. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109 6. 枚举和模式匹配 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 335 15.5. RefCell 与内部可变性模式 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 429 18.3. 面向对象设计模式的实现 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 434 19. 模式与模式匹配 . . . . . . . . . . . . . . .

人类训练数据接近枯竭  合成数据无法创造新知识  推理能力难以泛化，成本高昂 全面超越人类的人工智能在逻辑上不成立政企、创业者必读 15 DeepSeek出现之前的十大预判 之二 慢思考成为新的发展模式  大模型发展范式正在从「预训练」转向「后训练」和「推理时计算」  大模型厂商都在探索慢思考、思维链技术政企、创业者必读 DeepSeek出现之前的十大预判 之三 模型越做越专  除了 技术创新——让过去做不到的事情可以做到  体验创新——让使用起来很难很复杂的东西变得很简单易用  市场推广创新——让过去很难得到的东西可以得到  商业模式创新——让过去很昂贵的东西变得很便宜甚至免费 DeepSeek正是符合这四种创新模式的完美例子 25 颠覆式创新的四种方式政企、创业者必读 DeepSeek-R1突破了大模型Scaling Law瓶颈 导致大模型悲观论 认为大模型的能力无法进一步得到质的提升 DeepSeek颠覆式创新——开源 34政企、创业者必读 成本的急剧降低  DeepSeek可适配国产硬件，促进国产硬件发展  DeepSeek的优化降低对推理硬件的要求，减少推理成本  训练成本降低，堆显卡模式受质疑，探索新思路，算法优化空间大  无需训练自己的基座模型，直接部署在DeepSeek上，不用重复发明轮子  公开蒸馏方法，帮助其他模型提升能力，实现了模型制造模型，犹如工业母机  小模型可

●Active message ●Memory get/put ●Memory atomic fetch, compare and set ●Tag match ●client/server模式的Listener, Ep(endpoint)26 UCP ●构建于uct之上，实现更加高级的功能,容易使用，但有一定开销。 ●UCT和UCP两者都有context概念，但是UCT只对一块网卡，而UCP把若干个UCT组合起 efd)获得轮询文件句柄 ●调用poll(efd)等待有任务执行，然后再调用ucp_worker_progress() ●/dev/cpu_dma_latency 禁止power-saving模式 ●由于rdma速度很快，内核调度时延对性能影响很大。关键应用应开启busy poll。323334 BRPC怎么指定使用UCX?35 修改 BRPC ChannelOptions 增加字段：36 ●--brpc_ucp_error_mode缺省是none，是的本地通讯使用shared memory成为可能 ●--brpc_set_cpu_latency 非-1, 设置intel cpu节电模式，可能减少硬 件延迟。 –/dev/cpu_dma_latency ●root特权 –Busy poll下不要开启，可能导致电耗过高、cpu降速40 Ucp Worker ●创建UcpWorker，封装ucp

flags的含义 libfuse open open flags 在curvefs上的测试 open flags 实现方式 整体flags支持方案 具体flag的实现方案 O_TRUNC I/O模式类 O_DIRECT O_SYNC, O_DSYNC O_NONBLOCK(O_NDELAY ), FASYNC, O_TMPFILE 结论 参考文献 open接口原型 # man page open offset的修改和write操作在一个原子操作中完成）。 O_APPEND O_NONBLOCK O_NDELAY: O_NONBLOCK和O_NDELAY所产生的结果都是使I/O变成非阻塞模式(non-blocking)，在读取不到数据或是写入缓冲区已满会马上return，而不会阻塞等待。差别在于：在读操作时，如果读不到数据，O_NDELAY会使I/O 函数马上返回0，但这又衍生出一个问 root@pubbeta1-nostest2:/tmp/fsmount# echo "aaa" > f root@pubbeta1-nostest2:/tmp/fsmount# cat f aaa I/O模式类 O_DIRECT, O_SYNC, O_DSYNC, FASYNC, O_NONBLOCK(O_NDELAY )，这类flags应该是内核进行了支持，在用户态文件系统中进行相应设置，例如O_D

0%以上，因此推断braft日志落盘存在瓶颈 ChunkServer性能优化主要是braft日志落盘优化，包括三个方面： 1、追加写改为覆盖写 2、写入时4KB对齐 3、改为O_DIRECT模式 How？ Why？新版本ChunkServer性能优化 1、模拟braft日志落盘方式的demo程序测试结果，latency为调用sync花费的时间（第一次新写，第二次覆盖写）; 2、因为 1. 追加写改为覆盖写（避免每次写的时候改变元数据，减少IO放大） 2. 写入时4KB对齐（4KB不对齐的情况下，每次写入都会有读请求，从而影响效率） 3. 改为O_DIRECT模式（改为Direct模式可以避免显式调用sync）欢 迎 大 家 参 与 C U R V E 项 目 ！ • github主页： https://opencurve.github.io/ • github代码仓库：

