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SEEKDB Docker 容器化部署指南
2025/12/3Docker,SEEKDB

SEEKDB Docker 容器化部署指南

OceanBase seekdb 是 OceanBase 打造的一款开发者友好的 AI 原生数据库产品,专注于为 AI 应用提供高效的混合搜索能力。它支持向量、文本、结构化与半结构化数据的统一存储与检索,并通过内置 AI Functions 支持数据嵌入、重排与库内实时推理。seekdb 在继承 OceanBase 核心引擎高性能优势与 MySQL 全面兼容特性的基础上,通过深度优化数据搜索架构,为开发者提供更符合 AI 应用数据处理需求的解决方案。

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LANGFUSE Docker 容器化部署指南
2025/12/3Docker,LANGFUSE

LANGFUSE Docker 容器化部署指南

LANGFUSE 是一款开源的 LLM 工程平台,旨在为大型语言模型(LLM)应用提供可观测性、评估工具、提示管理、 playground 界面及性能指标分析等核心功能。作为连接 LLM 模型与实际业务应用的桥梁,LANGFUSE 支持与各类模型、框架集成,允许复杂的嵌套结构,并提供开放 API 以构建下游业务场景。

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Apache Kafka Docker 容器化部署指南
2025/12/3Docker,Kafka

Apache Kafka Docker 容器化部署指南

Apache Kafka是一个开源的分布式事件流平台,旨在高吞吐量、低延迟地处理实时数据流。它最初由LinkedIn开发,2011年开源,2012年成为Apache Software Foundation顶级项目。Kafka广泛应用于流处理、数据集成、发布/订阅消息传递等场景,全球数千家组织使用它来支持关键业务的实时应用。

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GITLAB Docker 容器化部署指南
2025/12/3Docker,GITLAB

GITLAB Docker 容器化部署指南

GitLab Community Edition(简称GITLAB-CE)是一款开源的DevOps平台,集成了代码仓库管理、版本控制、 issue 跟踪、CI/CD 流水线、Wiki 和容器仓库等功能,为软件开发团队提供一站式的协作解决方案。通过Docker容器化部署GITLAB-CE,可大幅简化安装流程、提高环境一致性,并便于快速扩展和迁移。本文将详细介绍如何通过Docker快速部署GITLAB-CE,并提供生产环境优化建议及故障排查方案。

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Docker in Docker 容器化部署指南
2025/12/3Docker

Docker in Docker 容器化部署指南

DOCKER(Docker in Docker,简称DinD)是一种特殊的容器化方案,允许在Docker容器内部运行Docker引擎。尽管通常不推荐在生产环境中使用嵌套容器,但DinD在特定场景下具有重要价值,如Docker引擎本身的开发、CI/CD流水线中的容器化构建环境等。

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UPTIME-KUMA Docker 容器化部署指南
2025/12/3Docker,UPTIME-KUMA

UPTIME-KUMA Docker 容器化部署指南

UPTIME-KUMA是一款功能强大的自托管监控工具,旨在为用户提供直观、可靠的服务可用性监控解决方案。作为一款开源工具,它支持多种监控类型(如HTTP、TCP、Ping、DNS等),提供实时状态展示、历史数据统计及告警通知功能,适用于个人开发者、中小企业及各类需要自建监控系统的场景。通过Docker容器化部署,UPTIME-KUMA可以实现快速交付、环境一致性及简化维护等优势,成为现代DevOps实践中的理想监控组件。

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SIYUAN(思源笔记)Docker 容器化部署指南
2025/12/3Docker,SIYUAN

SIYUAN(思源笔记)Docker 容器化部署指南

SIYUAN(思源笔记)是一款面向个人的本地知识库应用,专注于提供高效的知识管理与笔记创作体验。其核心功能包括Markdown实时编辑、双向链接、块级引用、本地数据存储等,广泛适用于学术研究、技术文档编写、个人知识整理等场景。通过Docker容器化部署SIYUAN,可实现环境一致性、快速部署与隔离、跨平台运行等优势,简化运维流程并提升系统可靠性。

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MILVUS Docker 容器化部署指南
2025/12/3Docker,MILVUS

MILVUS Docker 容器化部署指南

MILVUS(中文名称:向量数据库)是一款开源的高性能向量数据库,专为复杂的相似度搜索和分析应用设计。它能够高效存储、索引和查询数十亿级别的高维向量数据,广泛应用于推荐系统、欺诈检测、图像检索、自然语言处理等人工智能领域。作为连接机器学习模型与实际应用的关键组件,MILVUS通过优化的索引结构和查询算法,提供了毫秒级的向量相似度搜索能力,支持多种距离度量方式(如欧氏距离、余弦相似度、汉明距离等),并兼容主流的机器学习框架。

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