数据，并整理成可视化数据表 格，逻辑性强、指标清晰。 所上传的“2025春运数据（1月14-2月8日）.txt”包含了从2025年1月14日至2025年2月8日每天各种交通方式的春运客运 量信息，请从中读取每一天的信息，并整理成一张表格，要求包括以下几项信息：1.当天日期；2.当天的铁路客运量、 比2024年同期多或者少的百分比、环比的百分比。3.当天的公路客运量、比2024年同期多或者少的百分比、环比的百分 分 比。4.当天的民航客运量、比2024年同期多或者少的百分比、环比的百分比。 提示词 测试结果受到数据样本、测试环境、AI抽卡、提示词模板等因素影响，仅供参考，无法作为决策制定、质量评估或产品验证的最终依据。 文件数据读取 Claude 3.5 sonnet 很好地完成了数据读取及提取 任务，没有漏数据指标，数据 逻辑性很好 Kimi k1.5 能够快速读取文件数据，并 整理成可视化数据表格，但 的数据关联，分析 能力相对较弱。  DeepSeek R1与Open AI o3mini的数据分析能力相当，且领先其他两个模型，均能够精准抓取数据核心指标并做统计，找到各特征与核心 指标的关联，其中R1分析逻辑更加清晰严谨，而o3推理更加高效；  Kimi k1.5推理逻辑清晰但分析能力相对较弱， Claude 3.5 sonnet能够提供分析思路但没有明确结论。 结论 测试结果受到数据样本、

MyISAM vs InnoDB InnoDB • 数据存储方式简单，使用 数据存储方式简单，使用 B+ Tree B+ Tree 进行索引 进行索引 • 使用三个文件定义一个表： 使用三个文件定义一个表： .MYI .MYD .frm .MYI .MYD .frm • 少碎片、支持大文件、能够进行索引压缩 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 设计合理架构，如果 设计合理架构，如果 MySQL MySQL 访问频繁，考虑 访问频繁，考虑 Master/Slave Master/Slave 读写分离；数据库分表、数据库切片（分 读写分离；数据库分表、数据库切片（分 布式），也考虑使用相应缓存服务帮助 布式），也考虑使用相应缓存服务帮助 MySQL MySQL 缓解访问 缓解访问 压力 压力 系统优化 系统优化  配置合理的 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 为 2M 以上 table_cache 64 1024 为所有线程打开表的数量。增加该值能增加 mysqld 要求的文件描述符的数量。 MySQL 对每个唯一打开的表需要 2 个文件描述符。 服务优化 服务优化 MyISAM MyISAM 选项 选项 选项

Windows 的主要区别 本课小结 复习题 表 1 第 一 天 - 课 程 概 况 和 第 1 章 课程概况 29 Ubuntu 桌面培训 目录 探索 Ubuntu 桌面 75 Ubuntu 桌面组件 更改默认语言 创建一个用户账户和快速切换用户 添加/删除应用程序 桌面效果 - Compiz Fusion 本课小结 上机练习 表 2 第 一 天 - 第 2 章 使用互联网 使用互联网 100 连接和使用互联网 浏览网络 阅读 RSS 收发邮件 即时通信 使用软电话拨打电话 复习题 上机练习 表 3 第 一 天 - 第 3 章 30 Ubuntu 课程计划 目录 Lucid Lynx 使用 OpenOffice 应用程序 180 OpenOffice.org 套件介绍 使用 OpenOffice.org 文字处理 使用 OpenOffice.org org 图画 使用 OpenOffice.org Math 附加程序 本课小结 复习题 上机练习 表 4 第 一 天 - 第 4 章 Ubuntu 和游戏 40 在 Ubuntu 中安装游戏 在 Ubuntu 中玩游戏 游玩其他流行的游戏 本课小结 上机练习 表 5 第 一 天 - 第 5 章 课程概况 31 Ubuntu 桌面培训 目录 章节 时长(分钟) 第二天

情感分析（评论、反馈） 意图识别（客服对话、用户查询） 实体提取（人名、地点、事件） 文本分类 文本分类 主题标签生成（如新闻分类） 垃圾内容检测 编程与代码相关 代码调试 • 错 误 分 析 与 修 复 建议 • 代 码 性 能 优 化 提 示 技术文档处理 • API文档生成 • 代码库解释与示 例生成 代码生成 • 根 据 需 求 生 成 代 码片段（Python、 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 • 推理模型：简洁指令，聚 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？” 强制逻辑链条（如“分三点回答”） 推理模型 需明确对话目标，避免开放发散 “从技术、伦理、经济三方面分析 AI的未来” 情感化提问（如“你害怕AI吗？”） 逻辑分析 推理模型 直接抛出复杂问题 “分析‘电车难题’中的功利主义

