图像到你指定目录，我的目录时/mnt/smb/ 打开SD-web地址，进入192.168.1.232:7861，选择附加功能，进行图像预处理 批量抠图 选择从目录进行批量处理 填写输入目录和输出目录 举例： 原本我的共享文件夹 地址是\\192.168.1.249\DB Training\ai-pre-photo\out-photo 将所有的 \\192.168.1.249\DB Training\ 改为 /mnt/smb/ 所有的 \ 改为 / 因此 需填写地址如下图： 选择抠图模型 滑倒最底部选择背景去除算法,选择你要使用的算法，我这边选择silueta算法,可以根据你自己的需求使用算法 执行生成 点击生成按钮，开始对图像批量处理 查看生成的图像 在对应的共享文件夹也可以查看

背景 ComfyUI 是用于稳定扩散的基于节点的用户界面。ComfyUI 由 Comfyanonymous 于 2023 年 1 月创建，他创建了该工具来学习稳定扩散的工作原理。 效果 webui和ComfyUI之间的区别,相比较webUI，ComfyUI更工业化，更符合高级使用者的配置 安装 安装本体 下载软件 1mkdir ~/sd-web 2cd ~/sd-web 3git clone https://github.jobcher.com/gh/https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git 环境依赖 1cd ~/sd-web/ComfyUI 2conda create -n ComfyUI python=3.10 3pip install -r requirements.txt -i https://pypi.douban.com/simple --trusted-host=pypi.douban.com 下载sd_xl_turbo模型 1aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.jobcher.com/https://huggingface.co/stabilityai/sdxl-turbo/resolve/main/sd_xl_turbo_1.0_fp16.safetensors -d ~/sd-web/ComfyUI/models/checkpoints -o sd_xl_turbo_1.0_fp16.safetensors 启动服务 1cd ~/sd-web/ComfyUI 2python main.py --listen --port 6006 --cuda-device 1 webUI共享模型 1cd 2mv extra_model_paths.yaml..example extra_model_paths.yaml 编辑参数 1vim extra_model_paths.yaml 修改 base_path: path/to/stable-diffusion-webui/ 改为你的webui实际地址，例如： base_path: ~/sd-web/stable-diffusion-webui/ 1#config for a1111 ui 2#all you have to do is change the base_path to where yours is installed 3a111: 4 base_path: path/to/stable-diffusion-webui/ ## 这里改为你实际的webui地址 5 6 checkpoints: models/Stable-diffusion 7 configs: models/Stable-diffusion 8 vae: models/VAE 9 loras: | 10 models/Lora 11 models/LyCORIS 12 upscale_models: | 13 models/ESRGAN 14 models/RealESRGAN 15 models/SwinIR 16 embeddings: embeddings 17 hypernetworks: models/hypernetworks 18 controlnet: models/ControlNet 重启服务

背景 Stable Diffusion (稳定扩散) 是一个扩散模型，2022年8月由德国CompVis协同Stability AI和Runway发表论文，并推出相关程序。 AUTOMATIC1111开发了图形化界面：「Stable Diffusion WebUI」，这是能用AI技术生成图片的开源软件，只要给定一组描述文本，AI就会开始绘图(准确的说是「算图」或「生图」)；亦能模仿现有的图片，生成另一张图片。甚至给它一部分涂黑的图片，AI也能按照你的意愿将图片填上适当的内容。除此之外还支持自行训练模型加强生图效果。 本篇文章就是介绍如何安装 stable-diffusion-webui 安装conda 在 Ubuntu 上安装 Anaconda 的步骤如下： 首先，你需要下载 Anaconda 的安装包。你可以从 Anaconda 的官方网站上下载最新版本的 Anaconda for Linux。选择适合你的系统的版本（Python 3.x）。 访问下载链接：https://www.anaconda.com/products/distribution#download-section 下载完成后，你可以在终端中导航到下载的文件所在的目录。你可以使用 cd 命令来改变目录。例如，如果你的下载文件在 Downloads 文件夹中，你可以输入以下命令： 1cd ~/Downloads 然后，你需要运行 bash 命令来安装 Anaconda。假设你下载的 Anaconda 文件名为 “Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh”，你可以输入以下命令： 1bash Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh 请注意，你需要将上述命令中的 “Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh” 替换为你实际下载的文件名。 4. 接下来，你会看到 Anaconda 的许可协议。按 Enter 键滚动到底部，然后输入 ‘yes’ 来接受许可协议。 5. 然后，你需要确认 Anaconda 的安装位置。你可以选择默认位置或输入新的位置。 6. 安装完成后，你会看到一个提示，询问你是否希望 Anaconda3 添加到你的 PATH。你应该输入 ‘yes’。 7. 最后，你需要激活安装。你可以通过关闭并重新打开终端或运行以下命令来完成此操作： 1source ~/.bashrc 验证安装。在终端中输入以下命令： 1conda list 如果安装成功，这个命令会显示一个已安装的包的列表。

