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 作为受控工具，几乎没有伦理问题 引发自主性和控制问题的伦理讨论 CoT链式思维的出现将大模型分为了两类：“概率预测（快速反应）”模型和“链式推理（慢速思考）”模型。 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 • 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。 • 依赖提示语补偿能力短板（如要求分 步思考、提供示例）。 关键原则 3 2 1 模型选择 • 优先根据任务类型而非模型热度选择（如数学任务选推理模型，创意任务选通用 模型）。 提示语设计 • 推理模型：简洁指令，聚焦目标，信任其内化能力。（“要什么直接说”）。 • 通用模型：结构化、补偿性引导（“缺什么补什么”）。 避免误区 • 不要对推理模型使用“启发式”提示（如角色扮演），可能干扰其逻辑主线。 • 不要对通用模型“过度信任”（如直接询问复杂推理问题，需分步验证结果）。 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

............................................... 49 一： NettyRemotingAbstract Server 与 Client 公用抽象类 ............................................... 49 1. invokeSyncImpl 同步调用实现 ..................... 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. checkTransactionState()方法来处理 broker 定时回调的请求， 的更新，后面有定时任务定时更 新到 broker 上去 六：pull 消息消费 消费者主动拉取消息消费，客户端通过类 DefaultMQPullConsumer 客户端可以指定特定 MessageQueue 也可以通过 DefaultMQPullConsumer. fetchMessageQueuesInBalance(topic)

的拉消息方法从 Broker 拉消息，主劢权由应用控制。  Producer Group 一类 Producer 的集合名称，返类 Producer 通常収送一类消息，丏収送逡辑一致。  Consumer Group 一类 Consumer 的集合名称，返类 Consumer 通常消费一类消息，丏消费逡辑一致。  Broker 消息中转角色，负责存储消息，转収消息，一般也称为 PTP，但是一个 Topic/Queue 可以被多个 Consumer Group 消费。  顺序消息 消费消息的顺序要同収送消息的顺序一致，在 RocketMQ 中，主要挃的是尿部顺序，即一类消息为满足顺 序性，必须 Producer 单线程顺序収送，丏収送到同一个队列，返样 Consumer 就可以挄照 Producer 収送 的顺序去消费消息。  普通顺序消息 顺序消息 RocketMQ 中，所有消息队列都是持丽化，长度无限的数据结构，所谓长度无限是挃队列中的每个存储 单元都是定长，访问其中的存储单元使用 Offset 来访问，offset 为 java long 类型，64 位，理论上在 100 年内丌会溢出，所以讣为是长度无限，另外队列中只保存最近几天的数据，乀前的数据会挄照过期时间来 删除。 也可以讣为 Message Queue 是一个长度无限的数组，offset

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81 III.27 为接收邮件选择服务器类型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82 III.28 提供 POP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 159 IV.39 选择图表类型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 458 IX.22 多种支持类型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2、对数据集进行深入分析和数据挖掘 任务 DeepSeek R1 能够准确对数据进行分类，从多个维度进行梳理和分析，借助可视化图表进行数据挖掘，基于分析结 果提供可行建议，但整体数据挖掘深度较浅，缺少对不同类型数据直接关联性的探究。 第一轮对话： 第二轮对话： （基于初步分析结果，选择其中一部分或某个方 向进行深入的数据挖掘） 提示词 测试结果受到数据样本、测试环境、AI抽卡、提示词模板等因 策制定、质量评估或产品验证的最终依据。 数据可视化 基于titanic遇难者数据分析结果绘制可 视化图表 任务  Open AI o3mini的数据可视化能力突出，能够直接高效地生成多种类型可视化图表，准确度高；  DeepSeek R1、Kimi k1.5均能基于分析结果提供多种可视化图表绘制方案，但都需要依靠运行 Python代码才能完成绘图任务，部分代码会出现错误 Open Markdown 表格的形式提供，表格有两列，标题为中文。第一列给出英文标题，第二 列给出中文解释。以下文本为摘要： 【指令后加上文章的摘要】。 中-英、英-中互译指令 指令：我想让你充当一名科研类的英汉翻译，我会向你提供一种语言的一些段落，你的任务是将这些段落准确地、学术性 地翻译成另一种语言。翻译后不要重复原文提供的段落。您应使用人工智能工具（如自然语言处理）以及有关有效写作技巧 的修辞

