第一章： producer 一：Producer 启动流程 Producer 如何感知要发送消息的 broker 即 brokerAddrTable 中的值是怎么获得的， 1. 发送消息的时候指定会指定 topic，如果 producer 集合中没有会根据指定 topic 到 namesrv 获取 topic 发布信息 TopicPublishInfo，并放入本地集合 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 2.2.4 事物回查 定时回查线程会定时扫描（默认每分钟）每个存储事务状态的表格文件， 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 三： 长轮询

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） 垃圾内容检测 编程与代码相关 代码调试 • 错 误 分 析 与 修 复 解。" �实战技巧： "以下是某论文结论：'神经网络模型A优于传统方法B'。 请验证： ① 实验数据是否支持该结论； ② 检查对照组设置是否存在偏差； ③ 重新计算p值并判断显著性。" �实战技巧： 分析需求 "分析近三年新能源汽车销量数据（附CSV），说明： ① 增长趋势与政策关联性； ② 预测2025年市占率，需使用ARIMA模型并解释参数 批判性思考：对AI的输出保持警惕，交叉验证重要信息。 幻觉生成陷阱：当AI自信地胡说八道 陷阱症状： ▪ AI提供的具体数据或事实无法验证 ▪ 输出中包含看似专业但实际上不存在的术语 或概念 ▪ 对未来或不确定事件做出过于具体的预测 应对策略： ▪ 明确不确定性：鼓励AI在不确定时明确说明。 ▪ 事实核查提示：要求AI区分已知事实和推测。 ▪ 多源验证：要求AI从多个角度或来源验证信 息。 ▪ 要求引用：明确要求AI提供信息来源，便于

对于服务器端问题，需要定位的是硬件相关指标，例如CPU，Memory，Disk I/O，Network I/O，如果是某个硬件指标有问题，需要深入的进行分析。 4. 如果硬件指标都没有问题，需要查看数据库相关指标，例如：等待事件、内存命 中率等。 5. 如果以上指标都正常，应用程序的算法、缓冲、缓存、同步或异步可能有问题， 需要具体深入的分析。 瓶颈点 说明 硬件/规格 一般指的是CPU、内存、磁盘I/O方面的问题，分为服务器硬件瓶 tcp_max_syn_backlog是指定所 能接受SYN同步包的最大客 户端数量。默认值是2048，建 议修改成8192。 echo 8192 > / proc/sys/net/ipv4/ tcp_max_syn_backlog net.core.somaxconn 服务端所能accept即处理数据 的最大客户端数量，即完成连 接上限。默认值是128，建议修 改成1024。 echo 1024 > / proc/sys/net/core/ somaxconn net.core.rmem_max 接收套接字缓冲区大小的最大 值。默认值是229376，建议修 改成16777216。 echo 16777216 > / proc/sys/net/core/ rmem_max net.core.wmem_ma x 发送套接字缓冲区大小的最大 值（以字节为单位）。默认值 是229376，建议修改成 16777216。 echo 16777216

hashcode%slotNum 得到具体的槽的位置（slotNum 是一个索引文件里面包含的最大槽的数目， 例如图中所示 slotNum=5000000）。 2. 根据 slotValue（slot 位置对应的值）查找到索引项列表的最后一项（倒序排列，slotValue 总是挃吐最新的一个 项目开源主页：https://github.com/alibaba/RocketMQ 21 索引项）。 3 hash，一次 key 的 hash 值叏模， 因此返里存在两次冲突的情冴；第一种，key 的 hash 值丌同但模数相同，此时查询的时候会在比较一次 key 的 hash 值（每个索引项保存了 key 的 hash 值），过滤掉 hash 值丌相等的项。第二种，hash 值相等但 key 丌等， 出亍性能的考虑冲突的检测放到客户端处理（key 的原始值是存储在消息文件中的，避免对数据文件的解析）， 9.3 连接复用 同一个网络连接，客户端多个线程可以同时収送请求，应答响应通过 header 中的 opaque 字段来标识。 9.4 超时连接 如果某个连接超过特定时间没有活劢（无读写事件），则自劢关闭此连接，幵通知上局业务，清除连接对应的 注册信息。 10 RocketMQ 服务发现（Name Server） Name Server 是与为 RocketMQ 设计的轻量级名称服务，代码小亍

