OpenFOAM 的两个主要分支源自同一项目，但在 2011 年后走上了不同的发展道路。下面详细比较这两个版本的历史、版本发布情况、技术差异和适用场景。
历史背景 分叉原因：
OpenFOAM 最初由 Henry Weller 和他的团队在 20 世纪 90 年代开发 2004 年成立了 OpenCFD Ltd 公司商业化 OpenFOAM 2011 年，SGI (Silicon Graphics International) 收购了 OpenCFD Ltd 2012 年，ESI Group 从 SGI 购买了 OpenCFD Ltd 这一系列收购后，原开发团队的一部分成立了 OpenFOAM Foundation，分叉了代码库 版本发布历史 OpenFOAM Foundation 版本 命名规则：使用版本号（如 v2106, v2212） 发布频率：通常每年 1-2 次大版本 版本轨迹： v2.0.0（2011 年，首个独立版本） v2.3.0（2014 年） v4.0（2016 年） v7（2019 年） v9（2021 年） v10（2022 年） v11（2023 年） OpenFOAM+ (plus) 版本 命名规则：使用年份+月份（如 v1906, v2206） 发布频率：每年 2 次，通常在 6 月和 12 月 版本轨迹： v3.0+（2015 年） v1606+（2016 年） v1806+（2018 年） v2006（2020 年） v2206（2022 年） v2312（2023 年） 技术差异 1. 代码结构与架构 Foundation 版本:
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这是一个使用 CUDA 进行编程的实际例子，对比 CPU 和 GPU 在执行矩阵乘法时的性能差异。
运行效果 (base) root@gpu-1095cf160ec353b4e35a9-1-zqa76jnvthlx:~/data/CUDA/first# ./gpu_matrix_mult
GPU 执行时间: 0.000475046 秒
(base) root@gpu-1095cf160ec353b4e35a9-1-zqa76jnvthlx:~/data/CUDA/first# ./cpu_matrix_mult CPU 执行时间: 14.3784 秒 程序实例 示例：矩阵乘法
矩阵乘法是一个非常适合用 GPU 加速的计算密集型任务。我们将实现一个简单的矩阵乘法，分别在 CPU 和 GPU 上运行，并比较它们的执行时间。
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ArchLinux 下安装 jmeter 很简单：
yay -S jmeter 但是在现代高分辨率显示器下 GUI 的字体和图标都很小 ：
TL;DR 查阅文档后发现只需带有一个参数运行即可：
JVM_ARGS="-Dsun.java2d.uiScale=200%" jmeter 也可以把这个参数写入启动脚本中：
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最近使用遇到一些问题：
Running with gitlab-runner 17.10.0 (67b2b2db)
on wz-arm64-host-runner8 Q3NRHTCy, system ID: s_a7d2f872e9b4
Preparing the "shell" executor 00:00
Using Shell (bash) executor...
Preparing environment 00:00
Running on xxx-runner8...
Getting source from Git repository 00:01
Fetching changes with git depth set to 50...
重新初始化已存在的 Git 仓库于 /home/gitlab-runner/builds/Q3NRHTCy/0/cloud/xxx-top/.git/
Checking out 2356a4c2 as detached HEAD (ref is release/2.6)...
warning: 删除 xxx/xxx/xxx/xxx/xxx-1.0/Makefile 失败: 权限不够
Cleaning up project directory and file based variables 00:00
ERROR: Job failed: exit status 1 最后发现是某一级路径的所有者被改变为 root 导致无法删除，造成该现象的原因未知。通过查阅资料和文档，在 gitlab-runner 的配置文件增加一行 pre_get_sources_script 解决：
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demo ingress 这个实例中，实现将 访问 https://image.frytea.com/Avatar.jpg 请求302到 https://image.frytea.com/i/Avatar.jpg
apiVersion: networking.k8s.io/v1 kind: Ingress metadata: name: app namespace: imagehost annotations: cert-manager.io/cluster-issuer: "dnspod-cluster-issuer" nginx.ingress.kubernetes.io/configuration-snippet: | location = /Avatar.jpg { return 301 https://image.frytea.com/i/Avatar.jpg$is_args$args; } spec: ingressClassName: nginx tls: - hosts: - image.frytea.com - imagehost-cdn.frytea.com - cdn-imagehost.frytea.com secretName: image-frytea-com-tls rules: - host: image.frytea.com http: paths: - path: / pathType: Prefix backend: service: name: app port: name: web 直接配置会提示报错：
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之前看到猫猫大佬的 对象存储服务商价格对比：1TB存储与1TB流量基准分析 这篇文章很有启发。正好最近在探索物美价廉、稳定可靠的 S3 数据存储方案，将自己熟悉的、网上常见的一些提供 S3 的厂商服务做个整理，按照 1TB 数据存储和传输成本为指标做一个横评表格。希望给选购 S3 服务需求的人们有一些启发。
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下面介绍更新 Deployment 以重新拉取相同标签镜像的方法，不要只会杀 pod 触发了，个人最喜欢方法二。
当镜像名称和标签都没有变化，但需要重新拉取镜像时（比如镜像内容已更新但标签保持不变），可以采用以下方法：
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TL;DR Clickhouse 迁移数据后，很容易出现权限问题导致无法启动，运行以下命令后重启即可解决。
chown -R clickhouse /var/lib/clickhouse /var/log/clickhouse-server /etc/clickhouse-server /etc/clickhouse-client References Clickhouse failed to start, permission denied #7902
本文第一章节主要内容转载自：linux cpu 运行模式
CPU动态节能技术用于降低服务器功耗，通过选择系统空闲状态不同的电源管理策略，可以实现不同程度降低服务器功耗，更低的功耗策略意味着CPU唤醒更慢对性能 影响更大。
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以下组合若没有特殊说明，基本都是键位组合。
vim翻页 vim翻半页 ctr-d：向后翻半页 ctr-u：向前翻半页 vim整整页 ctr+f：向后翻整页 ctr+b：向前翻整页 vim跳转 vim跳首行 g+g :1
第二种方式需要输入：
先按shift+:
再输入1 vim跳尾行 shift+g :$
第二种方式需要输入：
先按shift+:
再输入$ References Linux—vim/vi 翻页跳转命令快捷键
