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  • pdf文档 JavaScript 正则表达式迷你书 老姚 - v1.1

    是“确定型有限自动 机”的简写。 而 JavaScript 的正则引擎是 NFA,NFA 是“非确定型有限自动机”的简写。 大部分语言中的正则都是 NFA,为啥它这么流行呢? 答:你别看我匹配慢,但是我编译快啊,而且我还有趣哦。 JavaScript 正则表达式迷你书 4. 第四章 正则表达式回溯法原理 | 第 45 页 5. 第五章 正则表达式的拆分 对于一门语言的掌握程度怎么样,可以有两个角度来衡量:读和写。 则表达式运行才慢呢?我们需要考察正则表达式的运行过程(原理)。 正则表达式的运行分为如下的阶段: • 1. 编译; • 2. 设定起始位置; • 3. 尝试匹配; • 4. 匹配失败的话,从下一位开始继续第 3 步; • 5. 最终结果:匹配成功或失败。 下面以代码为例,来看看这几个阶段都做了什么: JavaScript 正则表达式迷你书 6. 第六章 正则表达式的构建 | 第 // => 0 ["123", index: 0, input: "123abc34def"] 具体分析如下: var regex = /\d+/g; 当生成一个正则时,引擎会对其进行编译。报错与否出现这这个阶段。 regex.exec("123abc34def") 当尝试匹配时,需要确定从哪一位置开始匹配。一般情形都是字符串的开头,即第 0 位。 但当使用 test 和 exec 方法,且正则有
    0 码力 | 89 页 | 3.42 MB | 11 月前
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  • pdf文档 JavaScript 正则表达式迷你书 老姚 - v1.0

    是“确定型有限自动 机”的简写。 而 JavaScript 的正则引擎是 NFA,NFA 是“非确定型有限自动机”的简写。 大部分语言中的正则都是 NFA,为啥它这么流行呢? 答:你别看我匹配慢,但是我编译快啊,而且我还有趣哦。 JavaScript 正则表达式迷你书 4. 第四章 正则表达式回溯法原理 | 第 45 页 5. 第五章 正则表达式的拆分 对于一门语言的掌握程度怎么样,可以有两个角度来衡量:读和写。 则表达式运行才慢呢?我们需要考察正则表达式的运行过程(原理)。 正则表达式的运行分为如下的阶段: • 1. 编译; • 2. 设定起始位置; • 3. 尝试匹配; • 4. 匹配失败的话,从下一位开始继续第 3 步; • 5. 最终结果:匹配成功或失败。 下面以代码为例,来看看这几个阶段都做了什么: JavaScript 正则表达式迷你书 6. 第六章 正则表达式的构建 | 第 // => 0 ["123", index: 0, input: "123abc34def"] 具体分析如下: var regex = /\d+/g; 当生成一个正则时,引擎会对其进行编译。报错与否出现这这个阶段。 regex.exec("123abc34def") 当尝试匹配时,需要确定从哪一位置开始匹配。一般情形都是字符串的开头,即第 0 位。 但当使用 test 和 exec 方法,且正则有
    0 码力 | 89 页 | 3.42 MB | 11 月前
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  • pdf文档 清华大学 DeepSeek 从入门到精通

