© XXX Page 1 of 19 curvefs copyset与fs对应关系© XXX Page 2 of 19 版本 时间 修改者 修改内容 1.0 2021/7/23 陈威 初稿 1.1 2021/8/4 陈威 根据评审意见修改 1.2 2021/8/9 陈威 增加详细设计 1、背景 2、chubaofs的元数据管理 2.1、meta partition的创建 2.2、meta 2、meta partition的管理 2.3、meta partition和inode以及dentry的对应关系？ 3、curvefs的copyset和fs的对应关系 3.1 如何获取inodeid 3.2 copyset fs共用吗？ 3.3 copyset个数是否可以动态调整？ 4、curvefs的topo信息 5、curvefs mds和metaserver的心跳 6、详细设计 6.1 创建fs B的空间。而curvefs的元数据，并不能一次申请一批在client端，而是每次都需 要去metaserver上去进行分配。 这里需要重新考虑curvefs的copyset和fs的元数据分片的对应关系。© XXX Page 3 of 19 2、chubaofs的元数据管理 chubaofs（补充链接）的元数据也是采用的raft的方式进行管理，可以借鉴一下chubaofs的元数据的分片策略。

部有三个产品（Configserver 非持久注 册中心，VIPServer 持久化注册中心，Diamond 配置中心），是开源三个产品还是合成⼀个产品开 源；第三个问题是开源产品跟商业化产品的关系是什么，是否会削弱商业化产品的竞争力。围绕这 几个问题，我们吵到深夜两点。 前言 < 10 六点出海打渔，清晨冰冷的海风，摇曳的小船，撒出大网后我们忍受着寒冷，焦急和期望的等待着， 收网时刻只有⼀些小鱼小虾，当然还有螃蟹。 DNS（Dubbo+Nacos+Spring- cloud-alibaba/Seata/Sentinel）微服务最佳实践。 随着我们选择三合⼀的开源模式，又面临另外⼀个问题，未来内部和商业化关系是什么，代码关系 是什么？ 这个问题应该说⼀直持续，但是我们定下来开源、自研、商业化三位⼀体的战略，以开源为内核， 以商业化为扩展；开源做生态，商业化做企业级特性，阿里内部做性能和高可用；开源做组件，商 Nameserver：解决 Namespace 到 ClusterID 的路由问题，解决用户环境与 Nacos 物理环境 映射问题。  CMDB：解决元数据存储，与三方 CMDB 系统对接问题，解决应用，人，资源关系。  Metrics：暴露标准 Metrics 数据，方便与三方监控系统打通。  Trace：暴露标准 Trace，方便与 SLA 系统打通，日志白平化，推送轨迹等能力，并且可以和计 量计费系统打通。

@新媒沈阳 团队 ： 陶炜博士生 普通人如何抓住DeepSeek红利 p Deepseek是什么？ p Deepseek能够做什么？ ——在工作、学习、生活和社会关系中解决问题 p 如何提问？让AI一次性生成你想要的东西 卷不动了？DeepSeek帮你一键“躺赢”！ 学习太难？DeepSeek带你“开挂”逆袭！ 生活太累？DeepSeek帮你“减负”到家！ 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 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 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 对话能力 多轮对话 数学运算 逻辑分析 能力图谱 诗歌创作 语音识别 指令理解 方案规划 实体识别 l 文本创作 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） 剧本或对话设计 l 摘要与改写 长文本摘要（论文 、报告） 文本简化（降低复杂度）

.......................................................................................... 192 模块关系依赖 ................................................................................................ Authrizer：授权器，或者访问控制器，用来决定主体是否有权限进行相应的操作；即控制 着用户能访问应用中的哪些功能； Realm：可以有 1 个或多个 Realm，可以认为是安全实体数据源，即用于获取安全实体的； 可以是 JDBC 实现，也可以是 LDAP 实现，或者内存实现等等；由用户提供；注意：Shiro 跟我学 Shiro——http://jinnianshilongnian tion（登录失败次数过 多）、IncorrectCredentialsException （错误的凭证）、ExpiredCredentialsException（过期的 凭证）等，具体请查看其继承关系；对于页面的错误消息展示，最好使用如“用户名/密码 错误”而不是“用户名错误”/“密码错误”，防止一些恶意用户非法扫描帐号库； 2.6、最后可以调用 subject.logout 退出，其会自动委托给

