要怎么做？ 效果如何？ 一 能做什么？ 数据挖掘 数据分析 数据采集 数据处理 数据可视化 AIGC 数据应用 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。 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 性能之间取得平衡，适合 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。 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

Deepseek能够做什么？ • 如何使用Deepseek？ DeepSeek是什么？ AI + 国产 + 免费 + 开源 + 强大 • DeepSeek是一家专注通用人工智能（AGI）的中国科技公司，主攻大模型研发与应 用。 • DeepSeek-R1是其开源的推理模型，擅长处理复杂任务且可免费商用。 Deepseek可以做什么？ 直接面向用户或者支持开发者，提供智能对话、文本 们通常具备额外的技术，比如强化学习、神经符号推理、元学习等，来增强其推理和问题解决能力。 非推理大模型： 适用于大多数任务，非推理大模型一般侧重于语言生成、上下文理解和自然语言处理，而不强 调深度推理能力。此类模型通常通过对大量文本数据的训练，掌握语言规律并能够生成合适的内容，但缺乏像 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 全局视野 概率预测（快速反应模型，如ChatGPT 4o） 链式推理(慢速思考模型，如OpenAI o1) 性能表现 响应速度快，算力成本低 慢速思考，算力成本高 运算原理 基于概率预测，通过大量数据训练来快速预测可能 的答案 基于链式思维（Chain-of-Thought），逐步推理 问题的每个步骤来得到答案 决策能力 依赖预设算法和规则进行决策 能够自主分析情况，实时做出决策 创造力

. . . . . 36 I Ubuntu 介绍 1 I.I 关于开源 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 I.II 自由软件运动、开源和 Linux . . . . . . . . . . . . . . 自由软件运动 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 I.II.II 开源运动与 Linux . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 I.III 关于 Ubuntu OpenOffice.org 演示 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119 IV.I.IV OpenOffice.org 数据库 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120 目录 5 Ubuntu 桌面培训 目录 IV.I.V OpenOffice

3.2. 分组引用 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 3.2.1. 提取数据 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 3.2.2. 替换 . . . . . . 72 7.3.1. 使用构造函数生成正则表达式 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72 7.3.2. 使用字符串保存数据 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73 7.3.3. if 语句中使用正则替代 && . . . . 。 本书制作用到的工具 本书采用 Asciidoc 格式编写。 使用 Asciidoctor 构建本书电子版。 教程: • 语法教程 • 转换PDF教程 书中用的可视化图片是由 Regulex 正则表达式可视化工具生成。 其余图片是由 Processon 制作。 JavaScript 正则表达式迷你书 前言 | 第 1 页 意见和疑问 如果有意见或者问题的话，可以直接通过以下方式联系到我。

3.2. 分组引用 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 3.2.1. 提取数据 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 3.2.2. 替换 . . . . . . 72 7.3.1. 使用构造函数生成正则表达式 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72 7.3.2. 使用字符串保存数据 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73 7.3.3. if 语句中使用正则替代 && . . . . 砰的。 本书制作用到的工具 本书采用Asciidoc格式编写。 使用 Asciidoctor 构建本书电子版。 教程: • 语法教程 • 转换PDF教程 书中用的可视化图片是由 Regulex 正则表达式可视化工具生成。 其余图片是由 Processon 制作。 JavaScript 正则表达式迷你书 前言 | 第 1 页 意见和疑问 如果有意见或者问题的话，可以直接通过以下方式联系到我。

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 I 目录 1 前言 .......................................... ....... 14 6.3 数据存储结构 .................................................................................................................................................. 14 项目开源主页：https://github.com/alibaba/RocketMQ ........................................................................................ 15 6.5 数据可靠性 ...............................................................................................

