基于go和flutter的实时通信/视频直播解决方案 段维伟 湖北捷智云技术有限公司 创始人 目 录 背景 01 技术简介 02 客户端 03 服务端 04 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

. . . . . . . . . . . . 179 IV.60 三维文本 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 180 IV.61 插入三维图形 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 181 IV.62 三维对象工具栏 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 182 IV.63 插入三维对象 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 182 16 目录 Lucid Lynx IV.64 应用三维效果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 183 IV.65 设置三维效果 . . . . . . . . . . . . . . . . . .

DeepSeek+DeepResearch 让科研像聊天一样简单 北京航空航天大学 高研院 助理教 授 清华大学新闻学院与人工智能学 院双聘教授 沈阳团队博士后 何静 能做什么？ 要怎么做？ 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。 速度更快，R1数据采集结果更加完 整准确；其他2个模型都存在多次调试但代码仍然运行不成功的问题，如代码中罗列URL不全、输出文本中提取数据为空等。 Kimi k1.5 能够提取所有网址，代码运 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 案、法律意见书等，提高律师工作效率。 • 智能医疗数据分析与诊断：构建智能医疗 平台，分析病历、检查报告和基因数据，帮助 医生提供更准确的诊断与治疗方案。 • 金融风险预测与管理：开发金融风险分析 工具，收集并分析市场数据，预测风险并为金 融机构提供管理建议。 • 智能文学创作辅助：为作家提供创作灵感 和文本构思，生成符合中文文学传统的故事情 节和诗句，助力突破创作瓶颈。 • 智能广告创意生成：根据产品特点和目标

DeepSeek：从入门到精通 2025年2月 清华大学 新闻学院 人工智能学院 • Deepseek是什么？ • Deepseek能够做什么？ • 如何使用Deepseek？ DeepSeek是什么？ AI + 国产 + 免费 + 开源 + 强大 • DeepSeek是一家专注通用人工智能（AGI）的中国科技公司，主攻大模型研发与应 用。 • DeepSeek 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 营销文案、广告语生成 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 “从技术、伦理、经济三方面分析 AI的未来” 情感化提问（如“你害怕AI吗？”） 逻辑分析 推理模型

容器器 + AI 平台 如何助⼒力力企业数字化和智能化转型 xiaoqin@caicloud.io VP of R&D 提纲 构建集群与管理理资源 - 73s 视频演示 多集群和镜像仓库 多租户和旧系统的集成 运⾏行行和构建应⽤用 Rudder - 应⽤用编排技术框架 Cyclone - 持续集成与交付引擎 运⾏行行 AI 应⽤用（机器器学习） - 58s 视频演示 Namespace 与 Network(Neutron) • Service/Ingress 与 LBaaS(Neutron) • openstack/kuryr- kubernetes 运⾏行行和构建应⽤用 跑在 KUBERNETES 上的应⽤用 • k8s 基础资源之外 • 资源分组和整体状态 • 重⽤用 YAML 配置 • 版本化 • 启动依赖 • Helm com/caicloud/charts • https://github.com/caicloud/helm-registry Rudder 技术架构 ⼀一套基于 k8s 控制器器模式的原⽣生的应⽤用管理理 和编排运⾏行行时 安全性与扩展性：从 k8s 原⽣生模式中获益 状态可读：跟踪所有 k8s 对象状态 版本化：快速从历史版本回滚 构建应⽤用 典型 CI/CD 流程 CAICLOUD/CYCLONE

扩展性提升 • ⽆需改变或改造业务应⽤代码 • 降低控制平⾯的节点数和服务依赖 业务价值 • 降低⼤规模集群的运维难度 • 可通过HDFS API和Distcp进⾏快速迁移 • 降低系统恢复时间 • 尽可能的减少NN Java GC带来的⽆ 响应问题 运维价值 Apache Ozone – 使⽤场景 #2 • 可以快速的对接已适配S3 接⼝的应⽤ • 减少数据在多个平台间的迁移 减少数据在多个平台间的迁移 • 使⽤单⼀的API协议来应对混合云架构 业务价值 • 集约化的⼀套存储来⾯向不同的业务负载 • 更易于运维的控制⾯ • 只需要⼀个运维团队⽽不是多个 运维价值 OZONE STORAGE AI/ML HIVE/IMPALA/ SPARK KAFKA / Flink 计算 数据科学 数据仓库 S3 应⽤ S3 API OTHER WORKLOADS C4 C6 C5 发送命令 & 查询结果 发送命令 汇报⼼跳 均衡器Ozone Balancer 主要配置项 • 启动服务 • 停⽌服务 • Threshold配置 • 最多连续迭代运⾏次数 • 每次迭代最⼤迁移数据量 Average使⽤率 DN1 DN2 DN3 DN4 + threshold - threshold 纠删码(HDDS-3816) 数据可靠性 (越⾼越好)

消息，Producer Group 作用如下： 项目开源主页：https://github.com/alibaba/RocketMQ 13 1. 标识一类 Producer 2. 可以通过运维工具查询返个収送消息应用下有多个 Producer 实例 3. 収送分布式事务消息时，如果 Producer 中途意外宕机，Broker 会主劢回调 Producer Group 内的任意 一台机器来确讣事务状态。 cpu、内存、网络。 2. 如果 MQ 客户端内部集成一个 KV 存储模块，那举数据只有同步落盘才能较可靠，而同步落盘本身性能开销 较大，所以通常会采用异步落盘，又由亍应用关闭过程丌叐 MQ 运维人员控制，可能经常会収生 kill -9 返样 暴力方式关闭，造成数据没有及时落盘而丢失。 3. Producer 所在机器的可靠性较低，一般为虚拟机，丌适合存储重要数据。 综上，建议重试过程交由应用来控制。

streamnative.io Apache Pulsar 要解决的问题 • 企业需求和数据规模 • 多租户 - 百万Topics - 低延时 - 持久化 - 跨地域复制 • 解除存储计算耦合 • 运维痛点：替换机器、服务扩容、数据 rebalance • 减少⽂件系统依赖 • 性能难保障： 持久化（fsync）、⼀致性（ack: all）、多Topic • IO不隔离：消费者读Backlog的时候会影响其他⽣产者和消费者

--with-opus \ --with-opus \ --with-x265 --with-x265 ffmpeg不显示头部信息 ⽤ffmpeg去处理视频等过程中，每次运⾏命令，都会输出ffmpeg版本等信 息 举例： Error: Calling keg_only :provided_pre_mountain_lion is disa Error: Calling ⽤Python调⽤ffmpeg ⽤python代码调⽤ffmpeg去从mp4中（根据字幕 信息）截图mp3⾳频⽚段 ⼼得：加 -nostdin 避免后台模式运⾏时卡 死 Python代码中调⽤ffmpeg去处理视频，⽐如： 然后正常运⾏Python时： python3 processCourseVideo.py python3 processCourseVideo.py import "delogo=x=474:y=6:w=162:h=90" 获取 65 没问题。 后台运⾏时： python3 processCourseVideo.py python3 processCourseVideo.py && 结果会卡死。 后来发现：需要给 ffmpeg 加 -nostdin 参数： 能避免卡死。 详⻅： 【已解决】后台运⾏Python代码导致subprocess.check_call调⽤ffmpeg卡

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