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，非推理大模型一般侧重于语言生成、上下文理解和自然语言处理，而不强 调深度推理能力。此类模型通常通过对大量文本数据的训练，掌握语言规律并能够生成合适的内容，但缺乏像 提示语元素组合矩阵 提示语元素协同效应理论的核心观点包括： ▪ 互补增强：某些元素组合可以互相弥补不足，产生1+1>2的效果。 ▪ 级联激活：一个元素的激活可能引发一系列相关元素的连锁反应，形成 一个自我强化的正反馈循环。 ▪ 冲突调和：看似矛盾的元素组合可能产生意想不到的积极效果。 ▪ 涌现属性：某些元素组合可能产生单个元素所不具备的新特性。 目标 主要元素组合 次要元素组合 组合效果 提高输出准确性 提高输出准确性 主题元素 + 数据元素 + 质量控制 元素 知识域元素 + 输出验证元 素 确保AI基于准确的主题和数据生成内容，并通过严格的质量控制和验证提高准 确性 增强创造性思维 主题元素 + 背景元素 + 约束条件 元素 参考元素 + 迭代指令元素 通过提供丰富的背景信息和适度的约束，激发AI的创造性思维，同时通过多轮 迭代促进创新 优化任务执行效率 任务指令元素 + 结构元素 +

文字处理 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120 IV.II.I OpenOffice.org 文字处理的主要特性 . . . . . . . . . . . . . . . . . 120 IV.II.II 完成基本的文字处理工作 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 电子表格 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 145 IV.III.I OpenOffice.org 电子表格的主要特性 . . . . . . . . . . . . . . . . . 145 IV.III.II 完成基本的制表任务 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 164 IV.IV.I OpenOffice.org 演示的主要特性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 164 IV.IV.II 创建多媒体演示文稿 . . . . . . . . . . . . . . . .

告创作效率。 • 中小企业AI定制化服务：为中小企业提 供定制化的AI解决方案，如智能客服、营销 和办公工具，提升企业竞争力。 • 开源AI教育平台：借助DeepSeek R1 的低成本特性，创建开源AI教育平台，提供 免费课程和实验资源，促进AI教育普及。 • 智能编程教育助手：为编程学生提供实 时编程指导，自动生成代码示例，帮助解决 编程难题。 • 自动化代码审查工具：自动审查代码， • 情感分析与数据解读：利用o3mini结合 情感分析，对数据进行深入解读，帮助市场调 研等领域理解消费者情感，优化产品和策略。 • 故事化数据呈现：借助o3mini将数据以 故事的形式呈现，增强数据的可读性和吸引力， 帮助公众理解复杂的科学和技术知识。 • 复杂数据模式识别：借助o3mini高效分 析复杂数据，帮助科学研究和工程领域发现 模式和规律，如天文学中的星系演化或地质 学中的地震数据分析。 多版本与模块化支持：目前提供三个版本（基础版、增 强版、专业版），能够灵活应对不同用户的综述需求。 工具内包括文献观点梳理、问题提出等功能模块，确保 用户在不同科研需求下得到充分支持。  增强版绘图功能：增强版具备绘图功能，可通过可视化 图示（如文献关键词共现图）直观展示综述内容，帮助 用户更好理解和呈现研究成果。  无数据检索：以现有真实数据库作为支撑，通过关键词 检索，自动搜集相关文献并生成综述报告，目前只支持

目前最常用的高可用实现 Ø 支持大多数 MySQL 版本 Ø 使用 mysql 半同步复制 Ø 有数据丢失风险 Mysql Group Replication Ø MySQL 官方提供 Ø 5.7 新特性 Ø 基于 Paxos 协议 Ø 写入延迟相对高 MySQL 高可用的实现方式 MHA 高可用简介 • 节点分为 mha-manager、 mha-node • 节点两两间 ssh 免密登录 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

resource • ansible 管理理镜像仓库 • Cargo （内部项⽬目）- ⽣生产级镜像仓库解决⽅方案，基于 • ⼀一键⾼高可⽤用部署和维护 • 为多租户和复杂权限集成⽽而增强 『token service』 • 管理理基于规则的镜像仓库 • 其他企业需要的优化功能 企业典型的多租户模型 租户 Tenant User User group Namespace

