Ubuntu 上安装游戏 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 227 V.I.I 从软件仓库中安装一个游戏 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 227 V.II 在 Ubuntu 中玩游戏 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 296 VI.IX 软件仓库 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 296 VI.IX.I 软件仓库分类 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 283 VI.37 从仓库安装所选的软件包 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 284 VI

(Relational Database Management System，关系数据库管理系 统）应用软件之一。 MySQL是一种关系数据库管理系统，关系数据库将数据保存在不同的表中，而不是将 所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。 MySQL所使用的SQL语言是用于访问数据库的最常用标准化语言。MySQL软件采用了 双授权政策，分为社区版和商业版，由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其 调优指南（openEuler 20.09） 1 调优概述 2020-10-15 1 ● 必须保证调优后的程序运行正确。 ● 调优过程是迭代渐进的过程，每一次调优的结果都要反馈到后续的代码开发中 去。 ● 性能调优不能以牺牲代码的可读性和可维护性为代价。 1.3 调优思路 性能优化首先要较为精准的定位问题，分析系统性能瓶颈，然后根据其性能指标以及 所处层级选择优化的方式方法。 下面介绍MySQL数

商用。 Deepseek可以做什么？ 直接面向用户或者支持开发者，提供智能对话、文本生成、语义理解、计算推理、代码生成补全等应用场景， 支持联网搜索与深度思考模式，同时支持文件上传，能够扫描读取各类文件及图片中的文字内容。 文本生成 表格、列表生成（如日程安排、菜谱） 代码注释、文档撰写 结构化生成 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 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 • 根 据 需 求 生 成 代 码片段（Python、 JavaScript） • 自 动 补 全 调深度推理能力。此类模型通常通过对大量文本数据的训练，掌握语言规律并能够生成合适的内容，但缺乏像 推理模型那样复杂的推理和决策能力。 维度 推理模型 通用模型 优势领域 数学推导、逻辑分析、代码生成、复杂问题拆解 文本生成、创意写作、多轮对话、开放性问答 劣势领域 发散性任务（如诗歌创作） 需要严格逻辑链的任务（如数学证明） 性能本质 专精于逻辑密度高的任务 擅长多样性高的任务 强弱判断

HIVE/IMPALA/SPARK KAFKA / FLINK 计算 OTHER WORKLOADS OTHER WORKLOADS X • 可⽤于承载实时和批处理的业务 • 扩展性提升 • ⽆需改变或改造业务应⽤代码 • 降低控制平⾯的节点数和服务依赖 业务价值 • 降低⼤规模集群的运维难度 • 可通过HDFS API和Distcp进⾏快速迁移 • 降低系统恢复时间 • 尽可能的减少NN Java 更易于运维的控制⾯ • 只需要⼀个运维团队⽽不是多个 运维价值 OZONE STORAGE AI/ML HIVE/IMPALA/ SPARK KAFKA / Flink 计算 数据科学 数据仓库 S3 应⽤ S3 API OTHER WORKLOADS ⽬录 • Apache Hadoop HDFS⾯临的问题 • Apache Ozone介绍 • Apache Ozone适⽤场景

构建集群与管理理资源 - 73s 视频演示 多集群和镜像仓库 多租户和旧系统的集成 运⾏行行和构建应⽤用 Rudder - 应⽤用编排技术框架 Cyclone - 持续集成与交付引擎 运⾏行行 AI 应⽤用（机器器学习） - 58s 视频演示 Kubeflow 的应⽤用 Kubeflow 之上 构建集群与管理理资源 多集群和镜像仓库 • 企业想要的 • 隔离性和安全性 如何实现 • K8s - 单『控制集群』， 多『⽤用户集群』 • 镜像仓库 - 单『默认仓 库』，多仓库集成 管理理集群和节点 • 技术概览 • cloud provider • custom resource • ansible 管理理镜像仓库 • Cargo （内部项⽬目）- ⽣生产级镜像仓库解决⽅方案，基于 • ⼀一键⾼高可⽤用部署和维护 • 为多租户和复杂权限集成⽽而增强 为多租户和复杂权限集成⽽而增强 『token service』 • 管理理基于规则的镜像仓库 • 其他企业需要的优化功能 企业典型的多租户模型 租户 Tenant User User group Namespace Deployment Registry 
 project CI/CD workspace Pod … resources CPU quota MEM quota

清华大学新闻学院与人工智能学 院双聘教授 沈阳团队博士后 何静 能做什么？ 要怎么做？ 效果如何？ 一 能做什么？ 数据挖掘 数据分析 数据采集 数据处理 数据可视化 AIGC 数据应用 通过编写爬虫代码、访问数据库、读取文件、调用API等方式，采 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。  通用性强：适用于多种自 然语言处理任务，如对话 生成和文本理解。 爬虫数据采集 1、阅读网页源代码，提取特定网页内容； 2、撰写python脚本； 3、提取并合并网址； 4、提取网址内容； 5、写入文件。 任务 你需要完成以下两个任务： 1.阅读网页【网址】源代码【对应网页源代码】。提取所 有包含“春运2025丨X月X日，全社会跨区域人员流动量完 成X万人次”的网址进行去重、筛选，合并成网址列表 响应速度快，能够高效提 取所有需求链接，输出完 整可运行python脚本，代 码运行后生成文件，但数 据采集结果为空。 DeepSeek R1 能够提取所有网址并进行 筛选、去重，所撰写代码 运行后完成数据爬虫任务， 所获取数据准确，少量数 据有所遗漏。 提示词 测试结果受到数据样本、测试环境、AI抽卡、提示词模板等因素影响，仅供参考，无法作为决策制定、质量评估或产品验证的最终依据。

