选择依据。" �实战技巧： 执行需求 �实战技巧： "将以下C语言代码转换为Python，要求： ① 保持时间复杂度不变； ② 使用numpy优化数组操作； ③ 输出带时间测试案例的完整代码。" 创造性需求 "设计一款智能家居产品，要求： ① 解决独居老人安全问题； ② 结合传感器网络和AI预警； ③ 提供三种不同技术路线的原型草图说明。" �实战技巧： 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。 4. 针对每个关键概念，撰写简要解释并说明其在文章中的作用。 5. 通过案例分析或实例应用，验证思维框架的有效性和适用性。 �实战技巧： 知识激活与联想 1. 列出与[主题]相关的所有关键知识点，逐一进行详细解释。 2. 从不同领域中寻找与[问题]相关的知识点，并进行创造性联想。 5. 请将不同媒体形式的内容进行联动展示，例如将文字内容与图像和数据可视化 结合起来。 6. 请选用合适的数据可视化工具，并详细描述其使用方法，生成可视化内容。 7. 请将具体案例与数据分析相结合，生成一份包含案例分析的多模态报告。 类别 优势 挑战 结构化思维 引导AI按照预设逻辑进行创作 设计合理的逻辑结构需要经验和技巧 内容深度 通过多步引导，实现更深入的内容 探讨 控制每个步骤的输出深度，避免冗余

选择依据。" �实战技巧： 执行需求 �实战技巧： "将以下C语言代码转换为Python，要求： ① 保持时间复杂度不变； ② 使用numpy优化数组操作； ③ 输出带时间测试案例的完整代码。" 创造性需求 "设计一款智能家居产品，要求： ① 解决独居老人安全问题； ② 结合传感器网络和AI预警； ③ 提供三种不同技术路线的原型草图说明。" �实战技巧： 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。 4. 针对每个关键概念，撰写简要解释并说明其在文章中的作用。 5. 通过案例分析或实例应用，验证思维框架的有效性和适用性。 �实战技巧： 知识激活与联想 1. 列出与[主题]相关的所有关键知识点，逐一进行详细解释。 2. 从不同领域中寻找与[问题]相关的知识点，并进行创造性联想。 5. 请将不同媒体形式的内容进行联动展示，例如将文字内容与图像和数据可视化 结合起来。 6. 请选用合适的数据可视化工具，并详细描述其使用方法，生成可视化内容。 7. 请将具体案例与数据分析相结合，生成一份包含案例分析的多模态报告。 类别 优势 挑战 结构化思维 引导AI按照预设逻辑进行创作 设计合理的逻辑结构需要经验和技巧 内容深度 通过多步引导，实现更深入的内容 探讨 控制每个步骤的输出深度，避免冗余

SOFAMOSN 持续演进路径及实践案例 陈逸凡 wugou.cyf@antfin.com 2019.1.6 Service Mesh Meetup #5 广州站Agenda Ø 背景 & 概览 Ø 持续演进路径 & 技术案例 Ø 实践案例 Ø 规划 & 展望 Ø QA背景 & 概览数据平面概览 SOFAMOSN • C实现，支持多语言扩展 • 基于Nginx扩展 • 开发不活跃 0 • 蚂蚁+UC主导，重点搭载 SOFAMesh使用，目标服 务通用场景，金融场景SOFAMOSNSOFAMOSN内部模块设计SOFAMOSN数据流SOFAMOSN数据流持续演进路径 & 技术案例能力 0.1.0 0.2.0 0.3.0 0.4.0 Ø TCP代理/7层通用代理 Ø 简单匹配路由 Ø 集群管理 & 基本负载均衡(RR、 RANDOM) Ø SofaRpc及HTTP/1 metrics技术案例 – 协议自动识别 TLS链接 核心实现思路： Ø TLS通过ALPN来识别。 Ø TLS不带ALPN或者明文，通过预读首部字段识别。 ALPN扩展 预读字段 是 否 获取ALPN协商 所得协议 有 无 遍历所有协议 实现，执行 ProtocolMatch 返回AGAIN 匹配成功，获 取对应协议 无法识别协议， 断开链接 继续读取数据技术案例 – HTTP/2

9 1.4. 多选分支 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 1.5. 案例分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 1.5.1. 匹配 16 进制颜色值 19 2.3. 位置的特性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 2.4. 相关案例 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 2.4.1. 不匹配任何东西的正则 32 3.4. 非捕获括号 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 3.5. 相关案例 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 3.5.1. 字符串 trim 方法模拟

9 1.4. 多选分支 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 1.5. 案例分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 1.5.1. 匹配 16 进制颜色值 19 2.3. 位置的特性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 2.4. 相关案例 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 2.4.1. 不匹配任何东西的正则 32 3.4. 非捕获括号 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 3.5. 相关案例 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 3.5.1. 字符串 trim 方法模拟

