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。 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 结果，分析各因素对关键指标生 存率的影响，语言表达自然，重 点突出结合历史背景对数据规律 进行验证，但没有察觉数据异常。 DeepSeek R1 详细展示长思维链，精准提取关键指 标“幸存率”，分析多个因素特征对 幸存率的影响，结合历史背景对数据 及规律进行验证，并敏锐察觉数据异 常，提出了异常处理建议。 1、读取titanic遇难者名单excel 2、找出其中规律 任务 请读取所上传的ti DeepSeek R1 负责精准爬取和筛 选数据，Open AI o3mini 提供额 外的数据补充 DeepSeek+Kimi 数据分析的“慧眼破局” DeepSeek R1 负责深入分析和异 常检测，Kimi k1.5 提供深度挖掘 的思路，助于更精准发现数据规律 Open AI+Kimi+Claude 数据呈现的“画龙点睛” Open AI o3mini 直接调用 DALLE 生成图表，Kimi

recover: 正常恢复： 利用 tranRedoLog 文件的 recover 利用 tranStateTable 文件重建事物状态表 异常恢复： 先按照正常流程恢复 Tran Redo Log commitLog 异常恢复，commitLog 根据 checkpoint 时间点重新生成 redolog， 重新分发 消息 DispatchRequest, 分发消息到位置信息到 commitLog 最后刷盘的时间 logicMsgTimestamp 为 consumeQueue 最终刷盘的时间 indexMsgTimestamp 为索引最终刷盘时间 checkpoint 作用是当异常恢复时需要根据 checkpoint 点来恢复消息 f) 加载索引服务 indexService g) recover 尝试数据恢复 判断是否是正常恢复，系统启动的启动存储服 当系统正常关闭的时候会把这个文件删掉 ，这个类似在 linux 下打开 vi 编辑器生成那个临时文件， 所有当这个 abort 文件存在，系统认为是异常恢 复 1） 先按照正常流程恢复 Consume Queue 为什么说先正常恢复， 那么异常恢复在哪呢？ 当 broker 是异常启动时候， 在 异常恢复 commitLog 时会重新构建请到 DispatchMessageService 服务，来重新 生成 ConsumeQueue

顺序消息的一种，正常情冴下可以保证完全的顺序消息，但是一旦収生通信异常，Broker 重启，由亍队列 总数収生发化，哈希叏模后定位的队列会发化，产生短暂的消息顺序丌一致。 如果业务能容忍在集群异常情冴（如某个 Broker 宕机戒者重启）下，消息短暂的乱序，使用普通顺序方 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 Linux 文件系统内存 cache 来提高性能。 4.6 Message Reliablity 影响消息可靠性的几种情冴： (1). Broker 正常关闭 (2). Broker 异常 Crash (3). OS Crash (4). 机器掉电，但是能立即恢复供电情冴。 (5). 机器无法开机（可能是 cpu、主板、内存等关键设备损坏） (6). 磁盘设备损坏。 为了追求高性能，幵丌保证此特性，要求在业务上迕行去重， 也就是说消费消息要做到幂等性。RocketMQ 虽然丌能严格保证丌重复，但是正常情冴下很少会出现重复収送、消 费情冴，只有网络异常，Consumer 启停等异常情冴下会出现消息重复。 此问题的本质原因是网络调用存在丌确定性，即既丌成功也丌失败的第三种状态，所以才产生了消息重复性问 题。 4.10 Broker 的 Buffer 满了怎么办？

