单击复制按钮导入选中的照片，此时 F-Spot 的预览窗口下将显示这些照片。 5. 在预览窗口下选择所需照片或者利用编辑菜单下的选中所有命令进行选择。 6. 在照片菜单下，选择导出到命令下的网络图库。 7. 用户需要键入图库名称、网址和网站登录信息。F-Spot 将把选中的项目上传到网 站上。 VIII 播放音乐和视频 • 播放、编辑和组织音乐视频文件。 教员注记： 建议学习本课中的所有主题，但是如果时间紧张，可以仅学习以下主题：

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， 支持联网搜索与深度思考模式，同时支持文件上传，能够扫描读取各类文件及图片中的文字内容。 文本生成 表格、列表生成（如日程安排、菜谱） 代码注释、文档撰写 结构化生成 文章/故事/诗歌写作 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：GPT-3、GPT-4（OpenAI），BERT（Google），主要用于语言生成、语言理解、文本分类、翻译 等任务。 快思慢想：效能兼顾 全局视野 不要对推理模型使用“启发式”提示（如角色扮演），可能干扰其逻辑主线。 • 不要对通用模型“过度信任”（如直接询问复杂推理问题，需分步验证结果）。 从“下达指令”到“表达需求” 策略类型 定义与目标 适用场景 示例（推理模型适用） 优势与风险 指令驱动 直接给出明确步骤或 格式要求 简单任务、需快速执行 “用Python编写快速排序函 数，输出需包含注释。” ✅ 结果精准高效 ❌ 限制模型自主优化空

本质：以多agent实现从数据采集到可视全流程 模型特点 Claude 3.5 sonnet  平衡性能：在模型大小和 性能之间取得平衡，适合 中等规模任务。  多模态支持：支持文本和 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 （如医疗、法律）进行优化， 提供高精度结果。  长文本处理：擅长处理长文本 和复杂文档，适合专业场景。  定制化能力：支持用户自定义 训练和微调，适应特定需求。 Open AI o3 mini  小型化设计：轻量级模型， 适合资源有限的环境。  快速响应：优化推理速度， 适合实时交互场景。  通用性强：适用于多种自 然语言处理任务，如对话 生成和文本理解。 爬虫数据采集 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。

..................................................................................... 4 2.4.1 适用场景 .................................................................................................. ....................................................................................... 9 3.4 适用场景 .................................................................................................. ...................................................................................... 17 4.4 适用场景 ..................................................................................................

的最近进展和实 践分享 刘岩 陈怡 2022.07.29 ⽬录 • Apache Hadoop HDFS⾯临的问题 • Apache Ozone介绍 • Apache Ozone适⽤场景 • Apache Ozone的最近进展 • Apache Ozone的实践分享 ⼤数据存储的需求 能否提供⾼并发读取和写⼊ 是否兼容主流API，如HDFS/S3 是否可以扩展⾄数百PB的存储容量，数千个 ⽆法接受私有化 的数据存储系统 公有云的对象存储服务 ⽆法在线下部署 ⽬录 • Apache Hadoop HDFS⾯临的问题 • Apache Ozone介绍 • Apache Ozone适⽤场景 • Apache Ozone的最近进展 • Apache Ozone的实践分享 Apache Ozone • Ozone是 ⼀个分布式的KV对象存储 可扩展⾄数⼗亿个对象，从⽽对云原⽣类的应⽤更友好 /vol1 ⽬录 • Apache Hadoop HDFS⾯临的问题 • Apache Ozone介绍 • Apache Ozone适⽤场景 • Apache Ozone的最近进展 • Apache Ozone的实践分享 Apache Ozone – 使⽤场景 #1 HDFS (300M FILES) AI/ML HIVE/IMPALA/SPARK KAFKA / FLINK 计算

quota …. quota Service Config group … k8s objects Application template ⽤用户场景 - OPENSTACK 租户集成 • 企业真实场景 - 集成旧系 统，并⾏行行跑业务。 • 资源对照表 • Tenant 与 Project • Namespace 与 Network(Neutron) 开源 • https://github.com/caicloud/cyclone Cyclone 技术架构 云原⽣生 CI/CD 引擎 设计 - 云原⽣生，k8s 亲和性 性能 - 为企业场景优化 扩展性 - ⽀支持 AI ⼯工作流 运⾏行行 AI 应⽤用 KUBEFLOW 的应⽤用 • Kubeflow 社区的联合创始⼈人 • kubeflow/tf-operator •

BIOS配置 2.1 BIOS 配置 目的 对于不同的硬件设备，通过在BIOS中设置一些高级选项，可以有效提升服务器性能。 方法 步骤1 关闭SMMU。 说明 此优化项只在非虚拟化场景使用，在虚拟化场景，则开启SMMU。 1. 重启服务器过程中，单击Delete键进入BIOS，选择“Advanced > MISC Config”，单击Enter键进入。 2. 将“Support Smmu”设置为“Disable” 能。 方法 Linux参数 参数含义 操作 /sys/block/$ {device}/queue/ scheduler 配置IO调度，deadline或者noop更 适用于MySQL数据库场景。命令中 的${device}为数据盘名称，根据实 际磁盘名称进行修改。NVME盘不 支持此操作。 echo deadline > /sys/ block/${device}/queue/ scheduler

PAGECACHE 刷入磁盘。 (4). Consumer 拉消息（正常消费），消息直接从 PAGECACHE（数据在物理内存）转入 socket，到达 consumer， 丌经过 java 堆。返种消费场景最多，线上 96G 物理内存，挄照 1K 消息算，可以在物理内存缓存 1 亿条消 息。 (5). Consumer 拉消息（异常消费），消息直接从 PAGECACHE（数据在虚拟内存）转入 socket。 访问堆积在磁盘的数据时，会吐 Consumer 下达一个重定吐挃 令，令 Consumer 从 Slave 拉叏数据，返样正常的収消息不正常消费的 Consumer 都丌会因为消息堆积叐影响，因为 系统将堆积场景不非堆积场景分割在了两个丌同的节点处理。返里会产生另一个问题，Slave 会丌会写性能下降， 答案是否定的。因为 Slave 的消息写入只追求吞吏量，丌追求实时性，只要整体的吞吏量高就可以，而 Slave 一个 RPC 调用，通常是返样一个过程 1. 客户端収送请求到服务器 2. 服务器处理该请求 3. 服务器吐客户端迒回应答 所以一个 RPC 的耗时时间是上述三个步骤的总和，而某些场景要求耗时非常短，但是对可靠性要求幵丌高，例如 日志收集类应用，此类应用可以采用 oneway 形式调用，oneway 形式只収送请求丌等待应答，而収送请求在客 户端实现局面仁仁是一个 os 系统调用的开销，即将数据写入客户端的

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： 诞⽣场景 streamnative.io 企业级流存储层： 节点对等的架构 • openLedger(组内节点数⽬, 数据备份数⽬, 等待刷盘节点数⽬） • openLedger(5, 3, 2)

Lo、程序猿DD、江湖人称向前兄、文蔺、_周末、Dark_Night。 推荐序 正则表达式一直是我的一个痛点，很多人肯定也跟我一样存在类似的情况。但是正则表达式的使用范 围非常广泛，尤其在表单校验这个场景下更是不可或缺。这本小书用一个一个的小例子深入浅出地示 范了正则表达式的典型用法，值得一读。 — 大漠穷秋 我连续看了老姚在专栏的正则系列的前三篇，毫不犹豫就打赏了，而且顺藤摸瓜认识了老姚，没想到