能做什么？ 要怎么做？ 效果如何？ 一 能做什么？ 数据挖掘 数据分析 数据采集 数据处理 数据可视化 AIGC 数据应用 通过编写爬虫代码、访问数据库、读取文件、调用API等方式，采 集社交媒体数据、数据库内容、文本数据、接口数据等。 通过数据清洗、数据集成、数据变换、特征工程等方式，实 现数据纠错、数据整合、格式转换、特征提取等。 对数据进行诊断、预测、关联、聚类分析，常用于问题 论。 结论 测试结果受到数据样本、测试环境、AI抽卡、提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。 数据挖掘 1、读取即将上映的2025年电影数据集 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。 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。 数据挖掘 Claude 3.5 sonnet 基于数据集，在整体数据概括后提供多个 深入数据挖掘方向，根据需求输入研究倾 向，高效生成多个维度的数据分析，语言 简洁，挖掘深度较浅。 Kimi k1.5 提供数据的潜在用途方向，深入分 析过程中，从多个维度（如时间、

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 494 XI.V.II Ubuntu 挑硬件吗？不支持什么硬件？去什么地方下 载驱动程序？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 494 XI.V.III . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 320 VII.10全屏模式下浏览相片 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 321 于自己的家用计算机上。在九月中旬时， Torvald 发布了第一个版本—— Linux 0.01。1994年，Linus 第一次采用 GNU 通用公共许可证(GPL)，发布了 Linux 的 1.0 版本。GNU 工具集连同这个自由的内核给爱好者提供了一个极富潜力的环境。为 了和 UNIX 保持相似，Linux 首先提供了一个命令行界面；此后，X 窗口系统的加入 使图形用户界面成为现实。 小提示 Linux 不隶属于任何个人或公司，甚至不属于开创

如果索引由多个字段组成将最用来查询过滤的字段放在前面 可能会有更好的性能。 可能会有更好的性能。 应用优化 应用优化 编写高效的 编写高效的 SQL SQL （一） （一）  能够快速缩小结果集的 能够快速缩小结果集的 WHERE WHERE 条件写在前面，如果有恒量条件， 条件写在前面，如果有恒量条件， 也尽量放在前面 也尽量放在前面  尽量避免使用 尽量避免使用 GROUP 尽量不用触发器，特别是在大数据表上 尽量不用触发器，特别是在大数据表上 应用优化 应用优化 编写高效的 编写高效的 SQL SQL （三） （三）  更新触发器如果不是所有情况下都需要触发，应根据业务需要加 更新触发器如果不是所有情况下都需要触发，应根据业务需要加 上必要判断条件 上必要判断条件  使用 使用 union all union all

的主从复制机制拷贝到 broker 的 slave 上去 二：Producer 如何发送消息 Producer 轮询某 topic 下的所有队列的方式来实现发送方的负载均衡 1） Topic 下的所有队列如何理解： 比如 broker1, broker2, borker3 三台 broker 机器都配置了 Topic_A Broker1 的队列为 queue0 queue0 , queue1 Broker2 的队列为 queue0, queue2, queue3, Broker3 的队列为 queue0 当然一般情况下的 broker 的配置都是一样的 以上当 broker 启动的时候注册到 namesrv 的 Topic_A 队列为共 6 个分别为： broker1_queue0, broker1_queue1, broker2_queue0 //Topic_A --brokerName //代表发送消息到达的 broker --queueId //代表发送消息的在指定 broker 上指定 topic 下的队列编号 向指定 broker 的指定 topic 的指定 queue 发送消息 发送失败(1)重试次数不到两次(2)发送此条消息花费时间还没有到 3000(毫秒), 换 个队列继续发送。

Producer 収送 的顺序去消费消息。  普通顺序消息 顺序消息的一种，正常情冴下可以保证完全的顺序消息，但是一旦収生通信异常，Broker 重启，由亍队列 总数収生发化，哈希叏模后定位的队列会发化，产生短暂的消息顺序丌一致。 如果业务能容忍在集群异常情冴（如某个 Broker 宕机戒者重启）下，消息短暂的乱序，使用普通顺序方 式比较合适。  严格顺序消息 顺序消息的一 磁盘设备损坏。 (1)、(2)、(3)、(4)四种情冴都属亍硬件资源可立即恢复情冴，RocketMQ 在返四种情冴下能保证消息丌丢，戒 者丢失少量数据（依赖刷盘方式是同步迓是异步）。 (5)、(6)属亍单点故障，丏无法恢复，一旦収生，在此单点上的消息全部丢失。RocketMQ 在返两种情冴下，通 过异步复制，可保证 99%的消息丌丢，但是仍然会有极少量的消息可能丢失。通过同步双写技术可以完全避免单点， 同步双写势必会影响性能，适合对消息可靠性要求极高的场合，例如不 Money 相关的应用。 RocketMQ 从 3.0 版本开始支持同步双写。 4.7 Low Latency Messaging 在消息丌堆积情冴下，消息到达 Broker 后，能立刻到达 Consumer。 RocketMQ 使用长轮询 Pull 方式，可保证消息非常实时，消息实时性丌低亍 Push。 项目开源主页：https://github

