JimHu (jimhuyiwei@gmail.com) 欢迎访问本课程网站：http://people.ubuntu.com/˜happyaron/udc-cn 生成时间：20100725T1630 版本：Daily 本课程由 Canonical 有限公司和 Ubuntu 培训社区创作 2008-2010。 这个协议受到知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享的约束 基于这个协议，您可以自由： . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 I.III.II Ubuntu 版本 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 I.III.III Ubuntu 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

server 64bit 14.04.1 Docker 版本 1.6.2 数据库：Mariadb 10.10 （Mariadb 是 MySQL 之父在 MySQL 被 Oracle 收购之后 创建的分支，性能上优于 MySQL 开源版本） 第一步 安装 Docker 对于 Ubuntu，建议直接联网安装 Docker 最新版本，apt-get 中版本较老。 首先获取安装脚本： wget https://get 第二步 运行 Mariadb 容器 首先要将数据镜像拉下来 docker pull mariadb:latest 注意，如果不加:latest 标签，docker 会把所有的镜像版本都拉下来。 然后我们就可以启动镜像了，参数方面需要注意的有一下几点： 1，-name <给容器取个好记的名称> 2，-e MYSQL_ROOT_PASSWORD =‘<给数据库一个 root 用户密码>’ 3，-p <映射到本机的端口>:3306 <映射到本机的端口>:3306 4，-v <本机的数据库存放目录>:/var/lib/mysql 5，设定 MYSQL_USER、MYSQL_PASSWORD、MYSQL_DATABASE 环境变量可以使容器在 运行时同时创建你所需要的数据库和带有全部权限的用户及其对应密码 6，设定 TERM 环境变量的值可以解决容器不能进入 mysql 控制台的问题。 对于不是自己建立的镜像，建立出来的容器未必能一次达到要求，建议是将

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 誓嘉 vintage.wang@gmail ........................................................................................ 14 6.3 数据存储结构 .............................................................................................. ........................................................................................ 15 6.5 数据可靠性 ...............................................................................................

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 全局视野 概率预测（快速反应模型，如ChatGPT 4o） 链式推理(慢速思考模型，如OpenAI o1) 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 更自然地与人互动，理解复杂情感和意图 问题解决能力 擅长解决结构化和定义明确的问题 能够处理多维度和非结构化问题，提供创造性的解 决方案 伦理问题 作为受控工具，几乎没有伦理问题 引发自主性和控制问题的伦理讨论 CoT链式思维的出现将大模型分为了两类：“概率预测（快速反应）”模型和“链式推理（慢速思考）”模型。 前者适合快速反馈，处理即时任务；后者通过推理解决复杂问题。了解它们的差异有助于根据任务需求选择合

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

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 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 push 消费方式来使用 rocketmq 的。 注：ProcessQueue 正在被消费的队列， (1) 长轮询拉取到消息都会先存储到 ProcessQueue 的 TreeMap 集合中，消费调后会删除掉，用来控制 consumer 消息堆积， TreeMap key 是消息在此 ConsumeQueue 队列中索引 (2) 对于顺序消息消费 处理 locked 属性:当

Kubeflow 之上 构建集群与管理理资源 多集群和镜像仓库 • 企业想要的 • 隔离性和安全性 • 容错性与混合云 • 功能多样性与上线流程 • 如何实现 • K8s - 单『控制集群』， 多『⽤用户集群』 • 镜像仓库 - 单『默认仓 库』，多仓库集成 管理理集群和节点 • 技术概览 • cloud provider • custom resource • • k8s 基础资源之外 • 资源分组和整体状态 • 重⽤用 YAML 配置 • 版本化 • 启动依赖 • Helm 很棒，但是 …… 典型企业应⽤用的架构 CAICLOUD/RUDDER • 2 CRDs - Release, Release History • 1 控制器器 - Rudder aka Release Controller • 开源 • https://github https://github.com/caicloud/helm-registry Rudder 技术架构 ⼀一套基于 k8s 控制器器模式的原⽣生的应⽤用管理理 和编排运⾏行行时 安全性与扩展性：从 k8s 原⽣生模式中获益 状态可读：跟踪所有 k8s 对象状态 版本化：快速从历史版本回滚 构建应⽤用 典型 CI/CD 流程 CAICLOUD/CYCLONE • 开源 • https://github

ffmpeg使⽤⼼得 ⽤到ffmpeg的 Python 附录 获取 2 1.9.1 1.9.2 1.9.3 help语法 ⽂档 参考资料 获取 3 强⼤的⾳视频处理⼯具：FFmpeg 最新版本： v1.0 更新时间： 20210914 简介 介绍⾳视频处理⼯具FFmpeg有哪些强⼤的功能。先对ffmpeg进⾏概览， 包括可以⽤来⼲什么，与之相关的ffprobe、ffplay、ffserver等⼯具；再介 Download FFmpeg https://ffmpeg.org/download.html 提到的： static FFmpeg binaries for macOS 64-bit 去下载最新版本： ffmpeg ：https://evermeet.cx/ffmpeg/ffmpeg-4.2.7z ffprobe ：https://evermeet.cx/ffmpeg/ffprobe-4 ffprobe ffprobe which which ffplay ffplay which which ffserver ffserver 去确认能找到 以及顺带去看看版本 ffmpeg -version ffmpeg -version ffprobe -version ffprobe -version ffplay -version ffplay -version

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 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， 适合实时交互场景。  通用性强：适用于多种自 然语言处理任务，如对话 生成和文本理解。 爬虫数据采集 1、阅读网页源代码，提取特定网页内容； 2、撰写python脚本； 3、提取并合并网址； 4、提取网址内容； 5、写入文件。 任务 你需要完成以下两个任务： 1.阅读网页【网址】源代码【对应网页源代码】。提取所

........... 31 文件状态 [ ] 草稿 [ √ ] 正式发布 [ ] 正在修改 名称 mysql 高可用方案探究 作者 飞鸿无痕 版本 V1.0 日期 2012-09-04 博客地址 http://blog.chinaunix.net/uid/20639775.html 1 前言 Mysql 高可用一直是 作为目前比较流行的高可用解决方案，lvs 提供负载均衡， keepalived 作为故障转移，提高系统的可用性。但是一般的 mysql 高可用为了实现 mysql 数据的一致性，一般都是采用单点写入，本方案采用 keepalived 中的 sorry_server 来实现写入数据库为单点的需求。本方案实现的功能是当网络有问题、 mysql 有问题、服务器宕机、keepalived 服务停止后,服务器能自动跳转到备用机， 的端口等。  切换需要 1s 左右的时间。 2.4 方案实战 2.4.1 适用场景 这个方案适用于只有两台数据库服务器并且还没有实现数据库的读写 分离的情况，读和写都配置 VIP。这个方案能够便于单台数据库的管理 维护以及切换工作。比如进行大表的表结构更改、数据库的升级等都是 非常方便的。 2.4.2 实战环境介绍 服务器名 IP VIP 系统 Mysql Master