文本生成、创意写作、多轮对话、开放性问答 劣势领域 发散性任务（如诗歌创作） 需要严格逻辑链的任务（如数学证明） 性能本质 专精于逻辑密度高的任务 擅长多样性高的任务 强弱判断 并非全面更强，仅在其训练目标领域显著优于通用模型 通用场景更灵活，但专项任务需依赖提示语补偿能力 • 例如：GPT-3、GPT-4（OpenAI），BERT（Google），主要用于语言生成、语言理解、文本分类、翻译 等任务。 前者适合快速反馈，处理即时任务；后者通过推理解决复杂问题。了解它们的差异有助于根据任务需求选择合 适的模型，实现最佳效果。 提示语策略差异 1 2 推理模型 通用模型 • 提示语更简洁，只需明确任务目标和 需求（因其已内化推理逻辑）。 • 无需逐步指导，模型自动生成结构化 推理过程（若强行拆解步骤，反而可 能限制其能力）。 • 需显式引导推理步骤（如通过CoT提 示），否则可能跳过关键逻辑。 提示语设计 • 推理模型：简洁指令，聚焦目标，信任其内化能力。（“要什么直接说”）。 • 通用模型：结构化、补偿性引导（“缺什么补什么”）。 避免误区 • 不要对推理模型使用“启发式”提示（如角色扮演），可能干扰其逻辑主线。 • 不要对通用模型“过度信任”（如直接询问复杂推理问题，需分步验证结果）。 从“下达指令”到“表达需求” 策略类型 定义与目标 适用场景 示例（推理模型适用） 优势与风险

工具，收集并分析市场数据，预测风险并为金 融机构提供管理建议。 • 智能文学创作辅助：为作家提供创作灵感 和文本构思，生成符合中文文学传统的故事情 节和诗句，助力突破创作瓶颈。 • 智能广告创意生成：根据产品特点和目标 受众自动生成创意广告文案和宣传语，提高广 告创作效率。 • 中小企业AI定制化服务：为中小企业提 供定制化的AI解决方案，如智能客服、营销 和办公工具，提升企业竞争力。 • 开源AI教育平台：借助DeepSeek 需进行复 杂操作，等待平台处理完成即可。  综述生成：根据智能分析结果，平台自动生成结构化的文献综述文本内容和可视化图表，用户可直接获取 完整的综述报告，也可根据需要进行自定义调整，如综述主题、目标、参数等。 知网研学平台官网：https://aiplus.cnki.net/sumup/sumup  输入关键词：进入官网后，在搜索框键入关键词进行文献检索。  选取文章：勾选想要分析的20篇文献。 模型蒸馏技术 DeepSeek采用模型蒸馏技术，通过将知识从大型复杂模型 （教师模型）迁移到小型高效模型（学生模型），实现性能和 效率的双重优化。DeepSeek选择了多个开源模型作为蒸馏的 目标模型，包括Qwen 系列和Llama 系列  架构创新 通过将模型划分为多个专家模块，实 现高效计算和推理。DeepSeek通过 无辅助损失的自然负载均衡和共享专 家机制，解决了专家模块工作量不平

技术体系 CRM 广告平台 物料展现 审核平台 大数据平台 基础架构 Golang C++ JavaScript Java Python 质量要求高 业务响应快 故障恢复快 Cluster1 搜狗商业平台业务系统 搜索推广 信息流 品牌 BizNginx （Load Balancer） Kafka Zookeeper etcd AppEngine（Resin/Tomcat…) 增加2个副本 当前副本数：3 Controller 的基本原理 1. 背景介绍 2. Operator 的基本原理 3. MySQL Operator 设计实践 4. 小结 MySQL 容器化目标 • 快速部署 MySQL 主从集群 • 支持 MySQL 集群高可用 • 支持 MySQL 集群弹性伸缩 • 支持 MySQL 5.5 & 5.7 Master Slave1 Slave2

