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， 如文本生成、分类和问答。 Kimi k1.5  垂直领域优化：针对特定领域 （如医疗、法律）进行优化， 提供高精度结果。 实时数据流处理与决策：利用o3mini在物 联网和工业自动化领域，快速处理来自传感器 和设备的实时数据，进行即时分析和决策，减 少停机时间，提高生产效率。 • 高频交易数据分析：利用o3mini快速处理 高频交易数据，识别市场趋势和交易模式，为 交易者提供实时决策支持。 • 数据报告自动化生成：基于o3mini自动 生成格式化的数据报告，包括图表、表格和文 字说明，帮助管理者快速理解分析结果。 • 数据接口标准化：根据标准格式输出数据， 在群落范围内，捕食能够影响某一营养等级的动态，也能够影 响整个群落结构的动态。 Within a community, predation can affect thedynamics of a specific trophic level as well as thedynamics of the entire community structure. 对于整个群落来说，捕食对于保持种群结构稳定、食物网进程 及种群内物种数

说说应用基本依赖的四大件：数据库、存储、中间件和大数据 下单服务 交易支付 支付网关 锁定库存 库存数据库 前台类目 商品查询 BFF 商品数据库 文件存储 logging MQ 交易数据库 大数据 营销分析 业务赋能 典型微服务应用 云原生应用 下单服务 交易支付 支付网关 锁定库存 库存数据库 前台类目 商品查询 BFF 商品数据库 文件存储 logging MQ 交易数据库 大数据 营销分析 云原生PaaS平台 高级能力-云原生数据库-应用的基石-3-场景 数据源 数据日志 消息数据 订单数据 云原生 DB 高并发写入 用户 MR 云DB 用户 日志消息类数据实时分析 支持企业低成本、大容量存储和查询各类日志、消息、交易、用户行为、画像等 结构化/半结构化数据，支持高吞吐量实时入库及数据实时查询，实现数据资源 智慧化运营。 优势 低成本存储： 支持PB级数据存储 高并发： 千亿数据实时分析 数据源 设备监控 传感器 轨迹数据 车联网

效率，也极大得保证了业务连续性。 • 但是，目前真正落地的企业很少，原因 在于大部分企业组织或者文化问题在落 实上的顾虑，因为“机器人”比人是否可靠 仍然在争论中，可参考或者背书的实例 少，导致落地缓慢。 • 组织结构升级 • 企业IT文化、工作流程、知识体系、工具集的总合升级 • 应用架构升级 • re-platform • re-build • re-host • 运维模式升级 • 从传统面向操作规则的运维转变为面向观测数据的自动化运维 线，自研飞天操作系统全 面支撑集团业务 2 0 1 3 电商核心系统全面上云， 大规模集群支撑集团“双十 一”，日交易额2684亿元 2 0 1 9 T4项目启动，容器调度技 术开始支撑集团的在线业 务，云原生时代开启 2 0 1 1 在线和离线调度系统打通混合 部署，底层资源池统一，支撑 百万级电商交易活动。 云原生技术全面商业化，容器 技术对外开放 2 0 1 7 云原生技术全面升级，阿 里巴巴原生用云， 对客户、运营商来说，有利因素主要体现在解决资金紧张问题、降低投资风险，将一部分风险转嫁给厂商，通过与设备商绑定的利益 关系，能获得厂商更多更好的支持和全球经验；不利因素在于相对传统交易方式可能需支付更多交易成本，在业务发展良好的情况， 可能会有部分利益分给设备商。 对IT设备供应商、ISV集成商而言，有利因素主要体现在可能获得高于传统设备销售的收益（视定价水平和业务发展状况），提供了降 价以

