是一个非洲企业家，热爱技术、创新、改变和宇宙飞行。 Shuttleworth 曾在普林顿大学学习金融和信息技术，然后他创办了 Thawte ——一 8 关于 Ubuntu 目录 Lucid Lynx 家致力于数字证书和加密的公司。1999年，他把 Thawte 卖给了美国 VeriSign 公 司，然后创建了 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 项目。自从 2004年社区诞生以来，数以千计的贡献者加入到社区当中。他们编写代 码、进行宣传、制作美工、翻译、测试和编写文档等等，这里只例举了全部工作中的 一部分。 Ubuntu 的开发过程对所有人都是透明和开放的，无论您是一位初学者，还 是一位有经验的开发者—— Ubuntu 欢迎每一个人参与其中，并将其不断改进。除此 之外，Canonical 还雇佣了部分开发者为 Ubuntu 做贡献。 如何参与 Windows 专业版比家庭版有更多的安全功能。 Ubuntu 六个月的发布周期方便用户使用最新的应用程序。用户可以免费从一个版本 升级到下一个。Microsoft 计划的发布不频繁并且对用户并不完全透明。 安全方面 Ubuntu 很少成为病毒和恶意软件的目标。超级用户 root 默认被锁定，只 有特定的任务可以以超级用户权限运行。而 Microsoft Windows 中用户可以直接使 用超级用户。

50 ，下⾯增加 100 总增加⾼度= 50+100 = 150 宽度：左右都增加 30 ，原视频居中 总增加宽度= 30*2 = 60 背景⾊： LawnGreen 透明度： 0.2 命令： pad中的值⽤⼿动计算出的值： ffmpeg -i input.mp4 -vf ffmpeg -i input.mp4 -vf "pad=width=0:height=460:x=0:y=0:col 此值 Outline：边框样式 获取 37 ⽂字可以设定为有边框，⽆边框，或拥有不透 明边框（矩形背景） Shadow：阴影距离 ⽂字的阴影到⽂字的距离⼤⼩ AlphaLevel.：透明度（0⾄255有效） Encoding：ASCII码中的⽂字编码⽅式 Alignment：对⻬⽅式 含义：画⾯中位置的对⻬⽅式，按照数字键盘 区布局 取值范围：1-9 具体效果，参考此图： 字幕-》样式管理器-》去编辑 当前脚本 中的，⽐如默认有个：Default 的 样式 获取 44 就出来字幕预览了： 参数解释： 半透明效果 先勾选 边框-》不透明效果 再去：颜⾊-》 点击：边框 或 阴影，弹出设置框，改动你要的颜 ⾊，尤其是调整 透明度 从左边的 样式库 中 默认的样式：Default，选中，点击下⾯的 复制到当 前脚本 获取 45 然后再去放⼤，即可以看到效果了：

Claude 3.5 sonnet  平衡性能：在模型大小和 性能之间取得平衡，适合 中等规模任务。  多模态支持：支持文本和 图像处理，扩展应用场景。  可解释性：注重模型输出 的可解释性和透明性。 DeepSeek R1  高效推理：专注于低延迟和 高吞吐量，适合实时应用。  轻量化设计：模型结构优化， 资源占用少，适合边缘设备 和移动端。  多任务支持：支持多种任务， 国际竞争力不足； 上下文窗口较小 与国内外顶尖同类产品比较，DeepSeek践行强化逻辑推理（R1）与长文本效率（V3）的差异化技术路线，其在性能和 成本方面展现出色的性价比，尤其在训练成本和开源透明度方面具有明显优势。 革新技术标准：低本高能，开放共创 DeepSeek的成功促使AI行业重新审视技术应用与发展方向。其低成本、高性能的模型为AI技术的普及提供了实际 范例，推动了AI技术在训 物流连接） 线条强度（如生产 线的稳定性） 物流效率（如运输 网络的优化性） 需求响应能力（如 预测和应对需求变 化的能力）  模型构建：  在供应链风险最高的环节加强协 同协作，并提供透明的沟通机制。  加强内部风险管理框架的设计， 建立应急响应和恢复计划。  定期更新模型和数据来源，确保 预测准确性和前瞻性。 金融分析案例：数据整合，供应链优化 分析商品数据 通过分析海量商品数据

Master-Slave，HA 采用异步复制方式，主备有短暂消息延迟，毫秒级。 优点：即使磁盘损坏，消息丢失的非常少，丏消息实时性丌会叐影响，因为 Master 宕机后，消费者仍然可以 从 Slave 消费，此过程对应用透明。丌需要人工干预。性能同多 Master 模式几乎一样。 缺点：Master 宕机，磁盘损坏情冴，会丢失少量消息。 ### 兇启劢 Name Server，例如机器 IP 为：192.168

合法合规：确保你的请求符合法律和道德标准。 ▪ 伦理指南：在提示语中明确包含伦理考虑和指导原则。 ▪ 影响评估：要求AI评估其建议或输出的潜在社会影响。 AI伦理考虑要点 ▪ 隐私保护 ▪ 公平性和非歧视 ▪ 透明度和可解释性 ▪ 社会影响评估 ▪ 安全和滥用防范 提示语设计检查清单 ▪ 目标明确性 ▪ 信息充分性 ▪ 结构合理性 ▪ 语言中立性 ▪ 伦理合规性 ▪ 可验证性 ▪ 迭代空间

是否兼容主流API，如HDFS/S3 是否可以扩展⾄数百PB的存储容量，数千个 物理节点以及数⼗亿个对象 扩展性 API 兼容性 性能 是否⽀持存算分离架构同时也可以兼容存算耦合 架构 应⽤对接 安全 加密 HDFS现有的⼀些解决⽅案 Namenode Federation Router Based Federation 是否需要⼀个新的⼤数据存储？ 现有的对象存储⽅案 ⽆法很好的横向扩展 HDFS的扩展性