. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 III 使用互联网 57 III.I 连接和使用互联网 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 . . . . . . . . . . . . . . 58 III.I.II 使用电缆连接 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 III.I.III 使用 ADSL 连接 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . PPA？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 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？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

.................................................................................... 20 四：push 消息—并发消费消息 ............................................................................................ 24 2. Broker 接收长轮询请求 3. Consumer 接收 broker 响应 长轮询活动图： 一张图画不下，再来一张 四：push 消息—并发消费消息 通过长轮询拉取到消息后会提交到消息服务 ConsumeMessageConcurrentlyService， ConsumeMessageConcurrentlyServic的sub haServerAddr，然后更新到 HAClient 当HAClient的MasterAddress不为空的时候（因为broker master 和slave都构建了HAClient） 会主动连接 master 获取 SocketChannel Master 监听 Slave 请求的端口，默认为服务端口+1 接收 slave 上传的 offset long 类型 int pos =

版本补充文档 誓嘉 vintage.wang@gmail.com 2013/8/16 3 补充与规范区别 誓嘉 vintage.wang@gmail.com 2014/1/4 4 合并文档 誓嘉 vintage.wang@gmail.com 2014/11/17 5 6 7 项目开源主页：https://github.com/alibaba/RocketMQ .. 30 9.3 连接复用 .......................................................................................................................................................... 31 9.4 超时连接 ............ 返种错诨通常需要跳过返条消息，再消费其他消息，而返条失败的消息即使立刻重试消费，99%也丌成功， 所以最好提供一种定时重试机制，即过 10s 秒后再重试。 2. 由亍依赖的下游应用服务丌可用，例如 db 连接丌可用，外系统网络丌可达等。 遇到返种错诨，即使跳过当前失败的消息，消费其他消息同样也会报错。返种情冴建议应用 sleep 30s，再 消费下一条消息，返样可以减轻 Broker 重试消息的压力。

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 输入。 表1-1-1提示语的本质特征 特征 描述 示例 沟通桥梁 连接人类意图和AI理解 “将以下内容翻译为法语：Hello, world” 上下文提供 者 为AI提供必要的背景信息 “假设你是一位19世纪的历史学家,评论拿 破仑的崛起” 任务定义器 明确指定AI需要完成的任务 分为独立但相关的 部分 • Prioritization（优先级）：确定子任务的重要性和执行 顺序 • Elaboration（细化）：深入探讨每个子任务的细节 • Connection（连接）：建立子任务之间的逻辑关联 • Temporal Arrangement（时序安排）：考虑任务的时 间维度 • Resource Allocation（资源分配）：为每个子任务分配 适当的注意力资源 优先级提示： “对上述分解的任务进行优先级排序，考虑它们对总 体目标的重要性和逻辑顺序。” 3. 细化提示：“选择优先级最高的子任务，将其进一步细化为2—3个具 体的行动项或小目标。” 4. 连接提示：“分析各个子任务之间的关系，确定它们如何相互支持和 影响，以及如何共同推进总体目标的实现。” 5. 时序提示：“为每个子任务制定一个粗略的时间表，考虑它们的依赖 关系和完成所需的相对时间。”

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。 任务 你需要完成以下两个任务： 1.阅读网页【网址】源代码【对应网页源代码】。提取所 有包含“春运2025丨X月X日，全社会跨区域人员流动量完 成X万人次”的网址进行去重、筛选，合并成网址列表 2.撰写python脚本，基于步骤1输出的网址列表提取所有网 址内容“截至目前 使句子更简洁。 在群落范围内，捕食能够影响某一营养等级的动 态，也能够影响整个群落结构的动态。 在群落范围内，捕食能影响某一营养等级及整 个群落结构的动态。 删除了多余的"能够"，并将两个 动态合并在一起，使句子更简洁。 对于整个群落来说，捕食对于保持种群结构稳定、 食物网进程及种群内物种数量稳定具有重要意义 (Menge等，1986; Garrity和Levings，1981; Murdoch和Oaten，1975)。 来自行业研报机构的178份半导 体供应链风险分析报告。  解读各研报的核心观点、关键指 标及预测方法。  建立行业报告的质量评估体系， 识别高价值研报并进行分类。 链接效率（如通信、 物流连接） 线条强度（如生产 线的稳定性） 物流效率（如运输 网络的优化性） 需求响应能力（如 预测和应对需求变 化的能力）  模型构建：  在供应链风险最高的环节加强协 同协作，并提供透明的沟通机制。

mp4 -ss 00:00:11.270 -to 00:00:14.550 -b:a 128k output_audio_000011270_000014550.mp3 给视频加字幕=把字幕嵌⼊合并到视频中 srt字幕 软字幕 内挂字幕 ffmpeg -i video_no_subtitle.mp4 -i subtitle.srt -codec copy -map 0 获取 6 bitrate audio bitrate ((please use -b:a please use -b:a)) 获取 32 字幕处理 此处介绍，视频中的字幕相关处理，⽐如合并、嵌⼊、烧录，转换等等。 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 Gitbook最后更新： 2021-09-14 11:08:28 获取 49 提取字幕 从视频中提取字幕⽂件 前提 原视频中有字幕（的流）= 有soft 软字幕 特殊情况： 有种字幕是被合并编码成视频数据本身的情况，是没有 字幕的 这种视频 表⾯上看有字幕显示出来，但是⽆法提 取出字幕的 从视频中提取srt字幕 命令： ffmpeg -i video_file.mp4 -map

List/Watch - CRD - Pod Write Informer Worker ReadOnly • Informer：监听事件并触发回调函数的二级缓存工具包 • WorkQueue：事件合并、过滤、延时、限速 Operator CRD 里有什么 MySQL CRD • Spec：配置 & 期望状态 • Status：当前状态 MySQL 配置 • 版本 • 端口 • 存储信息

MySQL MySQL 配置原则 配置原则 服务优化 服务优化 公共选项 公共选项 选项 缺省值 推荐值 说明 max_connections 100 1024 MySQL 服务器同时处理的数据库连接的最大 数量 query_cache_size 0 ( 不打开 ） 128M 查询缓存区的最大长度，按照当前需求，一 倍一倍增加，本选项比较重要 sort_buffer_size 512K 128M 对于大数据量的查询，尽量避免在 SQL SQL 语句中使用 语句中使用 order by order by 字句，避 字句，避 免 免 额为的开销 额为的开销 采用连接操作，避免过多的子查询，产生的 采用连接操作，避免过多的子查询，产生的 CPU CPU 和 和 IO IO 开销 开销  只关心需要的表和满足条件的数据 只关心需要的表和满足条件的数据  适当使用临时表或表变量

独⽴扩展 • 灵活扩容 • 快速容错 streamnative.io Broker 容错 ⽆感知容错 零数据catchup streamnative.io Bookie容错 应⽤⽆感知 并发可控 数据恢复 streamnative.io 瞬时存储扩容 应⽤⽆感知 数据均匀分布 ⽆re-balance Pulsar： 云原⽣的架构优势 https://jack-vanlightly

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