使用系统变量 tidb_auto_analyze_concurrency �→ 控制单个自动统计信息收集任务内部的并发度，TiDB �→ 会根据节点规模和硬件规格自动确定扫描任务的并发度。该功能通过充分利用系统资源， �→ 提高统计信息收集效率，从而减少 更多信息，请参考用户文档。 • 支持为资源管控的后台任务设置资源上限 #56019 @glorv TiDB 资源管控能够识别并降低后台任务的运行优先级。在部分场景下，即使有空闲资源，用户也希望 后台任务消耗能够控制在很低的水平。从 v8.4.0 开始，你可以使用参数 UTILIZATION_LIMIT 为资源管控 的后台任务设置最大可以使用的资源百分比，每个节点把所有后台任务的使用量控制在这个百分比以 下。该功 0 码力 |
5072 页 |
104.05 MB
| 9 月前 3 TiCDC 同步任务时，BR 不支持进行数据恢复。从 BR 8.2.0 起，BR 数 据恢复对 TiCDC 的限制被放宽：如果所恢复数据的 BackupTS（即备份时间）早于 Changefeed 的CheckpointTS （即记录当前同步进度的时间戳），BR 数据恢复可以正常进行。考虑到 BackupTS 的时间通常较早，此时 可以认为绝大部分场景下，当集群存在 TiCDC 同步任务时，BR 都可以进行数据恢复。#53131 TiKV 节点的任务最大并发数。 – 从 v8.2.0 开始，BR 快照恢复参数 --granularity 被废弃，粗粒度打散 Region 算法默认启用。 • 以下为计划将在未来版本中废弃的功能： – TiDB 在 v8.0.0 引入了系统变量tidb_enable_auto_analyze_priority_queue，用于控制是否启用优先 队列来优化自动收集统计信息任务的排序。在未来版本中，优先队列将成为自动收集统计信息任 Lightning 参数conflict.max-record-rows 计划在未来版本中废弃，并在后续版本中删除。该参 数将由conflict.threshold 替代，即记录的冲突记录数和单个导入任务允许出现的冲突记录数的 上限数保持一致。 • 以下为计划将在未来版本中移除的功能： – 从 v8.0.0 开始，TiDB Lightning 废弃了物理导入模式下的旧版冲突检测策略，支持通过conflict 0 码力 |
4987 页 |
102.91 MB
| 9 月前 3 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。 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 快速响应：优化推理速度， 适合实时交互场景。 通用性强：适用于多种自 然语言处理任务，如对话 生成和文本理解。 爬虫数据采集 1、阅读网页源代码，提取特定网页内容； 2、撰写python脚本； 3、提取并合并网址； 4、提取网址内容； 5、写入文件。 任务 你需要完成以下两个任务： 1.阅读网页【网址】源代码【对应网页源代码】。提取所 有包含“春运2025丨X月X日，全社会跨区域人员流动量完 取所有需求链接，输出完 整可运行python脚本，代 码运行后生成文件，但数 据采集结果为空。 DeepSeek R1 能够提取所有网址并进行 筛选、去重，所撰写代码 运行后完成数据爬虫任务， 所获取数据准确，少量数 据有所遗漏。 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。 爬虫数据采集 0 码力 |
85 页 |
8.31 MB
| 7 月前 3 信息计算其所属的 Distro 责任节点， 并将该请求转发到所属的 Distro 责任节点上。 责任节点上的 Controller 将写请求进行解析。 Distro 协议定期执行 Sync 任务，将本机所负责的所有的实例信息同步到其他节点上。 读操作 由于每台机器上都存放了全量数据，因此在每⼀次读操作中，Distro 机器会直接从本地拉取数据。 快速响应。 41 > Nacos 架构 配置⼀致性模型 sdk-server ⼀致性 53 > Nacos 架构 server 间⼀致性 Server 间同步消息接收处理轻量级实现，重试失败时，监控告警。 断网：断网太久，重试任务队列爆满时，无剔除策略。 2. 服务⼀致性模型 Nacos 架构 < 54 sdk-server 间⼀致性 server 间⼀致性 55 > Nacos 架构 六、核心模型组件设计 制和线程池的管理。这与客户端探测，只需要等待心跳，然后刷新 TTL 是不⼀样的。同时服务端健 康检查无法摘除不健康实例，这意味着只要注册过的服务实例，如果不调用接口主动注销，这些服 务实例都需要去维持健康检查的探测任务，而客户端则可以随时摘除不健康实例，减轻服务端的压 力。 图 8 Nacos 的健康检查 Nacos 既支持客户端的健康检查，也支持服务端的健康检查，同⼀个服务可以切换健康检查模式。 我们认 0 码力 |
326 页 |
12.83 MB