单元测试的价值 单元测试是一种白盒测试技术，通常由开发人员在编码阶段完成，目的是验证软件代码中的每个单元（方法或类等）是否符合预期，即尽早在尽量小的范围内暴露问题。 我们都知道，问题发现得越早，修复的代价越小。毫无疑问，在开发阶段进行正确的单元测试可以极大地节省时间和金钱。如果跳过单元测试，会导致在后续更高级别的测试阶段产生更高的缺陷修复成本。 如图，假如有一个只包含两个单元 A 和 B 的程序，且只执行端到端测试，如果在测试过程中发现了缺陷，则可能有如下多种原因： 该缺陷由单元 A 中的缺陷引起； 该缺陷由单元 B 中的缺陷引起； 该缺陷由单元 A 和单元 B 中的缺陷共同引起； 该缺陷由单元 A 和单元 B 之间接口的缺陷引起； 该缺陷是测试方法或测试用例的错误导致的。 由此可见，忽略单元测试会导致后续发现缺陷时，要花费较高的成本来确认缺陷原因。 单元测试除了能够在较早阶段识别软件中的错误，它还有如下价值。 反馈速度快：单元测试通常以自动化形式运行，执行速度非常快，可以快速反馈结果，跟持续集成结合起来，形成有效的反馈环。 重构的有力保障：系统需要大规模重构时，单测可以确保对已有逻辑的兼容，如果单元测试都通过，基本上可以保证重构没有破坏原来代码逻辑的正确性。 使更熟悉代码：写单元测试的过程本身就是一个审视代码的过程，可以发现一些设计上的问题（代码设计的不可测试）、代码编写方面的问题（边界条件的处理不当）等。 既然单元测试由开发人员来设计和执行，那作为测试人员是不是就不需要学习这门技术了？不知道你是怎样看待这个想法的，我的观点是： 单元测试只是通常情况下由开发人员完成，并不是绝对的，在一些公司或项目里也存在测试人员完成的情况； 在你负责的模块或服务里，第一级别的测试不是你来完成的，那么你更有必要去了解它的设计思路和执行情况，这能帮助你发现单元测试可能存在的问题点，也有利于你设计和执行后续高级别的测试类型； 开发人员总是不太擅长做测试类的工作，当你掌握了单元测试的技能，你便更有机会去帮助和影响到开发人员，赢得他对你的尊重，也有利于你们更好地合作； 这种想法是测试人员的常见想法，所以掌握单元测试技能在测试人员群体中也会是稀缺技能，因此，掌握它将会获得额外的锻炼机会和个人影响力，要知道，机会总是留给有准备的人。 微服务下的单元测试类型 就像之前课程所说：微服务中最大的复杂性不在于服务本身，而在于微服务之间的交互方式，服务与服务之间常常互相调用以实现更多更复杂的功能。 举个例子，我们需要测试的是订单类（Order）中的获取总价方法（getTotalPrice()），而在该方法中除了自有的一些代码逻辑外，通常需要去调用其他类的方法。比如这里调用的是用户类（User）的优惠等级方法（reductionLevel ()）和商品类（Goods）中的商品价格方法（getUnitPrice()）。很显然，优惠等级方法或商品价格方法，只要一方有错误，就会导致订单类获取总价方法的测试失败。基于这种情况，可以有两种单元测试类型。 1. 社交型单元测试（Sociable Unit Testing） 如图，测试订单类的获取总价方法（Order.getTotalPrice()）时会真实调用用户类的优惠等级方法（User.reductionLevel()）和商品类的商品单价方法（Goods.getUnitPrice()）。将被测试单元视为黑盒子，直接对其进行测试，这种单元测试称之为社交型单元测试（Sociable Unit Testing）。 2. 孤立型单元测试（Solitary Unit Testing） 如图，如果测试订单类的获取总价方法（Order.getTotalPrice()）时，使用测试替身 （test doubles） 技术来替代用户类的优惠等级方法（User.reductionLevel()）和商品类的商品单价方法（Goods.getUnitPrice()）的效果。对象及其依赖项之间的交互和协作被测试替身代替，这种单元测试称之为孤立型单元测试（Solitary Unit Testing）。 另外，上述提到的测试替身是一种在测试中使用对象代替实际对象的技术，常用的技术如下。 桩代码（Stubs）：当在对象上调用特定方法时，会对其进行硬编码（临时代码）的方式来代替真实代码提供固定响应。比如，某函数 X 的实现中调用了一个函数 Y，而 Y 不能调用，为了对函数 X 进行测试，就需要模拟一个函数 Y，那么函数 Y 的实现就是所谓的桩代码。 模拟代码（Mocks）：模拟代码跟桩代码类似，它除了代替真实代码的能力之外，更强调是否使用了特定的参数调用了特定方法，因此，这种对象成为我们测试结果的基础。 根据被测单元是否与其交互者隔离，会产生以上两种单元测试类型，这两种类型的单元测试在微服务测试中都起着重要作用，它们用来解决不同的测试问题。