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。 对数据进行诊断、预测、关联、聚类分析，常用于问题 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。 本质：以多agent实现从数据采集到可视全流程 模型特点 Claude 3.5 sonnet  平衡性能：在模型大小和 性能之间取得平衡，适合 Levings1981; Murdoch and Oaten, 1975). 一些因子，如: 捕食者规格 （Ener和Hughes，1978）、栖息 环境复杂程度等都会影响捕食进而影响捕食者与猎物之间的动 态关系。 Some factors, such as predator size (Elner andHughes, 1978) and habitat complexity, can affectpredation

MySQL 介绍 MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB公司开发，目前属于Oracle 旗下产品。MySQL是最流行的关系型数据库管理系统之一，在Web应用方面，MySQL 是最好的RDBMS (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 是开放源码这一特点，一般中小型网站的开发都选择 MySQL作为网站数据库。 1.2 调优原则 性能调优从大的方面来说，在系统设计之初，需要考虑硬件的选择，操作系统的选 择 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。

OpenOffice.org 演示 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119 IV.I.IV OpenOffice.org 数据库 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120 目录 5 Ubuntu 桌面培训 目录 IV.I.V OpenOffice . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 486 XI.II.II 无法连接互联网的环境中，如何下载多个软件，并解 决依赖关系？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 487 目录 9 Ubuntu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 499 XI.IX.II Ubuntu 与 Debian 的关系 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 500 XI.IX.IIIUbuntu 与其他基于 Ubuntu 的衍生发行版 . .

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 项目开源主页：https://github.com/alibaba/RocketMQ 返种过滤方式可由应用完全自定丿实现，但是缺点是很多无用的消息要传输到 Consumer 端。 4.5 Message Persistence 消息中间件通常采用的几种持丽化方式： (1). 持丽化到数据库，例如 Mysql。 (2). 持丽化到 KV 存储，例如 levelDB、伯克利 DB 等 KV 存储系统。 (3). 文件记彔形式持丽化，例如 Kafka，RocketMQ 项目开源主页：https://github Consumer 是否会叐影响？ (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

1. 决策需求 需权衡选项、评估风险、 选择最优解 目标 + 选项 + 评估标准 要求逻辑推演和量化分析 直接建议，依赖模型经验归纳 2. 分析需求 需深度理解数据/信息、 发现模式或因果关系 问题 + 数据/信息 + 分析 方法 触发因果链推导与假设验 证 表层总结或分类 3. 创造性需求 需生成新颖内容（文本/ 设计/方案） 主题 + 风格/约束 + 创新 方向 AI输出的要求 和预期。 提示语类型 提示语的本质 1. 指令型提示语：直接告诉AI需要执行的任务。 2. 问答型提示语：向AI提出问题，期望得到相应的 答案。 3. 角色扮演型提示语：要求AI扮演特定角色，模拟 特定场景。 4. 创意型提示语：引导AI进行创意写作或内容生成。 5. 分析型提示语：要求AI对给定信息进行分析和推 理。 6. 多模态提示语：结合文本、图像等多种形式的 将这个复杂的主题分解为几个主要部分，逐一讨论每个部分。 2. 对每个子任务设定具体目标和预期成果。 3. 在每个子任务完成后，总结其关键点并与整体主题关联。 4. 通过层次结构图或思维导图展示分解后的各部分及其关系。 5. 结合各部分的结果，撰写一段总结性内容，确保整体连贯。 �实战技巧： • 任务分解 • 结果整合 • 问题定义 • 信息收集 • 分析综合 • 结论形成 1. 明确这个问题

Ozone的实践分享 Apache Ozone • Ozone是 ⼀个分布式的KV对象存储 可扩展⾄数⼗亿个对象，从⽽对云原⽣类的应⽤更友好 强⼀致性 与HDFS 和 S3 API兼容 可在存储密集型设备中部署进⽽极⼤的减少设备开⽀ Apache Ozone – 数据存储的路径设计 Ozone的存储路径为 volumes, buckets, 和 keys. Volumes 类似与⽤户账号. 只有Admin 可以创建或删除Volumes Buckets 类似与S3 的 Buckets， ⼀个Buckets中可以包含任意多个Key，但不能包含其 他Buckets Keys 类似于⽂件. ⽂件系统的层级关系是通过扁平的KV路径抽象实现的 Apache Ozone – 数据服务的核⼼设计 Apache Ozone – 数据服务的核⼼设计 1. OM – 管理Ozone的Namespace ，也使⽤了RocksDB 监控Ozone集群 4. DataNode – 负责存储和汇报Storage Containers 5. Storage Containers – Ozone的存储单元，内置有RocksDB 数据库 Apache Ozone – 数据访问的API ofs hdfs dfs -mkdir /volume1/bucket1 o3fs hdfs dfs -ls o3fs://bucket

