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 释逻辑 “为什么选择梯度下降法解 决此优化问题？请对比其他 算法。” ✅ 触发模型自解释能力 ❌ 可能偏离核心目标 任务需求与提示语策略 游戏玩家 <-> 学生 • 游戏关卡 <-> 课程单元 • 游戏技能提升 <-> 知识获取 • 游戏社交系统 <-> 学习社区 源域识别 知识抽象 目标域映射 知识重构 应用与验证 随机组合机制（RCM）：打破常规思维 �RCM的理论基础： RCM建立在创造性思维中的“强制联系”和“创意综合”理论基础上，将这些理论应用到AI内容生成领域，提出了 以下步骤： �RCM实施步骤： 构建多元素库：收集与创意领域相关和不相关的多样化 元素 3. 设计随机抽取机制：创建一个可以随机选择元素的系统 4. 制定组合规则：设定如何将随机元素组合在一起的规则 5. 生成组合提示：创建引导AI进行随机组合的提示语 应用示例 元素库构建 随机抽取 假设要为一家咖啡连锁店设计一个创新的营销活动，可以使用RCM来激发创 意。 元素库构建： ▪ 咖啡相关：豆种、烘焙、萃取、风味 ▪ 文化艺术：音乐、绘画、舞蹈、文学

................................................................. 3 2 Lvs+Keepalived+Mysql 单点写入主主同步高可用方案 ...................................................... 3 2.1 方案简介 ........................ ................................................................................ 4 2.4.4 Mysql 的主主同步配置 .................................................................................... 4 2.4.5 ............................................................. 9 3 Lvs+Keepalived+Mysql 单点写入读负载均衡主主同步高可用方案 .................................. 9 3.1 方案简介 ...........................................

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 147 IV.25 Calc 主窗口 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 166 IV.47 Impress 主窗口 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 将演示文稿导出为 Flash 文件 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 191 IV.73 Draw 主窗口 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

第三步 配置一主一从集群 3.1 接下来启动另一个容器作为从数据库，因为镜像不支持在容器内进入 mysql 控制 台，所以依然需要把端口暴露出来以供局域网访问,但主数据库容易可以链接进 来作为一个可访问的主机 master_db。 docker run --name <从数据库名> -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=<从数据库 root 密码> --link <主数据库容器名>:master_db vim 这样我们才能在容器内修改配置文件。 还有一种方法，就是我们在主数据库容器中操作，之后，使用 docker commit <主数据库容器名> mariadb 这样再创建的容器就包含 vi 了。 3.3 为讲述方便，现在假设：我们有了连个数据库，mdb1 和 mdb2, mdb1 我们作为主 数据库，mdb2 作为从数据库。 首先修改主数据库： docker exec -it mdb1 /bin/bash mdb1 同样的，把从数据库的 my.cnf 修改“server-id = 2”,需要是比主 server-id 大的数字，mdb2 同样需要重启。 3.4 使用客户端连接上主数据库，这里我使用的是 mysql workbench，从数据库因为 安全考虑并没有公开端口给主机，只能进入容器的 mysql 控制台进行操作。 在主数据库中执行 SQL 脚本： /*设定用于同步的账号、密码*/ grant replication

接口，一旦收到消息，Consumer 对象立 刻回调 Listener 接口方法。  Pull Consumer Consumer 的一种，应用通常主劢调用 Consumer 的拉消息方法从 Broker 拉消息，主劢权由应用控制。  Producer Group 一类 Producer 的集合名称，返类 Producer 通常収送一类消息，丏収送逡辑一致。  Broker 集群中只 要有一台机器丌可用，则整个集群都丌可用，服务可用性大大降低。 如果服务器部署为同步双写模式，此缺陷可通过备机自劢切换为主避免，丌过仍然会存在几分钟的服务丌 可用。（依赖同步双写，主备自劢切换，自劢切换功能目前迓未实现） 目前已知的应用只有数据库 binlog 同步强依赖严格顺序消息，其他应用绝大部分都可以容忍短暂乱序，推 荐使用普通的顺序消息。  Message Queue 标识一类 Producer 2. 可以通过运维工具查询返个収送消息应用下有多个 Producer 实例 3. 収送分布式事务消息时，如果 Producer 中途意外宕机，Broker 会主劢回调 Producer Group 内的任意 一台机器来确讣事务状态。  Consumer Group 用来表示一个消费消息应用，一个 Consumer Group 下包含多个 Consumer

的基本原理 3. MySQL Operator 设计实践 4. 小结 搜狗商业平台 技术体系广 服务多迭代快 搜狗产品矩阵 商业平台 信息流广告 搜索广告 品牌广告 代理商 广告主 技术体系 CRM 广告平台 物料展现 审核平台 大数据平台 基础架构 Golang C++ JavaScript Java Python 质量要求高 业务响应快 故障恢复快 主从集群 • 支持 MySQL 集群高可用 • 支持 MySQL 集群弹性伸缩 • 支持 MySQL 5.5 & 5.7 Master Slave1 Slave2 MySQL 集群：1 主 2 从 MySQL 容器化系统架构 REST CLI Kubernetes Master API Server Scheduler Controller Manager NodeM • 从库故障 • 主库故障 集群切主 pod 都正常运行？ 调度 pod k8s mha operator 重新调度 mha MHA 扩缩容 • 扩容：直接执行 • 缩容：集群 master 是谁？ 判断条件： 缩容操作且 master 为 sts 最后一个 pod operator 执行 sts 扩缩容 判断 调用 mha 切主 否 是 pod 都正常运行？

当前趋势部分，按照时间顺序和技 术创新进行分类，逻辑性强 内容结构 通过逻辑排序、层次化分段 和观点与事实的清晰区分， 确保生成的内容符合学术写 作标准。内容结构完整，包 括研究现状、简要评述和主 要参考文献等板块。同时， 研究现状部分围绕研究主题 进一步细分为多个研究层次， 结构合理 内容结构完整，格式较一般 综述结构较为标准，在中文 文献分析上具有优势 在写作前，系统会先生成详细的写 研究视角 研究视角多样，从不同领 域和研究层面出发，提供 了全面的分析和评述 研究视角多样，从不同领 域和研究层面出发 研究视角多样，从不同领 域和研究层面出发 研究视角集中，从研究主 题相关的历史背景、当前 趋势、应用领域、挑战与 局限、未来方向等方面进 行深入分析 PS：使用感受会因个体差异而有不同，仅作参考 生成综述对比：可读性与实用性 AI综述平台 元知AI综述工具

择，基础软件的选择；从小的方面来说，包括每个子系统的设计，算法选择，如何使 用编译器的选项，如何发挥硬件最大的性能等等。 在性能优化时，我们必须遵循一定的原则，否则，有可能得不到正确的调优结果。主 要有以下几个方面： ● 对性能进行分析时，要多方面分析系统的资源瓶颈所在，因为系统某一方面性能 低，也许并不是它自己造成的，而是其他方面造成的。如CPU利用率是100%时， 很可能是内存容量太小，因为CPU忙于处理内存调度。

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