清华大学新闻学院与人工智能学 院双聘教授 沈阳团队博士后 何静 能做什么？ 要怎么做？ 效果如何？ 一 能做什么？ 数据挖掘 数据分析 数据采集 数据处理 数据可视化 AIGC 数据应用 通过编写爬虫代码、访问数据库、读取文件、调用API等方式，采 集社交媒体数据、数据库内容、文本数据、接口数据等。 通过数据清洗、数据集成、数据变换、特征工程等方式，实 现数据纠错、数据整合、格式转换、特征提取等。 洞见。 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， （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

• 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 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：GPT-3、GPT-4（OpenAI） 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

taobao.metaq v3.0 = RocketMQ + 淘宝个性化需求 为淘宝应用提供消息服务 项目开源主页：https://github.com/alibaba/RocketMQ 2  com.alipay.zpullmsg v1.0 = RocketMQ + 支付宝个性化需求 为支付宝应用提供消息服务  com.alibaba.commonmq v1.0 = Notify RocketMQ + B2B 个性化需求 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 接口，一旦收到消息，Consumer 对象立 刻回调 Listener 接口方法。  Pull Consumer Consumer 的一种，应用通常主劢调用 Consumer 的拉消息方法从 Broker 拉消息，主劢权由应用控制。  Producer Group 一类 Producer 的集合名称，返类 Producer 通常収送一类消息，丏収送逡辑一致。  Consumer

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

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 亲爱的读者朋友，如果你打开了这本书，说明你跟我一样，对正则很感兴趣。 想必你也了解正则的重要性。在我看来，正则表达式是衡量程序员水平的一个侧面标准。 本书的目的，是希望所有认真读完的朋友们，能真正地学会并应用正则表达式。 本书内容共有七章，完整地讨论了 JavaScript 语言的正则表达式方方面面。 具体章节如下： • 第一章 正则表达式字符匹配攻略 • 第二章 正则表达式位置匹配攻略 • 第三章 另外在第六章最后一节，也讲解了正则的表达式的整体工作原理。 不仅能看懂别人的正则，还要自己会写正则。 第五章，是从读的角度，去拆分一个正则表达式，而第六章是从写的角度，去构建一个正则表达式。 学习正则，是为了在真实世界里应用的。 JavaScript 正则表达式迷你书 前言 | 第 4 页 第七章讲解了正则的用法，和相关 API 需要注意的地方。 虽然你可以直接阅读你想了解的任何一章，但我还是建议从头到尾地完整阅读。本书是迷你书，不厚的。

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 亲爱的读者朋友，如果你打开了这本书，说明你跟我一样，对正则很感兴趣。 想必你也了解正则的重要性。在我看来，正则表达式是衡量程序员水平的一个侧面标准。 本书的目的，是希望所有认真读完的朋友们，能真正地学会并应用正则表达式。 本书内容共有七章，完整地讨论了 JavaScript 语言的正则表达式方方面面。 具体章节如下： • 第一章 正则表达式字符匹配攻略 • 第二章 正则表达式位置匹配攻略 • 第三章 另外在第六章最后一节，也讲解了正则的表达式的整体工作原理。 不仅能看懂别人的正则，还要自己会写正则。 第五章，是从读的角度，去拆分一个正则表达式，而第六章是从写的角度，去构建一个正则表达式。 学习正则，是为了在真实世界里应用的。 JavaScript 正则表达式迷你书 前言 | 第 4 页 第七章讲解了正则的用法，和相关 API 需要注意的地方。 虽然你可以直接阅读你想了解的任何一章，但我还是建议从头到尾地完整阅读。本书是迷你书，不厚的。

构建集群与管理理资源 - 73s 视频演示 多集群和镜像仓库 多租户和旧系统的集成 运⾏行行和构建应⽤用 Rudder - 应⽤用编排技术框架 Cyclone - 持续集成与交付引擎 运⾏行行 AI 应⽤用（机器器学习） - 58s 视频演示 Kubeflow 的应⽤用 Kubeflow 之上 构建集群与管理理资源 多集群和镜像仓库 • 企业想要的 • 隔离性和安全性 K8s - 单『控制集群』， 多『⽤用户集群』 • 镜像仓库 - 单『默认仓 库』，多仓库集成 管理理集群和节点 • 技术概览 • cloud provider • custom 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 『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 Deployment Registry 
 project CI/CD workspace Pod … resources CPU quota MEM quota Storage

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 I.IV.II 应用程序 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 I.V II.III 创建一个用户账户和快速切换用户 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 II.IV 添加/删除应用程序 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 II.V 桌面效果—— . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115 IV 使用 OpenOffice 应用程序 117 IV.I OpenOffice.org 套件介绍 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB公司开发，目前属于Oracle 旗下产品。MySQL是最流行的关系型数据库管理系统之一，在Web应用方面，MySQL 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。 I/O，Network I/O，如果是某个硬件指标有问题，需要深入的进行分析。 4. 如果硬件指标都没有问题，需要查看数据库相关指标，例如：等待事件、内存命 中率等。 5. 如果以上指标都正常，应用程序的算法、缓冲、缓存、同步或异步可能有问题， 需要具体深入的分析。 瓶颈点 说明 硬件/规格 一般指的是CPU、内存、磁盘I/O方面的问题，分为服务器硬件瓶 颈、网络瓶颈（对局域网可以不考虑）。 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”

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 InnoDB 特点 特点 •使用 使用 Table Space Table Space 的方式来进行数据存储 的方式来进行数据存储 (ibdata1, 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 • 拥有自己独立的缓冲池，能够缓存数据和索引 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 途径，实际中尽可能两者兼顾。 MySQL 架构设计—高可用架构  系统优化：硬件、架构 系统优化：硬件、架构  服务优化 服务优化  应用优化 应用优化 MySQL MySQL 优化方式 优化方式 影响性能的因素 影响性能的因素 应用程序 应用程序 查询 查询 事务管理 事务管理 数据库设计 数据库设计 数据分布 数据分布 网络 网络 操作系统 操作系统 硬件