关于这个著作权协议的更多信息，请参阅： http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/legalcode 2 目录 Lucid Lynx 目录 课程概况 27 目标对象和前提要求 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 如何查看、绘制、处理和扫描图像 • 如何播放、编辑和管理您的音乐和视频文件 • 如何从免费的或商业的资源中获取关于 Ubuntu 的帮助 • 如何创建分区和使用双启动选项 目标对象和前提要求 本课程为家庭用户和办公室用户提供 Ubuntu 操作系统的培训。目标对象不必预先了 解 Ubuntu，但必须具备基本的计算机使用能力。要开始学习本课程，请先在您的计 算机硬盘上安装 Ubuntu 10.04 LTS。 28 在第一天要首先做的： 1. 欢迎学生们，然后做一个自我介绍，再让学生们介绍自己，包括名字、职业背景、 所在公司、对本课程的期望和对 Linux 操作系统的熟悉程度。 2. 明确介绍整个培训的教学意图和目标。 3. 制定课间休息的规则。 内容设置 使用下列方法： • 对主题进行简要介绍。 • 从学习者的角度解释为何该主题很重要。 • 联系之前学习的主题 主要内容 您可以使用以上介绍的任

commonmq v1.0 = Notify + RocketMQ + B2B 个性化需求 为 B2B 应用提供消息服务 3 与业术语  Producer 消息生产者，负责产生消息，一般由业务系统负责产生消息。  Consumer 消息消费者，负责消费消息，一般是后台系统负责异步消费。  Push Consumer Consumer 的一种，应用通常吐 Consumer 普通顺序消息 顺序消息的一种，正常情冴下可以保证完全的顺序消息，但是一旦収生通信异常，Broker 重启，由亍队列 总数収生发化，哈希叏模后定位的队列会发化，产生短暂的消息顺序丌一致。 如果业务能容忍在集群异常情冴（如某个 Broker 宕机戒者重启）下，消息短暂的乱序，使用普通顺序方 式比较合适。  严格顺序消息 顺序消息的一种，无论正常异常情冴都能保证顺序，但是牺牲了分布式 绝大部分的优兇级问题，但是对业务的优兇级精确性做了妥协。 2) 严格的优兇级，优兇级用整数表示，例如 0 ~ 65535，返种优兇级问题一般使用丌同 topic 解决就非常丌合 项目开源主页：https://github.com/alibaba/RocketMQ 5 适。如果要让 MQ 解决此问题，会对 MQ 的性能造成非常大的影响。返里要确保一点，业务上是否确实需 要返种严格的

比如购买流程(1)下单(2)支付(3)支付成功，这三个消息需要根据 特定规则将这个三个消息按顺序发送到一个 queue 如何实现把顺序消息发送到同一个 queue: 一般消息是通过轮询所有队列发送的，顺序消息可以根据业务比如说订单号 orderId 相同的消息发送到同一个队列, 或者同一用户 userId 发送到同一队列等等 messageQueueList [orderId%messageQueueList LocalTransactionExecuter ， 处 理 本 地 事 物 逻 辑 返 回 处 理 的 事 物 状 态 LocalTransactionState 3) 二阶段，处理完本地事物中业务得到事物状态， 根据 offset 查找到 commitLog 中 的 prepared 消息，设置消息状态 commitType 或者 rollbackType ， 让后将信息添加到 commitLog consumer 通过长轮询拉取消息后回调 MessageListener 接口实现完成消费， 应用系统只要 MessageListener 完成业务逻辑即可 2. Pull 方式：完全由业务系统去控制，定时拉取消息，指定队列消费等等， 当然这里需要 业务系统去根据自己的业务需求去实现 下面介绍默认以 push 方式为主， 因为绝大多数是由 push 消费方式来使用 rocketmq 的。

HIVE/IMPALA/SPARK KAFKA / FLINK 计算 OTHER WORKLOADS OTHER WORKLOADS X • 可⽤于承载实时和批处理的业务 • 扩展性提升 • ⽆需改变或改造业务应⽤代码 • 降低控制平⾯的节点数和服务依赖 业务价值 • 降低⼤规模集群的运维难度 • 可通过HDFS API和Distcp进⾏快速迁移 • 降低系统恢复时间 • 尽可能的减少NN Apache Ozone – 使⽤场景 #2 • 可以快速的对接已适配S3 接⼝的应⽤ • 减少数据在多个平台间的迁移 • 使⽤单⼀的API协议来应对混合云架构 业务价值 • 集约化的⼀套存储来⾯向不同的业务负载 • 更易于运维的控制⾯ • 只需要⼀个运维团队⽽不是多个 运维价值 OZONE STORAGE AI/ML HIVE/IMPALA/ SPARK KAFKA

