· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 944 7.7.3 如何处理升级 TiCDC 后配置文件不兼容的问题？ · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 945 7.7.4 TiCDC 启动任务的 start-ts · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 947 7.8.4 上游停止更新后，如何判断 TiCDC 是否已将所有更新同步到下游？ · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 948 7.8.5 TiCDC 的 gc-ttl 是什么？ · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 950 7.8.7 Failed 同步任务失败后如何恢复？· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 951 7.8.8

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1224 11.3.2 理解 TiDB 执行计划 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1300 11.3.4 控制执行计划· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 2448 13.10.5 使用 PingCAP Clinic Diag 采集 SQL 查询计划信息· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 2453 13.10.6 PingCAP Clinic

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1158 11.3.2 理解 TiDB 执行计划 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1234 11.3.4 控制执行计划· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 2448 13.11.5 使用 PingCAP Clinic Diag 采集 SQL 查询计划信息· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 2452 13.11.6 PingCAP Clinic

服务 TiDB 进程启动参数 TiDB 系统数据库 TiDB 系统变量 TiDB 专用系统变量和语法 TiDB 访问权限管理 TiDB 用户账户管理 使用加密连接 SQL 优化 理解 TiDB 执行计划 统计信息 语言结构 字面值 数据库、表、索引、列和别名 关键字和保留字 用户变量 表达式语法 注释语法 字符集和时区 字符集支持 字符集配置 时区 数据类型 日期和时间类型 基本数据类型 函数和操作符 数据目录 TiDB 系统数据库 TiDB 系统变量 TiDB 专用系统变量和语法 TiDB 服务器日志文件 TiDB 访问权限管理 TiDB 用户账户管理 使用加密连接 SQL 优化 理解 TiDB 执行计划 统计信息 语言结构 字面值 数据库、表、索引、列和别名 关键字和保留字 用户变量 表达式语法 注释语法 字符集和时区 字符集支持 字符集配置 时区 数据类型 数值类型 日期和时间类型 字符串类型 JSON Analytical Processing) 场景提供一站式的解决方案。 TiDB 具备如下核心特性： 高度兼容 MySQL 大多数情况下，无需修改代码即可从 MySQL 轻松迁移至 TiDB，分库分表后的 MySQL 集群亦可通过 TiDB 工具进行实时迁移。 水平弹性扩展 通过简单地增加新节点即可实现 TiDB 的水平扩展，按需扩展吞吐或存储，轻松应对高并发、海量数据场景。 分布式事务 TiDB 100%

M 6 Deepseek的能力图谱 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。 决策支持 文体转换 个性化推荐 翻译与转换 多语言翻译 异常检测 多源信息融合 知识与推理 知识图谱构建 流程优化 数据可视化 数据分析 趋势分析 日式天妇罗手 法 ??? 结构解构： 1.青椒薄片 - 采用日式天妇罗手法炸至半透明，形成琥珀色脆网 2.茄泥慕斯 - 融入保加利亚红椒粉与希腊酸奶，制成空气感慕斯 3.香肠脆粒 - 伊比利亚辣肠低温烘烤后粉碎成黄金脆粒 4.薄荷冷萃油 - 液态氮急冻薄荷叶萃取的翡翠色精油 ???️ 味觉风暴： •第1层：青椒脆片释放灯笼椒特有的清甜 •第2层：烟熏红椒粉在慕斯中爆破出暖意 •第3层：辣肠碎粒带来咸鲜微辣的颗粒感 ，直接粘贴后即显“专业感”。 第三阶段：20分钟——用AI补全软性内容（目标：1000字） 填充“虚但必需”的部分： p 政策背书： “生成5条2023年国家层面支持智能物流园区的政策原文（带发文号），并解读对本案的指导意义。” p 风险评估： “列出智能物流园区常见的3大技术风险（如AGV系统宕机），每项配100字应对方案。” p 效益测算： “用公式推算：园区建成后3年内降本增

