文本生成 自然语言理解与分析 知识推理 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 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 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. 明确这个问题的核心要点，然后系统地收集相关信息进行分 析。 2. 列出与主题相关的所有关键概念和理论，并进行系统梳理。 3. 使用逻辑框架图展示信息收集、分析和结论的过程。

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 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 . . 1991年8月，Linus Benedict Torvalds，这位芬兰赫尔辛基大学计算机科学专业的 一个大二学生，开始研究 Minix 。 4 自由软件运动、开源和 Linux 目录 Lucid Lynx 图 I.1 Linus Benedict Torvalds 小提示 Minix 是一个开源的类 Unix 操作系统，是 Andrew S. Tanenbaum 教授为了便于 教授操作系统的内部流程而开发的。

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])(?= dasherize('MozTransform') ); // => "-moz-transform" 驼峰化的逆过程。 3.5.5. HTML 转义和反转义 // 将HTML特殊字符转换成等值的实体 function escapeHTML (str) { var escapeChars = { '<' : 'lt', '>' : 'gt', '"' : blah</div>"; 其中使用了用构造函数生成的正则，然后替换相应的格式就行了，这个跟本章没多大关系。 倒是它的逆过程，使用了括号，以便提供引用，也很简单，如下： JavaScript 正则表达式迷你书 3. 第三章 正则表达式括号的作用 | 第 35 页 // 实体字符转换为等值的HTML。 function unescapeHTML (str) { var htmlEntities

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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 5均能基于分析结果提供多种可视化图表绘制方案，但都需要依靠运行 Python代码才能完成绘图任务，部分代码会出现错误 Open AI o3mini 能够直接调用DALLE，根据分析结果和任务需求高效绘制各类可视化图 表，部分较为复杂的图表可能出现数据错误或无法生成的情况。 Claude 3.5 sonnet 暂时不能直接绘制出可视图表，需要将绘图 代码复制到本地运行。 Kimi k1.5 结合数据样本和分析结果，提供多种可视化 船票等级的票价分布） DeepSeek R1 能够结合数据样本和分析结果，提供多种可 视化图表绘制方案，但暂时不能直接绘制出 可视图表，需要将对应的绘图代码复制到本 地运行制作图表。  柱状图（生还者和遇难者的比例、按船舱等级分类的生还情况） 结论 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。 DeepSeek

messageQueueList [userId%messageQueueList.size()] 2.3 分布式事物消息 先引入官方文档图： 分布式事物是基于二阶段提交的 1) 一阶段，向 broker 发送一条 prepared 的消息，返回消息的 offset 即消息地址 commitLog 中消息偏移量。Prepared 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

5-2RocketMQ 网络部署图 RocketMQ 网络部署特点  Name Server 是一个几乎无状态节点，可集群部署，节点乀间无任何信息同步。  Broker 部署相对复杂，Broker 分为 Master 不 Slave，一个 Master 可以对应多个 Slave，但是一个 Slave 只能 对应一个 Master，Master 不 Slave 的对应关系通过挃定相同的 BrokerName，丌同的 消费队列服务 （存储消息在CommitLog中的Offset 信息） Offset、Size、TagsCode 消息索引服务 （存储消息Key与消息在CommitLog 中的Offset对应关系） 事务状态服务 （存储每条事务消息的状态） 定时消息服务 （管理需要定时投递的消息） Offset、Key Offset、State(P/C/R) Offset、Delaylevel MEMORY JAVA HEAP DISK Producer Consumer1 Consumer2 Consumer3 ⑤ ④ ⑦ ⑥ ⑧ ③ ② ① 图表 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).

1.8.1 1.9 ⽬录 前⾔ FFmpeg概览 FFmpeg相关 FFmpeg安装 ⾳频处理 提取⾳频⽚段 视频处理 视频属性 获取 调整 尺⼨调整 动图gif 视频转动图 动图转视频 ⽔印 去除⽔印 提取⾳频 字幕处理 背景知识 字幕分类 字幕格式 编辑字幕 Aegisub 提取字幕 转换字幕 嵌⼊字幕 指定字幕位置 指定字幕⽂字属性 等⼯具；再介 绍如何安装ffmpeg；如何⽤ffmpeg处理⾳频，⽐如从⾳频中提取某段⾳频 ⽚段；以及各种视频处理，包括视频属性的获取和调整，包括调整视频宽 ⾼尺⼨⼤⼩；以及动图gif处理，包括视频转动图、动图转视频；以及⽔印 处理，包括去除视频⽔印；从视频中提取完整⾳频和⾳频⽚段；字幕相关 处理，包括字幕的背景知识，包括软字幕和硬字幕、常⻅字幕格式ass和 srt；以及如何⽤Aegi Gitbook最后更新： 2021-09-14 08:36:06 获取 25 动图gif 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： 2021-09-13 15:10:34 获取 26 视频转动图gif 视频转成动图(gif) ffmpeg -i small.mp4 small.gif

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

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 /vol/buck1/dir1/dir2/dir3/file-n Ozone Key的存储 ⽬录 ⽂件 删除/重命名⽬录 耗时 对象存储：采⽤ KV ⽅式管理对象元数据，⽆ 需管理元数据之间的关系 ⽂件系统：额外地，需要采⽤树结构作为索 引，管理元数据之间的关系 ⽂件系统优化 ● FILE_SYSTEM_OPTIMIZED (FSO) : ⽀持纯粹的⽂件语义, 有限的 S3 兼容性 ⽂件的存储Key格式: “

0 码力 | 35 页 | 2.57 MB | 1 年前

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