..................................................................................... 8 4.13 分布式事务 .................................................................................................. .........................................................................................22 7.7 事务消息 ................................................................................................ (4). 消息堆积后，访问堆积在磁盘的消息时，吞吏量有多大？ 4.13 分布式事务 已知的几个分布式事务规范，如 XA，JTA 等。其中 XA 规范被各大数据库厂商广泛支持，如 Oracle，Mysql 等。 其中 XA 的 TM 实现佼佼者如 Oracle Tuxedo，在金融、电信等领域被广泛应用。 分布式事务涉及到两阶段提交问题，在数据存储方面的方面必然需要 KV 存储的支持，因为第二阶段的提交回

中去，即不处理， 所以不会被消息 更新 transaction stable table： 如果是 prepared 消息记，通过 TransactionStateService 服 务将消息加到存储事务状态的表格 tranStateTable 的文件中；如果是 commitType 和 rollbackType 消息， 修改事物状态表格 tranStateTable 中的消息状态。 记 录 Transaction TSStoreUnitSize 2.2.4 事物回查 定时回查线程会定时扫描（默认每分钟）每个存储事务状态的表格文件， 遍历存储事 务状态的表格记录 如果是已经提交或者回滚的消息调过过， 如果是 prepared 状态的如果消息小于事务回查至少间隔时间（默认是一分钟）跳出终 止遍历 调 transactionCheckExecuter.gotocheck 通知前端线程，如果是同步复制的话通知是否复制成功 Slave 通过 HAClient 建立与 master 的连接， 来定时汇报 slave 最大物理 offset，默认 5 秒汇报一次也代表了跟 master 之间的心跳检测 读取 master 向 slave 写入 commitlog 的数据， master 向 slave 写入数据的格式是 Slave 初始化 DefaultMessageStore

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 示 技术文档处理 • API文档生成 • 代码库解释与示 例生成 代码生成 • 需明确对话目标，避免开放发散 “从技术、伦理、经济三方面分析 AI的未来” 情感化提问（如“你害怕AI吗？”） 逻辑分析 推理模型 直接抛出复杂问题 “分析‘电车难题’中的功利主义 与道德主义冲突” 添加主观引导（如“你认为哪种对？”） 通用模型 需拆分问题，逐步追问 “先解释电车难题的定义，再对比 两种伦理观的差异” 一次性提问复杂逻辑 如何向AI表达需求 需求类型 特点 需求表达公式 提示语元素协同效应理论的核心观点包括： ▪ 互补增强：某些元素组合可以互相弥补不足，产生1+1>2的效果。 ▪ 级联激活：一个元素的激活可能引发一系列相关元素的连锁反应，形成 一个自我强化的正反馈循环。 ▪ 冲突调和：看似矛盾的元素组合可能产生意想不到的积极效果。 ▪ 涌现属性：某些元素组合可能产生单个元素所不具备的新特性。 目标 主要元素组合 次要元素组合 组合效果 提高输出准确性 主题元素 + 数据元素

都正常运行？ 重新调度 mha MGR 高可用简介 • 多主和单主两种工作模式 • MGR 只支持 InnoDB 引擎 • 开启 GTID，ROW 模式 binlog • 每张表必须有检测冲突的主键 • 目前最多只支持 9 个节点 • loose-group_replication_ • group_name • start_on_boot • local_address • group_seeds

Ubuntu 7.10 (Gutsy Gibbon， 胆 大 的 长 臂 猿 ) 2007年10月 发 布 ， 支 持 到 2009年04月。主要特性包括：默认支持绚丽的视觉效果，快速用户切换，打印机 自动检测和更简单的桌面文件搜索和追踪。 • Ubuntu 8.04 LTS (Hardy Heron，坚强的苍鹭) 2008年04月发布，是 Ubuntu 的第二个长期支持版本。桌面支持到 2011年04月，服务器支持到 Ubuntu 支持超过 100 种语言。您在安装或是之后的任何时候都可以更改默认语言。 安装时，会提示选择默认语言，选择需要的即可。 1. 在系统菜单中，用鼠标指向系统管理，单击语言支持。程序会自动检测语言支持完 整性，若安装不完整或已安装的语言包有更新，程序会提示安装它们。 42 添加语言支持和更改默认语言 目录 Lucid Lynx 图 II.24 配 置 语 言 2. 单击安装继续。 使用互联网 65 Ubuntu 桌面培训 目录 图 III.8 编 辑 ADSL 连 接 现在，您可以使用 ADSL 连接到互联网了。 III.I.IV 使用无线网卡 Ubuntu 会自动检测无线网卡是否被支持。 1. 在系统菜单中，用鼠标指向首选项然后点击网络连接。弹出网络设置对话框，选择 无线选项页。 66 连接和使用互联网 目录 Lucid Lynx 图 III.9 无 线

