语境理解能力使设计者能够在复杂的社会和文化背景 下工作；抽象化能力有助于提高工作效率和拓展应用 范围；批判性思考是确保AI应用可靠性和公平性的关 键；创新思维能力推动了AI应用的边界拓展，而伦理 意识则确保了AI的发展与社会价值观相符。 提示语的DNA：解构强大提示语的基本元素 提示语的基本元素分类 信息类元素决定了AI在生成过程中需要处理的具体内 容，包括主题、背景、数据等，为AI提供了必要的知 识和上下文。 产品的主要功能 b. 核心价值主张 要求：用一句简洁有力的话概括，确保包含[关键词1]和[关键词2] （2）功能详解（次优先级，总计150字以内）： a. 主要特性1：[特性名]（20字描述） b. 主要特性2：[特性名]（20字描述） c. 主要特性3：[特性名]（20字描述） 要求：每个特性都要与核心价值主张有明确的逻辑关联 （3）目标受众说明（50字以内）： 提炼2—3个最具竞争力的产品优势 要求：使用对比或排他性表述，如唯一、领先等 （5）记忆点设计（20字以内）： 创作一个朗朗上口的产品标语或口号 要求：包含产品名称和核心价值主张 额外要求： - 使用简洁的句式，避免复杂从句 - 每个部分之间使用明确的视觉分隔，如---" - 对每个部分的关键信息使用加粗标记，每部分不超过3个加粗点 - 确保整体可读性指数控制

AI o3mini的数据应用 推 理 响 应 速 度 快 写 作 情 感 表 达 能 力 格 式 化 输 出 能 力 数 据 分 析 效 率 高 数 据 可 视 化 优 势 • 实时数据流处理与决策：利用o3mini在物 联网和工业自动化领域，快速处理来自传感器 和设备的实时数据，进行即时分析和决策，减 少停机时间，提高生产效率。 • 高频交易数据分析：利用o3mini快速处理 更新中解决这一局限。 场景拓展：创新推动，垂直深耕 医疗领域 D e e p S e e k 已 经 在 医 疗 辅 助 诊 断 方 面 有 所 应 用 ， 未 来 有 望 进 一 步 深 化 ， 如 通 过 流 程 优 化 ， 提 高 诊 断 的 准 确 性 和 效 率 。 通 过 与 医 疗 设 备 的 结 合 ， 实 现 更 精 准 的 医 学 影 像 分 析 和 疾 病 预 测 。 金融领域 未 务 。 工业领域 D e e p S e e k 在 工 业 质 检 智 能 化 方 面 已 经 取 得 显 著 成 效 。 未 来 ， 其 可 能 会 进 一 步 拓 展 到 工 业 生 产 流 程 优 化 、 设 备 故 障 预 测 与 维 护 、 供 应 链 管 理 等 领 域 ， 提 供 更 高 效 的 工 业 生 产 和 运 营 的 解 决 方 案 。 DeepSeek R1将通

教员的职责如下： • 合理有效地组织课堂学习，并保证教室环境有益于学习；包括按照日程表安排上课 时间、课间休息和午餐时间。 • 在实验课上回答学生提问，并帮助学生完成练习。 • 向学生传授有价值的学习经验。 • 在课程结束时，提供调查问卷以便学生做出反馈。 培训前准备和检查 • 了解学生的资质和期望。课程中的某些部分可能要按需进行调整。 • 检查并试运行学生和教员的计算机，确保 Ubuntu 目录 Lucid Lynx 图 I.2 开 放 源 码 运 动 的 发 起 者 开 放 源 码 运 动 和 1990 年 代 末 的 互 联 网 的 兴 起 一 起 造 就 了 Linux 的 流 行 ， 随 后 出 现 了 很 多 支 持 开 源 的 公 司 ， 如 Corel (Corel Linux) 、Sun Microsystems (OpenOffice.org)、IBM (OpenAFS)。在 话费用，在办公室工作时也可以省去大量电子邮件带来的不便。即时通讯工具常常还 支持免费地使用语音或视频同他人联络。 Ubuntu 默 认 的 即 使 消 息 程 序 是 Empathy， 它 支 持 多 种 流 行 的 即 时 通 讯 网 络 协 议 。 您 可 以 通 过 它 使 用 IRC、Jabber、Google Talk、MSN、AIM/ICQ、Gadu-Gadu、GroupWise、Yahoo 等

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 Java GC带来的⽆ 响应问题 运维价值 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 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 / Flink 计算 数据科学 数据仓库 S3 应⽤ S3 API OTHER WORKLOADS ⽬录 • Apache Hadoop HDFS⾯临的问题 • Apache

