图像处理，扩展应用场景。  可解释性：注重模型输出 的可解释性和透明性。 DeepSeek R1  高效推理：专注于低延迟和 高吞吐量，适合实时应用。  轻量化设计：模型结构优化， 资源占用少，适合边缘设备 和移动端。  多任务支持：支持多种任务， 如文本生成、分类和问答。 Kimi k1.5  垂直领域优化：针对特定领域 （如医疗、法律）进行优化， 提供高精度结果。  型 进 行 最 终 的 强 化 学 习 ， 以 对 齐 人 类 偏好。 降本提能：架构创新，技术增效 DeepSeek通过架构创新和模型蒸馏技术，在提升模型性能的同时，显著降低计算成本和内存占用。这些技术不仅在 长文本处理、代码生成、数学推理等任务中表现出色，还为大模型的轻量化和实际应用提供了有力支持。  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 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 衡的问题。 混合专家（MoE）架构 通过低秩压缩减少推理时的内存占用， 同时保持与传统多头注意力（MHA） 相当的性能。MLA在训练中减少了 内存和计算开销，在推理中降低了 KV缓存占用空间。 多头潜在注意力（MLA）机制 通过序列化预测未来多个令牌，增强 模型的上下文建模能力，并支持推测 解码加速推理。MTP在特定场景下同

流量控制，正在消费队列中消息的跨度超过阀值（默认 2000），稍后在消费 5. 根据 topic 获取订阅关系 6. 构建拉消息回调对象 PullBack, 从 broker 拉取消息（异步拉取）返回结果是回调 7. 从内存中获取 commitOffsetValue //TODO 这个值跟 pullRequest.getNextOffset 区别 8. 构建 sysFlag pull 接口用到的 flag 9 但是消费消息的时候一旦遇到消费消息失败直接放回，根据 ackIndex 来标记 成功消费到哪里了 消费失败， ackIndex 设置为-1 广播模式发送失败的消息丢弃， 广播模式对于失败重试代价过高，对整个集 群性能会有较大影响，失败重试功能交由应用处理 集群模式， 将消费失败的消息一条条的发送到 broker 的重试队列中去，如果 此时还有发送到重试队列发送失败的消息，那就在 cosumer 的本地线程定时 5 秒钟以后重试重新消费消息， 在走一次上面的消费流程。 删除正在消费的队列 processQueue 中本次消费的消息，放回消费进度 更新消费进度， 这里的更新只是一个内存 offsetTable 的更新，后面有定时任务定 时更新到 broker 上去 五：push 消费-顺序消费消息

查询 查询 事务管理 事务管理 数据库设计 数据库设计 数据分布 数据分布 网络 网络 操作系统 操作系统 硬件 硬件  使用好的硬件，更快的硬盘、大内存、多核 使用好的硬件，更快的硬盘、大内存、多核 CPU CPU ，专业的 ，专业的 存储服务器（ 存储服务器（ NAS NAS 、 、 SAN SAN ） ）  设计合理架构，如果 设计合理架构，如果 MySQL 不同引擎进行不同定制 性配置 性配置  针对不同的应用情况进行合理配置 针对不同的应用情况进行合理配置  针对 针对 my.cnf my.cnf 进行配置，后面设置是针对内存为 进行配置，后面设置是针对内存为 16G 16G 的服务器进行的合理设置 的服务器进行的合理设置 服务优化 服务优化 MySQL MySQL 配置原则 配置原则 服务优化 服务优化 公共选项 公共选项 query_cache_size 0 ( 不打开 ） 128M 查询缓存区的最大长度，按照当前需求，一 倍一倍增加，本选项比较重要 sort_buffer_size 512K 128M 每个线程的排序缓存大小，一般按照内存可 以设置为 2M 以上，推荐是 16M ，该选项对 排序 order by ， group by 起作用 record_buffer 128K 64M 每个进行一个顺序扫描的线程为其扫描的每 张表分配这个大小的一个缓冲区，可以设置

低，也许并不是它自己造成的，而是其他方面造成的。如CPU利用率是100%时， 很可能是内存容量太小，因为CPU忙于处理内存调度。 ● 一次只对影响性能的某方面的一个参数进行调整，多个参数同时调整的话，很难 界定性能的影响是由哪个参数造成的。 ● 由于在进行系统性能分析时，性能分析工具本身会占用一定的系统资源，如CPU 资源、内存资源等等。我们必须注意到这点，即分析工具本身运行可能会导致系 统某方面的资源瓶颈情况更加严重。 ：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 一般指的是Windows、UNIX、Linux等操作系统。例如，在进行性 能测试，出现物理内存不足时，虚拟内存设置也不合理，虚拟内 缓存参数调优 目的 对于不同系统的内存使用情况，通过在OS层面调整一些缓存相关参数配置，可以有效 提升服务器性能。 MySQL 8.0.17 调优指南（openEuler 20.09） 3 操作系统调优 2020-10-15 7 方法 Linux参数 参数含义 操作 swappiness 值越大，越积极使用swap分 区，值越小，越积极使用内存。 执行命令vi /etc/sysctl