. . . . 58 6.4.1. 使用具体型字符组来代替通配符，来消除回溯 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 6.4.2. 使用非捕获型分组 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 6.4.3. 独立出确定字符 . . . . . . . 我们可以把原题变成下列几种情况之一： • 同时包含数字和小写字母 • 同时包含数字和大写字母 • 同时包含小写字母和大写字母 • 同时包含数字、小写字母和大写字母 • 以上的 4 种情况是或的关系（实际上，可以不用第 4 条）。 最终答案是： var regex = /((?=.*[0-9])(?=.*[a-z])|(?=.*[0-9])(?=.*[A-Z])|(?=.*[a-z])(?= console.log( regex.test("12345 5") ); // => true 3.4. 非捕获括号 之前文中出现的括号，都会捕获它们匹配到的数据，以便后续引用，因此也称它们是捕获型分组和捕获型分 支。 如果只想要括号最原始的功能，但不会引用它，即，既不在 API 里引用，也不在正则里反向引用。 此时可以使用非捕获括号 (?:p) 和 (?:p1|p2|p3)，例如本章第一个例子可以修改为：

. . . . 58 6.4.1. 使用具体型字符组来代替通配符，来消除回溯 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 6.4.2. 使用非捕获型分组 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 6.4.3. 独立出确定字符 . . . . . . . 我们可以把原题变成下列几种情况之一： • 同时包含数字和小写字母 • 同时包含数字和大写字母 • 同时包含小写字母和大写字母 • 同时包含数字、小写字母和大写字母 • 以上的 4 种情况是或的关系（实际上，可以不用第 4 条）。 最终答案是： var regex = /((?=.*[0-9])(?=.*[a-z])|(?=.*[0-9])(?=.*[A-Z])|(?=.*[a-z])(?= console.log( regex.test("12345 5") ); // => true 3.4. 非捕获括号 之前文中出现的括号，都会捕获它们匹配到的数据，以便后续引用，因此也称它们是捕获型分组和捕获型分 支。 如果只想要括号最原始的功能，但不会引用它，即，既不在 API 里引用，也不在正则里反向引用。 此时可以使用非捕获括号 (?:p) 和 (?:p1|p2|p3)，例如本章第一个例子可以修改为：

互联网常用数据库市场占有率 互联网通用架构体制 谈谈 MySQL 数据库那些事  MySQL MySQL 基本介绍 基本介绍  MySQL MySQL 优化方式 优化方式  MySQL MySQL 技巧分享 技巧分享  Q Q & & AA MyISAM MyISAM 特点 特点 MyISAM vs MyISAM vs InnoDB InnoDB • 数据存储方式简单，使用 Windows) 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 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 能够承载大数据量的存储和访问

一：consumer 启动流程 指定 group 订阅 topic 注册消息监听处理器，当消息到来时消费消息 消费端 Start 复制订阅关系 初始化 rebalance 变量 构建 offsetStore 消费进度存储对象 启动消费消息服务 向 mqClientFactory 注册本消费者 启动 client nameserver 地址 定时从 nameserver 获取 topic 路由信息 定时清理下线的 borker 定时向所有 broker 发送心跳信息，（包括订阅关系） 定时持久化 Consumer 消费进度（广播存储到本地，集群存储到 Broker） 统计信息打点 动态调整消费线程池 启动拉消息服务 PullMessageService PullMessageService 启动消费端负载均衡服务 RebalanceService 从 namesrv 更新 topic 路由信息 向所有 broker 发送心跳信息，（包括订阅关系） 唤醒 Rebalance 服务线程 二：消费端负载均衡 消费端会通过 RebalanceService 线程，10 秒钟做一次基于