源页面的链接，单击进入并保存那个页面的地址。这 个地址就是 Feed 源。 74 使用 Feed 阅读器 目录 Lucid Lynx 图 III.18 找 到 指 向 Feed 源 页 面 的 链 接 3. 启动 Liferea。在应用程序菜单中，用鼠标指向 Internet，然后单击Liferea Feed Reader 使用互联网 75 Ubuntu 桌面培训 目录 图 III.19 http://www.linphone.org III.VI.II Skype Skype 是另一个可以在 Ubuntu 上使用的软电话软件。Skype 的源代码是私有的， 但是使用是免费的。您的呼叫会由分布式部署的服务器群传递，Skype 使用了它私有 的点对点的去中心技术。Skype 连接是加密的，可以保证您和别人的通话不被窃听。 在这里我们不对 Skype 进行更深入的探讨。 使用互联网 107 Lynx 图 III.56 Ubuntu One 添 加 您 的 计 算 机 页 面 9. 在 Ubuntu One 首 选 项 窗 口 中 点 击 设 备 标 签 并 点 击 连 接 按 钮 以 便 链 接 到 服 务。Ubuntu One 首选项工具可用于监控当前的同步活动并且管理您的 Ubuntu One 首选项。 使用互联网 113 Ubuntu 桌面培训 目录 图 III.57 Ubuntu

响应速度快，高效输出数据分析 结果，分析各因素对关键指标生 存率的影响，语言表达自然，重 点突出结合历史背景对数据规律 进行验证，但没有察觉数据异常。 DeepSeek R1 详细展示长思维链，精准提取关键指 标“幸存率”，分析多个因素特征对 幸存率的影响，结合历史背景对数据 及规律进行验证，并敏锐察觉数据异 常，提出了异常处理建议。 1、读取titanic遇难者名单excel 2、找出其中规律 思 维 链 展 示 推 理 路 径 自 我 修 正 DeepSeek R1 的核心突破在于其通过强化学习驱动的推理能力。该 模型在训练过程中，通过强化学习技术，显著提升模型的推理能力， 使其在数学、编程和自然语言推理等任务上表现出色。 传统依赖： 大规模监督微调（SFT） 创新思路： 强化学习（RL）驱动  推理效率 • 长思维链支持：DeepSeek R1 支持长链推理，能够生成数万字的 支持长链推理，能够生成数万字的 思维链，显著提高复杂任务的推理准确性，其长链推理能力在数学、 编程和自然语言推理等任务中表现出色。 • 多模态任务处理：DeepSeek R1 在多模态任务中表现出色，能够 处理复杂场景下的逻辑、公式识别及自然图像等问题，显示出其在 多模态任务中的广泛应用潜力。 训练方法：数据冷启，阶段递进 DeepSeek R1 采用了冷启动数据和多阶段训练的策略，以进一步提升模型的推理能力和可读性。

com/caicloud/helm-registry Rudder 技术架构 ⼀一套基于 k8s 控制器器模式的原⽣生的应⽤用管理理 和编排运⾏行行时 安全性与扩展性：从 k8s 原⽣生模式中获益 状态可读：跟踪所有 k8s 对象状态 版本化：快速从历史版本回滚 构建应⽤用 典型 CI/CD 流程 CAICLOUD/CYCLONE • 开源 • https://github.com/caicloud/cyclone KUBEFLOW 的应⽤用 • Kubeflow 社区的联合创始⼈人 • kubeflow/tf-operator • 定义 TFJob Spec (CRD) • 跟踪 TensorFlow 任务运⾏行行状态 • ⽀支持分布式 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

.......................................................................................... 7 2.3 分布式事物消息 .............................................................................................. ......................................................................................... 11 2.2 分布式事物消息落地 ............................................................................................ messageQueueList [userId%messageQueueList.size()] 2.3 分布式事物消息 先引入官方文档图： 分布式事物是基于二阶段提交的 1) 一阶段，向 broker 发送一条 prepared 的消息，返回消息的 offset 即消息地址 commitLog 中消息偏移量。Prepared

