. . . . . . . . . . . . 153 IV.32 运行函数向导 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 155 IV.33 选定一个函数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156 IV.34 收缩函数向导对话框 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156 IV.35 选定单元格区域 . . 对话框中，有三个预定义的特效级别：无、正常和扩展，您可以从其 中选择一个。 探索 Ubuntu 桌面 53 Ubuntu 桌面培训 目录 图 II.36 配 置 视 觉 效 果 如果您想要一个没有任何特效的普通桌面，选择无。如果您想要一个在性能和外观之 间平衡的桌面，选择正常。如果您想要更丰富的桌面效果，比如窗口抖动、桌面立方 体等等，选择扩展。比如说窗口抖动效果，在您等待更新完成或者邮件客户端收取邮

com/alibaba/RocketMQ 6 (4). 对内存数据做一个持丽化镜像，例如 beanstalkd，VisiNotify (1)、(2)、(3)三种持丽化方式都具有将内存队列 Buffer 迕行扩展的能力，(4)只是一个内存的镜像，作用是当 Broker 挂掉重启后仍然能将乀前内存的数据恢复出来。 JMS 不 CORBA Notification 规范没有明确说明如何持丽化，但是持丽化部分的性能直接决定了整个消息中间件 项目开源主页：https://github.com/alibaba/RocketMQ 11 队列集合。  能够保证严格的消息顺序  提供丰富的消息拉叏模式  高效的订阅者水平扩展能力  实时的消息订阅机制  亿级消息堆积能力  较少的依赖 5.2 RocketMQ 物理部署结构 Name Server集群 Broker Master1 Broker com/alibaba/RocketMQ 21 索引项）。 3. 遍历索引项列表迒回查询时间范围内的结果集（默讣一次最大迒回的 32 条记彔） 4. Hash 冲突；寻找 key 的 slot 位置时相当亍执行了两次散列函数，一次 key 的 hash，一次 key 的 hash 值叏模， 因此返里存在两次冲突的情冴；第一种，key 的 hash 值丌同但模数相同，此时查询的时候会在比较一次 key 的 hash 值（每个索引项保存了

“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” 分步指导（如“先写递归函数”） 通用模型 细化步骤，明确输入输出格式 “先解释快速排序原理，再写出代 码并测试示例” 模糊需求（如“写个排序代码”） 多轮对话 通用模型 自然交互，无需结构化指令 “你觉得人工智能的未来会怎样？” 表1-3-2提示语设计进阶技能子项 核心技能 子项 语境理解 深入分析任务背景和隐含需求 考虑文化、伦理和法律因素 预测可能的误解和边界情况 抽象化能力 识别通用模式，提高提示语可复用性 设计灵活、可扩展的提示语模板 创建适应不同场景的元提示语 批判性思考 客观评估AI输出，识别潜在偏见和错误 设计反事实提示语，测试AI理解深度 构建验证机制，确保AI输出的可靠性 创新思维 探索非常规的提示语方法 表1-3-3提示语设计进阶技能子项 核心技能 子项 语境理解 深入分析任务背景和隐含需求 考虑文化、伦理和法律因素 预测可能的误解和边界情况 抽象化能力 识别通用模式，提高提示语可复用性 设计灵活、可扩展的提示语模板 创建适应不同场景的元提示语 批判性思考 客观评估AI输出，识别潜在偏见和错误 设计反事实提示语，测试AI理解深度 构建验证机制，确保AI输出的可靠性 创新思维 探索非常规的提示语方法

是什么 • Kubernetes 中一切都可视为资源 • 默认资源类型：如 Pod、Service、Volume 等 • Kubernetes 1.7 之后增加了 CRD 自定义资源 • 二次开发扩展 Kubernetes API CRD 的基本原理 ① 观察资源的当前状态 ② 分析当前状态与期望状态的差别 ③ 调用 API 消除差别 TestCluster app=test app=test OnDelete WorkQueue List/Watch - CRD - Pod Write Informer Worker ReadOnly • Informer：监听事件并触发回调函数的二级缓存工具包 • WorkQueue：事件合并、过滤、延时、限速 Operator CRD 里有什么 MySQL CRD • Spec：配置 & 期望状态 • Status：当前状态

是消息在此文件的中初始偏移量，排好序后组成了一个连续的消息队 当消息到达 broker 时，需要获取最新的 MapedFile 写入数据，调用 MapedFileQueue 的 getLastMapedFile 获取，此函数如果集合中一个也没有创建一个，如果最后一个写满了也创 建一个新的。 MapedFileQueue 在获取 getLastMapedFile 时，如果需要创建新的 MapedFile 会计算出下 第四章： NameServer Namesrv 名称服务，是没有状态可集群横向扩展。 1. 每个 broker 启动的时候会向 namesrv 注册 2. Producer 发送消息的时候根据 topic 获取路由到 broker 的信息 3. Consumer 根据 topic

