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 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 APP：DeepSeek 如何从入门到精通？ 当人人都会用AI时，你如何用得更好更出彩？ 推理模型 • 例如：DeepSeek-R1，GPT-o3在逻辑推理、数学推理和实时问题解决方面表现突出。 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 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。 维度 推理模型 通用模型 优势领域 数学推导、逻辑分析、代码生成、复杂问题拆解 文本生成、创意写作、多轮对话、开放性问答 劣势领域 发散性任务（如诗歌创作） 需要严格逻辑链的任务（如数学证明） 性能本质 专精于逻辑密度高的任务 擅长多样性高的任务 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

AI o3mini 暂不支持附件上传，响应速度 快，能够快速读取粘贴数据， 输出结果格式工整、简洁。 DeepSeek R1 能够详细全面地提取文件中的 数据，并整理成可视化数据表 格，逻辑性强、指标清晰。 所上传的“2025春运数据（1月14-2月8日）.txt”包含了从2025年1月14日至2025年2月8日每天各种交通方式的春运客运 量信息，请从中读取每一天的信息，并整理成一张表格，要求包括以下几项信息：1 Claude 3.5 sonnet 很好地完成了数据读取及提取 任务，没有漏数据指标，数据 逻辑性很好 Kimi k1.5 能够快速读取文件数据，并 整理成可视化数据表格，但 填入数据有所缺失。  DeepSeek R1与Claude 3.5 sonnet均能很好的完成文件数据读取任务，生成的表格逻辑性强、数据指标清晰，Claude 3.5 sonnet一 次性完成表格生成后支持直接复制和表格文件下载。 DeepSeek R1与Open AI o3mini的数据分析能力相当，且领先其他两个模型，均能够精准抓取数据核心指标并做统计，找到各特征与核心 指标的关联，其中R1分析逻辑更加清晰严谨，而o3推理更加高效；  Kimi k1.5推理逻辑清晰但分析能力相对较弱， Claude 3.5 sonnet能够提供分析思路但没有明确结论。 结论 测试结果受到数据样本、测试环境、AI抽卡、提示词模板等因素影

DefaultMessageStore 加消息写入 commitlog 2.2 分布式事物消息落地 2.2.1 消息落地 commitLog 针对事物消息的处理，消息的第 20 位开始的八位记录是的消息在逻辑队列 中的 queueoffset， 但是针对事物消息为 preparedType 和 rollbackType 的存储的是事物状态 表的索引偏移量 2.2.2 分发事物消息： 分发消息位置信息到 方式：rocketmq 已经提供了很全面的实现， consumer 通过长轮询拉取消息后回调 MessageListener 接口实现完成消费， 应用系统只要 MessageListener 完成业务逻辑即可 2. Pull 方式：完全由业务系统去控制，定时拉取消息，指定队列消费等等， 当然这里需要 业务系统去根据自己的业务需求去实现 下面介绍默认以 push 方式为主， 因为绝大多数是由 二：消息存储 Rocketmq 的消息的存储是由 consume queue 和 commitLog 配合完成的 1） consume queue 消息的逻辑队列，相当于字典的目录用来指定消息在消息的真正的物理 文件 commitLog 上的位置, 每个 topic 下的每个 queue 都有一个对应的 consumequeue 文件。 文件地址：${user

建立长连接，丏定时吐 Master、Slave 収送心跳。Consumer 既可以从 Master 订阅消息，也可以从 Slave 订阅消息，订阅规则由 Broker 配置决定。 5.3 RocketMQ 逻辑部署结构 Broker集群 Producer Group A P1 P2 P3 Producer Group B P1 P2 P3 Consumer Group B C1 C2 Group A C1 C2 C3 Message TopicA Message TopicB、TopicC TopicA、TopicB TopicB 图表 5-3RocketMQ 逻辑部署结构  Producer Group 用来表示一个収送消息应用，一个 Producer Group 下包含多个 Producer 实例，可以是多台机器，也可以 是一台机器的多个迕程，戒者一个迕程的多个 Index Linked List 500W Header Slot Table Index Linked List 40B 4 * 500W 20 * 2000W 图表 7-3 索引的逻辑结构，类似 HashMap 实现 1. 根据查询的 key 的 hashcode%slotNum 得到具体的槽的位置（slotNum 是一个索引文件里面包含的最大槽的数目， 例如图中所示

和决策方面特性。其中一些重要特性包括： 146 使用 OpenOffice.org 电子表格 目录 Lucid Lynx • 计算 OpenOffice.org 电子表格为您提供了超过三百种财政、逻辑、统计、数学和 银行操作方面的计算函数，使您可以为您的复杂数据计算创建自定义表达式。此 外，Calc 程序还提供交互性的函数创建向导来帮助您建立自定义表达式。 OpenOffice.org 电子表 桌面培训 目录 图 IV.31 格 式 化 后 的 表 格 输入数值和表达式公式是一种包含参数的函数。所有的公式都以一个等号开始，并包 含有数字，文本以及其他一些类型的数据。公式有时也会含有算术运算符，逻辑运算 符以及函数头。 154 使用 OpenOffice.org 电子表格 目录 Lucid Lynx 本表格列出了一些 OpenOffice.org 所使用的表达式示例。 公式 简介 =SUM(A1:A11) 腾出空间的过程中也可能会产生一定的 破坏。创建完一个分区后就可以选择一种文件系统来进行格式化，文件系统定下之 后，就可以放入文件和文件夹等形式的数据了。 所以一个分区就是指从整个磁盘中分配出的一块逻辑区域。根据系统安装时所进行的 不同设置，一块磁盘上可能会有一个或多个分区。在某些情况下，分区的结构，数量 和大小是可以修改的，但这通常是被认为是专家级的功能。 很多 Microsoft Windows

soft subs = soft subtitles ffmpeg处理逻辑： stream copy 流拷⻉模式 举例： 硬字幕=内嵌字幕 别称： 硬字幕 = hardsubs = hard subs = hard subtitles = burn in subtitles ffmpeg处理逻辑：⽤ -vf 加上字幕⽂件 前提：ffmpeg⽀持ass 即：ffmpeg编译参数中包含： cfgPosition.ass ass⽂件中相关参数 参数说明 字幕位置主要影响因素 字幕主体所在区域 Alignment 默认为 2 = 底部居中 其中值： 1-9 逻辑：和键盘中数字的排布⼀致 ⻅图： 字幕位置次要影响因素 字幕的边距 （字幕距离）左右的边 距： MarginL 和 MarginR ： 20 （字幕距离）底部的边距： 10

数据写⼊ • EC Container Group：给定Container的⼀组满⾜EC策略的副本实例 • 物理块：每个DN磁盘上的数据块，默认是256MB • 逻辑EC块：属于单个条带，满⾜EC策略的⼀组数据块。例如EC-3-2，⼀个逻辑块 3*256MB⼤⼩ • 条带粒度：条带的粒度默认1MB，可配置 数据读取 DN5 C-2 DN1 C-2 DN2 C-2 DN3 C-2

内核优化项 优化目的 Config优化 关闭refcount_full。 idle_balance定制特性 新增STEAL流程，如果idle_balance迁移线程失败会触 发，STEAL流程简化了判断逻辑，会从sd_llc上的任意 overload的cpu迁移进程过来，从而提升cpu利用率。 方法 kernel的优化在openEuler 20.09中默认是关闭的，需要用以下步骤开启： 步骤1

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