本，无法线性扩容问题日益突显 ；分布式及 NoSQL 开始快速发 展，如 MongoDB • 挑战：擅长简单读写，无法处理 交易类数据及复杂业务逻辑的特 性限制其在非互联网领域的发展 • 背景：随着互联网向银行、电信、电 力等方向的渗透，传统行业数据量 迅速提升，需要同时满足低成本、线 性扩容及能够处理交易类事务的新 型数据库，大数据的存储刚需不可 避免 • 挑战：基于 Google Spanner/F1 论 文，基础软件最前沿的领域之一，技 无状态的分布式 SQL 层 ● MySQL 协议兼容 ● 针对分布式场景的执行计划，优化器 ○ Push-down / MPP ● Online DDL ○ 业务不中断，进行表结构变更 TiDB 逻辑架构 ● 支持关系型的表结构 ● 全局一致索引 ● 通过 Map-Reduce 或 SQL 并发无锁读 TiDB Server TiDB Worker TiDB Worker TiDB Worker TiKV

全生命周期API管理-1 服务是从内研发视角来看的，但是对于外部消费者只想找到并集成API而已，并不想了解API背后的运维细节或者需要协调运维能力！API成了一 种可以交易的商品，可以购买增强自己APP的能力，比如在自己APP里显示天气预报数据，从外部去管理应用平台，形成了一种新PaaS组织方式。 • 逻辑API：已有API的组 合，形成一个新API • 声明API：需要生成代 全生命周期API管理-3-Azure API Management • 把自己关在小黑 屋里面，自己就 可以自助的从API 使用角度定义、 驱动研发、发布 或者实施与自己 APP的集成。 • API作为产品，可 以给订阅、可以 被交易。 标准化能力-微服务PAAS-从监控到可观测-研发人员的第五感-1 知道 知道的 不知道 不知道的 主动性 被动性 监控 可观察 健康检查 告警 指标 日志 追踪 问题和根因 预警 监控&稳定性 交付人员学习手册文档，需要在客户 环境做“安装配置”和“与遗留系统集成” 两方面工作。 2. 安装配置：在硬件上安装软件，不乏 针对硬件特性的适配、还需要安装OS 等，最后还要在OS上安装应用，并且 还要保证应用软件依赖拓扑结构不会 出错。 3. 集成点：包括新环境的硬件、软件和 应用与遗留系统的集成，比如，监控、 服务注册中心、文件传输、消息集成、 ITSM等系统的部署集成。 4. 由于上层所依赖的底层环境在不同交 付环境中是不同的，而传统交付方式

强大动能 大模型的进一步突破将引领人类社会进入智能化时代，对我们的生活方式、生产方式带来巨大变革 重塑经济图景 解决复杂问题 7政企、创业者必读 8 AI不仅是技术革新，更是思维方式和社会结构的变革 国家 产业 个人 企业政企、创业者必读 人工智能发展历程（一）  从早期基于规则的专家系统，走向基于学习训练的感知型AI  从基于小参数模型的感知型AI，走向基于大参数模型的认知型AI 冷冻电子显微镜 1. 利用Transformer的预测能力， 2. 直接从蛋白质的氨基酸序列 3. 中预测蛋白质的3D结构 靠肉眼观察，几年才能发现一个复杂蛋 白质结构，半个世纪预测了20多万种 从数年缩短到几分钟，解开了生物学密码 成功预测了地球存在的2亿种蛋白质结构 45政企、创业者必读  DeepSeek典型的四大安全问题：客户端安全、Agent安全、知识安全、模型安全  3 专业模型训练） 业务流程自动化（ A g e n t框架） 组织协同（ 工作流） 人机交互 赋能个人和 企业员工 生产力提升 多模态 能力 3 图片理解和处理 视频理解和处理 音频理解和处理 非结构化文档处理 47政企、创业者必读 DeepSeek能力很强大 个人使用绰绰有余 但要在政府、企业应用需要和场景结合  大模型要藏在产品后面  客户要的不是电动机，是「刮胡刀」「吹风机」