PS：使用感受会因个体差异而有不同，仅作参考 生成综述案例：元知（增强版）AI综述工具 生成综述案例：元知（增强版）AI综述工具 生成综述案例：元知专业版（单图）AI综述工具 生成综述案例：元知专业版（单图）AI综述工具 生成综述案例：PubScholar AI综述工具 生成综述案例：知网研学AI综述工具 生成综述案例：知网研学AI综述工具 生成综述案例：斯坦福 STORM（英文版） 生成综述案例：斯坦福 STORM（中文译版） 5.符合APA格式的参考文献库 科研场景实测: 获得: 学术研究案例：明确需求，报告生成 通过百度网盘分享的文件：deep Research功能深度研究.docx 链接: https://pan.baidu.com/s/1pyaygXqFXvRe-In7gn5gOA?pwd=fn7s 提取码: fn7s  团队自测案例 2 1 3 4 自动化处理财务报表，挖掘隐藏的投资机会，  在供应链风险最高的环节加强协 同协作，并提供透明的沟通机制。  加强内部风险管理框架的设计， 建立应急响应和恢复计划。  定期更新模型和数据来源，确保 预测准确性和前瞻性。 金融分析案例：数据整合，供应链优化 分析商品数据 通过分析海量商品数据 揭示市场趋势，帮助商 家精准定位消费者需求， 把握市场动态。 对比产品参数 自动收集并对比同类产 品参数，突出性能差异， 简化消费者的决策流程。

SOFAStack: https://github.com/sofastack3 一、Service Mesh 简介 二、为什么要 Service Mesh 三、方案落地 四、分时调度案例 五、思考与未来 目 录 contents ⽬目录4 一、Service Mesh 简介 Service Mesh 简介5 Service Mesh 简介-比较 Pilot/G MOSN 通知平滑升级 迁移监听套接字 解析Mosn配置 启动控制面服务 通知启动完成 关闭控制面服务 关闭数据面服务 迁移存量长连接 怎么做到的无损？20 四、分时调度案例 分时调度案例21 分时调度-背景 资源域A 资源域B 资源域A 资源域B X时刻 Y时刻 业务诉求 资源限制 分时调度22 分时调度-方案演进 资源域A 资源域B 资源域A 资源域B

一、混沌工程的动机 二、Kubernetes 上的混沌工程方案 —— Chaos Mesh 三、Chaos Mesh 的结构，以 NetworkChaos 为例 四、Chaos Mesh 使用案例 混沌工程的动机 事故，任何时候都可能发生 AWS 事故，任何时候都可能发生 Github 关于混沌，我们能知道很多 我们的软件没有混沌现象! 科学的研究方法 ● 明确目标，问题 命令 或在其他进程中 setns ○ 开发、测试更加方便 ○ 使用起来更加简单 ● SideCar 共享 Network Namespace ○ 范围和权限更加可控 Chaos Mesh 使用案例 以 TiDB 为例 ● 假设 ○ TiDB 使用 Raft 一致性算法构建副本，应当拥有容错的能力 ○ 在杀掉一个节点之后，QPS 应当会下降 ○ 一段时间之后，QPS会恢复正常 ● 运行实验

信息噪声对意见动态的显著影响。 50个智能体的在线社区模拟仿真 场景3：多智能体在线社区模拟 场景4：无人区研究+快速出成果 素数位数关系理论及其思考—— 邵宇捷 各思路具体化及 Python验算 人类提供已有参考案例（拉马努金数、 阿姆斯特朗数等） AI提出可能思路 要求AI迭代调整或人 类介入提供具体设想 AI发现魔法数字的一般过程 思路可用，并非刻 意构造 有刻意构造嫌疑 方案可行 输出结果及理论 执行需求 实战技巧： "将以下C 语言代码转换为Python, 要求： ① 保持时间复杂度不变； ② 使 用numpy 优化数组操作； ③ 输出带时间测试案例的完整代码。" 提示语示例 特征 描述 示例 沟通桥梁 连接人类意图和AI理解 “将以下内容翻译为法语 ：Hello, world” 上下文提供 者 为AI提供必要的背景信息 “假设你是一位19世纪的历史学家

展示了在实际应用中常见的哈希算法。 ‧ MD5 和 SHA‑1 已多次被成功攻击，因此它们被各类安全应用弃用。 ‧ SHA‑2 系列中的 SHA‑256 是最安全的哈希算法之一，仍未出现成功的攻击案例，因此常用在各类安全 应用与协议中。 ‧ SHA‑3 相较 SHA‑2 的实现开销更低、计算效率更高，但目前使用覆盖度不如 SHA‑2 系列。 表 6‑2 常见的哈希算法 MD5 SHA‑1 SHA‑2 在链表表示下，二叉树的存储单元为节点 TreeNode ，节点之间通过指针相连接。上一节介绍了链表表示下的 二叉树的各项基本操作。 那么，我们能否用数组来表示二叉树呢？答案是肯定的。 7.3.1 表示完美二叉树 先分析一个简单案例。给定一棵完美二叉树，我们将所有节点按照层序遍历的顺序存储在一个数组中，则每 个节点都对应唯一的数组索引。 根据层序遍历的特性，我们可以推导出父节点索引与子节点索引之间的“映射公式”：若某节点的索引为 7‑31 所示，对于上述失衡二叉树的镜像情况，需要先对 child 执行“右旋”，再对 node 执行“左旋”。 图 7‑31 先右旋后左旋 5. 旋转的选择 图 7‑32 展示的四种失衡情况与上述案例逐个对应，分别需要采用右旋、先左旋后右旋、先右旋后左旋、左旋 的操作。 第 7 章 树 www.hello‑algo.com 166 图 7‑32 AVL 树的四种旋转情况 如下表所示，我们