    整。 4. 请求同行或专家对内容进行审阅并提供反馈。 5. 根据反馈意见,逐步优化和完善文章的各个部分。 1. 请对当前内容进行评估,列出主要优缺点,并提出具体的改进建议。 2. 请根据前一阶段的反馈,逐步修改和完善内容,列出修改的具体步骤。 3. 请根据内容生成过程中出现的新问题,动态调整后续提示语,并解释调整原 因。 4. 请收集多方反馈,综合考虑并调整内容生成方向,列出不同来源的反馈及其 数',指导在执行过程中如何分配计算资源。” 7. 适应提示:“在执行每个子任务后,评估其输出质量和对总体目标的 贡献,必要时调整后续任务的优先级或内容。” 思维拓展的认知理论基础 生成阶段(Generate)和探索阶段(Explore),可 以将这一理论应用到AI内容生成的过程中,设计相 应的提示语策略。 发散思维的提示语链设计 (基于“IDEA”框架) • Imagine(想象):鼓励超越常规的思考 使用“深化”提示拓展初始想法 4. 设计“反转”提示寻找替代方案 思维拓展的提示语链设计建立在创造性认知理论的基础上。根据Geneplore模型(Generate-Explore Model), 创造性思维包括两个主要阶段: 思维拓展的提示语链设计 聚合思维的提示语链设计 基于“FOCUS”框架 • Filter(筛选):评估和选择最佳想法 • Optimize(优化):改进选定的想法 • Combine(组合):整合多个想法
    0 码力 | 103 页 | 5.40 MB | 8 月前
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  • pdf文档 清华大学 DeepSeek+DeepResearch 让科研像聊天一样简单

    在多模态任务中表现出色,能够 处理复杂场景下的逻辑、公式识别及自然图像等问题,显示出其在 多模态任务中的广泛应用潜力。 训练方法:数据冷启,阶段递进 DeepSeek R1 采用了冷启动数据和多阶段训练的策略,以进一步提升模型的推理能力和可读性。  冷启动数据  多阶段训练 • 定义与作用:冷启动数据是指在模型训练初期,引入的一小部 分高质量、结构化的数据。其作用是为模型提供一个良好的起 点, 使模型在后续的强化学习阶段能够更稳定地学习和优化。它解 决了纯强化学习训练中可能出现的可读性差和语言混杂等问题。 第一阶段:推理 导向的强化学习 基 于 冷 启 动 数 据 微 调 后 的 基 础 模 型 , 进 行 大 规 模 强 化 学 习 。 此 阶 段 引 入 语 言 一 致 性 奖 励 , 优 化 模 型 在 数 学 、 编 程 等 结 构 化 任 务 中 的表现。 第二阶段:拒绝 成 新 的 合 成 数 据 , 并 与 写 作 、 事 实 问 答 等 领 域的监督数据混合。 然 后 对 基 础 模 型 进 行 两 轮 微 调 , 进 一 步提升模型的性能。 第三阶段:全场 景强化学习 结 合 规 则 奖 励 ( 针 对 推 理 任 务 ) 和 神 经 奖 励 模 型 ( 针 对 通 用 任 务 ) , 对 模 型 进 行 最 终 的 强 化 学 习
    0 码力 | 85 页 | 8.31 MB | 8 月前
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  • pdf文档 RocketMQ v3.2.4 开发指南

    消息到本地,消费完成后,才吐服务器迒回 ack,如果没有消费一定丌会 ack 消息, 所以 RocketMQ 可以很好的支持此特性。 4.9 Exactly Only Once (1). 収送消息阶段,丌允许収送重复的消息。 (2). 消费消息阶段,丌允许消费重复的消息。 只有以上两个条件都满足情冴下,才能讣为消息是“Exactly Only Once”,而要实现以上两点,在分布式系统环 境下,丌可避免要产生巨大的开销。所以 Tuxedo,在金融、电信等领域被广泛应用。 分布式事务涉及到两阶段提交问题,在数据存储方面的方面必然需要 KV 存储的支持,因为第二阶段的提交回 滚需要修改消息状态,一定涉及到根据 Key 去查找 Message 的劢作。RocketMQ 在第二阶段绕过了根据 Key 去查找 Message 的问题,采用第一阶段収送 Prepared 消息时,拿到了消息的 Offset,第二阶段通过 Offset 去访问消息, 幵修改状态,Offset
    0 码力 | 52 页 | 1.61 MB | 1 年前
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  • pdf文档 消息中间件RocketMQ原理解析 - 斩秋