案例分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 1.5.1. 匹配 16 进制颜色值 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 1.5.2. 匹配时间 . . . . . . . . . . 都能获益。最 后，感谢老姚能够写出这一系列文章，让大家能够更轻松的理解和使用正则表达式。 — 程序猿DD 正则表达式是通用的技能，基础的东西永远绕不开。能在实战中进行总结，并形成专题，更是一种值 得学习的方式。也就几个小时的时间，看完这本图文并茂、贴近实战的教程之后，你会发现自己的代 码其实还可以再精简下。 — 江湖人称向前兄 本书规则、案例、原理兼备，讲解透彻，是一本不可多得的正则表达式入门、进阶资料。无论你是初 就不再尝试了。 1.5. 案例分析 匹配字符，无非就是字符组、量词和分支结构的组合使用罢了。 下面找几个例子演练一下（其中，每个正则并不是只有唯一写法）： 1.5.1. 匹配 16 进制颜色值 要求匹配： #ffbbad #Fc01DF #FFF #ffE 分析： 表示一个 16 进制字符，可以用字符组 [0-9a-fA-F]。 其中字符可以出现 3 或 6 次，需要是用量词和分支结构。

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宏观经济预测 场景应用 应用场景2：金融分析，市场预测 1.数据获取 2. 模型构建与供应链 脆弱性评估 3. 情景模拟与建议 情景模拟： 建立基于5种不同情景（如需求波动、突发 事件、技术革新）的供应链模拟模型。 使用Deep Research提供的可视化工具生 成可解释性的分析报告，展示各情景对供 应链压力及影响的具体路径。 供应链脆弱性评  使用层次分析法对各关键因素 自动化处 理与智能 化决策的 突破 • 融合先进管理理念和技术手段，提 升企业核心竞争力。高效操作减少 人为错误，提高响应速度。 • 成本下降：自动化减少人工干预中 的固定成本。 聚焦高价 值创造性 工作 认知协作：异构智能，集群协作 三阶认知生成体系 异构智能体集群  数据勘探者（5个垂直领域AI）  逻辑架构师（3个推理引擎）  批判审查团（2个逆向思维AI+人类专家接口）

WorkQueue List/Watch - CRD - Pod Write Informer Worker ReadOnly • Informer：监听事件并触发回调函数的二级缓存工具包 • WorkQueue：事件合并、过滤、延时、限速 Operator CRD 里有什么 MySQL CRD • Spec：配置 & 期望状态 • Status：当前状态 MySQL 配置

填写代码地址，执行的命令等 – 可以选择是否监控训练，提供 tensorboard 任务列表 可以指定 git 的 commit-id 发起任务 任务详情 可以查看具体的容器列表，以及查看容器的日志和事件 Serving 服务 提供统一便捷的 Serving 服务，只需用户指定模型，即可提供 grpc 和 rest 服务，同时使用 GPU 复用 +HPA 提高 GPU 利用率 创建 Serving

16G 16G 的服务器进行的合理设置 的服务器进行的合理设置 服务优化 服务优化 MySQL MySQL 配置原则 配置原则 服务优化 服务优化 公共选项 公共选项 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 table_cache 64 1024 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 为从数据表顺序读取数据的读操 作保留的缓存区的长度 myisam_sort_buffer_size 16M 128M 设置 , 恢复 , 修改表的时候使用的缓冲 大小，值不要设的太大 服务优化 服务优化 InnoDB InnoDB 选项 选项 选项 缺省值 推荐值 说明 innodb_buffer_pool_size 32M 10G InnoDB 使用一个缓冲池来保存索引和原始数据 , 这里你设置越大 ,