、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 本内容，测试模型对中、长文本处理效果 2、整理集成可视化的数据表格 3、按照日期规范排序 任务 Open AI o3mini 一般文本（7000token）： 能够高效提取文本中的数据， 并整理成可视化数据表格， 格式工整、简洁，数据准确 但数据维度有所缺失。 长文本（15000token）： 数据，输出格式规范的数据 表格，但集成数据维度仍然 不够全面。 DeepSeek R1 一般文本（7000token）：能 详细全面地提取文本数据，并 集成可视化表格，但受大样本 或模型稳定性影响，输出表格 末尾缺失，需要重复尝试生成。 长文本（15000token）：暂时 无法给出答复。 【所需阅读文本】请根据以上文本完成以下三个任务：1、阅读 文本内容；2、整理集成可视化的数据表格；3、按照日期规范排 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  一般文本处理任务中，DeepSeek R1所提取的文本数据维度最为全面，但容易受文本长度或模型稳定性影响出现失误；其他三个模型在文本数 据提取过程中，都存在对部分数据的忽略问题，没有完整集成到可视化表格中；  长文本处理任务中，Kimi k1.5相较短文本处理表现更加突出，提取准确的同时数

果）。 从“下达指令”到“表达需求” 策略类型 定义与目标 适用场景 示例（推理模型适用） 优势与风险 指令驱动 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， 的短篇小说，不超过200字” 开放式指令（如“自由创作”） 代码生成 推理模型 简洁需求，信任模型逻辑 “用Python实现快速排序” 分步指导（如“先写递归函数”） 通用模型 细化步骤，明确输入输出格式 “先解释快速排序原理，再写出代 码并测试示例” 模糊需求（如“写个排序代码”） 多轮对话 通用模型 自然交互，无需结构化指令 “你觉得人工智能的未来会怎样？” 强制逻辑链条（如“分三点回答”） �基于SPECTRA模型的提示语链设技巧： 1. 分割提示：“将[总任务描述]分解为3—5个主要组成部分，确保每个 部分都是相对独立但与整体目标相关的。” 2. 优先级提示： “对上述分解的任务进行优先级排序，考虑它们对总 体目标的重要性和逻辑顺序。” 3. 细化提示：“选择优先级最高的子任务，将其进一步细化为2—3个具 体的行动项或小目标。” 4. 连接提示：“分析各个子任务之间的关系，确定它们如何相互支持和

规范中描述的优兇级是挃在一个消息队列中，每条消息都有丌同的优兇级，一般用整数来描述，优兇级高的消 息兇投递，如果消息完全在一个内存队列中，那举在投递前可以挄照优兇级排序，令优兇级高的兇投递。 由亍 RocketMQ 所有消息都是持丽化的，所以如果挄照优兇级来排序，开销会非常大，因此 RocketMQ 没有特 意支持消息优兇级，但是可以通过发通的方式实现类似功能，即单独配置一个优兇级高的队列，和一个普通优兇级 RocketMQ 支持挄照时间回溯消费，时间维度精确到毫秒，可以吐前回溯，也可以吐后回溯。 4.12 消息堆积 消息中间件的主要功能是异步解耦，迓有个重要功能是挡住前端的数据洪峰，保证后端系统的稳定性，返就要 求消息中间件具有一定的消息堆积能力，消息堆积分以下两种情冴： (1). 消息堆积在内存 Buffer，一旦超过内存 Buffer，可以根据一定的丢弃策略来丢弃消息，如 CORBA Notification 定时消息是挃消息収到 Broker 后，丌能立刻被 Consumer 消费，要到特定的时间点戒者等待特定的时间后才能 被消费。 如果要支持任意的时间精度，在 Broker 局面，必须要做消息排序，如果再涉及到持丽化，那举消息排序要丌 可避免的产生巨大性能开销。 RocketMQ 支持定时消息，但是丌支持任意时间精度，支持特定的 level，例如定时 5s，10s，1m 等。 4.15 消息重试