    [userId%messageQueueList.size()] 2.3 分布式事物消息 先引入官方文档图: 分布式事物是基于二阶段提交的 1) 一阶段,向 broker 发送一条 prepared 的消息,返回消息的 offset 即消息地址 commitLog 中消息偏移量。Prepared 状态消息不被消费 发送消息 ok,执行本地事物分支, 的 事 物 状 态 LocalTransactionState 3) 二阶段,处理完本地事物中业务得到事物状态, 根据 offset 查找到 commitLog 中 的 prepared 消息,设置消息状态 commitType 或者 rollbackType , 让后将信息添加到 commitLog 中, 其实二阶段生成了两条消息
    0 码力 | 57 页 | 2.39 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Ubuntu 桌面培训 2010

    出 的 对 Copyleft 的 定 义:http://www.gnu.org/copyleft/copyleft.html 到了 1991年,很多 GNU 工具都被开发了出来,包括强大的 GNU 编译器套件(GNU Compiler Collection, GCC)。软件需要运行操作系统之上,但是,创造一个自由的 操作系统的所必不可少的部分——自由的内核,却还没有开发出来。 I.II.II 开源运动与 源码包:包含程序源代码的压缩文件包。使用前需要编译源代码。本课程不包括如 何从源代码编译安装程序。 296 软件仓库 目录 Lucid Lynx 从源码包编译安装程序会使得出错时的调试变得十分复杂。源码包的结构简单,不明 确指定需要那些依赖来正确编译。因此,确定到底有那些需要的依赖关系以及如何正 确安装或编译都很费时费力。所以本课程不涉及从源码包编译。 注: 单个软件包文件不保证与您的系统 不是到相应 的软件官方网站下载源码进行编译、或者从其他来源安装二进制的软件包。Ubuntu 软件仓库提供了大量优质的软件供您选用,其中的软件包能确保您不受恶意软件攻击 和获得最大程度的支持。如果您对系统没有足够的了解,以其他方式安装软件可能导 致系统损害。当您需要某一方面的软件时可以使用软件中心查找,若无法找到可以访 问 Ubuntu 中文论坛寻求帮助,编译或使用其他来源(包括软件本身的官方网站)的二
    0 码力 | 540 页 | 26.26 MB | 1 年前
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  • pdf文档 基于go和flutter的实时通信/视频直播解决方案 段维伟

    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 更好的选择? 为何选择
    0 码力 | 38 页 | 2.22 MB | 1 年前
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  • pdf文档 MySQL高可用 - 多种方案

    和 backup 服务器都需要安装 heardheat 软件。下面两种安装方式任 选其一。  Rpm 包的安装方式 yum -y install heartbeat-*  源代码编译安装方式 wget http://www.ultramonkey.org/download/heartbeat/2.1.3/heartbeat- 2.1.3.tar.gz tar xzvf heartbeat-2 了,Master 和 backup 服务器都需要安装 heardheat 软件。下面两种安装方式任选其一。  Rpm 包的安装方式 yum -y install heartbeat-*  源代码编译安装方式 wget http://www.ultramonkey.org/download/heartbeat/2.1.3/heartbeat- 2.1.3.tar.gz tar xzvf heartbeat-2
    0 码力 | 31 页 | 874.28 KB | 1 年前
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  • pdf文档 MySQL 8.0.17 调优指南(openEuler 20.09)

    MySQL作为网站数据库。 1.2 调优原则 性能调优从大的方面来说,在系统设计之初,需要考虑硬件的选择,操作系统的选 择,基础软件的选择;从小的方面来说,包括每个子系统的设计,算法选择,如何使 用编译器的选项,如何发挥硬件最大的性能等等。 在性能优化时,我们必须遵循一定的原则,否则,有可能得不到正确的调优结果。主 要有以下几个方面: ● 对性能进行分析时,要多方面分析系统的资源瓶颈所在,因为系统某一方面性能
    0 码力 | 11 页 | 223.31 KB | 1 年前
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