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 中等规模任务。  多模态支持：支持文本和 图像处理，扩展应用场景。  可解释性：注重模型输出 的可解释性和透明性。 DeepSeek R1  高效推理：专注于低延迟和 码运行后生成文件，但数 据采集结果为空。 DeepSeek R1 能够提取所有网址并进行 筛选、去重，所撰写代码 运行后完成数据爬虫任务， 所获取数据准确，少量数 据有所遗漏。 提示词 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。 爬虫数据采集  目前DeepSeek R1、Open AI o3mini、Kimi 行后生成本地文件，但提取 数据结果为空。 结论 Claude 3.5 sonnet 可以提取所有网址，调整后可输出正 确代码，运行代码能生成本地文件， 但提取数据结果为空。 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。 文件数据读取 1、读取文件； 2、根据指定内容整理成表格。 任务 Open AI

65535，返种优兇级问题一般使用丌同 topic 解决就非常丌合 项目开源主页：https://github.com/alibaba/RocketMQ 5 适。如果要让 MQ 解决此问题，会对 MQ 的性能造成非常大的影响。返里要确保一点，业务上是否确实需 要返种严格的优兇级，如果将优兇级压缩成几个，对业务的影响有多大？ 4.3 Message Order 消息有序挃的是一类消息消费时，能挄 挂掉重启后仍然能将乀前内存的数据恢复出来。 JMS 不 CORBA Notification 规范没有明确说明如何持丽化，但是持丽化部分的性能直接决定了整个消息中间件 的性能。 RocketMQ 参考了 Kafka 的持丽化方式，充分利用 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 生，在此单点上的消息全部丢失。RocketMQ 在返两种情冴下，通 过异步复制，可保证 99%的消息丌丢，但是仍然会有极少量的消息可能丢失。通过同步双写技术可以完全避免单点， 同步双写势必会影响性能，适合对消息可靠性要求极高的场合，例如不 Money 相关的应用。 RocketMQ 从 3.0 版本开始支持同步双写。 4.7 Low Latency Messaging 在消息丌堆积情冴下，消息到达

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 劣势领域 发散性任务（如诗歌创作） 需要严格逻辑链的任务（如数学证明） 性能本质 专精于逻辑密度高的任务 擅长多样性高的任务 强弱判断 并非全面更强，仅在其训练目标领域显著优于通用模型 通用场景更灵活，但专项任务需依赖提示语补偿能力 • 例如：GPT-3、GPT-4（O le），主要用于语言生成、语言理解、文本分类、翻译 等任务。 快思慢想：效能兼顾 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 开放式指令（如“自由创作”） 代码生成 推理模型 简洁需求，信任模型逻辑 “用Python实现快速排序” 分步指导（如“先写递归函数”） 通用模型 细化步骤，明确输入输出格式 “先解释快速排序原理，再写出代 码并测试示例” 模糊需求（如“写个排序代码”） 多轮对话 通用模型 自然交互，无需结构化指令 “你觉得人工智能的未来会怎样？” 强制逻辑链条（如“分三点回答”） 推理模型 需明确对话目标，避免开放发散

2 调优原则 性能调优从大的方面来说，在系统设计之初，需要考虑硬件的选择，操作系统的选 择，基础软件的选择；从小的方面来说，包括每个子系统的设计，算法选择，如何使 用编译器的选项，如何发挥硬件最大的性能等等。 在性能优化时，我们必须遵循一定的原则，否则，有可能得不到正确的调优结果。主 要有以下几个方面： ● 对性能进行分析时，要多方面分析系统的资源瓶颈所在，因为系统某一方面性能 低，也许并不是 低，也许并不是它自己造成的，而是其他方面造成的。如CPU利用率是100%时， 很可能是内存容量太小，因为CPU忙于处理内存调度。 ● 一次只对影响性能的某方面的一个参数进行调整，多个参数同时调整的话，很难 界定性能的影响是由哪个参数造成的。 ● 由于在进行系统性能分析时，性能分析工具本身会占用一定的系统资源，如CPU 资源、内存资源等等。我们必须注意到这点，即分析工具本身运行可能会导致系 统某方面的资源瓶颈情况更加严重。 1 ● 必须保证调优后的程序运行正确。 ● 调优过程是迭代渐进的过程，每一次调优的结果都要反馈到后续的代码开发中 去。 ● 性能调优不能以牺牲代码的可读性和可维护性为代价。 1.3 调优思路 性能优化首先要较为精准的定位问题，分析系统性能瓶颈，然后根据其性能指标以及 所处层级选择优化的方式方法。 下面介绍MySQL数据库具体的调优思路和分析过程，如图1所示。 调优分析思路如下： 1

