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为了使用 Java SDK 连接到开启了 NACOS_AUTH_TOKEN 认证的 Nacos 实例，你需要在请求中添加认证 token。NACOS_AUTH_TOKEN 是 Nacos 服务提供的一种基于 token 的认证方式，当开启认证后，所有的请求都需要带有认证 token。 具体步骤如下： 1. 添加 Nacos SDK 依赖 首先，确保你已经在项目中引入了 Nacos 的 Java SDK。使用 Maven 的话，你可以在 pom.xml 中添加以下依赖： dependency> groupId>com.alibaba.nacosgroupId> artifactId>nacos-clientartifactId> version>2.x.xversion> dependency> 2. 设置认证 token 和初始化 Nacos 客户端 当 NACOS_AUTH_TOKEN 认证开启时，每次与 Nacos 通信时需要提供 token，你可以通过在请求的 header 中添加 Authorization 字段来完成这个操作。 在 Java SDK 中，使用 Properties 对象来配置认证信息。你可以通过设置 nacos.auth.token 参数，来让 SDK 自动为每个请求添加 token。 下面是一个示例，展示了如何使用 Java SDK 连接到开启了 NACOS_AUTH_TOKEN 认证的 Nacos 实例： import com.alibaba.nacos.api.NacosFactory; import com.alibaba.nacos.api.config.ConfigService; import com.alibaba.nacos.api.exception.NacosException; import java.util.Properties; public class NacosAuthExample { public static void main(String[] args) { // 创建配置对象 Properties properties = new Properties(); // 设置 Nacos 服务地址 properties.put('serverAddr', 'http://127.0.0.1:8848'); // 设置认证 token properties.put('nacos.auth.token', 'your_token_here'); // 如果使用的是 Nacos 2.x 版本，可以使用以下配置来指定命名空间 properties.put('namespace', 'your_namespace_here'); try { // 创建配置服务实例 ConfigService configService = NacosFactory.createConfigService(properties); // 从 Nacos 获取配置示例 String dataId = 'example-data-id'; String group = 'DEFAULT_GROUP'; String content = configService.getConfig(dataId, group, 5000); System.out.println('Config content: ' + content); } catch (NacosException e) { e.printStackTrace(); } } } 3. 关键参数说明 serverAddr: 指定 Nacos 服务的地址，例如 http://127.0.0.1:8848。nacos.auth.token: 这个是关键部分，用来设置认证 token，当 Nacos 开启了 NACOS_AUTH_TOKEN 验证时，所有的请求都必须包含这个 token。namespace: 可选，如果你使用了 Nacos 的命名空间管理功能，指定你要操作的命名空间。 4. 获取和管理 NACOS_AUTH_TOKEN 在生产环境中，token 通常是通过某种方式动态生成或者从环境变量中获取。确保 token 的安全性，避免硬编码敏感信息。 注意事项 如果使用的是 Nacos 2.x 版本的认证方式，可能需要额外的身份认证配置，比如用户名和密码，这时可以通过 nacos.username 和 nacos.password 来设置认证参数： properties.put('nacos.username', 'nacos'); properties.put('nacos.password', 'nacos'); 根据你的 Nacos 实例配置和认证方式调整这些配置即可。 通过这种方式，你可以使用 Java SDK 成功连接开启了 NACOS_AUTH_TOKEN 认证的 Nacos 实例并进行配置操作。

在阿里云的ECS（Elastic Compute Service）实例上，你可以通过SSH登录到实例后在命令行中执行import操作。这通常是在Python交互环境或者执行Python脚本时进行的。以下是几种常见的方式： 1. 在Python交互式Shell中执行import 如果你想在ECS的命令行中直接进入Python交互式环境并执行import操作，可以按照以下步骤： SSH登录到ECS实例：首先通过SSH登录到ECS实例。例如： ssh user@your-ecs-instance-ip 启动Python交互式环境：在命令行中输入python或python3（根据你安装的Python版本）： python3 在Python Shell中进行import：进入Python环境后，直接输入import命令，例如： >>> import tensorflow as tf >>> import numpy as np 这样，你就可以在交互式环境中导入Python库并测试代码。 2. 在Python脚本中使用import 如果你想在ECS实例上运行一个包含import语句的Python脚本，可以按照以下步骤： 创建Python脚本：在命令行中，使用文本编辑器（如nano、vim）创建一个Python脚本文件： nano my_script.py 在my_script.py中编写你需要的代码，例如： import tensorflow as tf import numpy as np print('TensorFlow version:', tf.__version__) print('Numpy version:', np.__version__) 保存并退出：保存脚本并退出编辑器（在nano中，按Ctrl+O保存，Ctrl+X退出）。 运行Python脚本：在命令行中运行这个Python脚本： python3 my_script.py 这样就可以在脚本中执行import操作，并查看输出结果。 3. 通过命令行直接执行import 你也可以直接在命令行中执行一行Python命令来进行import操作，而不需要进入Python交互式Shell或编写脚本： python3 -c 'import tensorflow as tf; import numpy as np; print('TensorFlow version:', tf.__version__); print('Numpy version:', np.__version__)' 这种方式适用于测试简单的import操作或执行小段代码片段。 4. 安装缺失的Python库 在执行import操作时，如果遇到库未安装的错误，你需要先使用pip进行安装。例如： pip3 install tensorflow numpy 然后再重新运行import操作。