• Apache Pulsar 简介 • Pulsar 的⽣态和社区 • Pulsar 的根本不同 • Apache Pulsar 简介 • Pulsar 的云原⽣架构 • 企业级流存储： BookKeeper streamnative.io Pulsar： 云原⽣的架构 —— 分层 + 分⽚ • 存储和计算分离 • 节点对等 • 独⽴扩展 • 灵活扩容 • 快速容错 的云原⽣架构 • 企业级流存储： BookKeeper Apache BookKeeper： 企业级流存储层 分布式⽇志/流存储 • 低延时、⾼吞吐、持久化 • 强⼀致 (repeatable read consistency) • ⾼可⽤ • 单节点可以存储很多⽇志 • I/O隔离 Apache BookKeeper： 诞⽣场景 streamnative.io 企业级流存储层： 节点对等的架构 openLedger(5, 3, 2) streamnative.io 企业级流存储层： 读写⾼可⽤性（容错） streamnative.io 企业级流存储层： 稳定的 IO 质量 ⾼性能、强⼀致性、读写隔离、灵活SLA • Pulsar 的根本不同 • Apache Pulsar 简介 • Pulsar 的云原⽣架构 • 企业级流存储： BookKeeper streamnative

(ios/android/c++) • 使用第三方堆栈实现兼容功能（Go） https://github.com/pion/webrtc 一对一视频原理 基本通讯流程 5 RTP/RTCP/媒体流 1 Offer 信令服务器 2 Offer 3 Answer 4 Answer SDP(Session Description Protocol) v=0 o=mozilla...THIS_IS_SDPARTA-82 存储媒体流全局位置 • 支持业务自定义开发 • 高性能，单个ion-sfu节点 1k 并发仅需 0.5核 ION 架构 多node 架构 主要模块 • ISLB 服务发现，负载均衡，媒体信息全局存储 • Biz 业务接入模块 • SFU 节点 (用于转发webrtc 流，与biz模块配合创建视频会议系 统) • AVP 节点 (用于从SFU节点拉取数据进行数据处理，视频流存 储，音视频混合，CV 网关节点与go-sip stack 或rtmp/hls/srt等协议组合成协议网关 • 转换RTC流成直播流推送到CDN ION客户端支持 • Ion-sdk-js 网页端SDK • Ion-sdk-flutter 全平台flutter SDK • Ion-sdk-go 用于开发推流工具，压力测试，avp 节点开发 • Ion-app-web • Ion-app-flutter

⾳频⽚段；字幕相关 处理，包括字幕的背景知识，包括软字幕和硬字幕、常⻅字幕格式ass和 srt；以及如何⽤Aegisub编辑字幕；从视频中提取字幕、从srt转换出ass 字幕；嵌⼊字幕，包括⽤流拷⻉模式嵌⼊软字幕、⽤vf模式烧录嵌⼊硬字 幕、且可以指定字幕位置、指定字幕⽂字属性等；整理ffmpeg使⽤的⼼得 和常⻅问题；以及其他有哪些⼯具软件⽤到了ffmpeg、如何⽤Python调⽤ 通过： ffmpeg -i xxx.mp4 ffmpeg -i xxx.mp4 即可看到mp4视频的信息，其中包括了字幕的信息： 其中： Stream #0:2 ：字幕也是⼀个stream流，index是0:2 zho ：(应该)表示是中⽂ mov_text ：后来才听说，好像指的是 Apple Mov Text 格式的？ 举例1 ffprobe -v error -select_streams right reserved， powered by Gitbook最后更新： 2021-09-14 11:08:28 获取 49 提取字幕 从视频中提取字幕⽂件 前提 原视频中有字幕（的流）= 有soft 软字幕 特殊情况： 有种字幕是被合并编码成视频数据本身的情况，是没有 字幕的 这种视频 表⾯上看有字幕显示出来，但是⽆法提 取出字幕的 从视频中提取srt字幕 命令：

com/caicloud/cyclone Cyclone 技术架构 云原⽣生 CI/CD 引擎 设计 - 云原⽣生，k8s 亲和性 性能 - 为企业场景优化 扩展性 - ⽀支持 AI ⼯工作流 运⾏行行 AI 应⽤用 KUBEFLOW 的应⽤用 • Kubeflow 社区的联合创始⼈人 • kubeflow/tf-operator • 定义 TFJob Spec (CRD) TensorFlow 任务 KUBEFLOW 之上 • 借⼒力力容器器平台提供⽣生产级的集群资源管理理 • ⼯工作区隔离与共享 • 数据、模型、环境、应⽤用等 • 全⾯面⽀支持 AI ⼯工作流 • 探索开发 • 线上运⾏行行 关注并回复 kubecon18 P7 展台

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消息中放入队列最大最小 offset, 方便应用来感知消息堆积度 将消息加入正在处理队列 ProcessQueue 将消息提交到消费消息服务 ConsumeMessageService 流控处理， 如果 pullInterval 参数大于 0 （拉消息间隔，如果为了降低拉取速度， 可以设置大于 0 的值）， 延迟再执行拉消息， 如果 pullInterval 为 0 立刻在执行拉 消息动作