模型研发与应 用。 • 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 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 4. 验证需求 需检查逻辑自洽性、数 据可靠性或方案可行性 结论/方案 + 验证方法 + 风险点 自主设计验证路径并排查 矛盾 简单确认，缺乏深度推演 5. 执行需求 需完成具体操作（代码/ 计算/流程） 任务 + 步骤约束 + 输出格 式 自主优化步骤，兼顾效率 ①自建区域仓库（初期投入高，长期成本低） ②与第三方合作（按需付费，灵活性高） 请根据ROI计算模型，对比5年内的总成本并推荐最优 解。" �实战技巧： "以下是某论文结论：'神经网络模型A优于传统方法B'。 请验证： ① 实验数据是否支持该结论； ② 检查对照组设置是否存在偏差； ③ 重新计算p值并判断显著性。" �实战技巧： 分析需求 "分析近三年新能源汽车销量数据（附CSV），说明：

. . . . . . . 485 XI.I.I AMD64 只能用在 AMD 的处理器上吗？ . . . . . . . . . . . . . . . 485 XI.I.II 如何查看自己的计算机是否支持 AMD64？ . . . . . . . . . . . . . 485 XI.I.III 64 位 Ubuntu 的可用软件会不会很少？ . . . . . . . . . . . VI如何自动登录？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 498 XI.VIII关于系统安全 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 499 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 I.6 Ubuntu 安全 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

。 舆论分析这个概念在最前沿科技或理论中的潜在应用，列出十个充满想象力和震撼性，前所未有的应用。 如果要量化研究审美智能概念，请提出一个合理的，有效的，各指标不重叠的，你自己能提取数据的指数体系框架，不少于三十 个指数。 请大家研究任何问题，先用这四个提示词进行提问。一是跨学科融合，二是深层次原理，三是概念前沿应用，四是如何量化分析。 任何学术概念。 里面会有些冗余信息，可以删除回复中 研究现状部分围绕研究主题 进一步细分为多个研究层次， 结构合理 内容结构完整，格式较一般 综述结构较为标准，在中文 文献分析上具有优势 在写作前，系统会先生成详细的写 作大纲，为文章的结构提供清晰的 框架。文本内容结构清晰，包括历 史背景、当前趋势、应用领域、挑 战与局限、未来方向。每个部分都 有详细的子标题，结构合理，层次 分明 PS：使用感受会因个体差异而有不同，仅作参考 生成综述对比：完整性与全面性 ， 对 模 型 进 行 最 终 的 强 化 学 习 ， 以 对 齐 人 类 偏好。 降本提能：架构创新，技术增效 DeepSeek通过架构创新和模型蒸馏技术，在提升模型性能的同时，显著降低计算成本和内存占用。这些技术不仅在 长文本处理、代码生成、数学推理等任务中表现出色，还为大模型的轻量化和实际应用提供了有力支持。  模型蒸馏技术 DeepSeek采用模型蒸馏技术，通过将知识从大型复杂模型

服务器能自动跳转到备用机， 当主服务器服务启动起来后会自动切换回来。 2.2 方案架构图 2.3 方案优缺点 优点：  安装配置简单，实现方便，高可用效率好，可以根据服务与系统的可用性 多方面进行切换。  可以将写 VIP 和读 VIP 分别进行设置，为读写分离做准备。  扩展不是很方便。  可以在后面添加多个从服务器，并做到负载均衡。 缺点：  在启动或者恢复后会立即替换掉定义的 服务停止后,服务器能自动跳转到备用机，当主服务器服务 启动起来后会自动切换回来。 3.2 方案架构图 3.3 方案优缺点 优点：  实现方便，高可用效率好，可以根据服务与系统的可用性多方面进行切换。  可以将写 VIP 和读 VIP 分别进行设置，为读写分离做准备。  扩展很方便。可以在后面添加多个从服务器，并做到负载均衡。 缺点：  在启动或者恢复后会立即替换掉定义的 dbserver 10.1.1.75 puppet  Authkerys 的配置 这个文件用来配置密码认证方式，支持3种认证方式，crc，md5和sha1， 从左到右安全性越来越高，消耗的资源也越多。因此如果 heartbeat 运行在安全的网路之上，比如私网，那么可以将验证方式设置成 crc， master 和 backup 的 authkeys 配置一样。我的 authkeys 文件配置如下： vim

MySQL 容器化 刘林 搜狗资深工程师 关于我 搜狗商业平台研发部 资深开发工程师 l 主要从事商业平台研发工作，在构建高性能、高可用大规模 系统方面有丰富的实践经验 l 目前专注于云计算、DevOps 等相关领域，负责搜狗商业云 平台的设计研发工作 刘林 1. 背景介绍 2. Operator 的基本原理 3. MySQL Operator 设计实践 4. 小结 搜狗商业平台 Kubernetes 模板管理 自动化测试 部署中心 服务发现 灰度发布 监控中心 日志系统 PaaS SaaS 编 译 发 布 授 权 监 控 IaaS Registry SOA服务框架 DevOps 测 试 账户 搜狗商业平台基础平台 物料 计费 管理界面 项目 管理 CI&&CD 统一配 置中心 Cluster2 Node Node Node Node 商业云平台 … mysql Pod-T 0. 创建 CRD 3. 集群管理 2. 调度 pod Ceph Kubernetes 的容器编排 • Pod 名稳定 • Pod 启动有序 • Pod 扩容安全 Deployment mysql-5f54tvkj8 mysql-7c46782dr mysql-577ck9s8f StatefulSet mysql-0 mysql-1 mysql-2

