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 中等规模任务。 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

1.4. 多选分支 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 1.5. 案例分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 1.5.1. 匹配 16 进制颜色值 3.2. 分组引用 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 3.2.1. 提取数据 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 3.2.2. 替换 . . . . . . 48 5.2.3 元字符转义问题. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 5.3. 案例分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50 5.3.1 身份证. . . .

1.4. 多选分支 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 1.5. 案例分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 1.5.1. 匹配 16 进制颜色值 3.2. 分组引用 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 3.2.1. 提取数据 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 3.2.2. 替换 . . . . . . 48 5.2.3 元字符转义问题. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 5.3. 案例分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50 5.3.1 身份证. . . .

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 02 01 03 文本生成 自然语言理解与分析 知识推理 知识推理 逻辑问题解答（数学、常识推 理） 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） 推理大模型： 推理大模型是指能够在传统的大语言模型基础上，强化推理、逻辑分析和决策能力的模型。它 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。 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 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

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 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 350 VIII.11激活可视化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 391 VIII.56编辑新音乐文件的元数据 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 392 VIII.57导出进度指示器

MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB公司开发，目前属于Oracle 旗下产品。MySQL是最流行的关系型数据库管理系统之一，在Web应用方面，MySQL 是最好的RDBMS (Relational Database Management System，关系数据库管理系 统）应用软件之一。 MySQL是一种关系数据库管理系统，关系数据库将数据保存在不同的表中，而不是将 所有数据放在一个大 所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。 MySQL所使用的SQL语言是用于访问数据库的最常用标准化语言。MySQL软件采用了 双授权政策，分为社区版和商业版，由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其 是开放源码这一特点，一般中小型网站的开发都选择 MySQL作为网站数据库。 1.2 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 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

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

小结 搜狗商业平台 技术体系广 服务多迭代快 搜狗产品矩阵 商业平台 信息流广告 搜索广告 品牌广告 代理商 广告主 技术体系 CRM 广告平台 物料展现 审核平台 大数据平台 基础架构 Golang C++ JavaScript Java Python 质量要求高 业务响应快 故障恢复快 Cluster1 搜狗商业平台业务系统 搜索推广 信息流 Pod、Service、Volume 等 • Kubernetes 1.7 之后增加了 CRD 自定义资源 • 二次开发扩展 Kubernetes API CRD 的基本原理 ① 观察资源的当前状态 ② 分析当前状态与期望状态的差别 ③ 调用 API 消除差别 TestCluster app=test app=test 申请扩容 期望副本数：3 当前副本数：1 VS app=test 增加2个副本 MySQL-Operator 集群管理 Master High Availability Ø 目前最常用的高可用实现 Ø 支持大多数 MySQL 版本 Ø 使用 mysql 半同步复制 Ø 有数据丢失风险 Mysql Group Replication Ø MySQL 官方提供 Ø 5.7 新特性 Ø 基于 Paxos 协议 Ø 写入延迟相对高 MySQL 高可用的实现方式 MHA

........................................................................................ 14 6.3 数据存储结构 .............................................................................................. ........................................................................................ 15 6.5 数据可靠性 ............................................................................................... ............................................................................... 34 11.3 Message 数据结构 ................................................................................................

et, storeTimestamp。 2.2.3 事物状态表 事物状态表是有 MapedFileQueue 将多个文件组成一个连续的队列，它的存储单元是定 长为 24 个字节的数据， tranStateTableOffset 可以认为是事物状态消息的个数，索引偏移量， 它的值是 tranStateTable.getMaxOffset() / TSStoreUnitSize processqueue 才能被执行消费 rollback: 将消费在 msgTreeMapTemp 中的消息，放回 msgTreeMap 重新消费 commit: 将临时表 msgTreeMapTemp 数据清空，代表消费完成，放回最大偏移 值 (3) 这里是个 TreeMap，对 key 即消息的 offset 进行排序，这个样可以使得消息进 行顺序消费 "writeQueueNums":8 } Namesrv 接收 Broker 注册的 topic 信息， namesrv 只存内存，但是 broker 有任务定时推送 1. 接收数据向 RouteInfoManager 注册。 Broker 初始化加载本地配置，配置信息是以 json 格式存储在本地， rocketmq 强依赖 fastjson 作转换， RocketMq