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。 不仅要求自己能解决问题，还要看懂别人的解决方案。代码是这样，正则表达式也是这样。 正则这门语言跟其他语言有一点不同，它通常就是一大堆字符，而没有所谓“语句”的概念。 如何能正确地把一大串正则拆分成一块一块的，成为了破解“天书”的关键。 本章就解决这一问题，内容包括： 5. 第五章 正则表达式的拆分 | 第 52 页 6. 第六章 正则表达式的构建 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。 不仅要看懂别人的解决方案，也要能独立地解决问题。代码是这样，正则表达式也是这样。 与“读”相比，“写”往往更为重要，这个道理是不言而喻的。 对正则的运用，首重就是：如何针对问题，构建一个合适的正则表达式？ 本章就解决该问题，内容包括： • 平衡法则 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 58 页 var regex = /\d+/g; console.log( regex

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。 不仅要求自己能解决问题，还要看懂别人的解决方案。代码是这样，正则表达式也是这样。 正则这门语言跟其他语言有一点不同，它通常就是一大堆字符，而没有所谓“语句”的概念。 如何能正确地把一大串正则拆分成一块一块的，成为了破解“天书”的关键。 本章就解决这一问题，内容包括： 5. 第五章 正则表达式的拆分 | 第 52 页 6. 第六章 正则表达式的构建 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。 不仅要看懂别人的解决方案，也要能独立地解决问题。代码是这样，正则表达式也是这样。 与“读”相比，“写”往往更为重要，这个道理是不言而喻的。 对正则的运用，首重就是：如何针对问题，构建一个合适的正则表达式？ 本章就解决该问题，内容包括： • 平衡法则 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 58 页 var regex = /\d+/g; console.log( regex

com/alibaba/RocketMQ 28 */ consumer.subscribe("TopicTest1", "TagA || TagC || TagD"); 如以上代码所示，简单消息过滤通过挃定多个 Tag 来过滤消息，过滤劢作在服务器迕行。实现原理参照第 7.4 节 8.2 高级消息过滤 Broker Filter Server Filter Server 难以全面利用高配的物理机 Cpu 资源 4. 因为过滤代码使用 Java 诧言来编写，应用几乎可以做任意形式的服务器端消息过滤，例如通过 Message Header 迕行过滤，甚至可以挄照 Message Body 迕行过滤。 5. 使用 Java 诧言迕行作为过滤表达式是一个双刃剑，方便了应用的过滤操作，但是带来了服务器端的安全风险。 需要应用来保证过滤代码安全，例如在过滤程序里尽可能丌做申请大内存，创建线程等操作。避免 整数 请求操作代码，请求接收方 根据丌同的代码做丌同的操 作 应答结果代码，0 表示成 功，非 0 表示各种错诨 代码 language 字符串 请求収起方实现诧言，默讣 JAVA 应答接收方实现诧言 version 整数 请求収起方程序版本 应答接收方程序版本 opaque 整数 请求収起方在同一连接上丌 同的请求标识代码，多线程 连接复用使用

Gitbook最后更新： 2021-09-13 16:20:32 获取 34 字幕分类 根据字幕信息嵌⼊到视频中的⽅式，可以把字幕分为： 软字幕 特点 过程可逆 可以提取出字幕⽂件，查看字幕源代码 包含 内挂字幕 ⼀般指字幕⽂件与视频⼀同封装在MKV⽂件中，播放时 需经过播放器处理解析显示（=VSFilter渲染） 外挂字幕 以单独的字幕⽂件形式存在，播放时经播放器处理解析 显示（=VSFilter渲染）到视频上 在SSA编写⻛格的基础上增添更多的效果和指令 使⽤现状 该字幕格式常被字幕组所应⽤ ⽬前有很多播放器⽀持渲染SSA、ASS字幕 最新版本：V4.00+ ASS字幕分类 软字幕 特点 过程可逆 可以提取、取出和查看源代码的 包含 内挂字幕 ⼀般指字幕⽂件与视频⼀同封装在MKV⽂件 中，播放时需经过VSFilter渲染 外挂字幕 字幕⽂件以单独形式存在，播放时经VSFilter 渲染到视频上 内嵌字幕 detectVideoDimension ：获取视频属性 需要的，可以直接拿去⽤。 ⽤Python调⽤ffmpeg ⽤python代码调⽤ffmpeg去从mp4中（根据字幕 信息）截图mp3⾳频⽚段 ⼼得：加 -nostdin 避免后台模式运⾏时卡 死 Python代码中调⽤ffmpeg去处理视频，⽐如： 然后正常运⾏Python时： python3 processCourseVideo.py