. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 455 IX.VI Fridge 新闻站 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 457 IX VI如何自动登录？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 498 XI.VIII关于系统安全 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 499 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 I.6 Ubuntu 安全 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

求： ① 保持时间复杂度不变； ② 使用numpy优化数组操作； ③ 输出带时间测试案例的完整代码。" 创造性需求 "设计一款智能家居产品，要求： ① 解决独居老人安全问题； ② 结合传感器网络和AI预警； ③ 提供三种不同技术路线的原型草图说明。" �实战技巧： 还要不要学提示语？ 提示语（Prompt）是用户输入给AI系统的指令或信息，用于 常见陷阱与应对：新手必知的提示语设计误区 忽视伦理边界陷阱：低估AI的伦理限制 陷阱症状： ▪ 要求AI生成有争议、不道德或非法内容。 ▪ 对AI的拒绝或警告感到困惑或不满。 ▪ 尝试绕过AI的安全机制。 ▪ 忽视AI输出可能带来的伦理影响。 应对策略： ▪ 了解界限：熟悉AI系统的基本伦理准则和限制。 ▪ 合法合规：确保你的请求符合法律和道德标准。 ▪ 伦理指南：在提示语中明确包含伦理考虑和指导原则。 伦理指南：在提示语中明确包含伦理考虑和指导原则。 ▪ 影响评估：要求AI评估其建议或输出的潜在社会影响。 AI伦理考虑要点 ▪ 隐私保护 ▪ 公平性和非歧视 ▪ 透明度和可解释性 ▪ 社会影响评估 ▪ 安全和滥用防范 提示语设计检查清单 ▪ 目标明确性 ▪ 信息充分性 ▪ 结构合理性 ▪ 语言中立性 ▪ 伦理合规性 ▪ 可验证性 ▪ 迭代空间 ▪ 输出格式 ▪ 难度适中 ▪ 多样性考虑

优点：即使频繁调用，使用小块文件传输，效率也很高 缺点：丌能很好的利用 DMA 方式，会比 sendfile 多消耗 CPU，内存安全性控制复杂，需要避免 JVM Crash 问题。 2. 使用 sendfile 方式 优点：可以利用 DMA 方式，消耗 CPU 较少，大块文件传输效率高，无内存安全新问题。 缺点：小块文件效率低亍 mmap 方式，只能是 BIO 方式传输，丌能使用 NIO。 RocketMQ 7-7 消息在系统中流转图 (1). Producer 収送消息，消息从 socket 迕入 java 堆。 (2). Producer 収送消息，消息从 java 堆转入 PAGACACHE，物理内存。 (3). Producer 収送消息，由异步线程刷盘，消息从 PAGECACHE 刷入磁盘。 (4). Consumer 拉消息（正常消费），消息直接从 PAGECACHE（数据在物理内存）转入 过滤程序做过滤，过滤完成后迒回给 Consumer。 总结： 项目开源主页：https://github.com/alibaba/RocketMQ 29 1. 使用 CPU 资源来换叏网卡流量资源 2. FilterServer 不 Broker 部署在同一台机器，数据通过本地回环通信，丌走网卡 3. 一台 Broker 部署多个 FilterServer，充分利用 CPU 资源，因为单个

析复杂数据，帮助科学研究和工程领域发现 模式和规律，如天文学中的星系演化或地质 学中的地震数据分析。 • 多源数据融合分析：在智能交通和城市 规划中，o3mini有助于将不同来源的数据 （如交通流量、气象数据等）进行融合分析， 预测交通拥堵，为城市规划提供决策支持。 • 交互式数据可视化：在商业智能和数据 分析领域，o3mini可以将多维数据以可视化 的方式呈现，并支持用户进行交互式分析。 决了纯强化学习训练中可能出现的可读性差和语言混杂等问题。 第一阶段：推理 导向的强化学习 基 于 冷 启 动 数 据 微 调 后 的 基 础 模 型 ， 进 行 大 规 模 强 化 学 习 。 此 阶 段 引 入 语 言 一 致 性 奖 励 ， 优 化 模 型 在 数 学 、 编 程 等 结 构 化 任 务 中 的表现。 第二阶段：拒绝 采样与监督微调 通 过 拒 绝 采 样 从 R L 检 查 使其在学术研究和工业应 用中具有广泛的应用前景 可解释性和可靠性 需要采取措施确保模型的 可靠性和可解释性 社区参与 需要社区成员的共同参与 维护和更新，需要较高的 社区活跃度和凝聚力 安全性 需要采取措施确保模型的 安全性和隐私保护 模型 训练成本 调用成本 （输入/百万 tokens） 调用成本 （输出/百万 tokens） DeepSeek-V3 557.6万美元 0.14美元（缓存未命中）