使用、滥用甚至恶意利用带来的安全风险。 3.1 人工智能内生安全风险 3.1.1 模型算法安全风险 （a）可解释性差的风险。以深度学习为代表的人工智能算法内部运行逻 辑复杂，推理过程属黑灰盒模式，可能导致输出结果难以预测和确切归因，如 有异常难以快速修正和溯源追责。 （b）偏见、歧视风险。算法设计及训练过程中，个人偏见被有意、无意引入， 或者因训练数据集质量问题，导致算法设计目的、输出结果存在偏见或歧视， 提高攻击效率，包括挖掘利用漏洞、破解密码、生成恶意代码、发送钓鱼邮件、 网络扫描、社会工程学攻击等，降低网络攻击门槛，增大安全防护难度。 （e）模型复用的缺陷传导风险。依托基础模型进行二次开发或微调，是 常见的人工智能应用模式，如果基础模型存在安全缺陷，将导致风险传导至下 游模型。 3.2.2 现实域安全风险 （a）诱发传统经济社会安全风险。人工智能应用于金融、能源、电信、交通、 民生等传统行业领域，如自动驾驶、智能诊疗等，模型算法存在的幻觉输出、 区 别对待，带来系统性、结构性的社会歧视与偏见。同时，拉大不同地区人工智 能鸿沟。 （b）挑战传统社会秩序的风险。人工智能发展及应用，可能带来生产工具、 生产关系的大幅改变，加速重构传统行业模式，颠覆传统的就业观、生育观、 教育观，对传统社会秩序的稳定运行带来挑战。 （c）未来脱离控制的风险。随着人工智能技术的快速发展，不排除人工 智能自主获取外部资源、自我复制，产生自我意识，寻求外部权力，带来谋求

●CurveBS对文件系统元数据的操作非常少，对文件系统的要求不高， 所以不需要元数据高性能，这方面PFS也合适10/17/22 6 对PFS的修改 ●基于阿里开源的PFS ●不再基于daemon模式，而是直接使用pfs core api ●依然向外提供管理工具, 例如 pfs ls、cp、rm等 ●增加spdk驱动10/17/22 7 新增PFS接口 ●增加pfs_pwritev和pfs_preadv接口 ●网络部分依赖内核tcp，不是零copy10/17/22 18 进展 ●还在测试CurveBS ●布置、监控等工具需要更新10/17/22 19 性能测试 ●使用pfs daemon测试 ●估计非daemon模式的会更快一点，因为没有跨进程开销10/17/22 20 Write,DMA write,Write-zero测试10/17/22 21 fio 4k 1个并发+单深度10/17/22 22

个流程中。 设计  设计流程  文档规范 开发  编码规范与提交流程  版本管理 测试  测试方法论  CI与异常测试 6/33设计流程 Curve团队采用敏捷开发模式，负责人在制定迭代计划时，确认哪些任务需要设计 文档：  小需求（改动小）将实现思路记录到任务管理系统中（JIRA），即可进行开发；  大需求（新模块、复杂功能）需要输出独立设计文档，并进行评审；对于功能或 生成的测试集可以覆盖任意t个变量（t>2）的所有取值组合。  基于选择的覆盖 选择最常用的参数值作为基础组合，在此基础上每次改变一个参数， 生成新用例。 16/33 我们可以依据Given-When-Then模式来编写具体的测试用例： Given —— 测试上下文 When —— 执行一系列操作 Then —— 得到一系列可观察的后果，即需要检测的断言·异常自动化测试实践 Robotframework

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高可用，快照任务中断自动拉起继续转储快照和克隆的特点 • 克隆的定义 • 克隆是指从卷复制出卷的功能，提供快速的复制卷的能力。 • 这里的克隆还包括从快照回滚的功能 • 克隆的特点 • 支持Lazy和非Lazy两种模式克隆 • 支持从快照克隆和从镜像（卷）克隆 • 支持从快照回滚 • 高可用，克隆任务中断自动拉起继续克隆快照克隆服务器架构 • 基于brpc提供restful API的对外http接口 HttpService: