 清华大学 DeepSeek+DeepResearch 让科研像聊天一样简单提示词集。 三 效果如何? 元知AI综述工具 元知是国内由清华、北航专家团队研发的一个AI学术平台,目前其AI综述生成工具已开放使用,能够帮助用户从海 量文献中提取核心信息,通过自然语言处理算法,实现从文献梳理到观点提取到研究评论的一键式全自动生成。 产品 概况 功能亮点 功能亮点  多版本与模块化支持:目前提供三个版本(基础版、增 强版、专业版),能够灵活应对不同用户的综述需求。 发展。其低成本高性 能的模型降低了大模型的投资、开发、运营成本,推动了国产AI芯片、 云平台、操作系统等产业的发展。 技术深化:突破局限,能力提升 DeepSeek R1展示了强化学习技术和算法创新在 AI 领域的巨大潜力,但其仍然处于发展阶段,存在一定局限性和优化 空间。未来,随着技术的不断进步和创新,DeepSeek R1 可能会在以下几个方面实现进一步的突破: 通用能力提升 解决语言混杂问题 自动化处理财务报表,挖掘隐藏的投资机会, 评估潜在风险,优化资产配置策略。 数据分析 DeepResearch整合全球金融市 场动态,实时追踪行业趋势,为 投资者提供深度分析。 市场洞察 运用先进算法预测市场走势,辅助金融机 构和个人投资者做出更明智的选择。 智能预测 一键生成专业级投资风险评估报告, 支持定制化需求,提升决策效率。 报告生成 通过自动化数据收集、整合、推理与报告输出0 码力 | 85 页 | 8.31 MB | 8 月前3 清华大学 DeepSeek+DeepResearch 让科研像聊天一样简单提示词集。 三 效果如何? 元知AI综述工具 元知是国内由清华、北航专家团队研发的一个AI学术平台,目前其AI综述生成工具已开放使用,能够帮助用户从海 量文献中提取核心信息,通过自然语言处理算法,实现从文献梳理到观点提取到研究评论的一键式全自动生成。 产品 概况 功能亮点 功能亮点  多版本与模块化支持:目前提供三个版本(基础版、增 强版、专业版),能够灵活应对不同用户的综述需求。 发展。其低成本高性 能的模型降低了大模型的投资、开发、运营成本,推动了国产AI芯片、 云平台、操作系统等产业的发展。 技术深化:突破局限,能力提升 DeepSeek R1展示了强化学习技术和算法创新在 AI 领域的巨大潜力,但其仍然处于发展阶段,存在一定局限性和优化 空间。未来,随着技术的不断进步和创新,DeepSeek R1 可能会在以下几个方面实现进一步的突破: 通用能力提升 解决语言混杂问题 自动化处理财务报表,挖掘隐藏的投资机会, 评估潜在风险,优化资产配置策略。 数据分析 DeepResearch整合全球金融市 场动态,实时追踪行业趋势,为 投资者提供深度分析。 市场洞察 运用先进算法预测市场走势,辅助金融机 构和个人投资者做出更明智的选择。 智能预测 一键生成专业级投资风险评估报告, 支持定制化需求,提升决策效率。 报告生成 通过自动化数据收集、整合、推理与报告输出0 码力 | 85 页 | 8.31 MB | 8 月前3
 RocketMQ v3.2.4 开发指南50ms,而 Ext3 文件系统耗时约 1s 左史,丏删除文件时,磁盘 IO 压力极大,会导致 IO 写入超时。 文件系统局面需要做以下调优措施 文件系统 IO 调度算法需要调整为 deadline,因为 deadline 算法在随机读情冴下,可以合幵读请求为顺序跳跃 方式,从而提高读 IO 吞吏量。 Ext4 文件系统有以下 Bug,请注意 http://blog.donghao.o a) 访问 PAGECACHE 时,即使只访问 1k 的消息,系统也会提前预读出更多数据,在下次读时,就可能命 中内存。 b) 随机访问 Commit Log 磁盘数据,系统 IO 调度算法设置为 NOOP 方式,会在一定程度上将完全的随机 读发成顺序跳跃方式,而顺序跳跃方式读较完全的随机读性能会高 5 倍以上,可参见以下针对各种 IO 方式的性能数据。 http://stblog Consumer 启动后,默认从什么位 置开始消费 allocateMessageQueueStrategy AllocateMessageQueueAveragely Rebalance 算法实现策略 subscription {} 订阅关系 messageListener 消息监听器 offsetStore 消费进度存储 consumeThreadMin0 码力 | 52 页 | 1.61 MB | 1 年前3 RocketMQ v3.2.4 开发指南50ms,而 Ext3 文件系统耗时约 1s 左史,丏删除文件时,磁盘 IO 压力极大,会导致 IO 写入超时。 文件系统局面需要做以下调优措施 文件系统 IO 调度算法需要调整为 deadline,因为 deadline 算法在随机读情冴下,可以合幵读请求为顺序跳跃 方式,从而提高读 IO 吞吏量。 Ext4 文件系统有以下 Bug,请注意 http://blog.donghao.o a) 访问 PAGECACHE 时,即使只访问 1k 的消息,系统也会提前预读出更多数据,在下次读时,就可能命 中内存。 b) 随机访问 Commit Log 磁盘数据,系统 IO 调度算法设置为 NOOP 方式,会在一定程度上将完全的随机 读发成顺序跳跃方式,而顺序跳跃方式读较完全的随机读性能会高 5 倍以上,可参见以下针对各种 IO 方式的性能数据。 http://stblog Consumer 启动后,默认从什么位 置开始消费 allocateMessageQueueStrategy AllocateMessageQueueAveragely Rebalance 算法实现策略 subscription {} 订阅关系 messageListener 消息监听器 offsetStore 消费进度存储 consumeThreadMin0 码力 | 52 页 | 1.61 MB | 1 年前3
 清华大学 DeepSeek 从入门到精通慢速思考,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 更自然地与人互动,理解复杂情感和意图 兼顾目标与细节 ❌ 需避免过度约束 启发式提问 通过提问引导模型主 动思考(如“为什 么”“如何”) 探索性问题、需模型解 释逻辑 “为什么选择梯度下降法解 决此优化问题?请对比其他 算法。” ✅ 触发模型自解释能力 ❌ 可能偏离核心目标 任务需求与提示语策略 任务类型 适用模型 提示语侧重点 示例(有效提示) 需避免的提示策略 数学证明 推理模型 直接提问,无需分步引导 认 知 • 深度阅读场景决定了内容结构需层次分明,重视逻辑传递 • 规范体系下的提示语设计需符合平台规则,避免触碰敏感 词 • 互动机制为提示语优化提供数据基础,可持续迭代改进 �平台特性与算法机制 �选题规划提示语 选题规划提示的核心在于明确内容定位与读者价值。典型的 提示语模板: 应用示例 任务目标:生成[具体领域]的选题规划 背景信息: - 账号定位:[填写定位] - 目标读者:[读者画像]0 码力 | 103 页 | 5.40 MB | 8 月前3 清华大学 DeepSeek 从入门到精通慢速思考,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 更自然地与人互动,理解复杂情感和意图 兼顾目标与细节 ❌ 需避免过度约束 启发式提问 通过提问引导模型主 动思考(如“为什 么”“如何”) 探索性问题、需模型解 释逻辑 “为什么选择梯度下降法解 决此优化问题?请对比其他 算法。” ✅ 触发模型自解释能力 ❌ 可能偏离核心目标 任务需求与提示语策略 任务类型 适用模型 提示语侧重点 示例(有效提示) 需避免的提示策略 数学证明 推理模型 直接提问,无需分步引导 认 知 • 深度阅读场景决定了内容结构需层次分明,重视逻辑传递 • 规范体系下的提示语设计需符合平台规则,避免触碰敏感 词 • 互动机制为提示语优化提供数据基础,可持续迭代改进 �平台特性与算法机制 �选题规划提示语 选题规划提示的核心在于明确内容定位与读者价值。典型的 提示语模板: 应用示例 任务目标:生成[具体领域]的选题规划 背景信息: - 账号定位:[填写定位] - 目标读者:[读者画像]0 码力 | 103 页 | 5.40 MB | 8 月前3
 消息中间件RocketMQ原理解析 - 斩秋的所有消费端(有心跳向所有 broker 注册客户端信息) 选择队列分配策略实例 AllocateMessageQueueStrategy 执行分配算法,获取队列集合 Set 消息中间件RocketMQ原理解析 - 斩秋的所有消费端(有心跳向所有 broker 注册客户端信息) 选择队列分配策略实例 AllocateMessageQueueStrategy 执行分配算法,获取队列集合 Set- mqSet 1) 平均分配算法,其实是类似于分页的算法 将所有 queue 排好序类似于记录 将所有消费端 consumer 排好序,相当于页数 然后获取当前 consumer 所在页面应该分配到的 也就是说在 consumer 启动的时候指定了 queue 3) 按照机房来配置队列 Consumer 启动的时候会指定在哪些机房的消息 获取指定机房的 queue 然后在执行如 1)平均算法 根据分配队列的结果更新 ProccessQueueTable - 1) 比对 mqSet 将多余的队列删除, 当 broker 当机或者添加,会导致分配到 0 码力 | 57 页 | 2.39 MB | 1 年前3
 MySQL 8.0.17 调优指南(openEuler 20.09)是开放源码这一特点,一般中小型网站的开发都选择 MySQL作为网站数据库。 1.2 调优原则 性能调优从大的方面来说,在系统设计之初,需要考虑硬件的选择,操作系统的选 择,基础软件的选择;从小的方面来说,包括每个子系统的设计,算法选择,如何使 用编译器的选项,如何发挥硬件最大的性能等等。 在性能优化时,我们必须遵循一定的原则,否则,有可能得不到正确的调优结果。主 要有以下几个方面: ● 对性能进行分析时,要多方面分析系统的资源瓶颈所在,因为系统某一方面性能 I/O,Network I/O,如果是某个硬件指标有问题,需要深入的进行分析。 4. 如果硬件指标都没有问题,需要查看数据库相关指标,例如:等待事件、内存命 中率等。 5. 如果以上指标都正常,应用程序的算法、缓冲、缓存、同步或异步可能有问题, 需要具体深入的分析。 瓶颈点 说明 硬件/规格 一般指的是CPU、内存、磁盘I/O方面的问题,分为服务器硬件瓶 颈、网络瓶颈(对局域网可以不考虑)。 操作系统0 码力 | 11 页 | 223.31 KB | 1 年前3 MySQL 8.0.17 调优指南(openEuler 20.09)是开放源码这一特点,一般中小型网站的开发都选择 MySQL作为网站数据库。 1.2 调优原则 性能调优从大的方面来说,在系统设计之初,需要考虑硬件的选择,操作系统的选 择,基础软件的选择;从小的方面来说,包括每个子系统的设计,算法选择,如何使 用编译器的选项,如何发挥硬件最大的性能等等。 在性能优化时,我们必须遵循一定的原则,否则,有可能得不到正确的调优结果。主 要有以下几个方面: ● 对性能进行分析时,要多方面分析系统的资源瓶颈所在,因为系统某一方面性能 I/O,Network I/O,如果是某个硬件指标有问题,需要深入的进行分析。 4. 如果硬件指标都没有问题,需要查看数据库相关指标,例如:等待事件、内存命 中率等。 5. 如果以上指标都正常,应用程序的算法、缓冲、缓存、同步或异步可能有问题, 需要具体深入的分析。 瓶颈点 说明 硬件/规格 一般指的是CPU、内存、磁盘I/O方面的问题,分为服务器硬件瓶 颈、网络瓶颈(对局域网可以不考虑)。 操作系统0 码力 | 11 页 | 223.31 KB | 1 年前3
 强大的音视频处理工具: FFmpegyunv420p 需要保证⻓宽为偶数,这⾥同时使⽤ 了 scale=420:-2 wiki中解释: QuickTime Player 对 H.264 视频只⽀持 YUV ⾊域 4:2:0 ⽅式的⼆次插值算法 gif转其他视频格式 ffmpeg -f gif -i animation.gif animation.mpeg ffmpeg -f gif -i animation.gif animation0 码力 | 73 页 | 11.57 MB | 1 年前3 强大的音视频处理工具: FFmpegyunv420p 需要保证⻓宽为偶数,这⾥同时使⽤ 了 scale=420:-2 wiki中解释: QuickTime Player 对 H.264 视频只⽀持 YUV ⾊域 4:2:0 ⽅式的⼆次插值算法 gif转其他视频格式 ffmpeg -f gif -i animation.gif animation.mpeg ffmpeg -f gif -i animation.gif animation0 码力 | 73 页 | 11.57 MB | 1 年前3
 JavaScript 正则表达式迷你书 老姚 - v1.1一步或若干步,从 另一种可能“状态”出发,继续搜索,直到所有的“路径”(状态)都试探过。这种不断“前进”、 不断“回溯”寻找解的方法,就称作“回溯法”。 — 百度百科 本质上就是深度优先搜索算法。其中退到之前的某一步这一过程,我们称为“回溯”。从上面的描述过程中 ,可以看出,路走不通时,就会发生“回溯”。即,尝试匹配失败时,接下来的一步通常就是回溯。 道理,我们是懂了。那么 JavaScript0 码力 | 89 页 | 3.42 MB | 11 月前3 JavaScript 正则表达式迷你书 老姚 - v1.1一步或若干步,从 另一种可能“状态”出发,继续搜索,直到所有的“路径”(状态)都试探过。这种不断“前进”、 不断“回溯”寻找解的方法,就称作“回溯法”。 — 百度百科 本质上就是深度优先搜索算法。其中退到之前的某一步这一过程,我们称为“回溯”。从上面的描述过程中 ,可以看出,路走不通时,就会发生“回溯”。即,尝试匹配失败时,接下来的一步通常就是回溯。 道理,我们是懂了。那么 JavaScript0 码力 | 89 页 | 3.42 MB | 11 月前3
 JavaScript 正则表达式迷你书 老姚 - v1.0一步或若干步,从 另一种可能“状态”出发,继续搜索,直到所有的“路径”(状态)都试探过。这种不断“前进”、 不断“回溯”寻找解的方法,就称作“回溯法”。 — 百度百科 本质上就是深度优先搜索算法。其中退到之前的某一步这一过程,我们称为“回溯”。从上面的描述过程中 ,可以看出,路走不通时,就会发生“回溯”。即,尝试匹配失败时,接下来的一步通常就是回溯。 道理,我们是懂了。那么 JavaScript0 码力 | 89 页 | 3.42 MB | 11 月前3 JavaScript 正则表达式迷你书 老姚 - v1.0一步或若干步,从 另一种可能“状态”出发,继续搜索,直到所有的“路径”(状态)都试探过。这种不断“前进”、 不断“回溯”寻找解的方法,就称作“回溯法”。 — 百度百科 本质上就是深度优先搜索算法。其中退到之前的某一步这一过程,我们称为“回溯”。从上面的描述过程中 ,可以看出,路走不通时,就会发生“回溯”。即,尝试匹配失败时,接下来的一步通常就是回溯。 道理,我们是懂了。那么 JavaScript0 码力 | 89 页 | 3.42 MB | 11 月前3
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