培训前准备和检查 • 了解学生的资质和期望。课程中的某些部分可能要按需进行调整。 • 检查并试运行学生和教员的计算机，确保 Ubuntu 在那些机器上能够正常运行。 • 确保您阅读了课室的设备指南，测试实验练习并且解决可能出现的问题。 • 在正式讲课之前阅读教员指南和教学用幻灯片。 34 教员职责 目录 Lucid Lynx • 学生可能由于教学幻灯片内容的局限而无法回答所有问题。请您在提出问题之前确 的样子的。 自由分发的源代码的想法是为了鼓励人们自愿地、相互协同地开发软件。用户不断参 与增强软件、修复缺陷、开发新功能并且和其他人分享。 大量的程序员参与到软件协作开发之中，用户可以获得质量和性能比专有软件更好的 开源软件。开源软件鼓励用户对软件进行自定义，使其满足自身需要。这是一个巨大 的进步，软件不再是一成不变的。 2 自由软件运动、开源和 Linux 目录 Lucid Lynx 4.10 (Warty Warthog，长疣的疣猪) Ubuntu 4.10 在 2004年10月发 布，是 Ubuntu 的第一个版本，支持到 2006年04月。 小提示 4.10 版本的早期测试社区被称做 Sounder —— Warthogs(疣猪)的集体名词。 Sounder 邮件列表直到今天仍在使用，它被作为社区的一个开放讨论论坛。 • Ubuntu 5.04 (Hoary Hedgehog，

的启动 ................................................................................ 8 2.4.10 高可用方案测试 .............................................................................................. 9 .................................................................................... 19 4.5.7 方案测试 .................................................................................................. ....................................................................... 25 5.5.8 Heartbeat+DRBD 测试 .................................................................................... 25 5.5.9 Heartbeat+DRBD

WebRTC框架（防火墙，编译环境） • 原生SDK开发(每平台人力投入) • UI 的一致性，更新迭代（类似SDK需按平台维护） • 性能问题(全部使用html5) 客户端是否有 更好的选择？ 为何选择 Flutter • 同样是 Google 发起的跨全平台高性能UI框架 • 基于 Skia 2D 渲染引擎 • 使用类似JS/TS的Dart 语言开发 • 支持代码编辑后热重载, Flutter 基于pion/webrtc 开发 pion/ion-sfu • 分布式架构 • 基于grpc over NATS mq • 使用redis 存储媒体流全局位置 • 支持业务自定义开发 • 高性能，单个ion-sfu节点 1k 并发仅需 0.5核 ION 架构 多node 架构 主要模块 • ISLB 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 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 节点开发 • Ion-app-web • Ion-app-flutter ion-app-web • 基于 React.js + ant-design • 多人视频 • 屏幕共享

表示匹配这样一个字符串：第一个字符是 "a"，接下来是 2 到 5 个字符 "b"，最后 是字符 "c"。 其可视化形式如下： JavaScript 正则表达式迷你书 1. 第一章 正则表达式字符匹配攻略 | 第 6 页 测试如下： var regex = /ab{2,5}c/g; var string = "abc abbc abbbc abbbbc abbbbbc abbbbbbc"; console.log( string 其实现的方式是使用字符组。譬如 [abc]，表示该字符是可以字符 "a"、"b"、"c" 中的任何一个。 比如 /a[123]b/ 可以匹配如下三种字符串： "a1b"、"a2b"、"a3b"。 其可视化形式如下： 测试如下： var regex = /a[123]b/g; var string = "a0b a1b a2b a3b a4b"; console.log( string.match(regex) ); 具体形式如下：(p1|p2|p3)，其中 p1、p2 和 p3 是子模式，用 |（管道符）分隔，表示其中任何之一。 例如要匹配字符串 "good" 和 "nice" 可以使用 /good|nice/。 可视化形式如下： 测试如下： var regex = /good|nice/g; var string = "good idea, nice try."; console.log( string.match(regex)

表示匹配这样一个字符串：第一个字符是 "a"，接下来是 2 到 5 个字符 "b"，最后 是字符 "c"。 其可视化形式如下： JavaScript 正则表达式迷你书 1. 第一章 正则表达式字符匹配攻略 | 第 6 页 测试如下： var regex = /ab{2,5}c/g; var string = "abc abbc abbbc abbbbc abbbbbc abbbbbbc"; console.log( string 其实现的方式是使用字符组。譬如 [abc]，表示该字符是可以字符 "a"、"b"、"c" 中的任何一个。 比如 /a[123]b/ 可以匹配如下三种字符串： "a1b"、"a2b"、"a3b"。 其可视化形式如下： 测试如下： var regex = /a[123]b/g; var string = "a0b a1b a2b a3b a4b"; console.log( string.match(regex) ); 具体形式如下：(p1|p2|p3)，其中 p1、p2 和 p3 是子模式，用 |（管道符）分隔，表示其中任何之一。 例如要匹配字符串 "good" 和 "nice" 可以使用 /good|nice/。 可视化形式如下： 测试如下： var regex = /good|nice/g; var string = "good idea, nice try."; console.log( string.match(regex)

Kubernetes Operator 实践 —— MySQL 容器化 刘林 搜狗资深工程师 关于我 搜狗商业平台研发部 资深开发工程师 l 主要从事商业平台研发工作，在构建高性能、高可用大规模 系统方面有丰富的实践经验 l 目前专注于云计算、DevOps 等相关领域，负责搜狗商业云 平台的设计研发工作 刘林 1. 背景介绍 2. Operator 的基本原理 3. MySQL BizNginx （Load Balancer） Kafka Zookeeper etcd AppEngine（Resin/Tomcat…) 统一服 务管理 Kubernetes 模板管理 自动化测试 部署中心 服务发现 灰度发布 监控中心 日志系统 PaaS SaaS 编 译 发 布 授 权 监 控 IaaS Registry SOA服务框架 DevOps 测 试