...................................................................................... 29 9.1 网络协议 .................................................................................................. com/alibaba/RocketMQ 6 (4). 对内存数据做一个持丽化镜像，例如 beanstalkd，VisiNotify (1)、(2)、(3)三种持丽化方式都具有将内存队列 Buffer 迕行扩展的能力，(4)只是一个内存的镜像，作用是当 Broker 挂掉重启后仍然能将乀前内存的数据恢复出来。 JMS 不 CORBA Notification 规范没有明确说明如何持丽化，但是持丽化部分的性能直接决定了整个消息中间件 在吐 Consumer 投递成功消息后，消息仍然需要保留。幵丏重新消费一般是挄照时间维度，例如由亍 Consumer 系统故障， 恢复后需要重新消费 1 小时前的数据，那举 Broker 要提供一种机制，可以挄照时间维度来回退消费迕度。 RocketMQ 支持挄照时间回溯消费，时间维度精确到毫秒，可以吐前回溯，也可以吐后回溯。 4.12 消息堆积 消息中间件的主要功能是异步解耦，迓有个

........................................................................................ 54 四：底层传输协议 .................................................................................................. group）定时发送到， brokerAddrTable 集合中列出的 broker 上去 Producer 发送消息只发送到 master 的 broker 机器，在通过 broker 的主从复制机制拷贝到 broker 的 slave 上去 二：Producer 如何发送消息 Producer 轮询某 topic 下的所有队列的方式来实现发送方的负载均衡 文件开始同步。 （如果要把master上的所有commitLog文件同步到slave的话， 把masterOffset 值赋为 minOffset） 向 socket 写入同步数据： 传输数据协议 4.2 ReadSocketService 读取 slave 通过 HAClient 向 master 返回同步

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 中等规模任务。  多模态支持：支持文本和 图像处理，扩展应用场景。  可解释性：注重模型输出 的可解释性和透明性。 DeepSeek R1  高效推理：专注于低延迟和 高吞吐量，适合实时应用。  轻量化设计：模型结构优化， 资源占用少，适合边缘设备 图示（如文献关键词共现图）直观展示综述内容，帮助 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 集到的信息来创建文章大纲。  转化文献为连贯文章：可以将现有的文献资料进行分析 和整合，转化为逻辑连贯的新文章，为学者和知识工作 者提供了极大的便利。  多智能体协作对话：Co-STORM模式引入了协作对话 机制，并采用轮次管理策略，实现流畅的协作式AI学术 研究。 用户体验对比：使用步骤 PubScholar平台官网：https://pubscholar.cn/  输入关键词：进入官网后，在搜索框键入关键词进行文献检索。

深入分析任务背景和隐含需求 考虑文化、伦理和法律因素 预测可能的误解和边界情况 抽象化能力 识别通用模式，提高提示语可复用性 设计灵活、可扩展的提示语模板 创建适应不同场景的元提示语 批判性思考 客观评估AI输出，识别潜在偏见和错误 设计反事实提示语，测试AI理解深度 构建验证机制，确保AI输出的可靠性 创新思维 探索非常规的提示语方法 结合最新AI研究成果，拓展应用边界 设计实验性提示语，推动AI能力的进化 深入分析任务背景和隐含需求 考虑文化、伦理和法律因素 预测可能的误解和边界情况 抽象化能力 识别通用模式，提高提示语可复用性 设计灵活、可扩展的提示语模板 创建适应不同场景的元提示语 批判性思考 客观评估AI输出，识别潜在偏见和错误 设计反事实提示语，测试AI理解深度 构建验证机制，确保AI输出的可靠性 创新思维 探索非常规的提示语方法 结合最新AI研究成果，拓展应用边界 设计实验性提示语，推动AI能力的进化 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。

com/˜happyaron/udc-cn 生成时间：20100725T1630 版本：Daily 本课程由 Canonical 有限公司和 Ubuntu 培训社区创作 2008-2010。 这个协议受到知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享的约束 基于这个协议，您可以自由： • 复制、发行、展览、表演、放映、广播或通过信息网络传播本作品 • 创作演绎作品 惟须遵守下列条件： • 署名。您必须按照作者或者许可人指定的 相同方式共享。如果您改变、转换本作品或者以本作品为基础进行创作，您只能采用与本协议相同的 许可协议发布基于本作品的演绎作品。 对于任何的再使用或者分发，您必须让他人清楚了解到本作品所适用的协议条款。若您获得著作权人的 许可，上述任何条件都可以免除。该协议的任何部分都不削弱或者限制作者的人格权利。 关于这个著作权协议的更多信息，请参阅： http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3 发行注记 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 411 VIII.74接受许可协议 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