le.mp4 从视频中提取出字幕 ffmpeg -i video_with_soft_subtitle.mp4 -map 0:s:0 extracted_subtitle.srt 字幕类型转换 srt转换为ass ffmpeg -i subtitle.srt subtitle.ass 另外还有： ffmpeg 被其他⼯具调⽤：⽤于解析和操作⾳视频 Python的⾳频处理库： 脚本说明 Script Info: 脚本的⼀般全局信息: Title：标题 Original Script：脚本原作 Script Updated By：脚本优化 Script Type：类型 ⽤于兼容性设置 SSA=4.00 ASS=4.00+ PlayResX & PlayResY：屏幕宽⾼ PlayDepth：决定颜⾊数量 Timer：定时器 V4 Styles: 定 audio:0kB subtitle:23kB other streams:0kB global 获取 51 嵌⼊字幕 ⽤ffmpeg去 嵌⼊字幕 = 写⼊字幕 = 合并字幕 = 烧录字幕 分2类： 软字幕=内挂字幕 别称： 软字幕 = soft subs = soft subtitles ffmpeg处理逻辑： stream copy 流拷⻉模式 举例： 硬字幕=内嵌字幕

"a2b", "a3b"] 以上就是本章讲的主体内容，只要掌握横向和纵向模糊匹配，就能解决很大部分正则匹配问题。 接下来，我们将具体展开来说。 1.2. 字符组 需要强调的是，虽叫字符组（字符类），但只是其中一个字符。 例如 [abc]，表示匹配一个字符，它可以是 "a"、"b"、"c" 之一。 JavaScript 正则表达式迷你书 1. 第一章 正则表达式字符匹配攻略 | 第 7 页 函数的实现思路是： • 比如要获取 className 为 "high" 的 dom 元素； • 首先生成一个正则：/(^|\s)high(\s|$)/, • 然后再用其逐一验证页面上的所有dom元素的类名，拿到满足匹配的元素即可。 代码如下(可以直接复制到本地查看运行效果)： JavaScript 正则表达式迷你书 7. 第七章 正则表达式编程 | 第 72 页

1111

javascript]\n----\nvar 这确实也帮我解决一部分工作。 当然，正则表达式是跟具体语言（比如 JavaScript）无关的。因为正则表达式是用来处理字符串问题的， 基本上每门语言都有字符串类型，那么也都会支持正则表达式的。正则表达式是分流派的，也跟实现引擎有 关。而 JavaScript 用到的正则表达式的语法，是市面常见语言都支持的核心子集。关于 API，各语言基本 大同小异，想用的话，应该很快就能熟悉起来。

"a2b", "a3b"] 以上就是本章讲的主体内容，只要掌握横向和纵向模糊匹配，就能解决很大部分正则匹配问题。 接下来，我们将具体展开来说。 1.2. 字符组 需要强调的是，虽叫字符组（字符类），但只是其中一个字符。 例如 [abc]，表示匹配一个字符，它可以是 "a"、"b"、"c" 之一。 JavaScript 正则表达式迷你书 1. 第一章 正则表达式字符匹配攻略 | 第 7 页 函数的实现思路是： • 比如要获取 className 为 "high" 的 dom 元素； • 首先生成一个正则：/(^|\s)high(\s|$)/, • 然后再用其逐一验证页面上的所有dom元素的类名，拿到满足匹配的元素即可。 代码如下(可以直接复制到本地查看运行效果)： JavaScript 正则表达式迷你书 7. 第七章 正则表达式编程 | 第 72 页

1111

javascript]\n----\nvar”。这 确实也帮我解决一部分工作。 当然，正则表达式是跟具体语言（比如JavaScript）无关的。因为正则表达式是用来处理字符串问题的，基 本上每门语言都有字符串类型，那么也都会支持正则表达式的。正则表达式是分流派的，也跟实现引擎有关 。而JavaScript用到的正则表达式的语法，是市面常见语言都支持的核心子集。关于API，各语言基本大同小 异，想用的话，应该很快就能熟悉起来。

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。 应用优化 应用优化 索引建立原则（一） 索引建立原则（一） 、 、 date/tim date/tim e e 等 等 类型的字段建立索引 类型的字段建立索引  需要的时候建立联合索引，但是要注意查询 需要的时候建立联合索引，但是要注意查询 SQL SQL 语句的编写 语句的编写  谨慎建立 谨慎建立 unique unique 类型的索引（唯一索引） 类型的索引（唯一索引）  大文本字段不建立为索引，如果要对大文本字段进行检索， where 字句 字句 的 的 update update ， ， Delete SQL Delete SQL 性能。 性能。  Decimal Decimal 类型字段不要单独建立为索引，但覆盖索引可以 类型字段不要单独建立为索引，但覆盖索引可以 包 包 含这些字段。 含这些字段。  只有建立索引以后，表内的行才按照特地的顺序存储，按照 只有建立索引以后，表内的行才按照特地的顺序存储，按照

Ozone适⽤场景 • Apache Ozone的最近进展 • Apache Ozone的实践分享 Apache Ozone • Ozone是 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