| 9 月前 3 JavaScript 的基本语法 语句 基本语法 - 32 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 行。一般情况下，每一行就是一个语句。 语句（statement）是为了完成某种任务而进行的操作，比如下面就 是一行赋值语句。 1. var a = 1 + 3; 这条语句先用 var 命令，声明了变量 a ，然后将 1 + 3 的运算结果 赋值给变量 a 。 1 是目前主流的编程范式。它将真实世界各种复杂的关系，抽象为一个个 对象，然后由对象之间的分工与合作，完成对真实世界的模拟。 每一个对象都是功能中心，具有明确分工，可以完成接受信息、处理数 据、发出信息等任务。对象可以复用，通过继承机制还可以定制。因 此，面向对象编程具有灵活、代码可复用、高度模块化等特点，容易维 护和开发，比起由一系列函数或指令组成的传统的过程式编程 （procedural pr 的关系就变成了对象之间的关系，从而就可以模拟现实情况，针对对象 进行编程。 （2）对象是一个容器，封装了属性（property）和方法 （method）。 属性是对象的状态，方法是对象的行为（完成某种任务）。比如，我们 可以把动物抽象为 animal 对象，使用“属性”记录具体是那一种动物， 使用“方法”表示动物的某种行为（奔跑、捕猎、休息等等）。 面向对象编程的第一步，就是要生成对象。前面说过，对象是单个实物 0 码力 |
540 页 |
3.32 MB
| 10 月前 3 chunkserver 上报的 copyset 信息更新拓扑
中的信息。
•
ConfGenerator: 将当前上报的 copyset 信息提交给调度模块，
获取该 copyset 上可能需要执行的任务。
•
HealthyChecker: 检查集群中的 chunkserver 在当前时间点距
离上一次心跳的时间，根据这个时间差更新chunkserver状态。
Chunkserver端：chunkserver ChunkServerInfo/CopySetInfo: 获取当前 chunkserver 上的
copyset 信息上报给 MDS。
•
Order ConfigChange: 将 MDS 下发的任务提交给对应的 对应
模块执行。HEARTBEAT
Chunk server的状态更新：
•
Online: chunk server在线，正常服务。
•
Unstable: chunk server一段时间没收到心跳（默认
有配置变更任务执行，如果有任务则下发。
任务计算: 任务计算模块包含了多个定时任务 和 触
发任务。
•
定时任务由调度模块定时触发。
•
触发任务由外部触发，管理员通过工具触发。
•
TopoAdapter 用于获取Topology中调度需要使用的数据。
•
Common Strategy 是通用的副本添加和移除策略。
任务管理: 任务管理模块用于管理计算模块产生的任务。
•
operatorController 0 码力 |
23 页 |
1.74 MB
| 5 月前 3 国科技公司，主攻大模型研发与应用。 • DeepSeek-R1是其开源的推理模型，擅长处理复杂任务且可免费商用。性能对齐OpenAI-o1正 式版。 • DeepSeek-R1在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下，极大 提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩OpenAl-o1正式版。 (Pass@1) 趋势分析 多模态交互 任务执行 任务协调 工具调用 格式转换 关系抽取 语言理解 文案写作 代码注释 故事创作 通用问答 专业领域问答 因果推理 知识推理 问答系统 逻辑推理 自然语言处理 文本生成与创作 建议生成 风险评估 辅助决策 概念关联 知识整合 交互能力 情感分析 文本分类 图像理解 跨模态转换 专业建议 任务分解 情感回应 上下文理解 分配的合法性和 公正性。 提示语策略差异 1 推理模型 2 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 能限制其能力） 。 • 需显式引导推理步骤（如通过CoT提 0 码力 |
65 页 |
4.47 MB
| 7 月前 3
| 
DeepSeek从入门到精通(20250204)+ 免费 + 开源 + 强大 • DeepSeek是一家专注通用人工智能（AGI）的中国科技公司，主攻大模型研发与应 用。 • DeepSeek-R1是其开源的推理模型，擅长处理复杂任务且可免费商用。 Deepseek可以做什么？ 直接面向用户或者支持开发者，提供智能对话、文本生成、语义理解、计算推理、代码生成补全等应用场景， 支持联网搜索与深度思考模式，同时支持文件上传，能够扫描读取各类文件及图片中的文字内容。 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。此类模型通常通过对大量文本数据的训练，掌握语言规律并能够生成合适的内容，但缺乏像 推理模型那样复杂的推理和决策能力。 维度 推理模型 通用模型 优势领域 数学推导、逻辑分析、代码生成、复杂问题拆解 文本生成、创意写作、多轮对话、开放性问答 劣势领域 发散性任务（如诗歌创作） 需要严格逻辑链的任务（如数学证明） 需要严格逻辑链的任务（如数学证明） 性能本质 专精于逻辑密度高的任务 擅长多样性高的任务 强弱判断 并非全面更强，仅在其训练目标领域显著优于通用模型 通用场景更灵活，但专项任务需依赖提示语补偿能力 • 例如：GPT-3、GPT-4（OpenAI），BERT（Google），主要用于语言生成、语言理解、文本分类、翻译 等任务。 快思慢想：效能兼顾 全局视野 概率预测（快速反应模型，如ChatGPT0 码力 | 104 页 | 5.37 MB | 7 月前3