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 定位、需求预测、推荐系统、异常检测等。 对数据进行分类、社交网络分析或时序模式挖掘，常用 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。 文本数据集成 1、分别阅读约7000token和15000token的文 本内容，测试模型对中、长文本处理效果 2、整理集成可视化的数据表格 3、按照日期规范排序 任务 Open AI o3mini 一般文本（7000token）： 能够高效提取文本中的数据， 数据，输出格式规范的数据 表格，但集成数据维度仍然 不够全面。 DeepSeek R1 一般文本（7000token）：能 详细全面地提取文本数据，并 集成可视化表格，但受大样本 或模型稳定性影响，输出表格 末尾缺失，需要重复尝试生成。 长文本（15000token）：暂时 无法给出答复。 【所需阅读文本】请根据以上文本完成以下三个任务：1、阅读 文本内容；2、整理集成可视化的数据表格；3、按照日期规范排

xiaoqin@caicloud.io VP of R&D 提纲 构建集群与管理理资源 - 73s 视频演示 多集群和镜像仓库 多租户和旧系统的集成 运⾏行行和构建应⽤用 Rudder - 应⽤用编排技术框架 Cyclone - 持续集成与交付引擎 运⾏行行 AI 应⽤用（机器器学习） - 58s 视频演示 Kubeflow 的应⽤用 Kubeflow 之上 构建集群与管理理资源 多『⽤用户集群』 • 镜像仓库 - 单『默认仓 库』，多仓库集成 管理理集群和节点 • 技术概览 • cloud provider • custom resource • ansible 管理理镜像仓库 • Cargo （内部项⽬目）- ⽣生产级镜像仓库解决⽅方案，基于 • ⼀一键⾼高可⽤用部署和维护 • 为多租户和复杂权限集成⽽而增强 『token service』 • 管理理基于规则的镜像仓库 quota Service Config group … k8s objects Application template ⽤用户场景 - OPENSTACK 租户集成 • 企业真实场景 - 集成旧系 统，并⾏行行跑业务。 • 资源对照表 • Tenant 与 Project • Namespace 与 Network(Neutron) • Service/Ingress

动和开源运动的起源以及正式开始。同时，详细讲解 Ubuntu 的发布日程安排、命名 规则以及 Ubuntu 的承诺。 Ubuntu 是一个基于 Linux 的开源操作系统。开源可以促进知识被充分利用，推动产 品设计和生产技术发展。它既是理论，也是具体的实践。开源的广泛实践使得软件用 户可以获得他们所使用软件的源代码，并且知识产权限制很少甚至没有，这允许用户 对软件进行修改，或者利用获得的代码编写并发布新的软件，使其满足自身需要，或 在内核开发过程中做了大量工作，并且拥有 Linux 这个商标。 Linux 开放源代码： • 可以被任何人获取和使用 • 可以根据个人的要求和所使用的平台定制 • 可以自由地以当前或修改的形式重新发布 最开始，Linux 是技术性非常强的开发工具。但是随着成千上万的开发者加入到改进 它的行列，为它的发展做出贡献，对于用户它变得越来越友好。于是现在有数百种商 业和非商业的为日常使用设计的发行版。 1998年 ，Jon "maddog" 如果学生对 Mark Shuttleworth 感兴趣，想了解更多的信息，请展示下面的内容。 Mark Shuttleworth 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

实体提取（人名、地点、事件） 文本分类 文本分类 主题标签生成（如新闻分类） 垃圾内容检测 编程与代码相关 代码调试 • 错 误 分 析 与 修 复 建议 • 代 码 性 能 优 化 提 示 技术文档处理 • API文档生成 • 代码库解释与示 例生成 代码生成 • 根 据 需 求 生 成 代 码片段（Python、 JavaScript） • 自 动 补 全 与 注 释 生成 例如：DeepSeek-R1，GPT-o3在逻辑推理、数学推理和实时问题解决方面表现突出。 推理大模型： 推理大模型是指能够在传统的大语言模型基础上，强化推理、逻辑分析和决策能力的模型。它 们通常具备额外的技术，比如强化学习、神经符号推理、元学习等，来增强其推理和问题解决能力。 非推理大模型： 适用于大多数任务，非推理大模型一般侧重于语言生成、上下文理解和自然语言处理，而不强 调深度推理能力。此类模型 模糊需求（如“写个排序代码”） 多轮对话 通用模型 自然交互，无需结构化指令 “你觉得人工智能的未来会怎样？” 强制逻辑链条（如“分三点回答”） 推理模型 需明确对话目标，避免开放发散 “从技术、伦理、经济三方面分析 AI的未来” 情感化提问（如“你害怕AI吗？”） 逻辑分析 推理模型 直接抛出复杂问题 “分析‘电车难题’中的功利主义 与道德主义冲突” 添加主观引导（如“你认为哪种对？”）

