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。 快思慢想：效能兼顾 全局视野 概率预测（快速反应模型，如ChatGPT 响应速度快，算力成本低 慢速思考，算力成本高 运算原理 基于概率预测，通过大量数据训练来快速预测可能 的答案 基于链式思维（Chain-of-Thought），逐步推理 问题的每个步骤来得到答案 决策能力 依赖预设算法和规则进行决策 能够自主分析情况，实时做出决策 创造力 限于模式识别和优化，缺乏真正的创新能力 能够生成新的创意和解决方案，具备创新能力 人机互动能力 按照预设脚本响应，较难理解人类情感和意图 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。 • 依赖提示语补偿能力短板（如要求分 步思考、提供示例）。 关键原则 3 2 1 模型选择 • 优先根据任务类型而非模型热度选择（如数学任务选推理模型，创意任务选通用 模型）。 提示语设计

项目只维护核心功能，丏去除了所有其他运行时依赖，核心功能最 简化。每个 BU 的个性化需求都在 RocketMQ 项目乀上迕行深度定制。RocketMQ 吐其他 BU 提供的仁仁是 Jar 包，例如要定制一个 Broker，那举只需要依赖 rocketmq-broker 返个 jar 包即可，可通过 API 迕行交互， 如果定制 client，则依赖 rocketmq-client 返个 jar 要有一台机器丌可用，则整个集群都丌可用，服务可用性大大降低。 如果服务器部署为同步双写模式，此缺陷可通过备机自劢切换为主避免，丌过仍然会存在几分钟的服务丌 可用。（依赖同步双写，主备自劢切换，自劢切换功能目前迓未实现） 目前已知的应用只有数据库 binlog 同步强依赖严格顺序消息，其他应用绝大部分都可以容忍短暂乱序，推 荐使用普通的顺序消息。  Message Queue 项目开源主页：https://github cpu、主板、内存等关键设备损坏） (6). 磁盘设备损坏。 (1)、(2)、(3)、(4)四种情冴都属亍硬件资源可立即恢复情冴，RocketMQ 在返四种情冴下能保证消息丌丢，戒 者丢失少量数据（依赖刷盘方式是同步迓是异步）。 (5)、(6)属亍单点故障，丏无法恢复，一旦収生，在此单点上的消息全部丢失。RocketMQ 在返两种情冴下，通 过异步复制，可保证 99%的消息丌丢，但是仍然会有

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 486 XI.II.II 无法连接互联网的环境中，如何下载多个软件，并解 决依赖关系？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 487 目录 9 Ubuntu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 499 XI.IX.II Ubuntu 与 Debian 的关系 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 500 XI.IX.IIIUbuntu 与其他基于 Ubuntu 的衍生发行版 . . 体，并修饰它们的光源。 • 网格和标记您可以在绘图过程中用网格和标记来可视化地对齐对象。您也可以将对 象对齐到网格，标记或另一个对象的边缘。 • 连接对象以显示相互关系您可以使用连接线来使对象互相连结，以显示不同对象之 间的关系。连接线会附着在对象的胶点上，并在对象移动时随之移动。在绘制组织 结构表和技术表格时这一特性非常有用。 • 显示维度在技术性图表中，您可以使用尺寸线来计算和显示线性维度，在绘图中尺

一：consumer 启动流程 指定 group 订阅 topic 注册消息监听处理器，当消息到来时消费消息 消费端 Start 复制订阅关系 初始化 rebalance 变量 构建 offsetStore 消费进度存储对象 启动消费消息服务 向 mqClientFactory 注册本消费者 启动 client nameserver 地址 定时从 nameserver 获取 topic 路由信息 定时清理下线的 borker 定时向所有 broker 发送心跳信息，（包括订阅关系） 定时持久化 Consumer 消费进度（广播存储到本地，集群存储到 Broker） 统计信息打点 动态调整消费线程池 启动拉消息服务 PullMessageService PullMessageService 启动消费端负载均衡服务 RebalanceService 从 namesrv 更新 topic 路由信息 向所有 broker 发送心跳信息，（包括订阅关系） 唤醒 Rebalance 服务线程 二：消费端负载均衡 消费端会通过 RebalanceService 线程，10 秒钟做一次基于

对数据进行诊断、预测、关联、聚类分析，常用于问题 定位、需求预测、推荐系统、异常检测等。 对数据进行分类、社交网络分析或时序模式挖掘，常用 于客户细分、信用评分、社交媒体营销、股价预测等。 将数据转化为统计图、热力图、网络关系图、词云、树形 图等，用于揭示数据中蕴含的模式、趋势、异常和洞见。 本质：以多agent实现从数据采集到可视全流程 模型特点 Claude 3.5 sonnet  平衡性能：在模型大小和 Levings1981; Murdoch and Oaten, 1975). 一些因子，如: 捕食者规格 （Ener和Hughes，1978）、栖息 环境复杂程度等都会影响捕食进而影响捕食者与猎物之间的动 态关系。 Some factors, such as predator size (Elner andHughes, 1978) and habitat complexity, can affectpredation 捕食者规格 (Ener和Hughes， 1978)、栖息环境复杂程度等都会影响捕食进而 影响捕食者与猎物之间的动态关系。 一 些 因 素 ， 如 捕 食 者 规 格 ( E I n e r 和 Hughes,1978)和栖息环境复杂程度，会影响 捕食以及捕食者与猎物之间的动态关系。 将"因子"替换为"因素"，删除了 多余的”如:"和"等" 英文学术写作润色指令 指令：下面是一篇学术论文

可以创建或删除Volumes Buckets 类似与S3 的 Buckets， ⼀个Buckets中可以包含任意多个Key，但不能包含其 他Buckets Keys 类似于⽂件. ⽂件系统的层级关系是通过扁平的KV路径抽象实现的 Apache Ozone – 数据服务的核⼼设计 Apache Ozone – 数据服务的核⼼设计 1. OM – 管理Ozone的Namespace ，也使⽤了RocksDB 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 Java GC带来的⽆ 响应问题 运维价值 /vol/buck1/dir1/dir2/dir3/file-n Ozone Key的存储 ⽬录 ⽂件 删除/重命名⽬录 耗时 对象存储：采⽤ KV ⽅式管理对象元数据，⽆ 需管理元数据之间的关系 ⽂件系统：额外地，需要采⽤树结构作为索 引，管理元数据之间的关系 ⽂件系统优化 ● FILE_SYSTEM_OPTIMIZED (FSO) : ⽀持纯粹的⽂件语义, 有限的 S3 兼容性 ⽂件的存储Key格式: “

0 码力 | 35 页 | 2.57 MB | 1 年前

3

MySQL 介绍 MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB公司开发，目前属于Oracle 旗下产品。MySQL是最流行的关系型数据库管理系统之一，在Web应用方面，MySQL 是最好的RDBMS (Relational Database Management System，关系数据库管理系 统）应用软件之一。 MySQL是一种关系数据库管理系统，关系数据库将数据保存在不同的表中，而不是将

我们可以把原题变成下列几种情况之一： • 同时包含数字和小写字母 • 同时包含数字和大写字母 • 同时包含小写字母和大写字母 • 同时包含数字、小写字母和大写字母 • 以上的 4 种情况是或的关系（实际上，可以不用第 4 条）。 最终答案是： var regex = /((?=.*[0-9])(?=.*[a-z])|(?=.*[0-9])(?=.*[A-Z])|(?=.*[a-z])(?= blah