Ubuntu 更加可行。桌面支持到 2009年06月，服务器支持到 2011年06月。 • Ubuntu 6.10 (Edgy Eft，急躁的水蜥) 2006年10月发布。这个版本保证了启动 过程的稳定和完整，支持到 2007年04月。 • Ubuntu 7.04 (Feisty Fawn，烦躁的小鹿) 2007年04月发布，重点改进了网络漫 游模式，支持到 2008年10月。 • Ubuntu 网页浏览器，在书签菜单中单击将此页加为书签。 图 III.14 将 此 页 加 为 书 签 2. 弹出书签对话框。选择保存新书签的位置，给它添加标签。 3. 然后单击完成来保存书签。 要给书签排序或创建新文件夹，在书签菜单中选择管理书签打开我的足迹对话框。 图 III.15 管 理 书 签 72 使用 Feed 阅读器 目录 Lucid Lynx 图 III.16 我 的 足 迹 III 在重设完图片的尺寸后，您需要将图片放到文档中的合适位置。要调整和对齐图 片，可以使用框架工具栏中的工具。这个工具栏会在您首次选中一幅图片的时候出 现在标准工具栏的下方。另一种办法是，您可以右键单击图片，然后在快捷菜单中 选择例如排序，对齐或者锁定等选项。 140 使用 OpenOffice.org 文字处理 目录 Lucid Lynx 图 IV.18 放 置 插 入 的 图 片 5. 在选定了合适的图片选项后，您也许会看到类似于下面这张截图的情形。

不打开 ） 128M 查询缓存区的最大长度，按照当前需求，一 倍一倍增加，本选项比较重要 sort_buffer_size 512K 128M 每个线程的排序缓存大小，一般按照内存可 以设置为 2M 以上，推荐是 16M ，该选项对 排序 order by ， group by 起作用 record_buffer 128K 64M 每个进行一个顺序扫描的线程为其扫描的每 张表分配这个大小的一个缓冲区，可以设置

本方案采用 Heartbeat 双机热备软件来保证数据库的高稳定性和连续性，数据的一 致性由 DRBD 这个工具来保证。默认情况下只有一台 mysql 在工作，当主 mysql 服 务器出现问题后，系统将自动切换到备机上继续提供服务，当主数据库修复完毕， 又将服务切回继续由主 mysql 提供服务。 5.2 方案优缺点 优点：安全性高、稳定性高、可用性高，出现故障自动切换， 缺点：只有一台服务 的功能，更可贵的是 如果当前的主服务器挂掉后，会将你后端的从服务器自动转向新的主服务器进行同 步复制，不用手工更改同步配置。这个方案是目前比较成熟的解决方案。 6.2 方案优缺点 优点：安全性、稳定性高，可扩展性好，高可用，当主服务器挂掉以后，另一个主 立即接管，其他的从服务器能自动切换，不用人工干预。 缺点：至少三个节点，对主机的数量有要求，需要实现读写分离，对程序来说是个 挑战。 6

msgTreeMap 重新消费 commit: 将临时表 msgTreeMapTemp 数据清空，代表消费完成，放回最大偏移 值 (3) 这里是个 TreeMap，对 key 即消息的 offset 进行排序，这个样可以使得消息进 行顺序消费 三： 长轮询 Rocketmq 的消息是由 consumer 端主动到 broker 拉取的

等待刷盘节点数⽬） • openLedger(5, 3, 2) streamnative.io 企业级流存储层： 读写⾼可⽤性（容错） streamnative.io 企业级流存储层： 稳定的 IO 质量 ⾼性能、强⼀致性、读写隔离、灵活SLA • Pulsar 的根本不同 • Apache Pulsar 简介 • Pulsar 的云原⽣架构 • 企业级流存储： BookKeeper

Mysql Operator pod … … mysql Pod-T 0. 创建 CRD 3. 集群管理 2. 调度 pod Ceph Kubernetes 的容器编排 • Pod 名稳定 • Pod 启动有序 • Pod 扩容安全 Deployment mysql-5f54tvkj8 mysql-7c46782dr mysql-577ck9s8f StatefulSet mysql-0

⼤容量磁盘，系统中有上万个Container和 RocksDB实例 • 内存开销⼤，需保留众多RocksDB实例 • 性能影响，频繁open/close实例 • 磁盘使⽤量，不可精准预测 • 稳定性，频繁open/close⾮RocksDB的推荐⽤法， 容易触发潜在问题 解决办法 - 单盘单RocksDB实例 单盘单RocksDB实例 • 除了Container的删除，其他操作V3都要⽐V2有数量级的提升