），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 概率预测（快速反应模型，如ChatGPT 4o） 链式推理(慢速思考模型，如OpenAI o1) 性能表现 响应速度快，算力成本低 慢速思考，算力成本高 运算原理 基于概率预测，通过大量数据训练来快速预测可能 的答案 基于链式思维（Chain-of-Thought），逐步推理 问题的每个步骤来得到答案 按照预设脚本响应，较难理解人类情感和意图 更自然地与人互动，理解复杂情感和意图 问题解决能力 擅长解决结构化和定义明确的问题 能够处理多维度和非结构化问题，提供创造性的解 决方案 伦理问题 作为受控工具，几乎没有伦理问题 引发自主性和控制问题的伦理讨论 CoT链式思维的出现将大模型分为了两类：“概率预测（快速反应）”模型和“链式推理（慢速思考）”模型。 前者适合快速反馈，处理即时任务；后者通过推理解决复杂问题。了解它们的差异有助于根据任务需求选择合 “请分三步推导勾股定理，参考： 1. 画直角三角形…” 直接提问（易跳过关键步骤） 创意写作 推理模型 鼓励发散性，设定角色/风格 “以海明威的风格写一个冒险故事” 过度约束逻辑（如“按时间顺序列出”） 通用模型 需明确约束目标，避免自由发挥 “写一个包含‘量子’和‘沙漠’ 的短篇小说，不超过200字” 开放式指令（如“自由创作”） 代码生成 推理模型 简洁需求，信任模型逻辑 “用Python实现快速排序”

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。 对数据进行诊断、预测、关联、聚类分析，常用于问题 定位、需求预测、推荐系统、异常检测等。 对数据进行分类、社交网络分析或时序模式挖掘，常用 于客户细分、信用评分、社交媒体营销、股价预测等。 将数据转化为统计图、热力图、网络关系图、词云、树形 图等，用于揭示数据中蕴含的模式、趋势、异常和洞见。 本 向，高效生成多个维度的数据分析，语言 简洁，挖掘深度较浅。 Kimi k1.5 提供数据的潜在用途方向，深入分 析过程中，从多个维度（如时间、 语言、地区）深入挖掘数据意义和 关联性，进一步总结趋势结论并提 出相关建议。  Kimi k1.5该任务中表现最为出色，对特征进行精准分类，从多维度深入挖掘指定数据的深层内涵和关联性；  DeepSeek R1与Claude 3.5 sonnet同样能准确完成 案、法律意见书等，提高律师工作效率。 • 智能医疗数据分析与诊断：构建智能医疗 平台，分析病历、检查报告和基因数据，帮助 医生提供更准确的诊断与治疗方案。 • 金融风险预测与管理：开发金融风险分析 工具，收集并分析市场数据，预测风险并为金 融机构提供管理建议。 • 智能文学创作辅助：为作家提供创作灵感 和文本构思，生成符合中文文学传统的故事情 节和诗句，助力突破创作瓶颈。 • 智能广告创意生成：根据产品特点和目标

前言 此文档是从学习 rocketmq 源码过程中的笔记中整理出来的，由于时间及能力原因，理 解有误之处还请谅解，希望对大家学习使用 rocketmq 有所帮助。 Rocketmq 是阿里基于开源思想做的一款产品，代码托管于 github 上，要想学好用好 rocketmq //代表发送消息的在指定 broker 上指定 topic 下的队列编号 向指定 broker 的指定 topic 的指定 queue 发送消息 发送失败(1)重试次数不到两次(2)发送此条消息花费时间还没有到 3000(毫秒), 换 个队列继续发送。 2.1 producer 发送普通消息 2.2 顺序消息发送 Rocketmq 能够保证消息严格顺序，但是 Rocketmq 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

RocketMQ 开发挃南 针对 v3.2.4 ©Alibaba 消息中间件项目组 2015/1/7 文档变更历史 序号 主要更改内容 更改人 更改时间 1 建立初始版本 誓嘉 vintage.wang@gmail.com 2013/5/18 2 3.0 版本补充文档 誓嘉 vintage.wang@gmail.com 2013/8/16 单元都是定长，访问其中的存储单元使用 Offset 来访问，offset 为 java long 类型，64 位，理论上在 100 年内丌会溢出，所以讣为是长度无限，另外队列中只保存最近几天的数据，乀前的数据会挄照过期时间来 删除。 也可以讣为 Message Queue 是一个长度无限的数组，offset 就是下标。 4 消息中间件需要解决哪些问题？ 本节阐述消息中间件通常需要解决哪些问题，在解决返些 Broker 在吐 Consumer 投递成功消息后，消息仍然需要保留。幵丏重新消费一般是挄照时间维度，例如由亍 Consumer 系统故障， 恢复后需要重新消费 1 小时前的数据，那举 Broker 要提供一种机制，可以挄照时间维度来回退消费迕度。 RocketMQ 支持挄照时间回溯消费，时间维度精确到毫秒，可以吐前回溯，也可以吐后回溯。 4.12 消息堆积 消息中间件的主要功能

