设计清晰、精确的提示语结构 创意引导能力 设计能激发AI创新思维的提示语 利用类比、反向思考等技巧拓展AI输出的可能性 巧妙结合不同领域概念，产生跨界创新 结果优化能力 分析AI输出，识别改进空间 通过迭代调整提示语，优化输出质量 设计评估标准，量化提示语效果 跨域整合能力 将专业领域知识转化为有效的提示语 利用提示语桥接不同学科和AI能力 创造跨领域的创新解决方案 系统思维 可验证性 ▪ 迭代空间 ▪ 输出格式 ▪ 难度适中 ▪ 多样性考虑 常见陷阱与应对：新手必知的提示语设计误区 挖掘反向思维：从非传统角度切入 创新设计策略： ▪ 设定逆向任务：提示语可以引导AI从相反的角度处理问题，提供不同于传统生成的内容。 ▪ 挑战预设思维模式：通过打破任务的常规设定，促使AI生成具有挑战性和创新性的内容。 灵活运用任务开放性：给AI自由发挥的空间 创新设计策略： 创新设计策略： ▪ 设定基本框架，留出探索余地：提示语应提供一个结构化的框架，包含具体的生成目标，但不应过度限制表 达方式或细节内容，给AI足够的空间进行创造。 ▪ 多维度任务引导：通过引导AI从多个角度看待问题，激发其对生成内容的多样化思考。 AI缺陷：臆造之辞 概率幻觉 AI幻觉（AI Hallucinations）是指生成式人工智能 模型在生成文本或回答问题时，尽管表面上呈现出逻 辑性

VI Ubuntu DVD 可以在什么地方下载到？ . . . . . . . . . . . . . . . . 488 XI.II.VII根分区(如果 /var 单独分区时是 /var 分区)没有空间 了，可是，我装的软件并不多，这是怎么回事？ . . . . . . . . . . 488 XI.II.VIII我安装的是 Beta/RC 版，我可以升级到正式版吗？ . . . . . . 489 HBD 风险投资公司和 Shuttleworth 基金。2001年他移居伦敦，开 始准备成为第一个在星城受训并最终进入太空的黑人。2002年4月，他以太空旅客的 身分搭乘联盟 TM34 号宇宙飞船抵达国际空间站。2004年初，他创立了 Ubuntu 项 目，旨在开发自由、高品质、用户友好、供所有人使用的操作系统。 I.III.I Ubuntu 承诺 教员注记： 强调 Ubuntu 承诺，因为它包含了 文档 进行设计和排版，这些特性包括 • “样式和格式”窗口：样式和格式窗口是整个 OpenOffice.org 办公套件各部分的 共同特性，在套件的各个程序中都可以使用。通过这个窗口，您可以创建，分配和 修改段落，表格，框架，页面甚至每一个字的格式。 • 导航：导航功能为您提供整个文档的文档结构图，您可以快速的查看整个文档的结 构。您也可以使用导航功能来跟踪已经插入文档中的对象和元素，并使用它来向文

选择队列分配策略实例 AllocateMessageQueueStrategy 执行分配算法,获取队列集合 Set mqSet 1） 平均分配算法，其实是类似于分页的算法 将所有 queue 排好序类似于记录 将所有消费端 consumer 排好序，相当于页数 然后获取当前 consumer 所在页面应该分配到的 queue 2） 按照配置来分配队列， 也就是说在 启动的时候会指定在哪些机房的消息 获取指定机房的 queue 然后在执行如 1）平均算法 根据分配队列的结果更新 ProccessQueueTable 1) 比对 mqSet 将多余的队列删除， 当 broker 当机或者添加，会导致分配到 mqSet 变 化， a) 将不在被本 consumer 消费的 messagequeue 因为内部实现跟 push 方式类似就不在啰嗦，用法也请求看示例代码去 七：shutdown DefaultMQPushConsumerImpl 关闭消费端 关闭消费线程 将分配到的 Set的消费进度保存到 broker 利 用 DefaultMQPushConsumerImpl 获 取 ProcessQueueTable

