time duration specification, see (ffmpeg-utils)the Time duration section in the ffmpeg-utils(1) manual. -to and -t are mutually exclusive and -t has priority. -to position (input/output) Stop writing time duration specification, see (ffmpeg- utils)the Time duration section in the ffmpeg-utils(1) manual. -to and -t are mutually exclusive and -t has priority. -ss position (input/output) When time duration specification, see (ffmpeg- utils)the Time duration section in the ffmpeg-utils(1) manual. 输出举例 获取 14 crifan.com，使⽤署名4.0国际(CC BY 4.0)协议发布 all right reserved， powered by Gitbook最后更新：

对读一致性的权衡，如果是对读写实时性要求非常高的话， 就将读写都放在 M1 上面， M2 只是作为 standby 。 比如，订单处理流程，那么对读需要强一致性，实时写实 时读，类似种涉及交易的或者动态实时报表统计的都要采 用这种架构模式 弱一致性 如果是弱一致性的话，可以通过在 M2 上面分担一些读压力 和流量，比如一些报表的读取以及静态配置数据的读取模块 都可以放到 M2 上面。比如月统计报表，比如首页推荐商品 中间一致性 如果既不是很强的一致性又不是很弱的一致性，那 么我们就采取中间的策略，就是在同机房再部署一个 S1(R) ，作为备库，提供读取服务，减少 M1(WR) 的 压力，而另外一个 idc 机房的 M2 只做 standby 容灾方 式的用途。 当然这里会用到 3 台数据库服务器，也许会增加采 购压力，但是我们可以提供更好的对外数据服务的能力和 途径，实际中尽可能两者兼顾。 query_cache_size 0 ( 不打开 ） 128M 查询缓存区的最大长度，按照当前需求，一 倍一倍增加，本选项比较重要 sort_buffer_size 512K 128M 每个线程的排序缓存大小，一般按照内存可 以设置为 2M 以上，推荐是 16M ，该选项对 排序 order by ， group by 起作用 record_buffer 128K 64M 每个进行一个顺序扫描的线程为其扫描的每 张表分配这个大小的一个缓冲区，可以设置

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/ 表示匹配这样一个字符串：第一个字符是 "a"，接下来是 2 到 5 个字符 "b"，最后 是字符 "c"。 其可视化形式如下： 正则表达式字符匹配攻略 | 第 7 页 1.2.1. 范围表示法 如果字符组里的字符特别多的话，怎么办？可以使用范围表示法。 比如 [123456abcdefGHIJKLM]，可以写成 [1-6a-fG-M]。用连字符 - 来省略和简写。 因为连字符有特殊用途，那么要匹配 "a"、"-"、"z" 这三者中任意一个字符，该怎么做呢？ 不能写成 [a-z]，因为其表示小写字符中的任何一个字符。 可以写成如下的方式：[-az] 正则表达式迷你书 1. 第一章 正则表达式字符匹配攻略 | 第 8 页 1.3. 量词 量词也称重复。掌握 {m,n} 的准确含义后，只需要记住一些简写形式。 1.3.1. 简写形式 量词 具体含义 {m,} 表示至少出现 m 次。 {m} 等价于 {m,m}，表示出现 m 次。 ? 等价于 {0,1}，表示出现或者不出现。 记忆方式：问号的意思表示，有吗？ + 等价于 {1,}，表示出现至少一次。

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/ 表示匹配这样一个字符串：第一个字符是 "a"，接下来是 2 到 5 个字符 "b"，最后 是字符 "c"。 其可视化形式如下： 正则表达式字符匹配攻略 | 第 7 页 1.2.1. 范围表示法 如果字符组里的字符特别多的话，怎么办？可以使用范围表示法。 比如 [123456abcdefGHIJKLM]，可以写成 [1-6a-fG-M]。用连字符 - 来省略和简写。 因为连字符有特殊用途，那么要匹配 "a"、"-"、"z" 这三者中任意一个字符，该怎么做呢？ 不能写成 [a-z]，因为其表示小写字符中的任何一个字符。 可以写成如下的方式：[-az] 正则表达式迷你书 1. 第一章 正则表达式字符匹配攻略 | 第 8 页 1.3. 量词 量词也称重复。掌握 {m,n} 的准确含义后，只需要记住一些简写形式。 1.3.1. 简写形式 量词 具体含义 {m,} 表示至少出现 m 次。 {m} 等价于 {m,m}，表示出现 m 次。 ? 等价于 {0,1}，表示出现或者不出现。 记忆方式：问号的意思表示，有吗？ + 等价于 {1,}，表示出现至少一次。

