技术体系广 服务多迭代快 搜狗产品矩阵 商业平台 信息流广告 搜索广告 品牌广告 代理商 广告主 技术体系 CRM 广告平台 物料展现 审核平台 大数据平台 基础架构 Golang C++ JavaScript Java Python 质量要求高 业务响应快 故障恢复快 Cluster1 搜狗商业平台业务系统 搜索推广 信息流 品牌 BizNginx High Availability Ø 目前最常用的高可用实现 Ø 支持大多数 MySQL 版本 Ø 使用 mysql 半同步复制 Ø 有数据丢失风险 Mysql Group Replication Ø MySQL 官方提供 Ø 5.7 新特性 Ø 基于 Paxos 协议 Ø 写入延迟相对高 MySQL 高可用的实现方式 MHA 高可用简介 • 节点分为 mha-manager、 Master Slave1 Slave2 Master Slave1 Slave2 mha-manager 集群2 集群1 mha-node mha-node MHA 在 operator 的实现 • mha-manager 部署在 operator 容器中 • mha-node 为边车容器 • 镜像中设置 ssh 免密认证 Operator 在集群成员都正常运行 后，启动 manager

公司的业务，了解在线系统中那些东西 会影响高可用，以及了解各个高可用方案比较适合哪些场景，通过这些比对应该不难找 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 作为目前比较流行的高可用解决方案，lvs 提供负载均衡， keepalived 作为故障转移，提高系统的可用性。但是一般的 mysql 高可用为了实现 mysql 数据的一致性，一般都是采用单点写入，本方案采用 keepalived 中的 sorry_server 来实现写入数据库为单点的需求。本方案实现的功能是当网络有问题、 mysql 有问题、服务器宕机、keepalived 服务停止后,服务器能自动跳转到备用机， 当主服务器服务启动起来后会自动切换回来。 安装配置简单，实现方便，高可用效率好，可以根据服务与系统的可用性 多方面进行切换。  可以将写 VIP 和读 VIP 分别进行设置，为读写分离做准备。  扩展不是很方便。  可以在后面添加多个从服务器，并做到负载均衡。 缺点：  在启动或者恢复后会立即替换掉定义的 sorry_server，因此如果要实现指 定条件替换或者不替换需要通过其他方式实现，比如：临时更改

.............. 49 1. invokeSyncImpl 同步调用实现 .................................................................................. 49 2. invokeAsyncImpl 异步调用实现 .......................................... .......................................................... 52 二：NettyRemotingServer Remoting 服务端实现 .............................................................. 53 三：NettyRemotingClient ......... broker 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

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 1 2 推理模型 通用模型 • 提示语更简洁，只需明确任务目标和 需求（因其已内化推理逻辑）。 • 无需逐步指导，模型自动生成结构化 推理过程（若强行拆解步骤，反而可 通用模型 需明确约束目标，避免自由发挥 “写一个包含‘量子’和‘沙漠’ 的短篇小说，不超过200字” 开放式指令（如“自由创作”） 代码生成 推理模型 简洁需求，信任模型逻辑 “用Python实现快速排序” 分步指导（如“先写递归函数”） 通用模型 细化步骤，明确输入输出格式 “先解释快速排序原理，再写出代 码并测试示例” 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 类元素和控制类元素： 结构类元素用于定义生成内容的组织形式和呈现方式， 决定了AI输出的结构、格式和风格。 控制类元素用于管理和引导AI的生成过程，确保输出 符合预期并能够进行必要的调整，是实现高级提示语 工程的重要工具。 提示语的DNA：解构强大提示语的基本元素 提示语元素组合矩阵 提示语元素协同效应理论的核心观点包括： ▪ 互补增强：某些元素组合可以互相弥补不足，产生1+1>2的效果。

....... 46 项目开源主页：https://github.com/alibaba/RocketMQ 1 1 前言 本文档旨在描述 RocketMQ 的多个关键特性的实现原理，幵对消息中间件遇到的各种问题迕行总结，阐述 RocketMQ 如何解决返些问题。文中主要引用了 JMS 规范不 CORBA Notification 规范，规范为我们设计系统挃明了 方吐， 要有一台机器丌可用，则整个集群都丌可用，服务可用性大大降低。 如果服务器部署为同步双写模式，此缺陷可通过备机自劢切换为主避免，丌过仍然会存在几分钟的服务丌 可用。（依赖同步双写，主备自劢切换，自劢切换功能目前迓未实现） 目前已知的应用只有数据库 binlog 同步强依赖严格顺序消息，其他应用绝大部分都可以容忍短暂乱序，推 荐使用普通的顺序消息。  Message Queue 项目开源主页：https://github 优兇级排序，令优兇级高的兇投递。 由亍 RocketMQ 所有消息都是持丽化的，所以如果挄照优兇级来排序，开销会非常大，因此 RocketMQ 没有特 意支持消息优兇级，但是可以通过发通的方式实现类似功能，即单独配置一个优兇级高的队列，和一个普通优兇级 的队列， 将丌同优兇级収送到丌同队列即可。 对亍优兇级问题，可以归纳为 2 类 1) 只要达到优兇级目的即可，丌是严格意丿上的优

对数据进行分类、社交网络分析或时序模式挖掘，常用 于客户细分、信用评分、社交媒体营销、股价预测等。 将数据转化为统计图、热力图、网络关系图、词云、树形 图等，用于揭示数据中蕴含的模式、趋势、异常和洞见。 本质：以多agent实现从数据采集到可视全流程 模型特点 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。 提示词集。 三 效果如何？ 元知AI综述工具 元知是国内由清华、北航专家团队研发的一个AI学术平台，目前其AI综述生成工具已开放使用，能够帮助用户从海 量文献中提取核心信息，通过自然语言处理算法，实现从文献梳理到观点提取到研究评论的一键式全自动生成。 产品 概况 功能亮点 功能亮点  多版本与模块化支持：目前提供三个版本（基础版、增 强版、专业版），能够灵活应对不同用户的综述需求。 工 无数据检索：以中国知网数据库作为支撑，通过关键词 检索，自动搜集相关文献并生成综述报告，仅支持中文 检索。 斯坦福STORM 斯坦福STORM平台是由斯坦福大学的oval团队开发的的一款AI科研工具，其核心功能是通过多智能体协作，实现 从提纲到段落再到文章的迭代式生成，为用户生成内容大纲及高质量长文本。 产品 概况 功能亮点 功能亮点  资料整合与文章生成：能够浏览网络，搜集大量文献， 并通过基于主题的多个智能代理，将这些文献转化为连

实时通讯应用爆发 • 疫情影响，全世界都在使用远程教育，远程办公 • 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. • 02. 副标题 • 用实现网页音/视频通话 • 低延迟直播系统(在线课堂) • 多人视频会议系统 • 高质量SIP/VOIP系统 • 视频监控系统 • 机器学习，视觉计算等 如何使用它 01. 副标题 • 在Web中使用JS API • 基于google libwebrtc实现原生客户端开发 (ios/android/c++) • 使用第三方堆栈实现兼容功能（Go） https://github 无需为每个平台独立维护代码 • 一次编码，多平台运行,效率最大化 • 多平台一致性体验 • 强大的社区资源 Flutter-WebRTC 插件 Flutter-WebRTC 支持那些平台 实现一对一视频通话服务 (基于 Go 开发) 源码: https://github.com/flutter-webrtc/flutter-webrtc-server https://github.c

log( regex.test("hello") ); // => true 正则表达式之所以强大，是因为其能实现模糊匹配。 而模糊匹配，有两个方向上的“模糊”：横向模糊和纵向模糊。 1.1.1. 横向模糊匹配 横向模糊指的是，一个正则可匹配的字符串的长度不是固定的，可以是多种情况的。 其实现的方式是使用量词。譬如 {m,n}，表示连续出现最少 m 次，最多 n 次。 比如正则 /ab{2,5}c/ 是“第一个” 。g 是单词 global 的首字母。 1.1.2. 纵向模糊匹配 纵向模糊指的是，一个正则匹配的字符串，具体到某一位字符时，它可以不是某个确定的字符，可以有多种 可能。 其实现的方式是使用字符组。譬如 [abc]，表示该字符是可以字符 "a"、"b"、"c" 中的任何一个。 比如 /a[123]b/ 可以匹配如下三种字符串： "a1b"、"a2b"、"a3b"。 其可视化形式如下： | 第 9 页 通过在量词后面加个问号就能实现惰性匹配，因此所有惰性匹配情形如下： 惰性量词 贪婪量词 {m,n}? {m,n} {m,}? {m,} ?? ? +? + *? * TIP 对惰性匹配的记忆方式是：量词后面加个问号，问一问你知足了吗，你很贪婪吗？ 以上惰性量词对应的可视化形式是： 1.4. 多选分支 一个模式可以实现横向和纵向模糊匹配。而多选分支可以支持多个子模式任选其一。

log( regex.test("hello") ); // => true 正则表达式之所以强大，是因为其能实现模糊匹配。 而模糊匹配，有两个方向上的“模糊”：横向模糊和纵向模糊。 1.1.1. 横向模糊匹配 横向模糊指的是，一个正则可匹配的字符串的长度不是固定的，可以是多种情况的。 其实现的方式是使用量词。譬如 {m,n}，表示连续出现最少 m 次，最多 n 次。 比如正则 /ab{2,5}c/ 是“第一个” 。g 是单词 global 的首字母。 1.1.2. 纵向模糊匹配 纵向模糊指的是，一个正则匹配的字符串，具体到某一位字符时，它可以不是某个确定的字符，可以有多种 可能。 其实现的方式是使用字符组。譬如 [abc]，表示该字符是可以字符 "a"、"b"、"c" 中的任何一个。 比如 /a[123]b/ 可以匹配如下三种字符串： "a1b"、"a2b"、"a3b"。 其可视化形式如下： | 第 9 页 通过在量词后面加个问号就能实现惰性匹配，因此所有惰性匹配情形如下： 惰性量词 贪婪量词 {m,n}? {m,n} {m,}? {m,} ?? ? +? + *? * TIP 对惰性匹配的记忆方式是：量词后面加个问号，问一问你知足了吗，你很贪婪吗？ 以上惰性量词对应的可视化形式是： 1.4. 多选分支 一个模式可以实现横向和纵向模糊匹配。而多选分支可以支持多个子模式任选其一。

为什么开机的时候条目变多了？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 491 XI.III.VI如何设置鼠标右键菜单？在终端中打开/设为壁纸等功 能是怎么实现的？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 491 XI.III.VIIGedit 打开一些文本文件时会乱码，其他文本编辑器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 498 XI.VII.V怎么实现定时关机？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 498 XI.VII.VI如何自动登录？ . . 入 MOTU 是 最 好 的 选 择 。 详 情 请 访 问 https://wiki.ubuntu.com/MOTU/GettingStarted 头脑风暴如果您有什么想法或建议，不一定要您亲自去实现他们，还可以把它们提交 到 Ubuntu 头脑风暴：http://brainstorm.ubuntu.com/ 技术型用户如果您具有一定的技术水平，可以选择以下的方式为 Ubuntu 做出贡献：