云原生开发01-Docker概述
Docker是基于Go语言的开源容器化平台，实现“一次镜像，处处运行”。它通过容器技术隔离应用及其环境，相比传统虚拟机更轻量、高效。Docker由镜像、容器、仓库三大核心组成，采用C/S架构，利用宿主机内核，无需加载操作系统，启动快、资源占用少，广泛应用于应用的构建、分发与部署。
05-容器命令 新建启动容器
本文介绍了Docker容器的常用操作命令，包括创建启动容器、端口映射、交互式与守护式容器的运行方式，以及容器的启停、日志查看、文件拷贝、数据卷挂载、镜像提交等核心功能，涵盖实际使用中的参数说明与注意事项，帮助用户高效管理Docker容器。
04-Docker常用命令 启动类命令
本文介绍了Docker常用命令，包括启动、停止、重启、状态查看及开机自启等服务管理命令；镜像的查看、搜索、下载、删除与空间分析；虚悬镜像概念及命令自动补全配置方法。同时涵盖帮助文档查询、后台运行容器技巧及yum仅下载依赖的实用场景，适用于Docker初学者和日常运维参考。
一文详解容器面向大模型与AI Agent的技术变革
在生成式人工智能迅猛发展的浪潮下，企业应用正加速从模型研究走向业务落地。无论是大规模的数据处理、超大参数模型的训练与推理，还是部署能够自动完成任务的AI Agent，这些场景都需要稳定、高效且可弹性伸缩的资源调度与管理能力。
容器凭借环境一致性、跨平台部署和高效调度等优势，天然契合AI场景对多样化算力、快速迭代和规模化分发的要求，成为AI时代事实上的原生基石。然而，要满足在生产规模下的需求，产品及技术形态需随之演进。
基于这一背景，本文将围绕大规模数据处理、模型训练、模型推理与AI Agent四个关键阶段，探讨AI场景对容器的核心需求，以及容器如何在各环节实现技术演进与升级。
用n8n为微信公众号接口打造自动化测试
本文介绍如何用开源工具n8n搭建微信公众号接口自动化测试系统，实现自动回复、菜单点击等功能的自动化验证。通过可视化工作流，结合HTTP请求、条件判断与定时任务，替代手动测试，提升效率与稳定性，适合公众号长期维护。
