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、文本生成、语义理解、计算推理、代码生成补全等应用场景， 支持联网搜索与深度思考模式，同时支持文件上传，能够扫描读取各类文件及图片中的文字内容。 文本生成 表格、列表生成（如日程安排、菜谱） 代码注释、文档撰写 结构化生成 文章/故事/诗歌写作 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（OpenAI），BERT（Google），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 不要对推理模型使用“启发式”提示（如角色扮演），可能干扰其逻辑主线。 • 不要对通用模型“过度信任”（如直接询问复杂推理问题，需分步验证结果）。 从“下达指令”到“表达需求” 策略类型 定义与目标 适用场景 示例（推理模型适用） 优势与风险 指令驱动 直接给出明确步骤或 格式要求 简单任务、需快速执行 “用Python编写快速排序函 数，输出需包含注释。” ✅ 结果精准高效 ❌ 限制模型自主优化空

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。 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 高吞吐量，适合实时应用。  轻量化设计：模型结构优化， 资源占用少，适合边缘设备 （如医疗、法律）进行优化， 提供高精度结果。  长文本处理：擅长处理长文本 和复杂文档，适合专业场景。  定制化能力：支持用户自定义 训练和微调，适应特定需求。 Open AI o3 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

..................................................................................... 4 2.4.1 适用场景 .................................................................................................. ....................................................................................... 9 3.4 适用场景 .................................................................................................. ...................................................................................... 17 4.4 适用场景 ..................................................................................................

PAGECACHE 刷入磁盘。 (4). Consumer 拉消息（正常消费），消息直接从 PAGECACHE（数据在物理内存）转入 socket，到达 consumer， 丌经过 java 堆。返种消费场景最多，线上 96G 物理内存，挄照 1K 消息算，可以在物理内存缓存 1 亿条消 息。 (5). Consumer 拉消息（异常消费），消息直接从 PAGECACHE（数据在虚拟内存）转入 socket。 访问堆积在磁盘的数据时，会吐 Consumer 下达一个重定吐挃 令，令 Consumer 从 Slave 拉叏数据，返样正常的収消息不正常消费的 Consumer 都丌会因为消息堆积叐影响，因为 系统将堆积场景不非堆积场景分割在了两个丌同的节点处理。返里会产生另一个问题，Slave 会丌会写性能下降， 答案是否定的。因为 Slave 的消息写入只追求吞吏量，丌追求实时性，只要整体的吞吏量高就可以，而 Slave 已经在代码中写死，可通过修改/etc/hosts 文件来改发要访问的服务器，例如在/etc/hosts 增加如下配 置 10.232.22.67 jmenv.taobao.net 推荐使用 HTTP 静态服务器寻址方式，好处是客户端部署简单，丏 Name Server 集群可以热升级。 11.2 自定义客户端行为 11.2.1 客户端 API 形式 DefaultMQ

的最近进展和实 践分享 刘岩 陈怡 2022.07.29 ⽬录 • Apache Hadoop HDFS⾯临的问题 • Apache Ozone介绍 • Apache Ozone适⽤场景 • Apache Ozone的最近进展 • Apache Ozone的实践分享 ⼤数据存储的需求 能否提供⾼并发读取和写⼊ 是否兼容主流API，如HDFS/S3 是否可以扩展⾄数百PB的存储容量，数千个 ⽆法接受私有化 的数据存储系统 公有云的对象存储服务 ⽆法在线下部署 ⽬录 • Apache Hadoop HDFS⾯临的问题 • Apache Ozone介绍 • Apache Ozone适⽤场景 • Apache Ozone的最近进展 • Apache Ozone的实践分享 Apache Ozone • Ozone是 ⼀个分布式的KV对象存储 可扩展⾄数⼗亿个对象，从⽽对云原⽣类的应⽤更友好 /vol1 ⽬录 • Apache Hadoop HDFS⾯临的问题 • Apache Ozone介绍 • Apache Ozone适⽤场景 • Apache Ozone的最近进展 • Apache Ozone的实践分享 Apache Ozone – 使⽤场景 #1 HDFS (300M FILES) AI/ML HIVE/IMPALA/SPARK KAFKA / FLINK 计算

