11 I.IV Ubuntu 和 Microsoft Windows：对比 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 I.IV.I 安装 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 . . . . . . 220 V Ubuntu 和游戏 227 V.I 在 Ubuntu 上安装游戏 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 227 V.I.I 从软件仓库中安装一个游戏 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 245 V.III.I 安装 Wine . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 245 V.III

16 7.2 刷盘策略 .......................................................................................................................................................... 18 7.2.1 异步刷盘 ............ ................................................................................... 18 7.2.2 同步刷盘 ................................................................................................... 条消息，其中一个 Consumer Group 有 3 个实例（可能是 3 个迕程，戒者 3 台机器），那举每个实例只消费其中的 3 条消息。 在 CORBA Notification 规范中，无此消费方式。 在 JMS 规范中，JMS point-to-point model 不乀类似，但是 RocketMQ 的集群消费功能大等亍 PTP 模型。 因为 RocketMQ 单个 Consumer

.......................................................................................... 40 五：刷盘策略 ................................................................................................. 任 务 异 步 执 行 producer 注 册 的 回 调 接 口 ， 处 理 回 调 ， 在 调 endTransactionOneway 向 broker 发送请求更新事物消息的最终状态 无 Prepared 消息，且遍历完，则终止扫描这个文件的定时任务 2.2.5 事物消息的 load&recover TransactionStateService.load ()事物状态服务加载， 件还是有点耗时的， getMinOffset 获取队列消息最少偏移量，即第一个文件的文件起始偏移量 getMaxOffset 获取队列目前写到位置偏移量 getCommitWhere 刷盘刷到哪里了 5) DefaultMessageStore 消息存储层实现 (1) putMessage 添加消息委托给 commitLog.putMessage(msg)，主要流程：

效率的双重优化。DeepSeek选择了多个开源模型作为蒸馏的 目标模型，包括Qwen 系列和Llama 系列  架构创新 通过将模型划分为多个专家模块，实 现高效计算和推理。DeepSeek通过 无辅助损失的自然负载均衡和共享专 家机制，解决了专家模块工作量不平 衡的问题。 混合专家（MoE）架构 通过低秩压缩减少推理时的内存占用， 同时保持与传统多头注意力（MHA） 相当的性能。MLA在训练中减少了 处理复杂学术、法律、市场研究，支持多轮分析 生成创意内容，提供建议，适度推理分析 输入输出格式 支持图像、PDF等多种格式输入输出 主要依赖文本输入输出 模块协作 多个模块协同工作（探索者、整合者、推理者等） 单一模型，无模块化协作 DeepResearch 探索者 整合者 思考者 表达者 技术协同：多步推理，快速输出 DeepResearch能迅速梳理海量文献， 提炼关键信息，显著提升文献综述效率。 文献综述加速 近三年124篇核心论文摘要 2.关键临床试验数据 3.汇总技术路线对比图谱 4.待突破方向预测 5.符合APA格式的参考文献库 科研场景实测: 获得: 学术研究案例：明确需求，报告生成 通过百度网盘分享的文件：deep Research功能深度研究.docx 链接: https://pan.baidu.com/s/1pyaygXqFXvRe-In7gn5gOA?pwd=fn7s 提取码: fn7s

................................................................................ 4 2.4.3 Mysql 的安装和配置 ........................................................................................ 4 2.4 ................ 4 2.4.5 Lvs 的安装 ........................................................................................................ 4 2.4.6 Keepalived 的安装 ................................. ............................................................................... 10 3.5.2 Mysql 的安装和配置 ...................................................................................... 10 3.5