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后续版本更新，会在这里更新： 《JavaScript 正则表达式迷你书》 感谢 由于本书是由个人文章修改而成，感谢各平台读者的支持。 感谢湖山，是他说我该把这些东西写出来的。 感谢小不，他在多方面给予了我帮助，封面是他设计的。 感谢小鱼二，他对全书进行了仔细地校对，并提出了相应的修改意见。 感谢丹迪的支持，他为我设计了多个封面，风格比较前卫，留给后续版本。 最后，尤其要感谢各位大佬帮 (item) { item.style.color = 'red'; }); 7.3.2. 使用字符串保存数据 一般情况下，我们都愿意使用数组来保存数据。但我看到有的框架中，使用的却是字符串。 使用时，仍需要把字符串切分成数组。虽然不一定用到正则，但总感觉酷酷的，这里分享如下： var utils = {}; "Boolean|Number|String|Fun 77 页 后记 我竟然写了一本书！想想就挺开心的。 这是个人的第一本书，虽然不厚，但也算是完成了个人的一个小梦想了。 说起正则表达式，我之所以会去详细地研究它，最初的动机是，当我分析前端常见的框架和库的源码时，发 现一般被卡住的地方就是它。后来逐渐学习并看懂了“天书”，仿佛进入了一个新世界。 有些工具就是这样，当你没有它时，可能并未觉得有啥不好，可是一旦你拥有了它，再也放不下手了。掌握

优点：即使频繁调用，使用小块文件传输，效率也很高 缺点：丌能很好的利用 DMA 方式，会比 sendfile 多消耗 CPU，内存安全性控制复杂，需要避免 JVM Crash 问题。 2. 使用 sendfile 方式 优点：可以利用 DMA 方式，消耗 CPU 较少，大块文件传输效率高，无内存安全新问题。 缺点：小块文件效率低亍 mmap 方式，只能是 BIO 方式传输，丌能使用 NIO。 RocketMQ Header 迕行过滤，甚至可以挄照 Message Body 迕行过滤。 5. 使用 Java 诧言迕行作为过滤表达式是一个双刃剑，方便了应用的过滤操作，但是带来了服务器端的安全风险。 需要应用来保证过滤代码安全，例如在过滤程序里尽可能丌做申请大内存，创建线程等操作。避免 Broker 服 务器収生资源泄漏。 使用方式参见 Github 例子 https://github.com k 8 单次 Pull 消息（磁盘）传输的 最大条数 messageIndexEnable TRUE 是否开启消息索引功能 messageIndexSafe FALSE 是否提供安全的消息索引机 制，索引保证不丢 haMasterAddress 在 Slave 上直接设置 Master 地址，默认从 Name Server 上 自动获取，也可以手工强制配 置 brokerRole

第一部分 即将讲述的内容 • WebRTC 实时通讯 • Flutter 跨平台UI 开发框架 • 基于Flutter UI 框架的WebRTC 插件 flutter-webrtc • Go 语言的WebRTC 协议栈 pion/webrtc • 基于pion/webrtc 的应用级服务框架 pion/ion • 5G 时代, 实时通讯应用爆发 • 疫情影响，全世界都在使用远程教育，远程办公 WebRTC 可以做什么 02. 副标题 • 用实现网页音/视频通话 • 低延迟直播系统(在线课堂) • 多人视频会议系统 • 高质量SIP/VOIP系统 • 视频监控系统 • 机器学习，视觉计算等 如何使用它 01. 副标题 • 在Web中使用JS API • 基于google libwebrtc实现原生客户端开发 (ios/android/c++) • 使用第三方堆栈实现兼容功能（Go） 实际开发中会遇到的困难 • 下载和编译Google WebRTC框架（防火墙，编译环境） • 原生SDK开发(每平台人力投入) • UI 的一致性，更新迭代（类似SDK需按平台维护） • 性能问题(全部使用html5) 客户端是否有 更好的选择？ 为何选择 Flutter • 同样是 Google 发起的跨全平台高性能UI框架 • 基于 Skia 2D 渲染引擎 • 使用类似JS/TS的Dart

processQueue 的 lock 属性是否为 true，lock 属性是否过期，如果为 false 或者过期， 放到本地线程稍后锁定在消费。 如果 lock 为 true 且没有过期，开始消费消息 计算任务执行的时间如果大于一分钟且线程数小于队列数情况下，将 processqueue， messagequeue 重新构建 ConsumeRequest 加到线程池 10ms 后在消费，这样防止个别队列被 获取，此函数如果集合中一个也没有创建一个，如果最后一个写满了也创 建一个新的。 MapedFileQueue 在获取 getLastMapedFile 时，如果需要创建新的 MapedFile 会计算出下 一个 MapedFile 文件地址，通过预分配服务 AllocateMapedFileService 异步预创建下一个 MapedFile 文件，这样下次创建新文件请求就不要等待，因为创建文件特别是一个 indexCount 4 位 int 类型，索引文件中构建的索引个数 槽位 slot, 默认每个文件配置的 slot 个数为 500 万个， 每个 slot 是 4 位的 int 类型数据 计算消息的对应的 slotPos=Math.abs(keyHash)%hashSlotNum 消息在 IndexFile 中的偏移量 absSlotPos = IndexHeader.INDEX_HEADER_SIZE