针对事物消息的处理，消息的第 20 位开始的八位记录是的消息在逻辑队列 中的 queueoffset， 但是针对事物消息为 preparedType 和 rollbackType 的存储的是事物状态 表的索引偏移量 2.2.2 分发事物消息： 分发消息位置信息到 ConsumeQueue : 事物状态为 preparedType 和 rollbackType 的消息 不会将请求分发到 记 录 了 commitLogOffset, msgSize, preapredTransactionOffset, storeTimestamp。 2.2.3 事物状态表 事物状态表是有 MapedFileQueue 将多个文件组成一个连续的队列，它的存储单元是定 长为 24 个字节的数据， tranStateTableOffset 可以认为是事物状态消息的个数，索引偏移量， 定时回查线程会定时扫描（默认每分钟）每个存储事务状态的表格文件， 遍历存储事 务状态的表格记录 如果是已经提交或者回滚的消息调过过， 如果是 prepared 状态的如果消息小于事务回查至少间隔时间（默认是一分钟）跳出终 止遍历 调 transactionCheckExecuter.gotocheck 方法向 producer 回查事物状态， 根据 group 随机选择一台 producer

20 2.4.1. 不匹配任何东西的正则 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 2.4.2 数字的千位分隔符表示法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 2.4.3. 验证密码问题 . . . . . . . . 就打赏了，而且顺藤摸瓜认识了老姚，没想到 老姚对学习本身研究颇深，当晚第一次聊天就是半宿。在本系列中，我印象最深的两句话是“正则表 达式是匹配模式，要么匹配字符，要么匹配位置”和“对于位置的理解，我们可以理解成空字符”， 这两句话可谓是醍醐灌顶，通过数字的千位分隔符这个例子把之前一直搞不清楚的先行断言彻底搞懂 了。真是佩服老姚的理解和讲解能力。相信我，通读迷你小书，可以让你真正理解正则并在工作中不 逻辑性以及娴熟的文字表达能力，原本枯燥晦涩的正则知识，变得清晰且有迹可循！ — Jack Lo 老姚编写的JavaScript正则表达式系列文章通俗易通，虽然示例以JavaScript编写，但是对于正则表 达式的学习通用于其他语言。所以，不论您是前端还是后端工程师，通过阅读此迷你书都能获益。最 后，感谢老姚能够写出这一系列文章，让大家能够更轻松的理解和使用正则表达式。 — 程序猿DD 正则表达

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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 所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。 MySQL所使用的SQL语言是用于访问数据库的最常用标准化语言。MySQL软件采用了 双授权政策，分为社区版和商业版，由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其 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.conf， 将vm.swappiness = 1添加到文 件底部，保存退出，执行命令 sysctl -p使其生效。 dirty_ratio 内存里的脏数据百分比不能超过 这个值。 echo 5 > /proc/sys/vm/ dirty_ratio

上下缩进。 ⽂字热点（对⻬点）距离视频上下的最⼩间距 离。这取决于⽂字对⻬⽅式，如果该⽂字使⽤ 中对⻬，则上下缩进值⽆效。需要时⽂字可⽤ \n或\N命令换⾏。ASS⽂件中，Script Info部 分的⼀个参数“WrapStyle”也可以改变此值 Outline：边框样式 获取 37 ⽂字可以设定为有边框，⽆边框，或拥有不透 明边框（矩形背景） Shadow：阴影距离 ⽂字的阴影到⽂字的距离⼤⼩ 获取 49 提取字幕 从视频中提取字幕⽂件 前提 原视频中有字幕（的流）= 有soft 软字幕 特殊情况： 有种字幕是被合并编码成视频数据本身的情况，是没有 字幕的 这种视频 表⾯上看有字幕显示出来，但是⽆法提 取出字幕的 从视频中提取srt字幕 命令： ffmpeg -i video_file.mp4 -map 0:s:0 subtitle.srt ffmpeg -i audio:0kB subtitle:23kB other streams:0kB global 获取 51 嵌⼊字幕 ⽤ffmpeg去 嵌⼊字幕 = 写⼊字幕 = 合并字幕 = 烧录字幕 分2类： 软字幕=内挂字幕 别称： 软字幕 = soft subs = soft subtitles ffmpeg处理逻辑： stream copy 流拷⻉模式 举例： 硬字幕=内嵌字幕

方案实战 2.4.1 适用场景 这个方案适用于只有两台数据库服务器并且还没有实现数据库的读写 分离的情况，读和写都配置 VIP。这个方案能够便于单台数据库的管理 维护以及切换工作。比如进行大表的表结构更改、数据库的升级等都是 非常方便的。 2.4.2 实战环境介绍 服务器名 IP VIP 系统 Mysql Master 10.1.1.113 10.1.1.176 Centos 机器也能用起来，提 高系统资源的利用率，减少 master 端的负载。应用中读数据库配置读 VIP，写数 据库配置写 VIP。这个方案也能够很方便的进行单台数据库的管理维护以及切换 工作。比如进行大表的表结构更改、数据库的升级等都是非常方便的。 3.5 方案实战 3.5.1 实战环境介绍 服务器名 IP VIP 系统 Mysql Master 10.1.1.113 10