Mark Shuttleworth GNOME 桌面环境、强大的 Debian、基于时间制定的周期性发布规则，以及 对 自 由 软 件 的 极 大 热 情 ， 成 为 这 个 小 组 工 作 最 坚 实 的 基 础 。 这 个 小 组 得 到 了 http://no-name-yet.com 的赞助，开始运作。 四年多一点的时间里，Ubuntu 迅速发展，拥有了一个上千人的社区，和超过 800 万 的用户(2007年6月)。 Windows：对比 开源软件和专有软件的不同在于它： • 鼓励自定义和多样化，反对一成不变。 • 依靠“附加服务”的商业模式，而不是对每个客户进行许可收费的方式。 • 相信程序员的自愿贡献和协作开发胜过雇佣一小群人开发。 Ubuntu 介绍 13 Ubuntu 桌面培训 目录 Ubuntu 和 Microsoft Windows 在很多方面都有不同的特点。下面是价格、发布周 期、安全性、自定义和可移动性等几个要素的比较。 Shift 键不动。当您选定一张图片后，一些小方块(被称为“手柄”)会出现在图片的 边缘。在按住 Shift 键的同时按下并拖曳这些手柄来调整图片的大小。 图 IV.17 重 设 插 入 图 片 的 大 小 教员注记： 请向学生解释按比例调整和不按比例调整之间的区别，并强调上面这种按比例调整 方式的优越性。 4. 在重设完图片的尺寸后，您需要将图片放到文档中的合适位置。要调整和对齐图 片，可以使用

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，我也不曾妄想，靠此就可以发大财，从此走上人生小巅峰。 当然，我也在想，如果能得到读者的认可，自己的小心脏肯定会砰砰的。 本书制作用到的工具 本书采用Asciidoc格式编写。 使用 Asciidoctor 构建本书电子版。 教程: • com 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 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 老姚对学习本身研究颇深，当晚第一

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com/alibaba/RocketMQ 14 6.2 文件系统 RocketMQ 选择 Linux Ext4 文件系统，原因如下： Ext4 文件系统删除 1G 大小的文件通常耗时小亍 50ms，而 Ext3 文件系统耗时约 1s 左史，丏删除文件时，磁盘 IO 压力极大，会导致 IO 写入超时。 文件系统局面需要做以下调优措施 文件系统 IO 调度算法需要调整为 deadline，因为 consumer，那举第一个 Consumer 消费 3 个队列，第二 consumer 消费 2 个队列。 返样即可达到平均消费的目的，可以水平扩展 Consumer 来提高消费能力。但是 Consumer 数量要小亍等亍队列数 量，如果 Consumer 超过队列数量，那举多余的 Consumer 将丌能消费消息。 队列数量 Consumer 数量 Rebalance 结果 5 2 C1: 3 此连接，幵通知上局业务，清除连接对应的 注册信息。 10 RocketMQ 服务发现（Name Server） Name Server 是与为 RocketMQ 设计的轻量级名称服务，代码小亍 1000 行，具有简单、可集群横吐扩展、无状 态等特点。将要支持的主备自劢切换功能会强依赖 Name Server。 11 客户端使用挃南 11.1 客户端如何寻址 RocketMQ

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 调优原则 性能调优从大的方面来说，在系统设计之初，需要考虑硬件的选择，操作系统的选 规格（带宽、最大连接数、新建连接数等）限制，导致压测结果达不到预期。 2. 接着看关键指标是否满足要求，如果不满足，需要确定是哪个地方有问题，一般 情况下，服务器端问题可能性比较大，也有可能是客户端问题（这种情况比较 小）。 3. 对于服务器端问题，需要定位的是硬件相关指标，例如CPU，Memory，Disk 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

key_buffer_size 8M 512M 用来存放索引区块的缓存值 , 建议 128M 以上，不要大于内存的 30% read_buffer_size 128K 64M 用来做 MyISAM 表全表扫描的缓冲大 小 . 为从数据表顺序读取数据的读操 作保留的缓存区的长度 myisam_sort_buffer_size 16M 128M 设置 , 恢复 , 修改表的时候使用的缓冲 大小，值不要设的太大 服务优化 数据查询：编写简洁高效的 SQL SQL 语句 语句 应用优化 应用优化 应用优化方式 应用优化方式 应用优化 应用优化 表结构设计原则 表结构设计原则 选择字段的一般原则是保小不保大，能用占用字节 少的字段就不用大字段。比如，主键，强烈建议用 int 整型 . 不用 bigint ，为什么 ? 省空间啊。空间是什么 ? 空间就是效率！按 4 个字节和按 32 个字节定位一条记

硬件配置和优化策略，DeepSeek可以在本地环境中高效运行，为用户提供强大的AI支持。 DeepSeek 在端侧部署中展现出较强的适应性和灵活性。 模型轻量化 DeepSeek通过蒸馏技术优化小模 型（1.5B/7B/8B/14B/32B/70B 参数规模），使其在本地部署中表 现出色，适合存储和计算资源有限 的端侧设备。 实时性 在端侧设备上，DeepSeek 能够满足实时性要求，例如 本 降 至 行 业 1/10，打破了传统AI巨头依 赖“规模法则”的垄断局面。 其 F P 8 混 合 精 度 训 练 和 开 源 原 生 F P 8 权 重 ， 显 著 降 低 了 中 小 团 队 的 技 术 门 槛 ， 推 动 AI技术民主化。 重塑定价逻辑 DeepSeekV3模型以557.6 万 美 元 的 训 练 成 本 ， 实 现 了 与 G P T - 4 o 相

//一个字节存放 topic 名称能容大小， 后存放了 topic 的 内容 + 2 + propertiesLength // 2 个 字 节 （ short ） 存 放 属 性 值 大 小 ， 后 存 放 propertiesLength 大小的属性数据 3） MapedFile 是 PageCache 文件封装，操作物理文件在内存中的映射以及将内存数据持久 化到物理文件中，

部分都是相对独立但与整体目标相关的。” 2. 优先级提示： “对上述分解的任务进行优先级排序，考虑它们对总 体目标的重要性和逻辑顺序。” 3. 细化提示：“选择优先级最高的子任务，将其进一步细化为2—3个具 体的行动项或小目标。” 4. 连接提示：“分析各个子任务之间的关系，确定它们如何相互支持和 影响，以及如何共同推进总体目标的实现。” 5. 时序提示：“为每个子任务制定一个粗略的时间表，考虑它们的依赖 关系和完成所需的相对时间。”