过邮箱 联系我 admin 艾特 crifan.com ，我会尽快删除。谢谢合作。 鸣谢 感谢我的⽼婆陈雪的包容理解和悉⼼照料，才使得我 crifan 有更多精 ⼒去专注技术专研和整理归纳出这些电⼦书和技术教程，特此鸣谢。 更多其他电⼦书 本⼈ crifan 还写了其他 100+ 本电⼦书教程，感兴趣可移步⾄： crifan/crifan_ebook_readme: Crifan的电⼦书的使⽤说明 【已解决】ffmpeg从mp4视频提取出srt和ass字幕⽂件 【已解决】⽤Aegisub字幕编辑器去调整字体⼤⼩和字幕背景半透明 效果 【已解决】ass字幕⽂件中如何设置字幕的半透明背景⾊ 【已解决】ffmpeg集成srt字幕到视频的字幕流中即软字幕 【已解决】调节ass字幕配置字幕字体⼤⼩和背景⾊再⽤ffmpeg嵌⼊ 视频中 【已解决】后台运⾏Python代码导致subprocess.check_call调⽤ 【已解决】Mac中尝试给mp4内嵌字幕出错：AVFilterGraph No such filter ass 【已解决】Mac中⽤ffmpeg调整mp4默认字幕为中⽂ 【已解决】ffmpeg集成srt字幕到视频的字幕流中即软字幕 【已解决】Mac中找软件编辑mp4视频的默认字幕为中⽂ 获取 73 【已解决】⽤ffmpeg从mp4视频中提取出整个mp3以及根据时间段去 分割mp3

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(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 db，由后台线程定时重试，保证消息一定到达 Broker。 上述 db 重试方式为什举没有集成到 MQ 客户端内部做，而是要求应用自己去完成，我们基亍以下几点考虑 1. MQ 的客户端设计为无状态模式，方便任意的水平扩展，丏对机器资源的消耗仁仁是 cpu、内存、网络。 2. 如果 MQ 客户端内部集成一个 KV 存储模块，那举数据只有同步落盘才能较可靠，而同步落盘本身性能开销 较大，所

基于go和flutter的实时通信/视频直播解决方案 段维伟 湖北捷智云技术有限公司 创始人 目 录 背景 01 技术简介 02 客户端 03 服务端 04 开源社区 05 Q&A 06 背景 第一部分 即将讲述的内容 • WebRTC 实时通讯 • Flutter 跨平台UI 开发框架 • 基于Flutter UI 框架的WebRTC 插件 flutter-webrtc 云游戏，机器人，VR，直播等 • 如何用最容易的方案实现实时通讯 • 漂亮的app，最好全部(mobile, web, desktop)平台都支持. • 最容易使用的后端技术 真实世界的需求点 用开源方案实现需求 WebRTC + Flutter + Go 技术简介 第二部分 WebRTC 是什么 01. • 由 Google 发起的基于浏览器通讯标准 • 基于收购来的 GIPS (6800万美金)的高质量实时音视频引

Serving 服务 提供统一便捷的 Serving 服务，只需用户指定模型，即可提供 grpc 和 rest 服务，同时使用 GPU 复用 +HPA 提高 GPU 利用率 创建 Serving 与训练集成 • 用户只需要简单选择机房和 镜像填写模型名即可完成 Serving 服务创建 自有模型 • 用户只需要填写模型地址即 可 GPU 监控 • 容器监控服务，自适 应 GPU 容器，可根据 容器

alert("加载完毕！") }); 7.3.4. 使用强大的 replace 因为 replace 方法比较强大，有时用它根本不是为了替换，只是拿其匹配到的信息来做文章。 这里以查询字符串（querystring）压缩技术为例，注意下面 replace 方法中，回调函数根本没有返回任何 东西。 function compress (source) { var keys = {}; source.r