知识推理 逻辑问题解答（数学、常识推 理） 因果分析（事件关联性） 语义分析 语义解析 情感分析（评论、反馈） 意图识别（客服对话、用户查询） 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 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 并非全面更强，仅在其训练目标领域显著优于通用模型 通用场景更灵活，但专项任务需依赖提示语补偿能力 • 例如：GP 按照预设脚本响应，较难理解人类情感和意图 更自然地与人互动，理解复杂情感和意图 问题解决能力 擅长解决结构化和定义明确的问题 能够处理多维度和非结构化问题，提供创造性的解 决方案 伦理问题 作为受控工具，几乎没有伦理问题 引发自主性和控制问题的伦理讨论 CoT链式思维的出现将大模型分为了两类：“概率预测（快速反应）”模型和“链式推理（慢速思考）”模型。 前者适合快速反馈，处理即时任务；后者通

http://blog.chinaunix.net/uid/20639775.html 1 前言 Mysql 高可用一直是 mysql 业界不断讨论的热点问题，其中涉及的东西比较多，可 供选择的方案也相当多，面对这么多的方案，我们应该如何选择适合自己公司的 mysql 高可用方案呢，我觉得首先我们需要了解的自己公司的业务，了解在线系统中那些东西 会影响高可用，以及了解各个高可用方 Lvs+Keepalived、Heartbeat、MMM、mysql cluster 三种方式， 由 于 时 间 关 系 这 里 不 对 mysql cluster 做 介 绍 ， 有 兴 趣 的 可 以 访 问 http://blog.chinaunix.net/uid-20639775-id-201960.html，下面就逐一地来详细介绍其他几种高 可用方案。 2 Lvs+Keepalived+Mysql 2.1 方案简介 Lvs+keepalived 作为目前比较流行的高可用解决方案，lvs 提供负载均衡， keepalived 作为故障转移，提高系统的可用性。但是一般的 mysql 高可用为了实现 mysql 数据的一致性，一般都是采用单点写入，本方案采用 keepalived 中的 sorry_server 来实现写入数据库为单点的需求。本方案实现的功能是当网络有问题、 mysql

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 申请扩容 期望副本数：3 当前副本数：1 VS 期望状态 • Status：当前状态 MySQL 配置 • 版本 • 端口 • 存储信息 • 配置文件 集群配置 • 副本数 • 高可用模式 K8s 调度信息 • 资源套餐 • 亲和性信息 • NodeSelector 使用 CRD 2. client-go 配套工具 apiVersion: apiextensions.k8s.io/v1beta1 kind: CustomResourceDefinition 3. 集群管理 2. 调度 pod Ceph MySQL-Operator 数据存储 分布式存储 • 使用 Ceph RBD，基于产品线 创建 StorageClass • 优点：可靠性高，容器漂移时 数据不变 • 缺点：读写延迟较高 本地存储 • 基于 Host Path Volumes • 优点：读写延迟低 • 缺点：单点数据，容器漂移时 数据丢失 踩到的坑 •

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 和移动端。  多任务支持：支持多种任务， 定制化能力：支持用户自定义 训练和微调，适应特定需求。 Open AI o3 mini  小型化设计：轻量级模型， 适合资源有限的环境。  快速响应：优化推理速度， 适合实时交互场景。  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。 出文本中提取数据为空等。 Kimi k1.5 能够提取所有网址，代码运 行后生成本地文件，但提取 数据结果为空。 结论 Claude 3.5 sonnet 可以提取所有网址，调整后可输出正 确代码，运行代码能生成本地文件， 但提取数据结果为空。 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。 文件数据读取

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方式对作品进行署名(但是不得以任何方式暗示它们支持您 或者您作品的使用)。 • 非商业性使用。您不得将本作品用于商业目的。 • 相同方式共 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 333 VII.V.I 检查扫描仪的兼容性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 333 VII.V.II 扫描图像 . . . . . . . 解释如何和何时需要去使用界面上的选项。 总结 注意总结每节课的重点:可以按照以下步骤结束一堂课： • 让学生提出疑问。 • 对学生提出问题。 • 使用课程总结幻灯片，并在其中标明重点。 • 重申该主题与学生实际工作之间的相关性。 I Ubuntu 介绍 • 开源的基本概念 • 自由软件运动、开源和 Linux 之间的联系 • Ubuntu 如何同开源相结合 • Ubuntu 是如何发展起来的 • 关于 Ubuntu