局面，必须要做消息排序，如果再涉及到持丽化，那举消息排序要丌 可避免的产生巨大性能开销。 RocketMQ 支持定时消息，但是丌支持任意时间精度，支持特定的 level，例如定时 5s，10s，1m 等。 4.15 消息重试 Consumer 消费消息失败后，要提供一种重试机制，令消息再消费一次。Consumer 消费消息失败通常可以讣为 有以下几种情冴 1. 由亍消息本身的原因 JAVA HEAP DISK Producer Flush Asynchronously 在有 RAID 卡，SAS 15000 转磁盘测试顺序写文件，速度可以达到 300M 每秒左史，而线上的网卡一般都为千兆 网卡，写磁盘速度明显快亍数据网络入口速度，那举是否可以做到写完内存就吐用户迒回，由后台线程刷盘呢？ (1). 由亍磁盘速度大亍网卡速度，那举刷盘的迕度肯定可以跟上消息的写入速度。 ，Slave 会丌会写性能下降， 答案是否定的。因为 Slave 的消息写入只追求吞吏量，丌追求实时性，只要整体的吞吏量高就可以，而 Slave 每次 都是从 Master 拉叏一批数据，如 1M，返种批量顺序写入方式即使堆积情冴，整体吞吏量影响相对较小，只是写入 RT 会发长。 8 RocketMQ 消息过滤 8.1 简单消息过滤 /** *

Scheduler Controller Manager NodeM kubelet kube-proxy docker mysql pod-5 mysql pod-6 … … mysql pod-M Node1 kubelet kube-proxy docker mysql pod-0 mysql pod-1 … … mysql pod-N NodeN Mysql Operator Scheduler Controller Manager NodeM kubelet kube-proxy docker mysql pod-5 mysql pod-6 … … mysql pod-M Node1 kubelet kube-proxy docker mysql pod-0 mysql pod-1 … … mysql pod-N NodeN Mysql Operator Scheduler Controller Manager NodeM kubelet kube-proxy docker mysql pod-5 mysql pod-6 … … mysql pod-M Node1 kubelet kube-proxy docker mysql pod-0 mysql pod-1 … … mysql pod-N NodeN Mysql Operator

需要修正的 五个示例模板和参考文献： 原始文本 修正后文本 Boullis A, Fassotte B, Sarles L,LognayG, Heuskin S, Vanderplanck M.Bartram S, Haubruge E, Francis F,Verheggen F(2017 Elevated Carbon Dioxide Concentration Reduces Alarm Aphids. J Chem Ecol 43:164-171. Boullis A, Fassotte B, Sarles L, Lognay G, Heuskin S, Vanderplanck M.Bartram S, Haubruge E, Francis F.Verheggen FJ (2017) Elevated CarbonDioxide Concentration Reduces 做一个视觉图表 What’s the main takeaway from this dataset? 找出最主要的信息 Can you explain this dataset like I’m 5 years old? 像给五岁小朋友讲故事那样解释一 下这个数据集 Can you create a presentation based this dataset? 做一个整体展示 Can

Ozone介绍 • Apache Ozone适⽤场景 • Apache Ozone的最近进展 • Apache Ozone的实践分享 Apache Ozone – 使⽤场景 #1 HDFS (300M FILES) AI/ML HIVE/IMPALA/SPARK KAFKA / FLINK 计算 OZONE (2 BILLION Objects) ⽂件系统优化(FSO) • Ozone Balancer • 纠删码 • 单数据盘单RocksDB实例 ⽂件系统优化(FSO) dir1 dir2 dir3 file-1 file-1M 100万个⽂件 vol/buck1 Key entry /vol/buck1/dir1/ /vol/buck1/dir1/dir2/ /vol/buck1/dir1/dir2/dir3/

SDP(Session Description Protocol) v=0 o=mozilla...THIS_IS_SDPARTA-82.0.34850 IN IP4 0.0.0.0 s=-t=0 0 m=video 9 UDP/TLS/RTP/SAVPF 120 124 98 c=IN IP4 0.0.0.0 a=rtpmap:120 H264/90000 b=AS:1000 a=sendrecv

conf 文件的内容如下(dbserver1 和 dbserver2 的配置一样)： global { usage-count yes; } common { syncer { rate 10M; } } resource r0 { protocol C; startup { } disk {