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 1、阅读网页源代码，提取特定网页内容； 2、撰写python脚本； 3、提取并合并网址； 4、提取网址内容； 5、写入文件。 任务 你需要完成以下两个任务： 板等因素影响，仅供参考，无法作为决策制定、质量评估或产品验证的最终依据。 数据分析 Open AI o3mini 响应速度快，高效输出数据分析 结果，分析各因素对关键指标生 存率的影响，语言表达自然，重 点突出结合历史背景对数据规律 进行验证，但没有察觉数据异常。 DeepSeek R1 详细展示长思维链，精准提取关键指 标“幸存率”，分析多个因素特征对 幸存率的影响，结合历史背景对数据 3.5 sonnet 基于数据集，在整体数据概括后提供多个 深入数据挖掘方向，根据需求输入研究倾 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

文本简化（降低复杂度） 多语言翻译与本地化 摘要与改写 02 01 03 文本生成 自然语言理解与分析 知识推理 知识推理 逻辑问题解答（数学、常识推 理） 因果分析（事件关联性） 语义分析 语义解析 情感分析（评论、反馈） 意图识别（客服对话、用户查询） 实体提取（人名、地点、事件） 文本分类 文本分类 主题标签生成（如新闻分类） 垃圾内容检测 编程与代码相关 代码调试 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 推理模型那样复杂的推理和决策能力。 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 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

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 4 目录 Lucid Lynx II.II 添加语言支持和更改默认语言 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 II.III 创建一个用户账户和快速切换用户 软件仓库分类 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 297 VI.X 添加新语言设置 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 304 VI如何自动登录？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 498 XI.VIII关于系统安全 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 499

本章小结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 7. 第七章 正则表达式编程 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62 7.1. 正则表达式的四种操作 . . . . . 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，虽然示例以JavaScript编写，但是对于正则表 达式的学习通用于其他语言。所以，不论您是前端还是后端工程师，通过阅读此迷你书都能获益。最 后，感谢老姚能够写出这一系列文章，让大家能够更轻松的理解和使用正则表达式。 — 程序猿DD 正则表达式是通用的技能，基础的东西 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 正则表达式括号的作用 • 第四章 正则表达式回溯法原理 • 第五章 正则表达式的拆分 • 第六章 正则表达式的构建 • 第七章 正则表达式编程 下面简单地说说每一章都讨论了什么？ 正则是匹配模式，要么匹配字符，要么匹配位置。

本章小结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 7. 第七章 正则表达式编程 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62 7.1. 正则表达式的四种操作 . . . . . 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，虽然示例以JavaScript编写，但是对于正则表 达式的学习通用于其他语言。所以，不论您是前端还是后端工程师，通过阅读此迷你书都能获益。最 后，感谢老姚能够写出这一系列文章，让大家能够更轻松的理解和使用正则表达式。 — 程序猿DD 正则表达式是通用的技能，基础的东西 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 正则表达式括号的作用 • 第四章 正则表达式回溯法原理 • 第五章 正则表达式的拆分 • 第六章 正则表达式的构建 • 第七章 正则表达式编程 下面简单地说说每一章都讨论了什么？ 正则是匹配模式，要么匹配字符，要么匹配位置。

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 (2). 读一条消息，会兇读 Consume Queue，再读 Commit Log，增加了开销。 (3). 要保证 Commit Log 不 Consume Queue 完全的一致，增加了编程的复杂度。 以上缺点如何克服： (1). 随机读，尽可能让读命中 PAGECACHE，减少 IO 读操作，所以内存越大越好。如果系统中堆积的消息过多， 读数据要访问磁盘会丌会由亍随机读导致系统性能急剧下降，答案是否定的。 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

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 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 语言开发 • 支持代码编辑后热重载, Flutter 支持那些平台 iOS/Android/Web/Windows/Linux/macOS/Embedded 使用flutter 开发app意味着什么？ Cross Platform Stack for Real-time Media and Data Communication. https://github.com/pion Pion 介子 纯Go语言的WebRTC 全家桶 作者: Sean DuBois ION 离子之光 分布式实时通讯系统 https://github.com/pion/ion • 基于pion/webrtc 开发 pion/ion-sfu

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 这个工具来保证。默认情况下只有一台 mysql 在工作，当主 mysql 服 务器出现问题后，系统将自动切换到备机上继续提供服务，当主数据库修复完毕， 又将服务切回继续由主 mysql 提供服务。 5.2 方案优缺点 优点：安全性高、稳定性高、可用性高，出现故障自动切换， 缺点：只有一台服务器提供服务，成本相对较高。不方便扩展。可能会发生脑裂。 5.3 方案架构图 5.4 方案适用场景 本方案适用于数据 10.1.1.108 dbserver2  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

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。 MySQL所使用的SQL语言是用于访问数据库的最常用标准化语言。MySQL软件采用了 双授权政策，分为社区版和商业版，由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其 是开放源码这一特点，一般中小型网站的开发都选择 MySQL作为网站数据库。 1.2

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 • 容错性与混合云 • 功能多样性与上线流程 • 如何实现 • 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 com/caicloud/charts • https://github.com/caicloud/helm-registry Rudder 技术架构 ⼀一套基于 k8s 控制器器模式的原⽣生的应⽤用管理理 和编排运⾏行行时 安全性与扩展性：从 k8s 原⽣生模式中获益 状态可读：跟踪所有 k8s 对象状态 版本化：快速从历史版本回滚 构建应⽤用 典型 CI/CD 流程 CAICLOUD/CYCLONE • 开源