Ozone适⽤场景 • Apache Ozone的最近进展 • Apache Ozone的实践分享 新进展 • ⽂件系统优化(FSO) • Ozone Balancer • 纠删码 • 单数据盘单RocksDB实例 ⽂件系统优化(FSO) dir1 dir2 dir3 file-1 file-1M 100万个⽂件 vol/buck1 Key entry /vol/buck1/dir1/ Chunk5 1MB Chunk6 1MB Parity1 1MB Parity2 1MB 条带1 条带2 0 单盘单RocksDB实例(HDDS-3630) 当前 - 每个Container的元数据保存在独⽴RocksDB实例中 单盘单RocksDB实例 问题 • ⼤容量磁盘，系统中有上万个Container和 RocksDB实例 • 内存开销⼤，需保留众多RocksDB实例 磁盘使⽤量，不可精准预测 • 稳定性，频繁open/close⾮RocksDB的推荐⽤法， 容易触发潜在问题 解决办法 - 单盘单RocksDB实例 单盘单RocksDB实例 • 除了Container的删除，其他操作V3都要⽐V2有数量级的提升 • 随着单盘Container数量的增多，V2的各操作性能出现下降，⽽V3性能基本没有变化 8千 vs 10万 Container 操作时间(毫秒)

的${device}为数据盘名称，根据实 际磁盘名称进行修改。NVME盘不 支持此操作。 echo deadline > /sys/ block/${device}/queue/ scheduler /sys/block/$ {device}/queue/ nr_requests 提升磁盘吞吐量，尤其对myisam 存储引擎，可以调整到更大。命令 中的${device}为数据盘名称，根据 实际磁盘名称进行修改。

Apache BookKeeper： 诞⽣场景 streamnative.io 企业级流存储层： 节点对等的架构 • openLedger(组内节点数⽬, 数据备份数⽬, 等待刷盘节点数⽬） • openLedger(5, 3, 2) streamnative.io 企业级流存储层： 读写⾼可⽤性（容错） streamnative.io 企业级流存储层： 稳定的 IO

2.1 1.6.3 1.6.4 1.6.5 1.6.5.1 1.6.5.2 1.7 1.8 1.8.1 1.9 ⽬录 前⾔ FFmpeg概览 FFmpeg相关 FFmpeg安装 ⾳频处理 提取⾳频⽚段 视频处理 视频属性 获取 调整 尺⼨调整 动图gif 视频转动图 动图转视频 ⽔印 去除⽔印 提取⾳频 字幕处理 背景知识 字幕分类 字幕格式 20210914 简介 介绍⾳视频处理⼯具FFmpeg有哪些强⼤的功能。先对ffmpeg进⾏概览， 包括可以⽤来⼲什么，与之相关的ffprobe、ffplay、ffserver等⼯具；再介 绍如何安装ffmpeg；如何⽤ffmpeg处理⾳频，⽐如从⾳频中提取某段⾳频 ⽚段；以及各种视频处理，包括视频属性的获取和调整，包括调整视频宽 ⾼尺⼨⼤⼩；以及动图gif处理，包括视频转动图、动图转视频；以及⽔印 0国际(CC BY 4.0)协议发布 all right reserved， powered by Gitbook最后更新： 2021-09-14 11:22:46 获取 9 FFmpeg安装 Mac 只安装ffmpeg brew brew install install ffmpeg ffmpeg 如果想要加上很多其他 filter = 功能模块 ，则可以加上对应参数： brew

开源版本） 第一步 安装 Docker 对于 Ubuntu，建议直接联网安装 Docker 最新版本，apt-get 中版本较老。 首先获取安装脚本： wget https://get.docker.com 下下来的虽然名字是 index.html，但其实是脚本文件，所以我们 chmod +x index.html 这样我们就可以执行这个文件： sudo ./index.html 安装完成后根据提示，可以将当前用户加到 docker 用户组里，这样就不用每次 执行 docker 都需要 sudo 了。 sudo usermod -aG docker <你的用户名> 对于 Centos6,首先要把企业常用软件包的软件源安装上 yum install epel-release 然后再 yum install docker-io 第二步 运行 Mariadb 容器 首先要将数据镜像拉下来 docker pull mariadb:latest