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。 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 性能表现 响应速度快，算力成本低 慢速思考，算力成本高 运算原理 基于概率预测，通过大量数据训练来快速预测可能 的答案 基于链式思维（Chain-of-Thought），逐步推理 问题的每个步骤来得到答案 决策能力 依赖预设算法和规则进行决策 能够自主分析情况，实时做出决策 创造力 限于模式识别和优化，缺乏真正的创新能力 能够生成新的创意和解决方案，具备创新能力 人机互动能力 按照预设脚本响应，较难理解人类情感和意图 直接给出明确步骤或 格式要求 简单任务、需快速执行 “用Python编写快速排序函 数，输出需包含注释。” ✅ 结果精准高效 ❌ 限制模型自主优化空 间 需求导向 描述问题背景与目标， 由模型规划解决路径 复杂问题、需模型自主 推理 “我需要优化用户登录流程， 请分析当前瓶颈并提出3种方 案。” ✅ 激发模型深层推理 ❌ 需清晰定义需求边界 混合模式 结合需求描述与关键 约束条件

要怎么做？ 效果如何？ 一 能做什么？ 数据挖掘 数据分析 数据采集 数据处理 数据可视化 AIGC 数据应用 通过编写爬虫代码、访问数据库、读取文件、调用API等方式，采 集社交媒体数据、数据库内容、文本数据、接口数据等。 通过数据清洗、数据集成、数据变换、特征工程等方式，实 现数据纠错、数据整合、格式转换、特征提取等。 对数据进行诊断、预测、关联、聚类分析，常用于问题 定位、需求预测、推荐系统、异常检测等。 定位、需求预测、推荐系统、异常检测等。 对数据进行分类、社交网络分析或时序模式挖掘，常用 于客户细分、信用评分、社交媒体营销、股价预测等。 将数据转化为统计图、热力图、网络关系图、词云、树形 图等，用于揭示数据中蕴含的模式、趋势、异常和洞见。 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 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 和移动端。  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

........................................................................................ 14 6.3 数据存储结构 .............................................................................................. ........................................................................................ 15 6.5 数据可靠性 ............................................................................................... ............................................................................... 34 11.3 Message 数据结构 ................................................................................................

OpenOffice.org 演示 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119 IV.I.IV OpenOffice.org 数据库 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120 目录 5 Ubuntu 桌面培训 目录 IV.I.V OpenOffice . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 391 VIII.56编辑新音乐文件的元数据 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 392 VIII.57导出进度指示器 绝大部分附加软件不会带来 额外费用 • 标准化的操作系统，个性化 选项有限 • 需要为附加的应用程序付费 数据存放 • 方便升级和降级 • 用户数据存储在用户主目录 里 • 方便迁移、复制用户数据和 迁移到另一台计算机上 • 用户数据被分散存储在多个 地方 • 备份和迁移数据较困难 表 I.1 关 键 因 素 14 Ubuntu 和 Microsoft Windows：对比 目录

互联网常用数据库市场占有率 互联网通用架构体制 谈谈 MySQL 数据库那些事  MySQL MySQL 基本介绍 基本介绍  MySQL MySQL 优化方式 优化方式  MySQL MySQL 技巧分享 技巧分享  Q Q & & AA MyISAM MyISAM 特点 特点 MyISAM vs MyISAM vs InnoDB InnoDB • 数据存储方式简单，使用 数据存储方式简单，使用 数据存储方式简单，使用 B+ Tree B+ Tree 进行索引 进行索引 • 使用三个文件定义一个表： 使用三个文件定义一个表： .MYI .MYD .frm .MYI .MYD .frm • 少碎片、支持大文件、能够进行索引压缩 少碎片、支持大文件、能够进行索引压缩 • 二进制层次的文件可以移植 二进制层次的文件可以移植 (Linux (Linux 不支持一些数据库特性，比如 事务、外键约束等 不支持一些数据库特性，比如 事务、外键约束等 • Table level lock Table level lock ，性能稍差，更适合读取多的操作 ，性能稍差，更适合读取多的操作 InnoDB InnoDB 特点 特点 •使用 使用 Table Space Table Space 的方式来进行数据存储 的方式来进行数据存储 (ibdata1

......................................................................................... 7 3.9 内核优化................................................................................................... MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB公司开发，目前属于Oracle 旗下产品。MySQL是最流行的关系型数据库管理系统之一，在Web应用方面，MySQL 是最好的RDBMS (Relational Database Management System，关系数据库管理系 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 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 择，基础软件的选择；从

.............................................................................. 48 第五章 Remoting 通信层： .................................................................................................. .......................................................................................... 54 五：通信层的整体交互 .............................................................................................. et, storeTimestamp。 2.2.3 事物状态表 事物状态表是有 MapedFileQueue 将多个文件组成一个连续的队列，它的存储单元是定 长为 24 个字节的数据， tranStateTableOffset 可以认为是事物状态消息的个数，索引偏移量， 它的值是 tranStateTable.getMaxOffset() / TSStoreUnitSize

Hadoop HDFS⾯临的问题 • Apache Ozone介绍 • Apache Ozone适⽤场景 • Apache Ozone的最近进展 • Apache Ozone的实践分享 ⼤数据存储的需求 能否提供⾼并发读取和写⼊ 是否兼容主流API，如HDFS/S3 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 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 ⽆法接受私有化 的数据存储系统 公有云的对象存储服务 ⽆法在线下部署 ⽬录 • Apache Hadoop HDFS⾯临的问题 • Apache Ozone介绍 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 volumes, buckets, 和 keys. Volumes 类似与⽤户账号. 只有Admin 可以创建或删除Volumes Buckets 类似与S3

3.2. 分组引用 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 3.2.1. 提取数据 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 3.2.2. 替换 . . . . . . 72 7.3.1. 使用构造函数生成正则表达式 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72 7.3.2. 使用字符串保存数据 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73 7.3.3. if 语句中使用正则替代 && . . . . 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。 第一章和第二章以这个角度去讲解了正则表达式的基础。 在正则可以使用括号捕获数据，要么在 API 中进行分组引用，要么在正则里进行反向引用。 这是第三章的主题，讲解了正则表达式中括号的作用。 学习正则，是需要了解其匹配原理的。 第四章，讲解了正则表达式的回溯法原理。 另

3.2. 分组引用 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 3.2.1. 提取数据 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 3.2.2. 替换 . . . . . . 72 7.3.1. 使用构造函数生成正则表达式 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72 7.3.2. 使用字符串保存数据 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73 7.3.3. if 语句中使用正则替代 && . . . . 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。 第一章和第二章以这个角度去讲解了正则表达式的基础。 在正则可以使用括号捕获数据，要么在 API 中进行分组引用，要么在正则里进行反向引用。 这是第三章的主题，讲解了正则表达式中括号的作用。 学习正则，是需要了解其匹配原理的。 第四章，讲解了正则表达式的回溯法原理。 另