DeepSeek：从入门到精通 @新媒沈阳 团队 ：余梦珑博士后 清华大学新闻与传播学院 新媒体研究中心 元宇宙文化实验室 • Deepseek是什么？ • Deepseek能够做什么？ • 如何使用Deepseek？ DeepSeek是什么？ AI + 国产 + 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 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。 文本生成 表格、列表生成（如日程安排、菜谱） 代码注释、文档撰写 结构化生成 文章/故事/诗歌写作 营销文案、广告语生成 社交媒体内容（如推文、帖子） “我需要优化用户登录流程， 请分析当前瓶颈并提出3种方 案。” ✅ 激发模型深层推理 ❌ 需清晰定义需求边界 混合模式 结合需求描述与关键 约束条件 平衡灵活性与可控性 “设计一个杭州三日游计划， 要求包含西湖和灵隐寺，且 预算控制在2000元内。” ✅ 兼顾目标与细节 ❌ 需避免过度约束 启发式提问 通过提问引导模型主 动思考（如“为什 么”“如何”） 探索性问题、需模型解

@新媒沈阳团队 、余梦珑博士后 DeepSeek：从入门到精通 2025年2月 清华大学 新闻学院 人工智能学院 • Deepseek是什么？ • Deepseek能够做什么？ • 如何使用Deepseek？ DeepSeek是什么？ AI + 国产 + 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 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。 文本生成 表格、列表生成（如日程安排、菜谱） 代码注释、文档撰写 结构化生成 文章/故事/诗歌写作 营销文案、广告语生成 社交媒体内容（如推文、帖子） “我需要优化用户登录流程， 请分析当前瓶颈并提出3种方 案。” ✅ 激发模型深层推理 ❌ 需清晰定义需求边界 混合模式 结合需求描述与关键 约束条件 平衡灵活性与可控性 “设计一个杭州三日游计划， 要求包含西湖和灵隐寺，且 预算控制在2000元内。” ✅ 兼顾目标与细节 ❌ 需避免过度约束 启发式提问 通过提问引导模型主 动思考（如“为什 么”“如何”） 探索性问题、需模型解

都是尚在不断演 化中的标准；某些特性例如网络可能会在未来被支持。 对于在浏览器上运行的 Python，用户可以考虑 Pyodide 或 PyScript。PyScript 是在 Pyodide 之上构建的，后 者本身则是在 CPython 和 Emscripten 之上构建的。Pyodide 提供了对浏览器的 JavaScript 和 DOM API 的 访问并通过 JavaScript 的 XMLHttpRequest 该形参现在为仅限位置形参。 在 3.8 版本发生变更: 如果 __float__() 未定义则回退至 __index__()。 format(value, format_spec=”) 将 value 转换为“格式化后”的形式，格式由 format_spec 进行控制。format_spec 的解释方式取决于 value 参数的类型；但大多数内置类型使用一种标准的格式化语法：格式规格迷你语言。 默认的 format_spec 方法或是支持序列协议（具有 __len__() 方法和从 0 开始的整数参数的 __getitem__() 方法）的对象。 round(number, ndigits=None) 返回 number 舍入到小数点后 ndigits 位精度的值。如果 ndigits 被省略或为 None，则返回最接近输入 值的整数。 26 Chapter 2. 内置函数 The Python Library Reference

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都是尚在不断演 化中的标准；某些特性例如网络可能会在未来被支持。 对于在浏览器上运行的 Python，用户可以考虑 Pyodide 或 PyScript。PyScript 是在 Pyodide 之上构建的，后 者本身则是在 CPython 和 Emscripten 之上构建的。Pyodide 提供了对浏览器的 JavaScript 和 DOM API 的 访问并通过 JavaScript 的 XMLHttpRequest 该形参现在为仅限位置形参。 在 3.8 版本发生变更: 如果 __float__() 未定义则回退至 __index__()。 format(value, format_spec=”) 将 value 转换为“格式化后”的形式，格式由 format_spec 进行控制。format_spec 的解释方式取决于 value 参数的类型；但大多数内置类型使用一种标准的格式化语法：格式规格迷你语言。 默认的 format_spec 方法或是支持序列协议（具有 __len__() 方法和从 0 开始的整数参数的 __getitem__() 方法）的对象。 round(number, ndigits=None) 返回 number 舍入到小数点后 ndigits 位精度的值。如果 ndigits 被省略或为 None，则返回最接近输入 值的整数。 对于支持round() 方法的内置类型，结果值会舍入至最接近的 10 的负 ndigits 次幂的倍数；如果与