5 AJAX 6.6 Promise 6.7 Canvas 7 jQuery 7.1 选择器 7.1.1 层级选择器 7.1.2 查找和过滤 7.2 操作DOM 7.2.1 修改DOM结构 7.3 事件 7.4 动画 7.5 扩展 8 underscore 8.1 Collections 8.2 Arrays 8.3 Functions 8.4 Objects 8.5 是JavaScript语法要求必须的，但缩 进有助于我们理解代码的层次，所以编写代码时要遵守缩进规则。很多文本编辑器具有“自动缩进”的功 能，可以帮助整理代码。 {…} 还可以嵌套，形成层级结构： 基本语法 语法 2.1 基本语法 - 13 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 1. if (2 > 1) { 2. x = 1; 3. y = - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 2.8 Map和Set JavaScript的默认对象表示方式 {} 可以视为其他语言中的 Map 或 Dictionary 的数据结构， 即一组键值对。 但是JavaScript的对象有个小问题，就是键必须是字符串。但实际上Number或者其他数据类型作为 键也是非常合理的。 为了解决这个问题，最新的ES6规范引入了新的数据类型

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 3040 14.12.1 SQL 语言结构和语法 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 适用于需要实时处理的大规模数据和高并发场景。TiDB 在 4.0 版本中引入列存储引擎 TiFlash，结合 行存储引擎 TiKV 构建真正的 HTAP 数据库，在增加少量存储成本的情况下，可以在同一个系统中做联机 交易处理、实时数据分析，极大地节省企业的成本。 • 数据汇聚、二次加工处理的场景 TiDB 适用于将企业分散在各个系统的数据汇聚在同一个系统，并进行二次加工处理生成 T+0 或 T+1 的报 表。与 语句添加了多个常用参数选项，例如 CHECKSUM_CONCURRENCY #53040 @RidRisR * 去掉除了 br log restore 子命令之外其它 br log 子命令对 TiDB domain 数据结构的载入，降低 内存消耗 #52088 @Leavrth * 支持对日志备份过程中生成的临时文件进行加密 #15083 @YuJuncen * 在 Grafana 面板中新增 tikv_log_b

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 3073 14.12.1 SQL 语言结构和语法 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 适用于需要实时处理的大规模数据和高并发场景。TiDB 在 4.0 版本中引入列存储引擎 TiFlash，结合 行存储引擎 TiKV 构建真正的 HTAP 数据库，在增加少量存储成本的情况下，可以在同一个系统中做联机 交易处理、实时数据分析，极大地节省企业的成本。 • 数据汇聚、二次加工处理的场景 TiDB 适用于将企业分散在各个系统的数据汇聚在同一个系统，并进行二次加工处理生成 T+0 或 T+1 的报 表。与 访问集群TiDB Dashboard 监控页面，默认用户名为 root，密码 为空。 • 执行以下命令确认当前已经部署的集群列表： tiup cluster list • 执行以下命令查看集群的拓扑结构和状态： tiup cluster display 3.1.3 探索更多 如果你刚刚部署好一套 TiDB 本地测试集群，你可以继续： • 学习TiDB SQL 操作

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 3058 14.12.1 SQL 语言结构和语法 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 适用于需要实时处理的大规模数据和高并发场景。TiDB 在 4.0 版本中引入列存储引擎 TiFlash，结合 行存储引擎 TiKV 构建真正的 HTAP 数据库，在增加少量存储成本的情况下，可以在同一个系统中做联机 交易处理、实时数据分析，极大地节省企业的成本。 • 数据汇聚、二次加工处理的场景 TiDB 适用于将企业分散在各个系统的数据汇聚在同一个系统，并进行二次加工处理生成 T+0 或 T+1 的报 表。与 访问集群TiDB Dashboard 监控页面，默认用户名为 root，密码 为空。 • 执行以下命令确认当前已经部署的集群列表： tiup cluster list • 执行以下命令查看集群的拓扑结构和状态： tiup cluster display 87 3.1.3 探索更多 如果你刚刚部署好一套 TiDB 本地测试集群，你可以继续： • 学习TiDB SQL