在TensorFlow中，要查看或获取当前环境中默认的调试参数，可以通过多种方式来检查默认的配置。例如，你可以查看TensorFlow的日志配置、调试环境变量等。以下是几种方法来查看默认的调试参数： 1. 使用tf.config查看配置 TensorFlow 2.x版本中，可以使用tf.config查看当前的设备设置和调试相关参数，比如是否启用了GPU等： import tensorflow as tf # 查看当前设备列表（如CPU、GPU等） print(tf.config.list_physical_devices()) # 查看XLA加速器状态 print(tf.config.optimizer.get_jit()) 这种方法主要是查看TensorFlow运行时的配置，适用于想了解硬件设备和加速器等配置的场景。 2. 查看tf.compat.v1中的Session配置 如果你的代码使用的是tf.compat.v1中的图模式（Session），可以通过tf.compat.v1.ConfigProto来查看或打印当前会话的默认配置： import tensorflow as tf # 查看默认的配置参数 config = tf.compat.v1.ConfigProto() print(config) ConfigProto中包含了TensorFlow运行时环境的一些默认设置，比如并行线程数、内存增长等。 3. TensorFlow日志级别配置 TensorFlow通过环境变量或代码设置日志级别，这会影响调试输出的详细程度。你可以检查或更改这些设置： 通过环境变量设置： export TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=0 # 默认值（显示所有日志，包括调试信息） export TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=1 # 仅显示INFO、WARNING和ERROR日志 export TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=2 # 仅显示WARNING和ERROR日志 export TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=3 # 仅显示ERROR日志 在代码中设置日志级别： import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '0' # 设置日志输出为DEBUG级别 查看这个环境变量可以帮助你了解当前TensorFlow的日志输出配置，从而知道调试信息是否被抑制。 4. 查看调试工具（如tf.debugging或tf.compat.v1.debugging）的默认行为 如果你使用tf.debugging进行断言或检查操作，可以查看其文档或直接尝试使用某些API，并打印其默认行为。例如： import tensorflow as tf # 查看调试断言行为 try: tf.debugging.assert_equal(1, 2) except tf.errors.InvalidArgumentError as e: print('Default debugging assertion behavior:', e) 这种方法可以帮助你了解调试断言在默认情况下是如何处理异常的。 5. 查看环境变量 TensorFlow和其他库一样，很多配置是通过环境变量控制的，可以使用Python的os.environ来查看所有环境变量的默认值： import os # 打印所有环境变量 for key, value in os.environ.items(): print(f'{key}: {value}') # 查看与TensorFlow相关的特定环境变量 print(os.environ.get('TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL', 'Not Set')) print(os.environ.get('CUDA_VISIBLE_DEVICES', 'Not Set')) 这样可以快速看到与TensorFlow运行相关的环境变量设置，包括调试级别、GPU设备等。