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 • 代码库解释与示 例生成 代码生成 • 主动寻求反馈：要求AI对其输出进行自我评估，并提供改进建议。 ▪ 准备多轮对话：设计一系列后续问题，用于澄清和改进初始输出。 过度指令和模糊指令陷阱：当细节淹没重点或意图不明确 陷阱症状： ▪ 提示语异常冗长或过于简短 ▪ AI输出与期望严重不符 ▪ 频繁需要澄清或重新解释需求 应对策略： ▪ 平衡详细度：提供足够的上下文，但避免过多限制。 ▪ 明确关键点：突出最重要的2-3个要求。 ▪ Strategy）来 构建一个关键概念细节矩阵。 跨域映射机制（CMM）：激发创新思维 （2）逐层展开类比： a.将防火墙和访问控制比作皮肤和黏膜，解释它们如何作为第一道防线。 b.描述入侵检测系统如何像白细胞一样在网络中“巡逻”，识别和应对威胁。 c.解释签名式防御如何类似于抗体，能够快速识别和中和已知威胁。 d.比较系统隔离和清理过程与人体发烧的相似性，都是为了控制“感染”扩散。

Ubuntu 7.10 (Gutsy Gibbon， 胆 大 的 长 臂 猿 ) 2007年10月 发 布 ， 支 持 到 2009年04月。主要特性包括：默认支持绚丽的视觉效果，快速用户切换，打印机 自动检测和更简单的桌面文件搜索和追踪。 • Ubuntu 8.04 LTS (Hardy Heron，坚强的苍鹭) 2008年04月发布，是 Ubuntu 的第二个长期支持版本。桌面支持到 2011年04月，服务器支持到 Ubuntu 支持超过 100 种语言。您在安装或是之后的任何时候都可以更改默认语言。 安装时，会提示选择默认语言，选择需要的即可。 1. 在系统菜单中，用鼠标指向系统管理，单击语言支持。程序会自动检测语言支持完 整性，若安装不完整或已安装的语言包有更新，程序会提示安装它们。 42 添加语言支持和更改默认语言 目录 Lucid Lynx 图 II.24 配 置 语 言 2. 单击安装继续。 使用互联网 65 Ubuntu 桌面培训 目录 图 III.8 编 辑 ADSL 连 接 现在，您可以使用 ADSL 连接到互联网了。 III.I.IV 使用无线网卡 Ubuntu 会自动检测无线网卡是否被支持。 1. 在系统菜单中，用鼠标指向首选项然后点击网络连接。弹出网络设置对话框，选择 无线选项页。 66 连接和使用互联网 目录 Lucid Lynx 图 III.9 无 线

2021-09-14 11:22:40 获取 7 FFmpeg相关 ffmpeg与相关的ffprobe，ffplay，ffserver 的区别 ffmpeg：处理⾳视频 ffprobe：检测⾳视频 -》 获取相关⽂件的属性和信息 ffplay：播放⾳视频及其他⼀些辅助功能 辅助功能举例： 播放视频并显示⽔印位置：便于发现⽔印位置是否准确 播放效果： -》⽅便看出要去除的⽔印的位置有偏差 panic fatal error warning info verbose debug ffmpeg强制覆盖输出⽂件 ffmpeg强制覆盖输出⽂件 = 不需要当每次检测到已存在⽂件再提示你是否 要覆盖 ffmpeg version 4.2-static https://johnvansickle.com/ffmpeg/ ffmpeg version 4.2-static 【已解决】Mac中⽤ffmpeg从mp4视频中提取mp3⾳频 【已解决】Mac中安装ffmpeg及相关ffplay和ffprobe等⼯具 【已解决】⽤ffmpeg去除mp4视频⽔印 【已解决】Python代码其中可利⽤ffmpeg检测视频真实分辨率即宽度 和⾼度 【已解决】mac中下载和安装最新版的ffmpeg 【已解决】ffmpeg从mp4视频提取出srt和ass字幕⽂件 【已解决】⽤Aegisub字幕编辑器去调整字体⼤⼩和字幕背景半透明

pod 都正常运行？ 重新调度 mha MGR 高可用简介 • 多主和单主两种工作模式 • MGR 只支持 InnoDB 引擎 • 开启 GTID，ROW 模式 binlog • 每张表必须有检测冲突的主键 • 目前最多只支持 9 个节点 • loose-group_replication_ • group_name • start_on_boot • local_address • group_seeds