Windows) • 访问速度飞快，是所有 访问速度飞快，是所有 MySQL MySQL 文件引擎中速度最快的 文件引擎中速度最快的 • 不支持一些数据库特性，比如 事务、外键约束等 不支持一些数据库特性，比如 事务、外键约束等 • Table level lock Table level lock ，性能稍差，更适合读取多的操作 ，性能稍差，更适合读取多的操作 InnoDB InnoDB Space Table Space 的方式来进行数据存储 的方式来进行数据存储 (ibdata1, ib_logfile0) (ibdata1, ib_logfile0) • 支持 事务、外键约束等数据库特性 支持 事务、外键约束等数据库特性 • Rows level lock , Rows level lock , 读写性能都非常优秀 读写性能都非常优秀 • 能够承载大数据量的存储和访问 系统优化：硬件、架构  服务优化 服务优化  应用优化 应用优化 MySQL MySQL 优化方式 优化方式 影响性能的因素 影响性能的因素 应用程序 应用程序 查询 查询 事务管理 事务管理 数据库设计 数据库设计 数据分布 数据分布 网络 网络 操作系统 操作系统 硬件 硬件  使用好的硬件，更快的硬盘、大内存、多核 使用好的硬件，更快的硬盘、大内存、多核

2021-09-14 11:22:40 获取 7 FFmpeg相关 ffmpeg与相关的ffprobe，ffplay，ffserver 的区别 ffmpeg：处理⾳视频 ffprobe：检测⾳视频 -》 获取相关⽂件的属性和信息 ffplay：播放⾳视频及其他⼀些辅助功能 辅助功能举例： 播放视频并显示⽔印位置：便于发现⽔印位置是否准确 播放效果： -》⽅便看出要去除的⽔印的位置有偏差 panic fatal error warning info verbose debug ffmpeg强制覆盖输出⽂件 ffmpeg强制覆盖输出⽂件 = 不需要当每次检测到已存在⽂件再提示你是否 要覆盖 ffmpeg version 4.2-static https://johnvansickle.com/ffmpeg/ ffmpeg version 4.2-static 【已解决】Mac中⽤ffmpeg从mp4视频中提取mp3⾳频 【已解决】Mac中安装ffmpeg及相关ffplay和ffprobe等⼯具 【已解决】⽤ffmpeg去除mp4视频⽔印 【已解决】Python代码其中可利⽤ffmpeg检测视频真实分辨率即宽度 和⾼度 【已解决】mac中下载和安装最新版的ffmpeg 【已解决】ffmpeg从mp4视频提取出srt和ass字幕⽂件 【已解决】⽤Aegisub字幕编辑器去调整字体⼤⼩和字幕背景半透明

集社交媒体数据、数据库内容、文本数据、接口数据等。 通过数据清洗、数据集成、数据变换、特征工程等方式，实 现数据纠错、数据整合、格式转换、特征提取等。 对数据进行诊断、预测、关联、聚类分析，常用于问题 定位、需求预测、推荐系统、异常检测等。 对数据进行分类、社交网络分析或时序模式挖掘，常用 于客户细分、信用评分、社交媒体营销、股价预测等。 将数据转化为统计图、热力图、网络关系图、词云、树形 图等，用于揭示数据中蕴含的模式、趋势、异常和洞见。 DeepSeek R1 负责精准爬取和筛 选数据，Open AI o3mini 提供额 外的数据补充 DeepSeek+Kimi 数据分析的“慧眼破局” DeepSeek R1 负责深入分析和异 常检测，Kimi k1.5 提供深度挖掘 的思路，助于更精准发现数据规律 Open AI+Kimi+Claude 数据呈现的“画龙点睛” Open AI o3mini 直接调用 DALLE 生成图表，Kimi 用户更好理解和呈现研究成果。  无数据检索：以现有真实数据库作为支撑，通过关键词 检索，自动搜集相关文献并生成综述报告，目前只支持 英文检索。  低重复率：结合现有查重机制与AI技术，在内容生成阶 段引入重复检测与优化策略，从源头上降低重复率风险， 所生成的综述普通重复率与AIGC重复率均在5%以下。  无限双语数据导入：支持中文与英文文献的导入，并且 文献数据量没有限制，能够轻松处理中文文献的系统性

上，再继续尝试。如果还不行，再吐出一个，再试。如果还不行呢？只能说明匹配失败了。 虽然局部匹配是贪婪的，但也要满足整体能正确匹配。否则，皮之不存，毛将焉附？ 此时我们不禁会问，如果当多个贪婪量词挨着存在，并相互有冲突时，此时会是怎样？ 答案是，先下手为强！因为深度优先搜索。测试如下： var string = "12345"; var regex = /(\d{1,3})(\d{1,3})/; console

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