由于游戏需要从不同的地方下载，因此了解软件仓库的概念非常重要。您可能需要复 述第一节课中关于启用软件仓库的主题。您还需要提前在每台机器上安装好本节课内 容中所涉及到的两个游戏，否则安装游戏将有可能占用过多的课堂时间。 注： 启用一个软件仓库是一项一次性的操作。您不必在每次安装软件之前启用该软件仓 库。 V.I.I 从软件仓库中安装一个游戏 Ubuntu 软件中心和新立得软件包管理器是图形化用户界面(GUI)工具，允许您方便地 GIMP有很多有用的功能： • 全套的涂画工具，包括油漆桶填充、铅笔和喷枪等 • 选择工具包括矩形选择、椭圆选择、自由选择、前景选择和模糊选择等 • 变换工具包括旋转、缩放、剪切和翻转等 • 平铺式的内存管理，使图像的大小只受限于可用磁盘空间 • 只受磁盘空间限制的多次撤销和重做 • 高级脚本功能 • 图层和用于复杂绘图的通道 • 所有绘图工具中都有子像素取样，它能够降低在低分辨率手段显示高分辨率影像时 刻录完成后，CD 音频曲目现在复制为了硬盘上的音频文件。通过双击曲目便可播 放。 练习 3：刻录音频 CD 您最近发现了一个可以免费下载歌曲的网站而您又不想这些文 件占用计算机硬盘上宝贵的空间。于是您想要复制这些文件到音频 CD 上，以便将来 欣赏它们而不占用硬盘空间。 1. 向计算机的光驱插入一张空白(可刻录的) CD。 2. 点击制作音频 CD 按钮，启动 Brasero 光盘刻录程序。 3. 点击新建音频项目按钮。

试过的状态，以便后续回溯时使用。注定要占用一定的内存 JavaScript 正则表达式迷你书 6. 第六章 正则表达式的构建 | 第 60 页 。 此时要使用具体化的字符组，来代替通配符.，以便消除不必要的字符，此时使用正则 /"[^"]*"/，即可。 6.4.2. 使用非捕获型分组 因为括号的作用之一是，可以捕获分组和分支里的数据。那么就需要内存来保存它们。 当我们不需要使用分组引

试过的状态，以便后续回溯时使用。注定要占用一定的内存 JavaScript 正则表达式迷你书 6. 第六章 正则表达式的构建 | 第 60 页 。 此时要使用具体化的字符组，来代替通配符.，以便消除不必要的字符，此时使用正则 /"[^"]*"/，即可。 6.4.2. 使用非捕获型分组 因为括号的作用之一是，可以捕获分组和分支里的数据。那么就需要内存来保存它们。 当我们不需要使用分组引

...................................................................... 25 7.14 单个 JVM 迕程也能利用机器超大内存 .................................................................................................. 通信而言。在此丌再详述。 4.2 Message Priority 规范中描述的优兇级是挃在一个消息队列中，每条消息都有丌同的优兇级，一般用整数来描述，优兇级高的消 息兇投递，如果消息完全在一个内存队列中，那举在投递前可以挄照优兇级排序，令优兇级高的兇投递。 由亍 RocketMQ 所有消息都是持丽化的，所以如果挄照优兇级来排序，开销会非常大，因此 RocketMQ 没有特 意支持消息优 项目开源主页：https://github.com/alibaba/RocketMQ 6 (4). 对内存数据做一个持丽化镜像，例如 beanstalkd，VisiNotify (1)、(2)、(3)三种持丽化方式都具有将内存队列 Buffer 迕行扩展的能力，(4)只是一个内存的镜像，作用是当 Broker 挂掉重启后仍然能将乀前内存的数据恢复出来。 JMS 不 CORBA Notification 规范没有

) 当前 - 每个Container的元数据保存在独⽴RocksDB实例中 单盘单RocksDB实例 问题 • ⼤容量磁盘，系统中有上万个Container和 RocksDB实例 • 内存开销⼤，需保留众多RocksDB实例 • 性能影响，频繁open/close实例 • 磁盘使⽤量，不可精准预测 • 稳定性，频繁open/close⾮RocksDB的推荐⽤法， 容易触发潜在问题