性， C 端用户基数，依赖这个软件的生态系统大小等等。其中哪个更关键一点？ 技术先进是好事，但大模型领域的先进技术远没有达到能为大模型企业带来可观收入的程度。 整个大模型赛道还处在商业化的摸索阶段。这个时间点上的“技术先进性”更多是用于公关宣传 的素材。考虑到数据获取、加工的成本，模型训练的成本，这是一种相当昂贵的宣传方式。 C 端用户指那些把大模型当成智能个人助理来使用的普通个人用户。OpenAI 是目前已知最好的智能体底层技术。 智能体作为学术术语由来已久，从上世纪的“符号、专家系统”【1】，到十年前风头无两的 强化学习（代表作 AlphaGo【3】），再到现在的 LLM，agent 底层技术经历了三个大的阶段。 符号系统的缺点在于过于依赖人工定义的“符号”和“逻辑”，强化学习苦于训练数据的匮 乏和“模态墙”，而 LLM 一次性解决这些问题。 人类语言就是一种高度抽象、跨模态、表达力充分的符号系统，同时它作为知识的载体，自 还有一点就是上半年加我微信好友的很多独立开发者或在职的个人，多半也已经在寻觅了半 年机会之后放弃了继续探索，这一点在和他们交流，以及他们朋友圈的内容变化中可以明显感知。 49 / 111 图：技术采用生命周期。现阶段的 AI 大模型市场似乎正处于过高期望之后的下坡过程中 但是这并不是坏事，上图已经告诉我们，这是必然规律。 （二）价值开始显现 目前还奔跑在 AI 大模型应用赛道的公司，很多已经开始创造出客户价值，有了自己的优势。

flush privileges; 一些使用频率偏低的权限当前版本的实现中还未做检查，比如 FILE/USAGE/SHUTDOWN/EXECUTE/PROCESS/INDEX 等等，未来会陆续完善。 现阶段对权限的支持还没有做到 column 级别。 1. CREATE USER [IF NOT EXISTS] 2. user [auth_spec] [, user [auth_spec]] 查询结果集中可能会包含重复值。指定 DISTINCT/DISTINCTROW 则在查询结果中过滤掉 重复的行；指定 ALL 则列出所有的行。默认为 ALL。 HIGH_PRIORITY 该语句为高优先级语句，TiDB 在执行阶段会优先处 理这条语句 SQL_CACHE 、 SQL_NO_CACHE 、 SQL_CALC_FOUND_ROWS TiDB 出于兼容性解析这三个语法，但是不做任何处 理 STRAIGHT_JOIN 0），第二个参数指定返回数据的最大条目数。 FOR UPDATE 对查询结果集所有数据上读锁，以监测其他事务对这 些的并发修改。TiDB 使用乐观事务模型在语句执行 期间不会检测锁冲突，在事务的提交阶段才会检测事 务冲突，如果执行 Select For Update 期间，有 其他事务修改相关的数据，那么包含 Select For Update 语句的事务会提交失败。 LOCK IN SHARE

d> 实例级执行计划缓存允许同一个 TiDB 实例的所有会话共享执行计划缓存。 �→ 与现有的会话级执行计划缓存相比，实例级执行计划缓存能够在内存中缓存更多执行计划，减少 SQL �→ 编译时间，从而降低 SQL 整体运行时间，提升 OLTP 的性能和吞吐，同时更好地控制内存使用， �→ 提升数据库稳定性。 39 0 码力 | 5095 页 | 104.54 MB | 10 月前

3

d> 实例级执行计划缓存允许同一个 TiDB 实例的所有会话共享执行计划缓存。 �→ 与现有的会话级执行计划缓存相比，实例级执行计划缓存能够在内存中缓存更多执行计划，减少 SQL �→ 编译时间，从而降低 SQL 整体运行时间，提升 OLTP 的性能和吞吐，同时更好地控制内存使用， �→ 提升数据库稳定性。 34 0 码力 | 5072 页 | 104.05 MB | 10 月前

