. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 497 XI.VII.I Ubuntu 中文论坛上，每页都会给显示一条命令，很 酷，从哪里可以找到它们？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 497 XI.VII.IIUbuntu 中文论坛上，都有哪些求助方法？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 II.15 显示桌面 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 207 IV.91 显示公式元素窗口 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

ay，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 可以后续再调整参数值，让去除⽔印的区域更加准 确 ffserver：搭建流媒体服务器 -》⽤来⽀持其他端去播放⾳视频 handler_name :: SubtitleHandler SubtitleHandler 获取 18 看到字幕了： Stream #0:2(zho) zho应该是中⽂ 且显示已经是default了，即默认是中⽂字幕（⽽不是之前的英⽂字幕） 举例2 ➜ ffmpeg_edit_subtitle ffmpeg -i CTT_Folge_01_CH_Subs_Defa ➜ 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 硬字幕=内嵌字幕 指字幕被以图形⽅式硬编码到视频中 变成视频数据本身=视频数据的⼀部分

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。

Ref: 显示了哪些字段或者常量被用来和 显示了哪些字段或者常量被用来和 key key 配合从表中查询记录出来 配合从表中查询记录出来 Rows: Rows: 显示了 显示了 MySQL MySQL 认为在查询中应该检索的记录数 认为在查询中应该检索的记录数 Extra: Extra: 显示了查询中 显示了查询中 MySQL MySQL

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

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

rocketmq 源码过程中的笔记中整理出来的，由于时间及能力原因，理 解有误之处还请谅解，希望对大家学习使用 rocketmq 有所帮助。 Rocketmq 是阿里基于开源思想做的一款产品，代码托管于 github 上，要想学好用好 rocketmq 请从 https://github.com/alibaba/RocketMQ 获取最权威的文档、问题解答、原理介 绍等。 Balance(topic) 获取消费的队 列 业务自己获取消费队列，自己到 broker 拉取消息，以及自己更新消费进度 因为内部实现跟 push 方式类似就不在啰嗦，用法也请求看示例代码去 七：shutdown DefaultMQPushConsumerImpl 关闭消费端 关闭消费线程 将分配到的 Set的消费进度保存到 后 存 放 propertiesLength 大小的属性数据 3） MapedFile 是 PageCache 文件封装，操作物理文件在内存中的映射以及将内存数据持久 化到物理文件中， 代码中写死了要求 os 系统的页大小为 4k, 消息刷盘根据参数 （commitLog 默认至少刷 4 页, consumeQueue 默认至少刷 2 页）才刷 以下 io 对象构建了物理文件映射内存的对象

实验 JDOS 常规的容器服务 ，使用 gpu 的 zone ， 自行设定相应的镜像即 可，有完善的周边服务 训练服务 • 提供基于 kubeflow 的分布式训练方案 – 界面化操作，用户提供代码地址和执行命令即可 – 系统内建支持安装 pip 依赖 – 自制存储插件支持分布式文件系统存储用户数据 – 支持官方镜像，不需要 JDOS 提前协助制作镜像 – 提供 tensorboard GPU 利用率 – Job 调度 （部门 quota 限制 + 优先级） • 创建训练 – 用户选择集群提供代码地址和执行命令即可 – 选择所用框架（镜像）：支持官方，亦可自制 （提供 dockerfile 生成镜像服务） – 选择存储来源：对接了内部的存储 – 填写代码地址，执行的命令等 – 可以选择是否监控训练，提供 tensorboard 任务列表 可以指定 git 的 commit-id