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  • pdf文档 JavaScript 正则表达式迷你书 老姚 - v1.1

    . 16 2. 第二章 正则表达式位置匹配攻略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 2.1. 什么是位置呢? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 2.2. 如何匹配位置呢? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 7.2.7. replace 是很强大的 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69 7.2.8. 使用构造函数需要注意的问题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7.2.11. 构造函数属性. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71 7.3. 真实案例 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72 7.3.1. 使用构造函数生成正则表达式 .
    0 码力 | 89 页 | 3.42 MB | 11 月前
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  • pdf文档 JavaScript 正则表达式迷你书 老姚 - v1.0

    . 16 2. 第二章 正则表达式位置匹配攻略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 2.1. 什么是位置呢? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 2.2. 如何匹配位置呢? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 7.2.7. replace 是很强大的 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69 7.2.8. 使用构造函数需要注意的问题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7.2.11. 构造函数属性. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71 7.3. 真实案例 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72 7.3.1. 使用构造函数生成正则表达式 .
    0 码力 | 89 页 | 3.42 MB | 11 月前
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  • pdf文档 Ubuntu 桌面培训 2010

    . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 460 X 分区和启动 463 X.I 什么是分区 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 486 XI.II.I 什么是 PPA? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 486 XI.II.II 无法 . . . . . . . . . . . . . . . 488 XI.II.VII根分区(如果 /var 单独分区时是 /var 分区)没有空间 了,可是,我装的软件并不多,这是怎么回事? . . . . . . . . . . 488 XI.II.VIII我安装的是 Beta/RC 版,我可以升级到正式版吗? . . . . . . 489 XI.III 系统管理和个性化配置 . .
    0 码力 | 540 页 | 26.26 MB | 1 年前
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  • ppt文档 谈谈MYSQL那点事

    少碎片、支持大文件、能够进行索引压缩 • 二进制层次的文件可以移植 二进制层次的文件可以移植 (Linux (Linux   Windows) Windows) • 访问速度飞快,是所有 访问速度飞快,是所有 MySQL MySQL 文件引擎中速度最快的 文件引擎中速度最快的 • 不支持一些数据库特性,比如 事务、外键约束等 不支持一些数据库特性,比如 事务、外键约束等 • Table 拥有自己独立的缓冲池,能够缓存数据和索引 MySQL 架构设计—应用架构 强一致性 对读一致性的权衡,如果是对读写实时性要求非常高的话, 就将读写都放在 M1 上面, M2 只是作为 standby 。 比如,订单处理流程,那么对读需要强一致性,实时写实 时读,类似种涉及交易的或者动态实时报表统计的都要采 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 不同引擎进行不同定制 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
    0 码力 | 38 页 | 2.04 MB | 1 年前
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  • pdf文档 强大的音视频处理工具: FFmpeg

    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 v:0 -show_entries handler_name :: SubtitleHandler SubtitleHandler 获取 18 看到字幕了: Stream #0:2(zho) zho应该是中⽂ 且显示已经是default了,即默认是中⽂字幕(⽽不是之前的英⽂字幕) 举例2 ➜ ffmpeg_edit_subtitle ffmpeg -i CTT_Folge_01_CH_Subs_Defa ➜ ffmpeg_edit_subtitle scale==360:-1 small.mov 360:-1 small.mov 注意 scale 值必须是偶数,这⾥的 -1 表示保持⻓宽⽐,根据宽度 值⾃适应⾼度 如果要求压缩出来的视频尺⼨⻓宽都保持为偶数,可以使⽤ -2 extend扩⼤视频⾼度(和宽度) 注意:此处改变视频宽⾼,是 调整 = extend = enlarge = 扩 ⼤ 或 缩⼩ ,不是 等⽐例缩放 =
    0 码力 | 73 页 | 11.57 MB | 1 年前
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  • pdf文档 消息中间件RocketMQ原理解析 - 斩秋

    前言 此文档是从学习 rocketmq 源码过程中的笔记中整理出来的,由于时间及能力原因,理 解有误之处还请谅解,希望对大家学习使用 rocketmq 有所帮助。 Rocketmq 是阿里基于开源思想做的一款产品,代码托管于 github 上,要想学好用好 rocketmq 请从 https://github 第一章: producer 一:Producer 启动流程 Producer 如何感知要发送消息的 broker 即 brokerAddrTable 中的值是怎么获得的, 1. 发送消息的时候指定会指定 topic,如果 producer 集合中没有会根据指定 topic 到 namesrv 获取 topic 发布信息 TopicPublishInfo,并放入本地集合 中, 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 [or
    0 码力 | 57 页 | 2.39 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Kubernetes Operator 实践 - MySQL容器化