是否可以扩展⾄数百PB的存储容量，数千个 物理节点以及数⼗亿个对象 扩展性 API 兼容性 性能 是否⽀持存算分离架构同时也可以兼容存算耦合 架构 应⽤对接 安全 加密 HDFS现有的⼀些解决⽅案 Namenode Federation Router Based Federation 是否需要⼀个新的⼤数据存储？ 现有的对象存储⽅案 ⽆法很好的横向扩展 HDFS的扩展性 达到了上限 Apache Ozone适⽤场景 • Apache Ozone的最近进展 • Apache 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 AI/ML 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

是什么 • Kubernetes 中一切都可视为资源 • 默认资源类型：如 Pod、Service、Volume 等 • Kubernetes 1.7 之后增加了 CRD 自定义资源 • 二次开发扩展 Kubernetes API CRD 的基本原理 ① 观察资源的当前状态 ② 分析当前状态与期望状态的差别 ③ 调用 API 消除差别 TestCluster app=test app=test MySQL 版本 Ø 使用 mysql 半同步复制 Ø 有数据丢失风险 Mysql Group Replication Ø MySQL 官方提供 Ø 5.7 新特性 Ø 基于 Paxos 协议 Ø 写入延迟相对高 MySQL 高可用的实现方式 MHA 高可用简介 • 节点分为 mha-manager、 mha-node • 节点两两间 ssh 免密登录 • 一个 mha-manager

100+ 本电⼦书教程，感兴趣可移步⾄： crifan/crifan_ebook_readme: Crifan的电⼦书的使⽤说明 crifan.com，使⽤署名4.0国际(CC BY 4.0)协议发布 all right reserved， powered by Gitbook最后更新： 2021-09-14 11:26:01 获取 5 FFmpeg概览 FFmpeg 是什么 com/jiaaro/pydub Python的⾳频解析库： audioread https://github.com/beetbox/audioread crifan.com，使⽤署名4.0国际(CC BY 4.0)协议发布 all right reserved， powered by Gitbook最后更新： 2021-09-14 11:22:40 获取 7 FFmpeg相关 ffmpeg与相关的ffp -i "movie=course_59485_video_no "movie=course_59485_video_no 获取 8 crifan.com，使⽤署名4.0国际(CC BY 4.0)协议发布 all right reserved， powered by Gitbook最后更新： 2021-09-14 11:22:46 获取 9 FFmpeg安装 Mac 只安装ffmpeg

即将讲述的内容 • WebRTC 实时通讯 • Flutter 跨平台UI 开发框架 • 基于Flutter UI 框架的WebRTC 插件 flutter-webrtc • Go 语言的WebRTC 协议栈 pion/webrtc • 基于pion/webrtc 的应用级服务框架 pion/ion • 5G 时代, 实时通讯应用爆发 • 疫情影响，全世界都在使用远程教育，远程办公 • 云游戏，机器人，VR，直播等 Google 发起的基于浏览器通讯标准 • 基于收购来的 GIPS (6800万美金)的高质量实时音视频引 擎 • 支持主流浏览器主流移动设备 • 历时十年成为Web 实时通讯标准 • RTMP 直播协议的低延迟替代方案 WebRTC 可以做什么 02. 副标题 • 用实现网页音/视频通话 • 低延迟直播系统(在线课堂) • 多人视频会议系统 • 高质量SIP/VOIP系统 • 视频监控系统 Flutter WebRTC Server 一对一 网页端 一对一 iOS/Android 服务端 第四部分 如何实现多人视频服务 • 一个SFU 服务器 （pion/ion-sfu) • 一个信令协议与客户端通讯, 完成SDP的交互 （Websockets/json-rpc/grpc） • 一个WebRTC 客户端 （浏览器/原生客户端/flutter 客户端） SFU工作原理 SFU 服务器

方案优缺点 优点：  安装配置简单，实现方便，高可用效率好，可以根据服务与系统的可用性 多方面进行切换。  可以将写 VIP 和读 VIP 分别进行设置，为读写分离做准备。  扩展不是很方便。  可以在后面添加多个从服务器，并做到负载均衡。 缺点：  在启动或者恢复后会立即替换掉定义的 sorry_server，因此如果要实现指 定条件替换或者不替换需要通过其他方式实现，比如：临时更改 3.3 方案优缺点 优点：  实现方便，高可用效率好，可以根据服务与系统的可用性多方面进行切换。  可以将写 VIP 和读 VIP 分别进行设置，为读写分离做准备。  扩展很方便。可以在后面添加多个从服务器，并做到负载均衡。 缺点：  在启动或者恢复后会立即替换掉定义的 sorry_server，因此如果要实现指 定条件替换或者不替换需要通过其他方式实现，比如：临时更改 mysql 不会启动起来，因此这对于 mysql 复制是很不利的。因此需要做好监控，发生切换以后需要手动去启动。或者 mysql 之间不使用复制，而是用共享存储或者 DRBD，这样能解决这个问题。 不方便扩展。 可能会发生脑裂问题。 4.3 方案架构图 4.4 适用场景 该方案适合只有两台数据库的情况，访问量不大，不需要实现读写分离的情况。 4.5 方案实战 4.5.1 实战环境介绍