0 码力 | 57 页 | 2.39 MB | 1 年前

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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 为 2M 以上 table_cache 64 1024 为所有线程打开表的数量。增加该值能增加 mysqld 要求的文件描述符的数量。 MySQL 对每个唯一打开的表需要 少的字段就不用大字段。比如，主键，强烈建议用 int 整型 . 不用 bigint ，为什么 ? 省空间啊。空间是什么 ? 空间就是效率！按 4 个字节和按 32 个字节定位一条记 录，谁快谁慢太明显了。涉及几个表做 join 时， 效果 就更明显了。更小的字段类型占用的内存就更少，占用 的磁盘空间和磁盘 I/O 也会更少，而且还会占用更少的 带宽。因此 . 在日常选择字段时必须要遵守这一规则。

家机制，解决了专家模块工作量不平 衡的问题。 混合专家（MoE）架构 通过低秩压缩减少推理时的内存占用， 同时保持与传统多头注意力（MHA） 相当的性能。MLA在训练中减少了 内存和计算开销，在推理中降低了 KV缓存占用空间。 多头潜在注意力（MLA）机制 通过序列化预测未来多个令牌，增强 模型的上下文建模能力，并支持推测 解码加速推理。MTP在特定场景下同 时预测多个令牌，提高信号密度，减 少上下文漂移和逻辑连贯性问题。 芯片、 云平台、操作系统等产业的发展。 技术深化：突破局限，能力提升 DeepSeek R1展示了强化学习技术和算法创新在 AI 领域的巨大潜力，但其仍然处于发展阶段，存在一定局限性和优化 空间。未来，随着技术的不断进步和创新，DeepSeek R1 可能会在以下几个方面实现进一步的突破： 通用能力提升 解决语言混杂问题 目前，DeepSeek R1在函数调用、多轮 对话、复杂角色扮演和 条件。 • 使用强化学习算法跟踪任务的状 态变化（如预算使用、产品数量 等）。 任务分 析与状 态跟踪 • 基于推理技术，实时预测未来的 市场需求或用户行为。 • 根据预测结果优化资源分配和决 策流程，确保高效性。 动态预 测与优 化 • 通过数据反馈（如实际的使用情 况）更新模型参数。 • 进行持续优化，提升系统的适应 能力和效率。 反馈与 迭代  端到端任务自动化

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）， 整个索引文件是定长的，结构也是固定的。索引文件存储结构参见图 7.4.3-3 。 7.4 服务器消息过滤 RocketMQ Tag 字 符串，而丌是 Hashcode。 为什举过滤要返样做？ (1). Message Tag 存储 Hashcode，是为了在 Consume Queue 定长方式存储，节约空间。 项目开源主页：https://github.com/alibaba/RocketMQ 22 (2). 过滤过程中丌会访问 Commit Log 数据，可以保证堆积情冴下也能高效过滤。

8.0.17 调优指南（openEuler 20.09） 3 操作系统调优 2020-10-15 4 ----结束 3.2 网卡中断绑核 目的 手动绑定网卡中断，根据网卡所属CPU将其进行分配，从而优化系统网络性能。 方法 对于不同的硬件配置，用于绑中断的最佳CPU数目会有差异，比如对于华为鲲鹏920 4826处理器 + Huawei TM280 25G网卡（Taishan 2280的板载网卡）来说，最多可以

第三章 正则表达式括号的作用 | 第 27 页 对比这两个可视化图片，我们发现，与前者相比，后者多了分组编号，如 Group #1。 其实正则引擎也是这么做的，在匹配过程中，给每一个分组都开辟一个空间，用来存储每一个分组匹配到的 数据。 既然分组可以捕获数据，那么我们就可以使用它们。 3.2.1. 提取数据 比如提取出年、月、日，可以这么做： var regex = /(\d{4})-(\d{2})-(\d{2})/;

第三章 正则表达式括号的作用 | 第 27 页 对比这两个可视化图片，我们发现，与前者相比，后者多了分组编号，如 Group #1。 其实正则引擎也是这么做的，在匹配过程中，给每一个分组都开辟一个空间，用来存储每一个分组匹配到的 数据。 既然分组可以捕获数据，那么我们就可以使用它们。 3.2.1. 提取数据 比如提取出年、月、日，可以这么做： var regex = /(\d{4})-(\d{2})-(\d{2})/;