. . 2 感谢 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 推荐序 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 导读 . . . . 感谢丹迪的支持，他为我设计了多个封面，风格比较前卫，留给后续版本。 最后，尤其要感谢各位大佬帮我写的推荐序。他们的名字不分先后如下：大漠穷秋、小鱼二、Jack Lo、程序猿DD、江湖人称向前兄、文蔺、_周末、Dark_Night。 推荐序 正则表达式一直是我的一个痛点，很多人肯定也跟我一样存在类似的情况。但是正则表达式的使用范 围非常广泛，尤其在表单校验这个场景下更是不可或缺。这本小书用一个一个的小例子深入浅出地示 范了正则表达式的典型用法，值得一读。 ["3456", "3", "6", 10, "1234 2345 3456"] 此时我们可以看到 replace 拿到的信息，并不比 exec 少。 7.2.8. 使用构造函数需要注意的问题 一般不推荐使用构造函数生成正则，而应该优先使用字面量。因为用构造函数会多写很多 \。 var string = "2017-06-27 2017.06.27 2017/06/27"; var regex =

. . 2 感谢 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 推荐序 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 导读 . . . . 感谢丹迪的支持，他为我设计了多个封面，风格比较前卫，留给后续版本。 最后，尤其要感谢各位大佬帮我写的推荐序。他们的名字不分先后如下：大漠穷秋、小鱼二、Jack Lo、程序猿DD、江湖人称向前兄、文蔺、_周末、Dark_Night。 推荐序 正则表达式一直是我的一个痛点，很多人肯定也跟我一样存在类似的情况。但是正则表达式的使用范 围非常广泛，尤其在表单校验这个场景下更是不可或缺。这本小书用一个一个的小例子深入浅出地示 范了正则表达式的典型用法，值得一读。 ["3456", "3", "6", 10, "1234 2345 3456"] 此时我们可以看到 replace 拿到的信息，并不比 exec 少。 7.2.8. 使用构造函数需要注意的问题 一般不推荐使用构造函数生成正则，而应该优先使用字面量。因为用构造函数会多写很多 \。 var string = "2017-06-27 2017.06.27 2017/06/27"; var regex =

的都要采 用这种架构模式 弱一致性 如果是弱一致性的话，可以通过在 M2 上面分担一些读压力 和流量，比如一些报表的读取以及静态配置数据的读取模块 都可以放到 M2 上面。比如月统计报表，比如首页推荐商品 业务实时性要求不是很高，完全可以采用这种弱一致性的设 计架构模式。 中间一致性 如果既不是很强的一致性又不是很弱的一致性，那 么我们就采取中间的策略，就是在同机房再部署一个 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 每个线程的排序缓存大小，一般按照内存可 以设置为 2M 以上，推荐是 16M ，该选项对 为所有线程打开表的数量。增加该值能增加 mysqld 要求的文件描述符的数量。 MySQL 对每个唯一打开的表需要 2 个文件描述符。 服务优化 服务优化 MyISAM MyISAM 选项 选项 选项 缺省值 推荐值 说明 key_buffer_size 8M 512M 用来存放索引区块的缓存值 , 建议 128M 以上，不要大于内存的 30% read_buffer_size 128K 64M 用来做 MyISAM

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 保您的教学内容已覆盖相关的主题。 • 强烈推荐您教授培训材料中包含的每个主题。当然，如果您的时间有限，每个章节 的教员注记中也已标明哪些是可选主题。 教学方法 以下是一些您可能会用到的教学方法： • 幻灯片和讲座:幻灯片可以用来解释清楚概念和逐步演示操作步骤。 机的性能，平均需要 10 到 20 分钟。 • 软件安装在 Ubuntu 中，您可以使用 Ubuntu 软件中心和新立得软件包管理器来 添加软件。在 Ubuntu 软件中心里您可以从 Ubuntu 推荐的自由软件中选择您想 要的。在 Microsoft Windows 中，每个软件都有自己的安装方法。 Ubuntu 介绍 17 Ubuntu 桌面培训 目录 图 I.8 使 用 Ubuntu 软 使用互联网 • 连接到互联网 • 浏览网络 • 使用 RSS 新闻阅读器 • 收发邮件 • 使用各种即时通讯工具 • 使用软电话打电话 • 使用 Ubuntu One 保持同步 教员注记： 推荐您完整地讲授本课所有的内容。不过，如果时间有限，可以省略以下的内容：使 用拨号终端、可选的 E-mail 客户端、Ubuntu One。 III.I 连接和使用互联网 每天，成千上万的人在互联网

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