正则表达式迷你书》的读者朋友，但愿此书不会浪费你的宝贵时间。 此书是一本免费的书籍，您可以随便传播，但不能用于商业。 当读完后，如果你觉得此书对学习正则表达式有所帮助，慷慨如你，可以扫描下面的二维码赞赏一下。 不强求的，本来就是免费的嘛。说真的，我也不曾妄想，靠此就可以发大财，从此走上人生小巅峰。 当然，我也在想，如果能得到读者的认可，自己的小心脏肯定会砰砰的。 本书制作用到的工具 本书采用 Asciidoc Lo、程序猿DD、江湖人称向前兄、文蔺、_周末、Dark_Night。 推荐序 正则表达式一直是我的一个痛点，很多人肯定也跟我一样存在类似的情况。但是正则表达式的使用范 围非常广泛，尤其在表单校验这个场景下更是不可或缺。这本小书用一个一个的小例子深入浅出地示 范了正则表达式的典型用法，值得一读。 — 大漠穷秋 我连续看了老姚在专栏的正则系列的前三篇，毫不犹豫就打赏了，而且顺藤摸瓜认识了老姚，没想到 正则表达式是通用的技能，基础的东西永远绕不开。能在实战中进行总结，并形成专题，更是一种值 得学习的方式。也就几个小时的时间，看完这本图文并茂、贴近实战的教程之后，你会发现自己的代 码其实还可以再精简下。 — 江湖人称向前兄 本书规则、案例、原理兼备，讲解透彻，是一本不可多得的正则表达式入门、进阶资料。无论你是初 入门的小白，还是有经验的程序员，都能从这本书学到很多东西。这可能是我读过的最好懂的一本正

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难找 出适合自己公司的高可用 mysql 方案。 经常有网友问 mysql 高可用如何实现，希望得到一些能实际使用的可验证的高可用 方案。所以花了些时间对 mysql 高可用的几种常用方式做一下总结，及写出详细的配置 方案，方便网友学习以及验证，希望对大家学习 mysql 高可用有所帮助。这也是本文档 的目的所在 由于本人经验和水平有限，有不对之处烦请指出，多交流，互相帮助，共同进步。 http://blog.chinaunix.net/uid-20639775-id-3168737.html 2.4.4 Mysql 的主主同步配置 Mysql 的主主同步这里也不做介绍了，有兴趣的话可以看一下我博文中关 于 mysql 主从同步管理的介绍，主主同步和主从同步差不多，只是互为主 从而已，链接如下： http://blog.chinaunix.net/uid-20639775-id-3254611 http://blog.chinaunix.net/uid-20639775-id-3168737.html 3.5.3 Mysql 的主主同步配置 Mysql 的主主同步这里也不做介绍了，有兴趣的话可以看一下我博文中关于 mysql 主从同步管理的介绍，主主同步和主从同步差不多，只是互为主从而 已，链接如下：http://blog.chinaunix.net/uid-20639775-id-3254611

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 辑性和语法正确的形式，但其输出内容可能包含完全 虚构、不准确或与事实不符的信息。 AI幻觉的产生通常是由于模型在缺乏相关信息 的情况下，通过概率性选择生成内容，而非基 于真实世界的知识库或逻辑推理，这使得其输 出不仅难以信赖，且可能误导用户。 形成原因 除AI幻觉这一关键缺陷外，潜在的缺点与局限还包括 可解释性、计算成本、数据偏见、实时更新、数据安 误，回答偏离主题 信息缺失 无数据 中 高 低 中 未能正确获取或整合 外部信息 推理错误 部分数据 高 高 中 低 逻辑推理中存在漏洞 或错误假设 无中生有 无数据 低 中 低 低 在无数据支持下，生 成完全虚构的信息 AI幻觉：五类七特 虚实迷域 五“类” 七“特” AIGC评测：2个国家级项目+1套自动化测评系统 �实战技巧： 1. 请从一个全新的角度重新思考[问题/主题]，并提出与众不同的见解。 2. 请将其他领域中与此不相关的概念结合起来，探索其在[主题]上的应用。 3. 请设定一个全新的情境，讨论在此情境下[问题/主题]会有怎样的发展。 4. 请挑战现有的常规观点，从反面角度思考[问题/主题]，并提出新的可能性。 5. 请结合不同学科的理论，提出一个创新的解决方案。 6. 请从结果出发，倒推可能的原因和过程，探索新的解决途径。

希望：宽度不变，⾼度在下⾯增加100，背景⾊是⽩⾊ 命令： 参数说明： ⾼度 可以⽤数值： 460 也可以⽤表达式： ih+100 效果： 希望：调整多个属性 希望： ⾼度：上⾯增加 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： 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： 继续编辑字幕 获取 46 直到调节出你要的效果。 编辑好ass后，另存为，得到最终的ass⽂件。 具体过程详⻅： 命令举例： 参数说明： 如果是多个stream流，可以把 [0:s] 换成对 应的 [0:s:0] 或 [0:s:1] 注意： （1）当视频有多个⾳频流，此种⽅式可能会破坏编 码，则⽤下⾯⽅式去修复： （2）Windows环境：注意设置字体的路径 crifan.com，使⽤署名4.0国际(CC BY 4.0)协议发布 all right reserved， powered by