(++sendWitchQueue) % messageQueueList.size 为队列集合的下标 每次获取 queue 都会通过 sendWhichQueue 加一来实现对所有 queue 的轮询 如果入参 lastBrokerName 不为空，代表上次选择的 queue 发送失败，这次选 择应该避开同一个 queue 3） Producer 发消息系统重试: 发送失败后，重试几次 retryTimesWhenSendFailed 1. 获取 ProcessQueue 判读是否 drop 的， drop 为 true 返回 2. 给 ProcessQueue 设置拉消息时间戳 3. 流量控制，正在消费队列中消息（未被消费的）超过阀值，稍后在执行拉消息 4. 流量控制，正在消费队列中消息的跨度超过阀值（默认 2000），稍后在消费 5. 根据 topic 获取订阅关系 6. 构建拉消息回调对象 PullBack, 从 存储了第一个消息和最后一个消息的存储时间，根据传入时间范围来判 断索引是否落在此索引文件 6.3：构建索引服务 分 发 消 息 索 引 服 务 将 消 息 位 置 分 发 到 ConsumeQueue 中 后 ， 加 入 IndexService 的 LinkedBlockingQueue 队列中， IndexService 通过任务向队列中获取请求来构建索引 剔除 commitType 或者 rollbackType

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数据库具体的调优思路和分析过程，如图1所示。 调优分析思路如下： 1. 很多情况下压测流量并没有完全进入到服务端，在网络上可能就会出现由于各种 规格（带宽、最大连接数、新建连接数等）限制，导致压测结果达不到预期。 2. 接着看关键指标是否满足要求，如果不满足，需要确定是哪个地方有问题，一般

比如，订单处理流程，那么对读需要强一致性，实时写实 时读，类似种涉及交易的或者动态实时报表统计的都要采 用这种架构模式 弱一致性 如果是弱一致性的话，可以通过在 M2 上面分担一些读压力 和流量，比如一些报表的读取以及静态配置数据的读取模块 都可以放到 M2 上面。比如月统计报表，比如首页推荐商品 业务实时性要求不是很高，完全可以采用这种弱一致性的设 计架构模式。 中间一致性

Summit StreamNative 和 Pulsar Summit streamnative.io 社区资源 • 微信公众号: • ApachePulsar / StreamNative • B站：https://space.bilibili.com/391380821 • 邮件列表 • dev@pulsar.apache.org • users@pulsar.apache.org • Slack

dbserver 10.1.1.75 puppet  Authkerys 的配置 这个文件用来配置密码认证方式，支持3种认证方式，crc，md5和sha1， 从左到右安全性越来越高，消耗的资源也越多。因此如果 heartbeat 运行在安全的网路之上，比如私网，那么可以将验证方式设置成 crc， master 和 backup 的 authkeys 配置一样。我的 authkeys 文件配置如下： vim 这个工具来保证。默认情况下只有一台 mysql 在工作，当主 mysql 服 务器出现问题后，系统将自动切换到备机上继续提供服务，当主数据库修复完毕， 又将服务切回继续由主 mysql 提供服务。 5.2 方案优缺点 优点：安全性高、稳定性高、可用性高，出现故障自动切换， 缺点：只有一台服务器提供服务，成本相对较高。不方便扩展。可能会发生脑裂。 5.3 方案架构图 5.4 方案适用场景 本方案适用于数据 10.1.1.108 dbserver2  Authkerys 的配置 这个文件用来配置密码认证方式，支持3种认证方式，crc，md5和sha1， 从左到右安全性越来越高，消耗的资源也越多。因此如果 heartbeat 运行在安全的网路之上，比如私网，那么可以将验证方式设置成 crc， master 和 backup 的 authkeys 配置一样。我的 authkeys 文件配置如下： vim

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 • 容错性与混合云 • 功能多样性与上线流程 • 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 com/caicloud/charts • https://github.com/caicloud/helm-registry Rudder 技术架构 ⼀一套基于 k8s 控制器器模式的原⽣生的应⽤用管理理 和编排运⾏行行时 安全性与扩展性：从 k8s 原⽣生模式中获益 状态可读：跟踪所有 k8s 对象状态 版本化：快速从历史版本回滚 构建应⽤用 典型 CI/CD 流程 CAICLOUD/CYCLONE • 开源