    configure and manage instances of complex stateful applications on behalf of a Kubernetes user. operator 是特殊的 controller,用来管理复杂的分布式应用 ü custom resource definition(CRD) ü custom controller Operator 是什么 • OnDelete WorkQueue List/Watch - CRD - Pod Write Informer Worker ReadOnly • Informer:监听事件并触发回调函数的二级缓存工具包 • WorkQueue:事件合并、过滤、延时、限速 Operator CRD 里有什么 MySQL CRD • Spec:配置 & 期望状态 • Status:当前状态 mha operator 重新调度 mha MHA 扩缩容 • 扩容:直接执行 • 缩容:集群 master 是谁? 判断条件: 缩容操作且 master 为 sts 最后一个 pod operator 执行 sts 扩缩容 判断 调用 mha 切主 否 是 pod 都正常运行? 重新调度 mha MGR 高可用简介 • 多主和单主两种工作模式 • MGR 只支持
    0 码力 | 42 页 | 4.77 MB | 1 年前
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  • pdf文档 RocketMQ v3.2.4 开发指南

    ............................................................................... 10 5.1 RocketMQ 是什举? ................................................................................................ RocketMQ 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 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 对象注册一个 Listener 接口,一旦收到消息,Consumer 对象立
    0 码力 | 52 页 | 1.61 MB | 1 年前
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  • pdf文档 清华大学 DeepSeek+DeepResearch 让科研像聊天一样简单

    提供 5 个好的研究论文英文标题,并解释为什 么这个标题是好的。请将输出结果以 Markdown 表格的形式提供,表格有两列,标题为中文。第一列给出英文标题,第二 列给出中文解释。以下文本为摘要: 【指令后加上文章的摘要】。 中-英、英-中互译指令 指令:我想让你充当一名科研类的英汉翻译,我会向你提供一种语言的一些段落,你的任务是将这些段落准确地、学术性 地翻译成另一种语言。翻译后不要重 的修辞知识和经验进行回复。我会给你如下段落,请告诉我是用什么语言写的,然后翻译。我希望你能以标记表的形式给出 输出结果,其中第一列是原文,第二列是翻译后的句子,每行只给出一个句子 所提供段落的语言是中文,以下是按要求的标记表格式翻译成英文的译文: Original (Chinese) Translation (English) 捕食是一个基本的生态过程,捕食的定义为:一种生物(捕食 者) 指令:作为中文学术论文写作优化助手,您的任务是改进所提供文本的拼写、语法、清晰度、简洁性和整体可读性, 同时分解长句,减少重复,并提供改进建议。请仅提供文本的更正版本,并附上解释。以 markdown 表格的形式提供 输出结果,每个句子单独成行。第一列为原句,第二列为修改后的句子,第三列为中文解释。请编辑以下文本: 原始句子 优化后句子 中文释义 捕食是一个基本的生态过程,捕食的定义为:一 种
    0 码力 | 85 页 | 8.31 MB | 8 月前
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  • pdf文档 清华大学 DeepSeek 从入门到精通

    • 如何使用Deepseek? DeepSeek是什么? AI + 国产 + 免费 + 开源 + 强大 • DeepSeek是一家专注通用人工智能(AGI)的中国科技公司,主攻大模型研发与应 用。 • DeepSeek-R1是其开源的推理模型,擅长处理复杂任务且可免费商用。 Deepseek可以做什么? 直接面向用户或者支持开发者,提供智能对话、文本生成、语义理解、计算推理、代码生成补全等应用场景, 如何从入门到精通? 当人人都会用AI时,你如何用得更好更出彩? 推理模型 • 例如:DeepSeek-R1,GPT-o3在逻辑推理、数学推理和实时问题解决方面表现突出。 推理大模型: 推理大模型是指能够在传统的大语言模型基础上,强化推理、逻辑分析和决策能力的模型。它 们通常具备额外的技术,比如强化学习、神经符号推理、元学习等,来增强其推理和问题解决能力。 非推理大模型: 适用于大多数任务, “写一个包含‘量子’和‘沙漠’ 的短篇小说,不超过200字” 开放式指令(如“自由创作”) 代码生成 推理模型 简洁需求,信任模型逻辑 “用Python实现快速排序” 分步指导(如“先写递归函数”) 通用模型 细化步骤,明确输入输出格式 “先解释快速排序原理,再写出代 码并测试示例” 模糊需求(如“写个排序代码”) 多轮对话 通用模型 自然交互,无需结构化指令 “你觉得人工智能的未来会怎样?”
    0 码力 | 103 页 | 5.40 MB | 8 月前
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