本质：以多agent实现从数据采集到可视全流程 模型特点 Claude 3.5 sonnet  平衡性能：在模型大小和 性能之间取得平衡，适合 中等规模任务。  多模态支持：支持文本和 图像处理，扩展应用场景。  可解释性：注重模型输出 的可解释性和透明性。 DeepSeek R1  高效推理：专注于低延迟和 高吞吐量，适合实时应用。  轻量化设计：模型结构优化， 资源占用少，适合边缘设备 领域的巨大潜力，但其仍然处于发展阶段，存在一定局限性和优化 空间。未来，随着技术的不断进步和创新，DeepSeek R1 可能会在以下几个方面实现进一步的突破： 通用能力提升 解决语言混杂问题 目前，DeepSeek R1在函数调用、多轮 对话、复杂角色扮演和 JSON 输出等任 务中的能力不及 DeepSeek-V3。未来， DeepSeek计划探索如何利用长推理链 来增强在这些任务的表现。 优化提示工程 目

7.2.7. replace 是很强大的 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69 7.2.8. 使用构造函数需要注意的问题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70 7.2.9. 修饰符 . . . . . . . . . . . 7.2.11. 构造函数属性. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71 7.3. 真实案例 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72 7.3.1. 使用构造函数生成正则表达式 . exec(string) ); // => ["2017-06-12", "2017", "06", "12", index: 0, input: "2017-06-12"] 同时，也可以使用构造函数的全局属性 $1 至 $9 来获取： JavaScript 正则表达式迷你书 3. 第三章 正则表达式括号的作用 | 第 28 页 var regex = /(\d{4})-(\d{2})-(\d{2})/;

7.2.7. replace 是很强大的 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69 7.2.8. 使用构造函数需要注意的问题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70 7.2.9. 修饰符 . . . . . . . . . . . 7.2.11. 构造函数属性. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71 7.3. 真实案例 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72 7.3.1. 使用构造函数生成正则表达式 . exec(string) ); // => ["2017-06-12", "2017", "06", "12", index: 0, input: "2017-06-12"] 同时，也可以使用构造函数的全局属性 $1 至 $9 来获取： JavaScript 正则表达式迷你书 3. 第三章 正则表达式括号的作用 | 第 28 页 var regex = /(\d{4})-(\d{2})-(\d{2})/;

不能使用索引，使用 LIKE ‘abc%’ LIKE ‘abc%’ 将能够使用索引 将能够使用索引  如果在 如果在 SQL SQL 里使用了 里使用了 MySQL MySQL 部分自带函数，索引将失效，同时将无 部分自带函数，索引将失效，同时将无 法 法 使用 使用 MySQL MySQL 的 的 Query Cache Query Cache ，比如 ，比如 LEFT() 左边进行算术或表达式运算，否则系统将 左边进行算术或表达式运算，否则系统将 可能无法正确使用索引 可能无法正确使用索引  尽量不要在 尽量不要在 where where 条件中使用函数，否则将不能使用索引 条件中使用函数，否则将不能使用索引  避免使用 避免使用 select *, select *, 只取需要的字段 只取需要的字段  对于大数据量的查询，尽量避免在 对于大数据量的查询，尽量避免在 temporary Using temporary ，性能杀手 ，性能杀手 MySQL MySQL 技巧分享 技巧分享 索引实践 索引实践 MySQL MySQL 技巧分享 技巧分享 函数和索引 函数和索引 MySQL MySQL 技巧分享 技巧分享 MySQL Slow Log MySQL Slow Log 分析工具 分析工具  mysqldumpslow - mysql

是否可以扩展⾄数百PB的存储容量，数千个 物理节点以及数⼗亿个对象 扩展性 API 兼容性 性能 是否⽀持存算分离架构同时也可以兼容存算耦合 架构 应⽤对接 安全 加密 HDFS现有的⼀些解决⽅案 Namenode Federation Router Based Federation 是否需要⼀个新的⼤数据存储？ 现有的对象存储⽅案 ⽆法很好的横向扩展 HDFS的扩展性 达到了上限 Apache Ozone适⽤场景 • Apache Ozone的最近进展 • Apache Ozone的实践分享 Apache Ozone • Ozone是 ⼀个分布式的KV对象存储 可扩展⾄数⼗亿个对象，从⽽对云原⽣类的应⽤更友好 强⼀致性 与HDFS 和 S3 API兼容 可在存储密集型设备中部署进⽽极⼤的减少设备开⽀ Apache Ozone – 数据存储的路径设计 Ozone的存储路径为 AI/ML HIVE/IMPALA/SPARK KAFKA / FLINK 计算 OTHER WORKLOADS OTHER WORKLOADS X • 可⽤于承载实时和批处理的业务 • 扩展性提升 • 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