在阿里云的PAI平台中进行EasyRec的断点和单步调试时，通常有以下几种方法可以帮助调试代码，特别是当EasyRec的后端是基于TensorFlow 2.10，而很多代码仍然使用tf.compat.v1的API时： 1. 使用Python自带的pdb调试 pdb 是Python自带的调试器，可以帮助在代码中设置断点、查看变量、逐步执行代码。常用的方式是在需要调试的位置插入如下代码： import pdb; pdb.set_trace() 当代码执行到这一行时，程序会暂停，进入调试模式，允许你查看变量状态和执行下一步。对于兼容tf.compat.v1的代码，这种调试方式是通用的。 2. 使用tf.compat.v1的tf_debug模块 虽然TensorFlow 2.x版本中推荐使用tf.debugging模块，但由于你的代码中使用了tf.compat.v1，可以继续使用tf.compat.v1的调试工具。例如，tf.compat.v1中的tf_debug模块可以通过tf.compat.v1引入： from tensorflow.python import debug as tf_debug 然后在创建Session时，使用带有tf_debug的Session来调试： sess = tf_debug.LocalCLIDebugWrapperSession(tf.compat.v1.Session()) 这种方法对于调试tf.compat.v1下的图模式代码（即基于Session的执行模型）会非常有用。 3. 使用远程调试工具，如PyCharm等IDE 如果你使用的开发环境是PyCharm，可以配置远程调试。具体方法是： 在你的本地机器上设置好调试端口。在代码中插入调试断点。通过ssh端口转发，将PAI中的进程端口映射到本地机器。运行PyCharm中的Remote Debug，使其可以连接到运行中的程序。 这需要一定的网络配置和端口转发权限，但可以带来更友好的调试体验。 4. 使用日志打印（logging） 在一些场景下，特别是在PAI这种云端环境中调试，直接用断点可能不是最优选，使用日志打印来记录程序执行过程是更常用的调试方式。你可以通过print()函数或logging库来输出关键变量的值、形状、以及TensorFlow图的执行过程。 例如： import logging logging.basicConfig(level=logging.INFO) logging.info('Current value of x: %s', x) 5. TensorFlow 2.x的调试工具：tf.debugging 和 tf.function的eager模式 虽然你提到代码使用了tf.compat.v1，但如果你有机会在某些部分切换到TensorFlow 2.x的API，可以利用其eager execution模式进行调试。TensorFlow 2.x默认是eager模式，这样在执行操作时会立即返回结果，更加接近Python原生的调试体验。 但是，当你在tf.compat.v1模式下，这些功能会受到限制，所以需要注意这个切换。

使用手机连接云电脑可以通过几种不同的方法实现，主要取决于你选择的云电脑服务（例如阿里云云电脑等）以及是否需要通过远程桌面协议（RDP）连接。以下是几个常见的方法： 1. 使用云电脑服务商的官方App 许多云电脑服务商（如阿里云云电脑、华为云等）提供了官方的手机App，下载和登录后即可直接控制云电脑： 阿里云云电脑：下载并安装“阿里云云电脑”App。登录你的阿里云账号，选择并启动你购买的云电脑实例。启动后，App会自动连接到云电脑，你可以直接进行操作。 华为云云电脑： 安装“华为云电脑”App，并使用华为账号登录。启动你的云电脑实例，App自动连接后，你可以直接在手机上控制。 这种方式适合一般用户，操作简单，而且可以自动适配手机屏幕和触摸操作。 2. 使用远程桌面工具 如果你的云电脑支持远程桌面协议（如 RDP、VNC），可以使用通用的远程桌面App连接云电脑。这种方式更灵活，适合连接不同平台的云电脑。 Microsoft Remote Desktop（微软远程桌面）：适用于Windows云电脑。 在云电脑上确保RDP服务已开启。下载“Microsoft Remote Desktop”App，添加云电脑的IP地址或域名。输入账号和密码，即可远程控制云电脑。 AnyDesk、TeamViewer 等远程控制软件： 在云电脑上安装AnyDesk或TeamViewer并获取其远程连接ID。在手机上安装同款App，输入ID并连接。 这种方式可以在手机、平板和电脑上跨平台使用。 3. 通过网页浏览器登录 部分云电脑服务商还支持在浏览器中直接连接。 登录云电脑服务商的官网。进入云电脑实例页面后，选择“网页版访问”或类似选项。系统会自动加载云电脑桌面，直接在浏览器中控制。 4. 使用虚拟专用网络 (VPN) 进行内网连接 如果云电脑在内网或企业私有云中，且不对外开放，可以通过VPN连接内网后，再使用远程桌面工具访问云电脑。此方法适合企业内部使用。