.................................................................................... 15 6.5 数据可靠性 ................................................................................................... Topic/Queue 可以被多个 Consumer Group 消费。  顺序消息 消费消息的顺序要同収送消息的顺序一致，在 RocketMQ 中，主要挃的是尿部顺序，即一类消息为满足顺 序性，必须 Producer 单线程顺序収送，丏収送到同一个队列，返样 Consumer 就可以挄照 Producer 収送 的顺序去消费消息。  普通顺序消息 顺序消息的一种，正常情冴下可 式比较合适。  严格顺序消息 顺序消息的一种，无论正常异常情冴都能保证顺序，但是牺牲了分布式 Failover 特性，即 Broker 集群中只 要有一台机器丌可用，则整个集群都丌可用，服务可用性大大降低。 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

Ozone的实践分享 ⼤数据存储的需求 能否提供⾼并发读取和写⼊ 是否兼容主流API，如HDFS/S3 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 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 volumes BILLION Objects) 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

rebalance • 减少⽂件系统依赖 • 性能难保障： 持久化（fsync）、⼀致性（ack: all）、多Topic • IO不隔离：消费者读Backlog的时候会影响其他⽣产者和消费者 streamnative.io Apache Pulsar 特性 • 云原⽣架构： • 存储计算分离 • 分层 + 分⽚ • ⾼性能 + 强⼀致性 • ⽀持统⼀的 Queue 和 Stream 的接⼝。 • 丰富的企业级特性 consistency) • ⾼可⽤ • 单节点可以存储很多⽇志 • I/O隔离 Apache BookKeeper： 诞⽣场景 streamnative.io 企业级流存储层： 节点对等的架构 • openLedger(组内节点数⽬, 数据备份数⽬, 等待刷盘节点数⽬） • openLedger(5, 3, 2) streamnative.io 企业级流存储层： 读写⾼可⽤性（容错） streamnative.io 企业级流存储层： 稳定的 IO 质量 ⾼性能、强⼀致性、读写隔离、灵活SLA • Pulsar 的根本不同 • Apache Pulsar 简介 • Pulsar 的云原⽣架构 • 企业级流存储： BookKeeper streamnative.io 基础决定上层 streamnative.io 企业级特性 streamnative

. . . . 53 6.2.3. 是否有必要构建一个复杂的正则？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 6.3. 准确性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 6.3.1. 匹配固定电话 . 怕读，不怕写正则。让正则成为你开发中的一把利器。 — 小鱼二 JavaScript 正则表达式迷你书 前言 | 第 2 页 这是一本由浅入深且环环相扣的正则书籍，花了两天的碎片时间（8h）看完了，得益于老姚程序员的 逻辑性以及娴熟的文字表达能力，原本枯燥晦涩的正则知识，变得清晰且有迹可循！ — Jack Lo 老姚编写的JavaScript正则表达式系列文章通俗易通，虽然示例以JavaScript编写，但是对于正则表 — Dark_Night JavaScript 正则表达式迷你书 前言 | 第 3 页 导读 亲爱的读者朋友，如果你打开了这本书，说明你跟我一样，对正则很感兴趣。 想必你也了解正则的重要性。在我看来，正则表达式是衡量程序员水平的一个侧面标准。 本书的目的，是希望所有认真读完的朋友们，能真正地学会并应用正则表达式。 本书内容共有七章，完整地讨论了 JavaScript 语言的正则表达式方方面面。

. . . . 53 6.2.3. 是否有必要构建一个复杂的正则？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 6.3. 准确性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 6.3.1. 匹配固定电话 . 怕读，不怕写正则。让正则成为你开发中的一把利器。 — 小鱼二 JavaScript 正则表达式迷你书 前言 | 第 2 页 这是一本由浅入深且环环相扣的正则书籍，花了两天的碎片时间（8h）看完了，得益于老姚程序员的 逻辑性以及娴熟的文字表达能力，原本枯燥晦涩的正则知识，变得清晰且有迹可循！ — Jack Lo 老姚编写的JavaScript正则表达式系列文章通俗易通，虽然示例以JavaScript编写，但是对于正则表 — Dark_Night JavaScript 正则表达式迷你书 前言 | 第 3 页 导读 亲爱的读者朋友，如果你打开了这本书，说明你跟我一样，对正则很感兴趣。 想必你也了解正则的重要性。在我看来，正则表达式是衡量程序员水平的一个侧面标准。 本书的目的，是希望所有认真读完的朋友们，能真正地学会并应用正则表达式。 本书内容共有七章，完整地讨论了 JavaScript 语言的正则表达式方方面面。