Apache Ozone 的最近进展和实 践分享 刘岩 陈怡 2022.07.29 ⽬录 • Apache 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 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 管理Ozone的Namespace ，也使⽤了RocksDB 2. SCM – 管理Ozone集群和数据 3. Recon Server – 监控Ozone集群 4. DataNode – 负责存储和汇报Storage Containers 5. Storage Containers – Ozone的存储单元，内置有RocksDB 数据库 Apache Ozone – 数据访问的API ofs

基于go和flutter的实时通信/视频直播解决方案 段维伟 湖北捷智云技术有限公司 创始人 目 录 背景 01 技术简介 02 客户端 03 服务端 04 开源社区 05 Q&A 06 背景 第一部分 即将讲述的内容 • WebRTC 实时通讯 • Flutter 跨平台UI 开发框架 • 基于Flutter UI 框架的WebRTC 插件 flutter-webrtc + Obj-C/Swift • Android 使用libwebrtc.aar + java • Windows 使用libwebrtc.dll + C++ 实际开发中会遇到的困难 • 下载和编译Google WebRTC框架（防火墙，编译环境） • 原生SDK开发(每平台人力投入) • UI 的一致性，更新迭代（类似SDK需按平台维护） • 性能问题(全部使用html5) 客户端是否有 com/leewardbound • Orlando Co https://github.com/OrlandoCo • CloudWebRTC https://github.com/cloudwebrtc pion 和 ion 社区的所有代码均为MIT授权， 相关github 地址如下: https://github.com/pion/ion https://github.com/flutter-webrtc https://github

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 ConsumeQueue : 事物状态为 preparedType 和 rollbackType 的消息 不会将请求分发到 ConsumeQueue 中去，即不处理， 所以不会被消息 table： 如果是 prepared 消息记，通过 TransactionStateService 服 务将消息加到存储事务状态的表格 tranStateTable 的文件中；如果是 commitType 和 rollbackType 消息， 修改事物状态表格 tranStateTable 中的消息状态。 记 录 Transaction Redo Log 日 志 ： 记 录 了 commitLogOffset transactionCheckExecuter.gotocheck 方法向 producer 回查事物状态， 根据 group 随机选择一台 producer 查询消息，根据 commitLogOffset 和 msgSize 到 commitlog 查找消息 向 Producder 发起请求,请求 code 类型为 CHECK_TRANSACTION_STATE，producer 的 DefaultMQProducerImpl

. . . . 1 本书制作用到的工具 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 意见和疑问 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 感谢 . . . . . . 1. ^ 和 $ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.2.2. \b 和 \B . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.2.3. (?=p) 和 (?!p) . 25 3. 第三章 正则表达式括号的作用 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 3.1. 分组和分支结构 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 3.1.1. 分组 . . . . .

. . . . 1 本书制作用到的工具 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 意见和疑问 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 感谢 . . . . . . 1. ^ 和 $ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.2.2. \b 和 \B . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.2.3. (?=p) 和 (?!p) . 25 3. 第三章 正则表达式括号的作用 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 3.1. 分组和分支结构 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 3.1.1. 分组 . . . . .

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： • 复制、发行、展览、表演、放映、广播或通过信息网络传播本作品 关于这个著作权协议的更多信息，请参阅： http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/legalcode 2 目录 Lucid Lynx 目录 课程概况 27 目标对象和前提要求 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 培训前准备和检查 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 教学方法

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 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 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 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 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

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 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 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 训练和微调，适应特定需求。 Open AI o3 mini 次性完成表格生成后支持直接复制和表格文件下载。  Open AI o3mini能够更加高效地完成数据提取任务，输出表格准确，但暂不支持附件上传，文件读取依靠粘贴稍显不便；Kimi k1.5文 件数据提取有明显空缺。 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响，仅供参考，无法作为决策制定、质量评估或产品验证的最终依据。 文本数据集成 1、分别阅读约7000token和15000token的文

.............................................................................. 4 2.4.3 Mysql 的安装和配置 ........................................................................................ 4 2.4.4 ............................... 5 2.4.8 Master 和 backup 的 realserver 的配置 ...................................................... 7 2.4.9 Master 和 backup 的启动 ...................................... ............................................................................. 10 3.5.2 Mysql 的安装和配置 ...................................................................................... 10 3.5.3

绍如何安装ffmpeg；如何⽤ffmpeg处理⾳频，⽐如从⾳频中提取某段⾳频 ⽚段；以及各种视频处理，包括视频属性的获取和调整，包括调整视频宽 ⾼尺⼨⼤⼩；以及动图gif处理，包括视频转动图、动图转视频；以及⽔印 处理，包括去除视频⽔印；从视频中提取完整⾳频和⾳频⽚段；字幕相关 处理，包括字幕的背景知识，包括软字幕和硬字幕、常⻅字幕格式ass和 srt；以及如何⽤Aegisub编辑字幕；从视频中提取字幕、从srt转换出ass 字幕；嵌⼊字幕，包括⽤流拷⻉模式嵌⼊软字幕、⽤vf模式烧录嵌⼊硬字 幕、且可以指定字幕位置、指定字幕⽂字属性等；整理ffmpeg使⽤的⼼得 和常⻅问题；以及其他有哪些⼯具软件⽤到了ffmpeg、如何⽤Python调⽤ ffmpeg；最后给出附录内容，包括help语法、⽂档资料等。 源码+浏览+下载 本书的各种源码、在线浏览地址、多种格式⽂件下载如下： Gitbook源码 crif 版权说明 此电⼦书教程的全部内容，如⽆特别说明，均为本⼈原创和整理。其中部 分内容参考⾃⽹络，均已备注了出处。如有发现侵犯您版权，请通过邮箱 联系我 admin 艾特 crifan.com ，我会尽快删除。谢谢合作。 鸣谢 感谢我的⽼婆陈雪的包容理解和悉⼼照料，才使得我 crifan 有更多精 ⼒去专注技术专研和整理归纳出这些电⼦书和技术教程，特此鸣谢。 更多其他电⼦书 本⼈ crifan