3

SESSION_ALIAS 字段，用于显示当前连接的别名。#46889 @lcwangchao 2.2.2.6 编译器版本 • 为了提升 TiFlash 的开发体验，编译和构建 TiDB 所需的 LLVM 的最低版本从 13.0 升级到了 17.0。如果你是 TiDB 开发者，为了保证顺利编译，请对应升级你的 LLVM 编译器版本。#7193 @Lloyd-Pottiger 2.2.3 废弃功能 • 以下为从 v8 副本选择器。 – 从 v8.2.0 开始，BR 快照恢复参数 --concurrency 被废弃。作为替代，你可以通过--tikv-max-restore �→ -concurrency 配置快照恢复阶段单个 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： tf8、utf8mb4、gbk 的字符集 • MySQL 追踪优化器 • XML 函数 • X-Protocol #1109 • 列级权限 #9766 • XA 语法（TiDB 内部使用两阶段提交，但并没有通过 SQL 接口公开） • CREATE TABLE tblName AS SELECT stmt 语法 #4754 • CHECK TABLE 语法 #4673 • CHECKSUM

享你的见解，帮助他人进步。 图 0‑7 评论区示例 0.2.5 算法学习路线 从总体上看，我们可以将学习数据结构与算法的过程划分为三个阶段。 1. 阶段一：算法入门。我们需要熟悉各种数据结构的特点和用法，学习不同算法的原理、流程、用途和效 率等方面的内容。 2. 阶段二：刷算法题。建议从热门题目开刷，先积累至少 100 道题目，熟悉主流的算法问题。初次刷题 时，“知识遗忘”可能是一个挑战，但请 刷题计划请见此 GitHub 仓库。 3. 阶段三：搭建知识体系。在学习方面，我们可以阅读算法专栏文章、解题框架和算法教材，以不断丰富 知识体系。在刷题方面，可以尝试采用进阶刷题策略，如按专题分类、一题多解、一解多题等，相关的 刷题心得可以在各个社区找到。 如图 0‑8 所示，本书内容主要涵盖“阶段一”，旨在帮助你更高效地展开阶段二和阶段三的学习。 第 0 章 前言 www.hello‑algo 本书的主要受众是算法初学者。如果你已有一定基础，本书能帮助你系统回顾算法知识，书中源代码也 可作为“刷题工具库”使用。 ‧ 书中内容主要包括复杂度分析、数据结构和算法三部分，涵盖了该领域的大部分主题。 ‧ 对于算法新手，在初学阶段阅读一本入门书至关重要，可以少走许多弯路。 ‧ 书中的动画图解通常用于介绍重点和难点知识。阅读本书时，应给予这些内容更多关注。 ‧ 实践乃学习编程之最佳途径。强烈建议运行源代码并亲自敲代码。 ‧

享你的见解，帮助他人进步。 图 0‑7 评论区示例 0.2.5 算法学习路线 从总体上看，我们可以将学习数据结构与算法的过程划分为三个阶段。 1. 阶段一：算法入门。我们需要熟悉各种数据结构的特点和用法，学习不同算法的原理、流程、用途和效 率等方面的内容。 2. 阶段二：刷算法题。建议从热门题目开刷，先积累至少 100 道题目，熟悉主流的算法问题。初次刷题 时，“知识遗忘”可能是一个挑战，但请 刷题计划请见此 GitHub 仓库。 3. 阶段三：搭建知识体系。在学习方面，我们可以阅读算法专栏文章、解题框架和算法教材，以不断丰富 知识体系。在刷题方面，可以尝试采用进阶刷题策略，如按专题分类、一题多解、一解多题等，相关的 刷题心得可以在各个社区找到。 如图 0‑8 所示，本书内容主要涵盖“阶段一”，旨在帮助你更高效地展开阶段二和阶段三的学习。 第 0 章 前言 www.hello‑algo 本书的主要受众是算法初学者。如果你已有一定基础，本书能帮助你系统回顾算法知识，书中源代码也 可作为“刷题工具库”使用。 ‧ 书中内容主要包括复杂度分析、数据结构和算法三部分，涵盖了该领域的大部分主题。 ‧ 对于算法新手，在初学阶段阅读一本入门书至关重要，可以少走许多弯路。 ‧ 书中的动画图解通常用于介绍重点和难点知识。阅读本书时，应给予这些内容更多关注。 ‧ 实践乃学习编程之最佳途径。强烈建议运行源代码并亲自敲代码。 ‧