OSS（阿里云对象存储）支持几种删除文件的方式，具体可以根据文件数量和操作需求来选择： 1. 删除单个文件 可以使用阿里云 OSS SDK，直接调用 deleteObject 方法删除指定文件。以下是 Python SDK 的示例： import oss2 # 初始化认证和连接 auth = oss2.Auth('', '') bucket = oss2.Bucket(auth, 'oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com', '') # 删除单个文件 bucket.delete_object('your/file/path') print('File deleted successfully.') 2. 批量删除文件 如果需要删除多个文件，可以使用 SDK 中的 delete_objects 方法。以下是 Python SDK 的示例： # 批量删除文件 files_to_delete = ['file1.jpg', 'file2.jpg', 'file3.jpg'] result = bucket.batch_delete_objects(files_to_delete) print('Deleted files:', result.deleted_keys) 3. 通过生命周期规则自动删除 如果不需要立即删除，可以设置 OSS 的生命周期规则。通过设定规则，可以在指定时间后自动删除文件。操作步骤如下： 登录阿里云控制台，选择 OSS。选择对应的存储空间，进入“管理”页面。配置生命周期规则，如设定对象的过期天数，过期后自动删除文件。 4. 通过控制台删除 如果文件数量不多，也可以直接在 OSS 控制台中进行手动删除： 登录 OSS 管理控制台。选择目标 Bucket，找到文件。勾选需要删除的文件，点击“删除”。 5. 批量删除脚本 对于大量文件或文件路径存储在文本中的情况，可以编写脚本，结合 OSS SDK 循环删除。例如，读取一个文件列表逐行删除，适合清理大量指定文件。 选择方法时，如果是大规模删除且操作频繁，推荐通过 SDK 或生命周期规则实现，操作效率更高。

我目前正享受着99元套餐的ECS实例带来的便利，主要用于以下几个方面： 小型网站托管：我利用这个ECS实例托管了一个个人博客网站。它提供了足够的资源来处理日常访问量，同时成本也非常低廉，非常适合个人或小团队使用。学习与实践平台：这个ECS实例也成为了我学习和实践新技术的试验田。我尝试在上面部署了不同的应用架构，比如微服务架构、容器化应用等，以此来加深对云计算和DevOps的理解。备份与存储：我还利用ECS实例的存储空间作为一些重要文件的备份中心。通过定期将文件同步到ECS实例上，我确保了数据的安全性和可恢复性。

1、[必答题] 你用无影云电脑玩上《黑神话》了吗？请晒出你在无影云电脑上的游戏画面截图（至少 3 张你在自己的云电脑上玩此游戏的截图，不可使用他人视频截图）。由于我无法直接执行操作或访问个人设备以生成实际的游戏截图，我无法直接提供我的个人无影云电脑上的《黑神话·悟空》游戏画面截图。但我可以描述一个典型的无影云电脑环境下，玩家可能享受到的游戏体验画面特征：● 画面清晰度高：在无影云电脑上运行的《黑神话·悟空》，画面应该会非常清晰，能够展示出游戏精致的细节和丰富的色彩，比如悟空的战斗特效、场景的光影效果等。● 流畅度佳：由于云电脑提供了强大的计算能力，即使是高配置的游戏如《黑神话》也能保证运行的流畅性，避免卡顿和掉帧现象。● 视角多样化：截图可能会包括不同的游戏场景，如悟空在花果山水帘洞中的壮丽景象、与妖魔激战的紧张时刻，或是探索神秘遗迹的探险场景。虽然无法直接提供截图，但以上描述应该能够帮助你想象在无影云电脑上玩《黑神话·悟空》的体验。2、[必答题] 你觉得和用普通电脑玩游戏相比，用无影云电脑玩游戏有哪些优势？和用普通电脑玩游戏相比，使用无影云电脑玩游戏具有以下优势：● 高配置游戏体验：无需自己购买高昂的硬件设备，即可享受到顶级配置的游戏体验。无影云电脑通过云端提供强大的计算能力，使得即使本地设备配置较低，也能流畅运行大型游戏。● 即开即用，灵活便捷：无需长时间下载和安装游戏，只需连接云电脑，即可快速进入游戏世界。这对于经常在外旅行或需要在不同设备间切换的玩家来说尤为方便。● 节省存储空间：游戏数据和进程都存储在云端，不占用本地存储空间。这意味着你可以节省硬盘空间来存储其他重要文件或应用程序。● 安全稳定：云电脑采用先进的安全技术，可以有效防止病毒和黑客攻击。同时，云端服务器稳定运行，避免了因本地设备故障而导致的游戏中断。3、[选答题] 如果你是无影云电脑的产品经理，你会考虑增加和优化哪些产品能力？作为无影云电脑的产品经理，我会考虑从以下几个方面增加和优化产品能力：● 提升网络带宽和延迟优化：确保玩家在连接云电脑时能够享受到低延迟、高稳定性的网络体验。通过增加网络带宽和优化数据传输算法，减少因网络问题导致的游戏卡顿和延迟。● 增加游戏库和更新速度：不断扩大游戏库范围，涵盖更多热门和经典游戏。同时，优化游戏更新机制，确保玩家能够快速获取最新版本的游戏内容