文本生成 自然语言理解与分析 知识推理 知识推理 逻辑问题解答（数学、常识推 理） 因果分析（事件关联性） 语义分析 语义解析 情感分析（评论、反馈） 意图识别（客服对话、用户查询） 实体提取（人名、地点、事件） 文本分类 文本分类 主题标签生成（如新闻分类） 垃圾内容检测 编程与代码相关 代码调试 • 错 误 分 析 与 修 复 建议 • 代 码 性 能 优 化 提 1. 决策需求 需权衡选项、评估风险、 选择最优解 目标 + 选项 + 评估标准 要求逻辑推演和量化分析 直接建议，依赖模型经验归纳 2. 分析需求 需深度理解数据/信息、 发现模式或因果关系 问题 + 数据/信息 + 分析 方法 触发因果链推导与假设验 证 表层总结或分类 3. 创造性需求 需生成新颖内容（文本/ 设计/方案） 主题 + 风格/约束 + 创新 方向 通过层次结构图或思维导图展示分解后的各部分及其关系。 5. 结合各部分的结果，撰写一段总结性内容，确保整体连贯。 �实战技巧： • 任务分解 • 结果整合 • 问题定义 • 信息收集 • 分析综合 • 结论形成 1. 明确这个问题的核心要点，然后系统地收集相关信息进行分 析。 2. 列出与主题相关的所有关键概念和理论，并进行系统梳理。 3. 使用逻辑框架图展示信息收集、分析和结论的过程。

文本生成 自然语言理解与分析 知识推理 知识推理 逻辑问题解答（数学、常识推 理） 因果分析（事件关联性） 语义分析 语义解析 情感分析（评论、反馈） 意图识别（客服对话、用户查询） 实体提取（人名、地点、事件） 文本分类 文本分类 主题标签生成（如新闻分类） 垃圾内容检测 编程与代码相关 代码调试 • 错 误 分 析 与 修 复 建议 • 代 码 性 能 优 化 提 1. 决策需求 需权衡选项、评估风险、 选择最优解 目标 + 选项 + 评估标准 要求逻辑推演和量化分析 直接建议，依赖模型经验归纳 2. 分析需求 需深度理解数据/信息、 发现模式或因果关系 问题 + 数据/信息 + 分析 方法 触发因果链推导与假设验 证 表层总结或分类 3. 创造性需求 需生成新颖内容（文本/ 设计/方案） 主题 + 风格/约束 + 创新 方向 通过层次结构图或思维导图展示分解后的各部分及其关系。 5. 结合各部分的结果，撰写一段总结性内容，确保整体连贯。 �实战技巧： • 任务分解 • 结果整合 • 问题定义 • 信息收集 • 分析综合 • 结论形成 1. 明确这个问题的核心要点，然后系统地收集相关信息进行分 析。 2. 列出与主题相关的所有关键概念和理论，并进行系统梳理。 3. 使用逻辑框架图展示信息收集、分析和结论的过程。

与发展，为开发者和企业带来更多价值，助力知识共享与技术协作。 Lu Cheng Hugging Face Fellow，致力于推动 AI 和开源软件的采纳和开发者 体验。拥有超过十年的开发者关系、产品营销和开源生态构建的经验， 曾在 Google 负责多个开发技术的深度推广和社区建设，包括 Android、Flutter 和 TensorFlow 等。他坚信开源是推动技术进步和 开发 无商业限制的基座的可能性也很高。小应 用开发商很可能很容易获得一个低成本 serving 的“量化小基座”。 “7B”是一个 magic number！无论是 RAG 里的向量表征模型，还是文生图、文本识别 （OCR）、语音合成（TTS）、人脸识别等等垂直领域，一个 1B~7B 的小模型已经可以满足很 多生产、应用需要，并且效果也在逐步推高【8，9，10】。这些模型，作为智能体的“三头六臂”， 确实好用，包括新推出的“光标位置预测” 功能。 但是 AI 编程发展没有那么快，在国内生成代码采纳率还比较低，根据《2024 软件研发应 用大模型国内现状调研报告》，多数团队在 10-40%之间，如图 1 所示。 图 1 大模型（LLM）在编程上的应用及其生成代码的采纳率 在 2024 年，我们还看到了“AI 程序员”Devin 的诞生，Devin 能够独立完成复杂的编码和 调试任务、自主查找和修复代码库中的错误，构建和部署应用程序。在

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 300 8.15 graphlib --- 操作类似图的结构的功能 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 302 8.15.1 异常 . . . . . . . . . 对分散程度的评估 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 356 9.7.3 对两个输入之间关系的统计 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 356 9.7.4 函数细节 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 451 12.1.1 与其他 Python 模块间的关系 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 452 12.1.2 数据流格式 . . . . . . .

各种枚举有何区别？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 279 8.15 graphlib --- 操作类似图的结构的功能 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 281 8.15.1 异常 . . . . . . . . . . . 对分散程度的评估 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 332 9.7.3 对两个输入之间关系的统计 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 333 9.7.4 函数细节 . . . . . . . . . 对象序列化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 421 12.1.1 与其他 Python 模块间的关系 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 422 12.1.2 数据流格式 . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 297 8.15 graphlib --- 操作类似图的结构的功能 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 297 8.15.1 异常 . . . . . . . . . . 对分散程度的评估 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 352 9.7.3 对两个输入之间关系的统计 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 352 9.7.4 函数细节 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 453 v 12.1.1 与其他 Python 模块间的关系 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 453 12.1.2 数据流格式 . . . . . . . . .