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 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 如何查看、绘制、处理和扫描图像 • 如何播放、编辑和管理您的音乐和视频文件 • 如何从免费的或商业的资源中获取关于 Ubuntu 的帮助 • 如何创建分区和使用双启动选项 目标对象和前提要求 本课程为家庭用户和办公室用户提供 Ubuntu 操作系统的培训。目标对象不必预先了 解 Ubuntu，但必须具备基本的计算机使用能力。要开始学习本课程，请先在您的计 算机硬盘上安装 Ubuntu 10.04 LTS。 28 在第一天要首先做的： 1. 欢迎学生们，然后做一个自我介绍，再让学生们介绍自己，包括名字、职业背景、 所在公司、对本课程的期望和对 Linux 操作系统的熟悉程度。 2. 明确介绍整个培训的教学意图和目标。 3. 制定课间休息的规则。 内容设置 使用下列方法： • 对主题进行简要介绍。 • 从学习者的角度解释为何该主题很重要。 • 联系之前学习的主题 主要内容 您可以使用以上介绍的任

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。 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。 DeepSeek R1 负责精准爬取和筛 选数据，Open AI o3mini 提供额 外的数据补充 DeepSeek+Kimi 数据分析的“慧眼破局” DeepSeek R1 负责深入分析和异 常检测，Kimi k1.5 提供深度挖掘 的思路，助于更精准发现数据规律 Open AI+Kimi+Claude 数据呈现的“画龙点睛” Open AI o3mini 直接调用 DALLE 生成图表，Kimi 工具，收集并分析市场数据，预测风险并为金 融机构提供管理建议。 • 智能文学创作辅助：为作家提供创作灵感 和文本构思，生成符合中文文学传统的故事情 节和诗句，助力突破创作瓶颈。 • 智能广告创意生成：根据产品特点和目标 受众自动生成创意广告文案和宣传语，提高广 告创作效率。 • 中小企业AI定制化服务：为中小企业提 供定制化的AI解决方案，如智能客服、营销 和办公工具，提升企业竞争力。 • 开源AI教育平台：借助DeepSeek

因果分析（事件关联性） 语义分析 语义解析 情感分析（评论、反馈） 意图识别（客服对话、用户查询） 实体提取（人名、地点、事件） 文本分类 文本分类 主题标签生成（如新闻分类） 垃圾内容检测 编程与代码相关 代码调试 • 错 误 分 析 与 修 复 建议 • 代 码 性 能 优 化 提 示 技术文档处理 • API文档生成 • 代码库解释与示 例生成 代码生成 • 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 通用场景更灵活，但专项任务需依赖提示语补偿能力 • 例如：GPT-3、GPT-4（OpenAI），BERT（Google），主要用于语言生成、语言理解、文本分类、翻译 等任务。 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 适的模型，实现最佳效果。 提示语策略差异 1 2 推理模型 通用模型 • 提示语更简洁，只需明确任务目标和 需求（因其已内化推理逻辑）。 • 无需逐步指导，模型自动生成结构化 推理过程（若强行拆解步骤，反而可 能限制其能力）。 • 需显式引导推理步骤（如通过CoT提 示），否则可能跳过关键逻辑。

增加2个副本 当前副本数：3 Controller 的基本原理 1. 背景介绍 2. Operator 的基本原理 3. MySQL Operator 设计实践 4. 小结 MySQL 容器化目标 • 快速部署 MySQL 主从集群 • 支持 MySQL 集群高可用 • 支持 MySQL 集群弹性伸缩 • 支持 MySQL 5.5 & 5.7 Master Slave1 Slave2 pod 都正常运行？ 重新调度 mha MGR 高可用简介 • 多主和单主两种工作模式 • MGR 只支持 InnoDB 引擎 • 开启 GTID，ROW 模式 binlog • 每张表必须有检测冲突的主键 • 目前最多只支持 9 个节点 • loose-group_replication_ • group_name • start_on_boot • local_address • group_seeds

2021-09-14 11:22:40 获取 7 FFmpeg相关 ffmpeg与相关的ffprobe，ffplay，ffserver 的区别 ffmpeg：处理⾳视频 ffprobe：检测⾳视频 -》 获取相关⽂件的属性和信息 ffplay：播放⾳视频及其他⼀些辅助功能 辅助功能举例： 播放视频并显示⽔印位置：便于发现⽔印位置是否准确 播放效果： -》⽅便看出要去除的⽔印的位置有偏差 panic fatal error warning info verbose debug ffmpeg强制覆盖输出⽂件 ffmpeg强制覆盖输出⽂件 = 不需要当每次检测到已存在⽂件再提示你是否 要覆盖 ffmpeg version 4.2-static https://johnvansickle.com/ffmpeg/ ffmpeg version 4.2-static 【已解决】Mac中⽤ffmpeg从mp4视频中提取mp3⾳频 【已解决】Mac中安装ffmpeg及相关ffplay和ffprobe等⼯具 【已解决】⽤ffmpeg去除mp4视频⽔印 【已解决】Python代码其中可利⽤ffmpeg检测视频真实分辨率即宽度 和⾼度 【已解决】mac中下载和安装最新版的ffmpeg 【已解决】ffmpeg从mp4视频提取出srt和ass字幕⽂件 【已解决】⽤Aegisub字幕编辑器去调整字体⼤⼩和字幕背景半透明

=\d{3}$)/g, ',') console.log(result); // => "12345,678" 其中，(?=\d{3}$) 匹配 \d{3}$ 前面的位置。而 \d{3}$ 匹配的是目标字符串最后那 3 位数字。 2.4.2.2. 弄出所有的逗号 因为逗号出现的位置，要求后面 3 个数字一组，也就是 \d{3} 至少出现一次。 此时可以使用量词 +： var result = 假设我们的正则是 /ab{1,3}c/，其可视化形式是： 而当目标字符串是 "abbbc" 时，就没有所谓的“回溯”。其匹配过程是： JavaScript 正则表达式迷你书 4. 第四章 正则表达式回溯法原理 | 第 38 页 其中子表达式 b{1,3} 表示 "b" 字符连续出现 1 到 3 次。 4.2. 有回溯的匹配 如果目标字符串是"abbc"，中间就有回溯。 图中第 5 步有红颜色，表示匹配不成功。此时 第 6 步与第 4 步一样），最后再用子表达式 c，去匹配字符 "c"。当然，此时整个表达式匹配成功了。 图中的第 6 步，就是“回溯”。 你可能对此没有感觉，这里我们再举一个例子。正则是： 目标字符串是"abbbc"，匹配过程是： JavaScript 正则表达式迷你书 4. 第四章 正则表达式回溯法原理 | 第 39 页 其中第 7 步和第 10 步是回溯。第 7 步与第 4 步一样，此时

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通知前端线程，如果是同步复制的话通知是否复制成功 Slave 通过 HAClient 建立与 master 的连接， 来定时汇报 slave 最大物理 offset，默认 5 秒汇报一次也代表了跟 master 之间的心跳检测 读取 master 向 slave 写入 commitlog 的数据， master 向 slave 写入数据的格式是 Slave 初始化 DefaultMessageStore

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 key 的 hash 值），过滤掉 hash 值丌相等的项。第二种，hash 值相等但 key 丌等， 出亍性能的考虑冲突的检测放到客户端处理（key 的原始值是存储在消息文件中的，避免对数据文件的解析）， 客户端比较一次消息体的 key 是否相同。 5. 存储；为了节省空间索引项中存储的时间是时间差值（存储时间-开始时间，开始时间存储在索引文件头中），