....................................................................................... 8 4.13 分布式事务 ................................................................................................ 如果业务能容忍在集群异常情冴（如某个 Broker 宕机戒者重启）下，消息短暂的乱序，使用普通顺序方 式比较合适。  严格顺序消息 顺序消息的一种，无论正常异常情冴都能保证顺序，但是牺牲了分布式 Failover 特性，即 Broker 集群中只 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 収送消息阶段，丌允许収送重复的消息。 (2). 消费消息阶段，丌允许消费重复的消息。 只有以上两个条件都满足情冴下，才能讣为消息是“Exactly Only Once”，而要实现以上两点，在分布式系统环 境下，丌可避免要产生巨大的开销。所以 RocketMQ 为了追求高性能，幵丌保证此特性，要求在业务上迕行去重， 也就是说消费消息要做到幂等性。RocketMQ 虽然丌能严格保证丌重复，但是正常情冴下很少会出现重复収送、消

推理模型那样复杂的推理和决策能力。 维度 推理模型 通用模型 优势领域 数学推导、逻辑分析、代码生成、复杂问题拆解 文本生成、创意写作、多轮对话、开放性问答 劣势领域 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： 目标 + 选项 + 评估标准 要求逻辑推演和量化分析 直接建议，依赖模型经验归纳 2. 分析需求 需深度理解数据/信息、 发现模式或因果关系 问题 + 数据/信息 + 分析 方法 触发因果链推导与假设验 证 表层总结或分类 3. 创造性需求 需生成新颖内容（文本/ 设计/方案） 主题 + 风格/约束 + 创新 方向 结合逻辑框架生成结构化 创意 自由发散，依赖示例引导 增强生成内容的全面性 涌现思维模型：利用集体智慧的提示语设计 提示语链的概念与特征 提示语链是用于引导AI生成内容的连续性提示语序列。通过将复 杂任务分解成多个可操作的子任务，确保生成的内容逻辑清晰、 主题连贯。从本质上看，提示语链是一种“元提示”（meta-prompt） 策略，它不仅告诉AI“做什么”，更重要的是指导AI“如何做”。 提示语链的设计和应用建立在多个理论基础之上，包括认知 心理学

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 • Kubernetes 中一切都可视为资源 • Mysql Operator pod … … mysql Pod-T 0. 创建 CRD 3. 集群管理 2. 调度 pod Ceph MySQL-Operator 数据存储 分布式存储 • 使用 Ceph RBD，基于产品线 创建 StorageClass • 优点：可靠性高，容器漂移时 数据不变 • 缺点：读写延迟较高 本地存储 • 基于 Host Path Volumes • Operator 的基本原理 • MySQL-Operator 实践 ü 自定义 controller，使用 CRD ü MHA、MGR 高可用的实现 ü 扩缩容、故障处理流程 ü 分布式存储 ceph 展望 • 优化存储 • 增强 MySQL 的安全性 • 完善数据处理工具

常规的容器服务 ，使用 gpu 的 zone ， 自行设定相应的镜像即 可，有完善的周边服务 训练服务 • 提供基于 kubeflow 的分布式训练方案 – 界面化操作，用户提供代码地址和执行命令即可 – 系统内建支持安装 pip 依赖 – 自制存储插件支持分布式文件系统存储用户数据 – 支持官方镜像，不需要 JDOS 提前协助制作镜像 – 提供 tensorboard 作为训练监控实时查看训练状态

com/pion Pion 介子 纯Go语言的WebRTC 全家桶 作者: Sean DuBois ION 离子之光 分布式实时通讯系统 https://github.com/pion/ion • 基于pion/webrtc 开发 pion/ion-sfu • 分布式架构 • 基于grpc over NATS mq • 使用redis 存储媒体流全局位置 • 支持业务自定义开发 •

Pulsar 的根本不同 • Apache Pulsar 简介 • Pulsar 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：