互联网常用数据库市场占有率 互联网通用架构体制 谈谈 MySQL 数据库那些事  MySQL MySQL 基本介绍 基本介绍  MySQL MySQL 优化方式 优化方式  MySQL MySQL 技巧分享 技巧分享  Q Q & & AA MyISAM MyISAM 特点 特点 MyISAM vs MyISAM vs InnoDB InnoDB • 数据存储方式简单，使用 数据存储方式简单，使用 数据存储方式简单，使用 B+ Tree B+ Tree 进行索引 进行索引 • 使用三个文件定义一个表： 使用三个文件定义一个表： .MYI .MYD .frm .MYI .MYD .frm • 少碎片、支持大文件、能够进行索引压缩 少碎片、支持大文件、能够进行索引压缩 • 二进制层次的文件可以移植 二进制层次的文件可以移植 (Linux (Linux 不支持一些数据库特性，比如 事务、外键约束等 不支持一些数据库特性，比如 事务、外键约束等 • Table level lock Table level lock ，性能稍差，更适合读取多的操作 ，性能稍差，更适合读取多的操作 InnoDB InnoDB 特点 特点 •使用 使用 Table Space Table Space 的方式来进行数据存储 的方式来进行数据存储 (ibdata1

基于go和flutter的实时通信/视频直播解决方案 段维伟 湖北捷智云技术有限公司 创始人 目 录 背景 01 技术简介 02 客户端 03 服务端 04 开源社区 05 Q&A 06 背景 第一部分 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 云游戏，机器人，VR，直播等 • 如何用最容易的方案实现实时通讯 • 漂亮的app，最好全部(mobile, web, desktop)平台都支持. • 最容易使用的后端技术 真实世界的需求点 用开源方案实现需求 WebRTC + Flutter + Go 技术简介 第二部分 WebRTC 是什么 01. • 由 Google 发起的基于浏览器通讯标准 • 基于收购来的 GIPS 服务发现，负载均衡，媒体信息全局存储 • Biz 业务接入模块 • SFU 节点 (用于转发webrtc 流，与biz模块配合创建视频会议系 统) • AVP 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

集群 软件环境介绍 操作系统：Ubuntu server 64bit 14.04.1 Docker 版本 1.6.2 数据库：Mariadb 10.10 （Mariadb 是 MySQL 之父在 MySQL 被 Oracle 收购之后 创建的分支，性能上优于 MySQL 开源版本） 第一步 安装 Docker 对于 Ubuntu，建议直接联网安装 Docker 最新版本，apt-get 中版本较老。 第二步 运行 Mariadb 容器 首先要将数据镜像拉下来 docker pull mariadb:latest 注意，如果不加:latest 标签，docker 会把所有的镜像版本都拉下来。 然后我们就可以启动镜像了，参数方面需要注意的有一下几点： 1，-name <给容器取个好记的名称> 2，-e MYSQL_ROOT_PASSWORD =‘<给数据库一个 root 用户密码>’ 3，-p <映射到本机的端口>:3306 <映射到本机的端口>:3306 4，-v <本机的数据库存放目录>:/var/lib/mysql 5，设定 MYSQL_USER、MYSQL_PASSWORD、MYSQL_DATABASE 环境变量可以使容器在 运行时同时创建你所需要的数据库和带有全部权限的用户及其对应密码 6，设定 TERM 环境变量的值可以解决容器不能进入 mysql 控制台的问题。 对于不是自己建立的镜像，建立出来的容器未必能一次达到要求，建议是将

Apache Pulsar 云原⽣时代的消息平台 翟佳 streamnative.io ⾃我介绍 • 开源项⽬爱好者： • Apache Pulsar PMC成员 • Apache BookKeeper PMC成员 • EMC -> StreamNative • 华中科⼤ -> 中科院计算所 • Pulsar 的根本不同 • Apache Pulsar 简介 • Pulsar Apache Pulsar 是什么 streamnative.io Apache Pulsar 要解决的问题 • 企业需求和数据规模 • 多租户 - 百万Topics - 低延时 - 持久化 - 跨地域复制 • 解除存储计算耦合 • 运维痛点：替换机器、服务扩容、数据 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 • 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