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当机或者添加，会导致分配到 mqSet 变 化， a) 将不在被本 consumer 消费的 messagequeue 的 ProcessQueue 删除， 其实是设 置 ProcessQueue 的 droped 属性为 true b) 将超过两份中没有拉取动作 ProcessQueue 删除 //TODO 为什么要删除掉，两分钟后来了消息怎么办? // 2) 添加新增队列， 比对 mqSet，给新增的 集合中，消费调后会删除掉，用来控制 consumer 消息堆积， TreeMap key 是消息在此 ConsumeQueue 队列中索引 (2) 对于顺序消息消费 处理 locked 属性:当 consumer 端向 broker 申请锁队列成功后设置 true， 只有被锁定 的 processqueue 才能被执行消费 rollback: 将消费在 msgTreeMapTemp 中的消息，放回 queue 被某个 client 锁定。 Broker 会返回成功锁定队列的集合， 根据成功锁定的 MessageQueue,设置对应的正 在处理队列 ProccessQueue 的 locked 属性为 true 没有锁定设置为 false 通过长轮询拉取到消息后会提交到消息服务 ConsumeMessageOrderlyService， ConsumeMessageOrderlyService

• 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 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133 IV.12 设置表格属性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 149 IV.27 定义格式属性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

"分析近三年新能源汽车销量数据（附CSV），说明： ① 增长趋势与政策关联性； ② 预测2025年市占率，需使用ARIMA模型并解释参数 选择依据。" �实战技巧： 执行需求 �实战技巧： "将以下C语言代码转换为Python，要求： 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： 产生1+1>2的效果。 ▪ 级联激活：一个元素的激活可能引发一系列相关元素的连锁反应，形成 一个自我强化的正反馈循环。 ▪ 冲突调和：看似矛盾的元素组合可能产生意想不到的积极效果。 ▪ 涌现属性：某些元素组合可能产生单个元素所不具备的新特性。 目标 主要元素组合 次要元素组合 组合效果 提高输出准确性 主题元素 + 数据元素 + 质量控制 元素 知识域元素 + 输出验证元 素 创意链的有效整合与融合。通过整合这三条链 条，可以提升生成内容的逻辑严谨性、知识广度与创新深度，达到最佳平衡。 创意链优化策略 • 应用创造性思维技巧 • 实施概念重组与融合 • 进行情境转换与类比 三链融合的动态优化系统 • 平衡评估器：实时评估三链的 贡献度，确保均衡发展 • 适应性切换机制：根据任务需 求和当前输出，动态切换侧重 点 • 交叉强化策略：利用一个链条 的强点来补强另一个链条的弱

节点 (用于从SFU节点拉取数据进行数据处理，视频流存 储，音视频混合，CV ，语音识别，图形识别等) • 网关节点与go-sip stack 或rtmp/hls/srt等协议组合成协议网关 • 转换RTC流成直播流推送到CDN ION客户端支持 • Ion-sdk-js 网页端SDK • Ion-sdk-flutter 全平台flutter SDK • Ion-sdk-go 用于开发推流工具，压力测试，avp

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 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。