34 一些教学提示和指导方针 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 课程结构 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 346 VIII.7安装插件 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 347 VIII.8激活插件 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 息的同时着 重对主要的知识点进行讲解。偶尔看一眼特定的知识点，并尽快将您的注意力重新 放回学生身上。避免单调地逐字复述幻灯片上的内容。 • 为了激发学生的积极性，在课堂上贯穿进行实验练习。 课程结构 每个课程包括以下几个部分。 简介 在第一天要首先做的： 1. 欢迎学生们，然后做一个自我介绍，再让学生们介绍自己，包括名字、职业背景、 所在公司、对本课程的期望和对 Linux 操作系统的熟悉程度。

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 • Go 语言的WebRTC 协议栈 pion/webrtc • 基于pion/webrtc 的应用级服务框架 pion/ion • 5G 时代, 实时通讯应用爆发 使用flutter 开发app意味着什么？ • 无需为每个平台独立维护代码 • 一次编码，多平台运行,效率最大化 • 多平台一致性体验 • 强大的社区资源 Flutter-WebRTC 插件 Flutter-WebRTC 支持那些平台 实现一对一视频通话服务 (基于 Go 开发) 源码: https://github.com/flutter-webrtc/flutter-webrtc-server

自行设定相应的镜像即 可，有完善的周边服务 训练服务 • 提供基于 kubeflow 的分布式训练方案 – 界面化操作，用户提供代码地址和执行命令即可 – 系统内建支持安装 pip 依赖 – 自制存储插件支持分布式文件系统存储用户数据 – 支持官方镜像，不需要 JDOS 提前协助制作镜像 – 提供 tensorboard 作为训练监控实时查看训练状态 – 用户训练完成后释放 GPU 资源，提高

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 营销文案、广告语生成 社交媒体内容（如推文、帖子） 剧本或对话设计 文本创作 长文本摘要（论文、报告） 文本简化（降低复杂度） 多语言翻译与本地化 摘要与改写 限于模式识别和优化，缺乏真正的创新能力 能够生成新的创意和解决方案，具备创新能力 人机互动能力 按照预设脚本响应，较难理解人类情感和意图 更自然地与人互动，理解复杂情感和意图 问题解决能力 擅长解决结构化和定义明确的问题 能够处理多维度和非结构化问题，提供创造性的解 决方案 伦理问题 作为受控工具，几乎没有伦理问题 引发自主性和控制问题的伦理讨论 CoT链式思维的出现将大模型分为了两类：“概率预测（快速反应）”模型和“链式推理（慢速思考）”模型。 根据任务需求选择合 适的模型，实现最佳效果。 提示语策略差异 1 2 推理模型 通用模型 • 提示语更简洁，只需明确任务目标和 需求（因其已内化推理逻辑）。 • 无需逐步指导，模型自动生成结构化 推理过程（若强行拆解步骤，反而可 能限制其能力）。 • 需显式引导推理步骤（如通过CoT提 示），否则可能跳过关键逻辑。 • 依赖提示语补偿能力短板（如要求分 步思考、提供示例）。

3.1. 分组和分支结构 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 3.1.1. 分组 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 3.1.2. 分支结构 . . . . . 42 4.3.2 惰性量词. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 4.3.3 分支结构. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 4.4. 本章小结 . . . . . . 44 5. 第五章 正则表达式的拆分 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 5.1. 结构和操作符 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 5.2. 注意要点 . . . .

3.1. 分组和分支结构 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 3.1.1. 分组 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 3.1.2. 分支结构 . . . . . 42 4.3.2 惰性量词. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 4.3.3 分支结构. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 4.4. 本章小结 . . . . . . 44 5. 第五章 正则表达式的拆分 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 5.1. 结构和操作符 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 5.2. 注意要点 . . . .

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 和移动端。  多任务支持：支持多种任务， 如文本生成、分类和问答。 Kimi k1.5  垂直领域优化：针对特定领域 （如医疗、法律）进行优化， 提供高精度结果。 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。 Within a community, predation can affect thedynamics of a specific trophic level as well as thedynamics of the entire community structure. 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 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)。 对整个群落而言，捕食对保持种群结构稳定、

10 5.2 RocketMQ 物理部署结构 ............................................................................................................................... 11 5.3 RocketMQ 逡辑部署结构 ..................... .................................................................................... 14 6.3 数据存储结构 .................................................................................................. ................................. 14 项目开源主页：https://github.com/alibaba/RocketMQ II 6.4 存储目彔结构 ..................................................................................................

....................................................................................... 42 6.1 索引结构 .................................................................................................. 根 据 producer 请 求 的 RequestCode.SEND_MESSAGE 选 择 对 应 的 处 理 器 SendMessageProcessor 根据请求消息内容构建消息内部结构 MessageExtBrokerInner 调 DefaultMessageStore 加消息写入 commitlog 2.2 分布式事物消息落地 2.2.1 消息落地 被本机器所有 queue 共享不 做区分 文件地址：${user.home} \store\${commitlog}\${fileName} 一个消息存储单元长度是不定的，顺序写但是随机读 消息存储结构： = 4 //4 个字节代表这个消息的大小 + 4 //四个字节的 MAGICCODE = daa320a7 + 4 // 消息体 BODY CRC 当 broker

1M-8M 之间  设计合理的数据表结构：适当的数据冗余 设计合理的数据表结构：适当的数据冗余  对数据表建立合适有效的数据库索引 对数据表建立合适有效的数据库索引  数据查询：编写简洁高效的 数据查询：编写简洁高效的 SQL SQL 语句 语句 应用优化 应用优化 应用优化方式 应用优化方式 应用优化 应用优化 表结构设计原则 表结构设计原则 选择字段的一般原则是保小不保大，能用占用字节 STATUS STATUS 、 、 SHOW ENGINES SHOW ENGINES  使用 使用 DESC TABLE xxx DESC TABLE xxx 来查看表结构，使用 来查看表结构，使用 SHOW SHOW INDEX INDEX FROM xxx FROM xxx 来查看表索引 来查看表索引  使用 使用 LOAD DATA