是“确定型有限自动 机”的简写。 而 JavaScript 的正则引擎是 NFA，NFA 是“非确定型有限自动机”的简写。 大部分语言中的正则都是 NFA，为啥它这么流行呢？ 答：你别看我匹配慢，但是我编译快啊，而且我还有趣哦。 JavaScript 正则表达式迷你书 4. 第四章 正则表达式回溯法原理 | 第 45 页 5. 第五章 正则表达式的拆分 对于一门语言的掌握程度怎么样，可以有两个角度来衡量：读和写。 则表达式运行才慢呢？我们需要考察正则表达式的运行过程（原理）。 正则表达式的运行分为如下的阶段： • 1. 编译； • 2. 设定起始位置； • 3. 尝试匹配； • 4. 匹配失败的话，从下一位开始继续第 3 步； • 5. 最终结果：匹配成功或失败。 下面以代码为例，来看看这几个阶段都做了什么： JavaScript 正则表达式迷你书 6. 第六章 正则表达式的构建 | 第 // => 0 ["123", index: 0, input: "123abc34def"] 具体分析如下： var regex = /\d+/g; 当生成一个正则时，引擎会对其进行编译。报错与否出现这这个阶段。 regex.exec("123abc34def") 当尝试匹配时，需要确定从哪一位置开始匹配。一般情形都是字符串的开头，即第 0 位。 但当使用 test 和 exec 方法，且正则有

是“确定型有限自动 机”的简写。 而 JavaScript 的正则引擎是 NFA，NFA 是“非确定型有限自动机”的简写。 大部分语言中的正则都是 NFA，为啥它这么流行呢？ 答：你别看我匹配慢，但是我编译快啊，而且我还有趣哦。 JavaScript 正则表达式迷你书 4. 第四章 正则表达式回溯法原理 | 第 45 页 5. 第五章 正则表达式的拆分 对于一门语言的掌握程度怎么样，可以有两个角度来衡量：读和写。 则表达式运行才慢呢？我们需要考察正则表达式的运行过程（原理）。 正则表达式的运行分为如下的阶段： • 1. 编译； • 2. 设定起始位置； • 3. 尝试匹配； • 4. 匹配失败的话，从下一位开始继续第 3 步； • 5. 最终结果：匹配成功或失败。 下面以代码为例，来看看这几个阶段都做了什么： JavaScript 正则表达式迷你书 6. 第六章 正则表达式的构建 | 第 // => 0 ["123", index: 0, input: "123abc34def"] 具体分析如下： var regex = /\d+/g; 当生成一个正则时，引擎会对其进行编译。报错与否出现这这个阶段。 regex.exec("123abc34def") 当尝试匹配时，需要确定从哪一位置开始匹配。一般情形都是字符串的开头，即第 0 位。 但当使用 test 和 exec 方法，且正则有

享你的见解，帮助他人进步。 图 0‑7 评论区示例 0.2.5 算法学习路线 从总体上看，我们可以将学习数据结构与算法的过程划分为三个阶段。 1. 阶段一：算法入门。我们需要熟悉各种数据结构的特点和用法，学习不同算法的原理、流程、用途和效 率等方面的内容。 2. 阶段二：刷算法题。建议从热门题目开刷，先积累至少 100 道题目，熟悉主流的算法问题。初次刷题 时，“知识遗忘”可能是一个挑战，但请 刷题计划请见此 GitHub 仓库。 3. 阶段三：搭建知识体系。在学习方面，我们可以阅读算法专栏文章、解题框架和算法教材，以不断丰富 知识体系。在刷题方面，可以尝试采用进阶刷题策略，如按专题分类、一题多解、一解多题等，相关的 刷题心得可以在各个社区找到。 如图 0‑8 所示，本书内容主要涵盖“阶段一”，旨在帮助你更高效地展开阶段二和阶段三的学习。 第 0 章 前言 www.hello‑algo 本书的主要受众是算法初学者。如果你已有一定基础，本书能帮助你系统回顾算法知识，书中源代码也 可作为“刷题工具库”使用。 ‧ 书中内容主要包括复杂度分析、数据结构和算法三部分，涵盖了该领域的大部分主题。 ‧ 对于算法新手，在初学阶段阅读一本入门书至关重要，可以少走许多弯路。 ‧ 书中的动画图解通常用于介绍重点和难点知识。阅读本书时，应给予这些内容更多关注。 ‧ 实践乃学习编程之最佳途径。强烈建议运行源代码并亲自敲代码。 ‧