. . . . . . . . 435 IX.II 系统文档 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 436 8 目录 Lucid Lynx IX.III 在线文档 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123 IV.3 使用模板和文档 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141 IV.20 打印一份文档 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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 请从 https://github.com/alibaba/RocketMQ 获取最权威的文档、问题解答、原理介 messageQueueList [userId%messageQueueList.size()] 2.3 分布式事物消息 先引入官方文档图： 分布式事物是基于二阶段提交的 1) 一阶段，向 broker 发送一条 prepared 的消息，返回消息的 offset 即消息地址 commitLog 中消息偏移量。Prepared

、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 营销文案、广告语生成 社交媒体内容（如推文、帖子） 剧本或对话设计 文本创作 长文本摘要（论文、报告） 文本简化（降低复杂度） 多语言翻译与本地化 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 • 错 误 分 析 与 修 复 建议 • 代 码 性 能 优 化 提 示 技术文档处理 • API文档生成 • 代码库解释与示 例生成 代码生成 • 根 据 需 求 生 成 代 码片段（Python、 JavaScript） • 自 动 补 全 与 注 释 生成 常规绘图 论点B：问题分析 + 专家观点 + 对比论证 • 论点C：方案提出 + 实践验证 + 效果预期 设定论证框架 在提示语中涉及需要的证据类型和 数量用于观点支撑，确保论证充分， 例如： • 权威数据：来自官方机构的统计 或调研 • 案例分析：包含背景、过程、结 果的完整案例 • 专家观点：行业认可度高的专家 见解 规定证据要求 针对不同层级的论点设置不同的展开深度， 避免喧宾夺主： • 核心论点：充分论证，多维度支撑

一般是 innodb_buffer_pool_size 的 25% ，官方推荐是 innodb_buffer_pool_size 的 40-50%, 设置大 一点来避免在日志文件覆写上不必要的缓冲池刷新 行为 innodb_log_buffer_size 128K 64M 用来缓冲日志数据的缓冲区的大小 . 推荐是 8M ， 官方推荐该值小于 16M ，最好是 1M-8M 之间  设计合理的数据表结构：适当的数据冗余 MySQL Slow Log MySQL Slow Log 分析工具 分析工具  mysqldumpslow - mysql mysqldumpslow - mysql 官方提供的慢查询日志分析 官方提供的慢查询日志分析 工具 工具  mysqlsla - hackmysql.com mysqlsla - hackmysql.com 推出的一款日志分析工具 推出的一款日志分析工具

自制存储插件支持分布式文件系统存储用户数据 – 支持官方镜像，不需要 JDOS 提前协助制作镜像 – 提供 tensorboard 作为训练监控实时查看训练状态 – 用户训练完成后释放 GPU 资源，提高 GPU 利用率 – Job 调度 （部门 quota 限制 + 优先级） • 创建训练 – 用户选择集群提供代码地址和执行命令即可 – 选择所用框架（镜像）：支持官方，亦可自制 （提供 dockerfile

a=rtpmap:120 H264/90000 b=AS:1000 a=sendrecv 客户端 第三部分 WebRTC客户端开发 • Web端 标准JS +html 或通过google 官方提供的源码编 译出原生sdk • iOS/macOS 使用WebRTC.framework + Obj-C/Swift • Android 使用libwebrtc.aar + java • Windows

Availability Ø 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 •

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 3 补充与规范区别 补充与规范区别 誓嘉 vintage.wang@gmail.com 2014/1/4 4 合并文档 誓嘉 vintage.wang@gmail.com 2014/11/17 5 6 7 项目开源主页：https://github.com/alibaba/RocketMQ I 目录 1 前言 .............. ...................................................................................... 46 附彔 A 参考文档、规范 ...............................................................................................

多任务支持：支持多种任务， 如文本生成、分类和问答。 Kimi k1.5  垂直领域优化：针对特定领域 （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， 文献数据量没有限制，能够轻松处理中文文献的系统性 梳理，以及国际文献的跨语言分析。  幻觉克服：以现有真实数据库作为支撑，借助由专家设 计撰写的提示词，精准规避AI生成中的幻觉问题。  高规范格式输出：所生成的综述文档格式规范、结构清 晰，符合学术论文标准，用户几乎无需进行二次整理。 中科院PubScholar平台 “PubScholar”平台是由中国科学院开发 的公益学术平台，整合了国内外多种学术 资源。该平台提供文献检索、引用分析、 完全开源免费；社区支持广泛； 多语言基础能力均衡 多模态功能缺失； 长文本生成质量不稳定 Anthropic Claude-3.5 闭源推理模型 对话系统、内容生成、 逻辑推理 对话逻辑连贯性强； 伦理安全性高；文档分析能力突出 中文支持较弱； 闭源且 API 访问受限 百度 文心一言 闭源大语言模型 多语言处理、复杂的语 言理解和文本生成 中文场景优化最佳； 多模态搜索整合；本土行业适配性强 国际竞争力不足；

我详细地阅读了 Asciidoc 使用手册，也经常有“原来，还可以这样写！”的体会。 这一点，跟我们平常工作很像，以项目为导向，用啥学啥。比如初学一个框架，先干起来，边看文档，边敲 代码。代码敲完了，还要详细地看一遍文档，届时会发现还有更好的实现方式。不只有眼前的苟且，还会有 明天的迭代。 另外一点，我深深体会到了，干着简单繁杂的工作是怎样的体验。一遍遍校对，一遍遍修改。每次，看都会