. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 306 VII 处理大多数图像和照片 309 VII.I 图像软件介绍 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 查看和管理照片 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 311 VII.II.I 向 F-Spot 中导入图像 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 313 VII.II.II 查看照片 . . . . . . . . VII.V.I 检查扫描仪的兼容性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 333 VII.V.II 扫描图像 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 334 VII.VI本课小结

角色扮演型提示语：要求AI扮演特定角色，模拟 特定场景。 4. 创意型提示语：引导AI进行创意写作或内容生成。 5. 分析型提示语：要求AI对给定信息进行分析和推 理。 6. 多模态提示语：结合文本、图像等多种形式的 输入。 表1-1-1提示语的本质特征 特征 描述 示例 沟通桥梁 连接人类意图和AI理解 “将以下内容翻译为法语：Hello, world” 上下文提供 者 为AI提供必要的背景信息 成一个全面的分析报告。 2. 请根据[主题]创建一个包含图像和数据可视化的报告，详细描述可视化方法。 3. 请设计一个融合文本、图像、音频或视频元素的多媒体内容，增强内容的丰富 性。 4. 请设计一个互动数据展示方案，使读者可以与数据进行互动，并详细描述设计 步骤。 5. 请将不同媒体形式的内容进行联动展示，例如将文字内容与图像和数据可视化 结合起来。 6. 请选用合适的数据可视化 （7）定位声明： 综合以上要素，创作一个简洁有力的定位声明。这个声明应清晰传达品牌是什么、为 谁服务、提供什么独特价值。 （8）视觉识别： 提出2—3个能直观体现品牌定位的视觉元素建议（如标志、色彩、图像风格等）。 评估标准： - 清晰度：定位是否易于理解和记忆 - 独特性：是否明显区别于竞争对手 - 相关性：是否与目标受众的需求和期望高度相关 - 可信度：是否基于品牌的实际优势和能力 - 持续性：是否具有长期发展潜力

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， 思维链，显著提高复杂任务的推理准确性，其长链推理能力在数学、 编程和自然语言推理等任务中表现出色。 • 多模态任务处理：DeepSeek R1 在多模态任务中表现出色，能够 处理复杂场景下的逻辑、公式识别及自然图像等问题，显示出其在 多模态任务中的广泛应用潜力。 训练方法：数据冷启，阶段递进 DeepSeek R1 采用了冷启动数据和多阶段训练的策略，以进一步提升模型的推理能力和可读性。  冷启动数据 1.多步骤 自主研究 2.端到端强化学习 3.深度信息整合 输入 提示 文本、图像、 PDF 解释、推理 调整 优化 查找、分析 综合数百个 在线资源 以研究分析师的水平 创建一份综合报告 端到端强化学习 训练 规划执行多步 骤研究流程 实时调整策略 回溯修正错误 文本 PDF 图像 【多格式数据】 支持搜索多格式数据， 整合多模态信息，生 成带引用和思考过程 总结的报告

所处层级选择优化的方式方法。 下面介绍MySQL数据库具体的调优思路和分析过程，如图1所示。 调优分析思路如下： 1. 很多情况下压测流量并没有完全进入到服务端，在网络上可能就会出现由于各种 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）。