用这种架构模式 弱一致性 如果是弱一致性的话，可以通过在 M2 上面分担一些读压力 和流量，比如一些报表的读取以及静态配置数据的读取模块 都可以放到 M2 上面。比如月统计报表，比如首页推荐商品 业务实时性要求不是很高，完全可以采用这种弱一致性的设 计架构模式。 中间一致性 如果既不是很强的一致性又不是很弱的一致性，那 么我们就采取中间的策略，就是在同机房再部署一个 S1(R) 尽量不用触发器，特别是在大数据表上 应用优化 应用优化 编写高效的 编写高效的 SQL SQL （三） （三）  更新触发器如果不是所有情况下都需要触发，应根据业务需要加 更新触发器如果不是所有情况下都需要触发，应根据业务需要加 上必要判断条件 上必要判断条件  使用 使用 union all union all 操作代替 操作代替

=\d{3}$)/g, ',') console.log(result); // => "12345,678" 其中，(?=\d{3}$) 匹配 \d{3}$ 前面的位置。而 \d{3}$ 匹配的是目标字符串最后那 3 位数字。 2.4.2.2. 弄出所有的逗号 因为逗号出现的位置，要求后面 3 个数字一组，也就是 \d{3} 至少出现一次。 此时可以使用量词 +： var result = 假设我们的正则是 /ab{1,3}c/，其可视化形式是： 而当目标字符串是 "abbbc" 时，就没有所谓的“回溯”。其匹配过程是： JavaScript 正则表达式迷你书 4. 第四章 正则表达式回溯法原理 | 第 38 页 其中子表达式 b{1,3} 表示 "b" 字符连续出现 1 到 3 次。 4.2. 有回溯的匹配 如果目标字符串是"abbc"，中间就有回溯。 图中第 5 步有红颜色，表示匹配不成功。此时 第 6 步与第 4 步一样），最后再用子表达式 c，去匹配字符 "c"。当然，此时整个表达式匹配成功了。 图中的第 6 步，就是“回溯”。 你可能对此没有感觉，这里我们再举一个例子。正则是： 目标字符串是"abbbc"，匹配过程是： JavaScript 正则表达式迷你书 4. 第四章 正则表达式回溯法原理 | 第 39 页 其中第 7 步和第 10 步是回溯。第 7 步与第 4 步一样，此时

=\d{3}$)/g, ',') console.log(result); // => "12345,678" 其中，(?=\d{3}$) 匹配 \d{3}$ 前面的位置。而 \d{3}$ 匹配的是目标字符串最后那 3 位数字。 2.4.2.2. 弄出所有的逗号 因为逗号出现的位置，要求后面 3 个数字一组，也就是 \d{3} 至少出现一次。 此时可以使用量词 +： var result = 假设我们的正则是 /ab{1,3}c/，其可视化形式是： 而当目标字符串是 "abbbc" 时，就没有所谓的“回溯”。其匹配过程是： JavaScript 正则表达式迷你书 4. 第四章 正则表达式回溯法原理 | 第 38 页 其中子表达式 b{1,3} 表示 "b" 字符连续出现 1 到 3 次。 4.2. 有回溯的匹配 如果目标字符串是"abbc"，中间就有回溯。 图中第 5 步有红颜色，表示匹配不成功。此时 第 6 步与第 4 步一样），最后再用子表达式 c，去匹配字符 "c"。当然，此时整个表达式匹配成功了。 图中的第 6 步，就是“回溯”。 你可能对此没有感觉，这里我们再举一个例子。正则是： 目标字符串是"abbbc"，匹配过程是： JavaScript 正则表达式迷你书 4. 第四章 正则表达式回溯法原理 | 第 39 页 其中第 7 步和第 10 步是回溯。第 7 步与第 4 步一样，此时