• ⽆需改变或改造业务应⽤代码 • 降低控制平⾯的节点数和服务依赖 业务价值 • 降低⼤规模集群的运维难度 • 可通过HDFS API和Distcp进⾏快速迁移 • 降低系统恢复时间 • 尽可能的减少NN Java GC带来的⽆ 响应问题 运维价值 Apache Ozone – 使⽤场景 #2 • 可以快速的对接已适配S3 接⼝的应⽤ • 减少数据在多个平台间的迁移 磁盘使⽤量，不可精准预测 • 稳定性，频繁open/close⾮RocksDB的推荐⽤法， 容易触发潜在问题 解决办法 - 单盘单RocksDB实例 单盘单RocksDB实例 • 除了Container的删除，其他操作V3都要⽐V2有数量级的提升 • 随着单盘Container数量的增多，V2的各操作性能出现下降，⽽V3性能基本没有变化 8千 vs 10万 Container 操作时间(毫秒)

11 1.5.1. 匹配 16 进制颜色值 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 1.5.2. 匹配时间 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 1.5.3. 匹配日期 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84 前言 版权说明 首先感谢看到这本《JavaScript 正则表达式迷你书》的读者朋友，但愿此书不会浪费你的宝贵时间。 此书是一本免费的书籍，您可以随便传播，但不能用于商业。 当读完后，如果你觉得此书对学习正则表达式有所帮助，慷慨如你，可以扫描下面的二维码赞赏一下。 不强求的，本来就是免费的嘛。说真的，我也 在工作中不 怕读，不怕写正则。让正则成为你开发中的一把利器。 — 小鱼二 JavaScript 正则表达式迷你书 前言 | 第 2 页 这是一本由浅入深且环环相扣的正则书籍，花了两天的碎片时间（8h）看完了，得益于老姚程序员的 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

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com) 版权 © 2010 JimHu (jimhuyiwei@gmail.com) 欢迎访问本课程网站：http://people.ubuntu.com/˜happyaron/udc-cn 生成时间：20100725T1630 版本：Daily 本课程由 Canonical 有限公司和 Ubuntu 培训社区创作 2008-2010。 这个协议受到知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享的约束 复习题 上机练习 课程总结 表 10 第 二 天 - 第 10 章 教员职责 教员的职责如下： • 合理有效地组织课堂学习，并保证教室环境有益于学习；包括按照日程表安排上课 时间、课间休息和午餐时间。 • 在实验课上回答学生提问，并帮助学生完成练习。 • 向学生传授有价值的学习经验。 • 在课程结束时，提供调查问卷以便学生做出反馈。 培训前准备和检查 • 了解学生的资质和期 然，如果您的时间有限，每个章节 的教员注记中也已标明哪些是可选主题。 教学方法 以下是一些您可能会用到的教学方法： • 幻灯片和讲座:幻灯片可以用来解释清楚概念和逐步演示操作步骤。 • 示范:在学生亲自动手开始练习之前，教员可以就一些对学员来说可能比较复杂的步 骤进行示范。 • 复习题:提问应贯穿在每节课的过程中，以确保学生能够理解关键的概念。 • 上机练习:每隔一段时间，应让学生亲自动手做一些练习来模拟现实生活中可能会遇

Python 附录 获取 2 1.9.1 1.9.2 1.9.3 help语法 ⽂档 参考资料 获取 3 强⼤的⾳视频处理⼯具：FFmpeg 最新版本： v1.0 更新时间： 20210914 简介 介绍⾳视频处理⼯具FFmpeg有哪些强⼤的功能。先对ffmpeg进⾏概览， 包括可以⽤来⼲什么，与之相关的ffprobe、ffplay、ffserver等⼯具；再介 =53" -c:a copy input_removedWatermarked.mp4 从视频中提取⾳频并分割成多个⾳频⽚段 前提： ⾸先要有字幕⽂件：可以指定多个时间段 对于每个时间段，⽤ffmpeg提取指定时间段的⾳频 ffmpeg -i input.mp4 -ss 00:00:11.270 -to 00:00:14.550 -b:a 128k output_audio_000011270_000014550 powered by Gitbook最后更新： 2021-09-13 13:15:45 获取 12 提取⾳频⽚段 此处整理，从完整的⾳频⽂件中，提取其中⼀段，即提取⾳频⽚段。 从mp3中提取某个时间段的mp3 参数解释 -i ：input 输⼊⽂件 -acodec copy ： -acodec = audio codec ：⾳频编码器 == -c copy 等价于：

会影响高可用，以及了解各个高可用方案比较适合哪些场景，通过这些比对应该不难找 出适合自己公司的高可用 mysql 方案。 经常有网友问 mysql 高可用如何实现，希望得到一些能实际使用的可验证的高可用 方案。所以花了些时间对 mysql 高可用的几种常用方式做一下总结，及写出详细的配置 方案，方便网友学习以及验证，希望对大家学习 mysql 高可用有所帮助。这也是本文档 的目的所在 由于本人经验和水平有限，有不对  在启动或者恢复后会立即替换掉定义的 sorry_server，因此如果要实现指 定条件替换或者不替换需要通过其他方式实现，比如：临时更改 mysql 的端口等。  切换需要 1s 左右的时间。 2.4 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 定条件替换或者不替换需要通过其他方式实现，比如：临时更改 mysql 的端口等。  安装配置比单写入稍微复杂，需要另外一个 VIP。管理比单写入复杂。  主切换后从需要手工切换。  切换需要 1s 左右的时间。 3.4 适用场景 这个方案适用于只有两台数据库服务器（后端有多个从服务器也是可以的， 只是要手工切换从服务器比较麻烦，后面会介绍的 MMM 能将从服务器自动切 换）并且还能实现数据库的读写分离的情况，这样