............................................................................... 16 7 RocketMQ 关键特性 .................................................................................................. .......... 46 项目开源主页：https://github.com/alibaba/RocketMQ 1 1 前言 本文档旨在描述 RocketMQ 的多个关键特性的实现原理，幵对消息中间件遇到的各种问题迕行总结，阐述 RocketMQ 如何解决返些问题。文中主要引用了 JMS 规范不 CORBA Notification 规范，规范为我们设计系统挃明了 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 可用

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 level lock Table level lock ，性能稍差，更适合读取多的操作 ，性能稍差，更适合读取多的操作 InnoDB Space 的方式来进行数据存储 的方式来进行数据存储 (ibdata1, ib_logfile0) (ibdata1, ib_logfile0) • 支持 事务、外键约束等数据库特性 支持 事务、外键约束等数据库特性 • Rows level lock , Rows level lock , 读写性能都非常优秀 读写性能都非常优秀 • 能够承载大数据量的存储和访问 能够承载大数据量的存储和访问

IO不隔离：消费者读Backlog的时候会影响其他⽣产者和消费者 streamnative.io Apache Pulsar 特性 • 云原⽣架构： • 存储计算分离 • 分层 + 分⽚ • ⾼性能 + 强⼀致性 • ⽀持统⼀的 Queue 和 Stream 的接⼝。 • 丰富的企业级特性 • 多租户隔离 — 百万Topics — 跨地域复制 — 鉴权认证 • Pulsar 的根本不同 • Apache Pulsar 简介 • Pulsar 的云原⽣架构 • 企业级流存储： BookKeeper streamnative.io 基础决定上层 streamnative.io 企业级特性 streamnative.io 统⼀消费模型 • Exclusive • Failover • Shared • Key-Shared streamnative.io 统⼀消费模型

2.2.3. (?=p) 和 (?!p) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 2.3. 位置的特性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 2.4. 相关案例 . . . . . 正则表达式是匹配模式，要么匹配字符，要么匹配位置。请记住这句话。 然而大部分人学习正则时，对于匹配位置的重视程度没有那么高。 本章讲讲正则匹配位置的相关知识点。 内容包括： • 什么是位置？ • 如何匹配位置？ • 位置的特性 • 几个应用实例分析 2.1. 什么是位置呢？ 位置（锚）是相邻字符之间的位置。比如，下图中箭头所指的地方： 2.2. 如何匹配位置呢？ 在 ES5 中，共有 6 个锚： ^、$、\b、\B、( 匹配的那些字符。 JavaScript 正则表达式迷你书 2. 第二章 正则表达式位置匹配攻略 | 第 19 页 而在本人看来，(?=p) 就与 ^ 一样好理解，就是 p 前面的那个位置。 2.3. 位置的特性 对于位置的理解，我们可以理解成空字符 ""。 比如 "hello" 字符串等价于如下的形式： "hello" == "" + "h" + "" + "e" + "" + "l" + "" +

2.2.3. (?=p) 和 (?!p) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 2.3. 位置的特性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 2.4. 相关案例 . . . . . 正则表达式是匹配模式，要么匹配字符，要么匹配位置。请记住这句话。 然而大部分人学习正则时，对于匹配位置的重视程度没有那么高。 本章讲讲正则匹配位置的相关知识点。 内容包括： • 什么是位置？ • 如何匹配位置？ • 位置的特性 • 几个应用实例分析 2.1. 什么是位置呢？ 位置（锚）是相邻字符之间的位置。比如，下图中箭头所指的地方： 2.2. 如何匹配位置呢？ 在 ES5 中，共有 6 个锚： ^、$、\b、\B、( 匹配的那些字符。 JavaScript 正则表达式迷你书 2. 第二章 正则表达式位置匹配攻略 | 第 19 页 而在本人看来，(?=p) 就与 ^ 一样好理解，就是 p 前面的那个位置。 2.3. 位置的特性 对于位置的理解，我们可以理解成空字符 ""。 比如 "hello" 字符串等价于如下的形式： "hello" == "" + "h" + "" + "e" + "" + "l" + "" +