o3mini 暂不支持附件上传，响应速度 快，能够快速读取粘贴数据， 输出结果格式工整、简洁。 DeepSeek R1 能够详细全面地提取文件中的 数据，并整理成可视化数据表 格，逻辑性强、指标清晰。 所上传的“2025春运数据（1月14-2月8日）.txt”包含了从2025年1月14日至2025年2月8日每天各种交通方式的春运客运 量信息，请从中读取每一天的信息，并整理成一张表格，要求包括以下几项信息：1 Claude 3.5 sonnet 很好地完成了数据读取及提取 任务，没有漏数据指标，数据 逻辑性很好 Kimi k1.5 能够快速读取文件数据，并 整理成可视化数据表格，但 填入数据有所缺失。  DeepSeek R1与Claude 3.5 sonnet均能很好的完成文件数据读取任务，生成的表格逻辑性强、数据指标清晰，Claude 3.5 sonnet一 次性完成表格生成后支持直接复制和表格文件下载。 测试结果受到数据样本、测试环境、AI抽卡、提示词模板等因素影响，仅供参考，无法作为决策制定、质量评估或产品验证的最终依据。 数据分析 Open AI o3mini 响应速度快，高效输出数据分析 结果，分析各因素对关键指标生 存率的影响，语言表达自然，重 点突出结合历史背景对数据规律 进行验证，但没有察觉数据异常。 DeepSeek R1 详细展示长思维链，精准提取关键指 标“幸存率”，分析多个因素特征对

性能优化首先要较为精准的定位问题，分析系统性能瓶颈，然后根据其性能指标以及 所处层级选择优化的方式方法。 下面介绍MySQL数据库具体的调优思路和分析过程，如图1所示。 调优分析思路如下： 1. 很多情况下压测流量并没有完全进入到服务端，在网络上可能就会出现由于各种 规格（带宽、最大连接数、新建连接数等）限制，导致压测结果达不到预期。 2. 接着看关键指标是否满足要求，如果不满足，需要确定是哪个地方有问题，一般 能是客户端问题（这种情况比较 小）。 3. 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

七“特” AIGC评测：2个国家级项目+1套自动化测评系统 AIGC评测 指标体系 共计26个细分指标 两项国家级项目： • 2023国家自然科学基金青年项目“面向人工智能生成内 容的风险识别与治理策略研究” • 2023国家资助博士后研究人员计划B档“AIGC意识形态 安全评估” 计特征、行为习惯、价值观和媒 体使用偏好。为每个群体设定一个吸引人的昵称。 （3）传播目标（600字内）： 设定3个SMART目标，涵盖品牌知名度、参与度和转化率。每个目标都应有具体的 数字指标和时间框架。 （4）核心信息（500字内）： 提炼1个总体信息和3个支持性信息点。这些信息应与品牌调性一致，并能引起目标 受众的共鸣。 （5）全渠道矩阵（1500字内）： 设计一个包含至少7个 （9）时间线（1000字内）： 绘制一个为期[具体时间]的传播时间表，包括预热、启动、高潮和持续阶段。标注 关键时间节点和相应的传播重点。 （10）效果评估（600字内）： 设定5—7个关键绩效指标（KPI），涵盖曝光、参与、转化和品牌健康度等方面。 说明数据来源和评估频率。 （11）危机预案（500字内）： 列出2—3个可能的传播风险，并为每个风险提供简要的应对策略。 预算分配建议： 按

...................................................................................... 19 4.5.8 监控方案 ................................................................................................ ....................................................................... 25 5.5.9 Heartbeat+DRBD 监控 .................................................................................... 25 6 MMM 高可用 ............................................................................... 30 6.5.6 MMM 架构的监控 .............................................................................................. 30

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 GPU 利用率 – Job 调度 （部门 quota 限制 + 优先级） • 创建训练 – 用户选择集群提供代码地址和执行命令即可 用户选择集群提供代码地址和执行命令即可 – 选择所用框架（镜像）：支持官方，亦可自制 （提供 dockerfile 生成镜像服务） – 选择存储来源：对接了内部的存储 – 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 GPU 利用率 创建 Serving 与训练集成 • 用户只需要简单选择机房和 镜像填写模型名即可完成 Serving 服务创建 自有模型 • 用户只需要填写模型地址即 可 GPU 监控 • 容器监控服务，自适 应 GPU 容器，可根据 容器 IP 查询记录 , 便 于用户查看服务状态 ，亦可作为 HPA 的数 据源 • 采集项 name,index,fan.speed,te mperature

直播协议的低延迟替代方案 WebRTC 可以做什么 02. 副标题 • 用实现网页音/视频通话 • 低延迟直播系统(在线课堂) • 多人视频会议系统 • 高质量SIP/VOIP系统 • 视频监控系统 • 机器学习，视觉计算等 如何使用它 01. 副标题 • 在Web中使用JS API • 基于google libwebrtc实现原生客户端开发 (ios/android/c++)

Kafka Zookeeper etcd AppEngine（Resin/Tomcat…) 统一服 务管理 Kubernetes 模板管理 自动化测试 部署中心 服务发现 灰度发布 监控中心 日志系统 PaaS SaaS 编 译 发 布 授 权 监 控 IaaS Registry SOA服务框架 DevOps 测 试 账户 搜狗商业平台基础平台 物料 计费

Ozone – 数据服务的核⼼设计 1. OM – 管理Ozone的Namespace ，也使⽤了RocksDB 2. SCM – 管理Ozone集群和数据 3. Recon Server – 监控Ozone集群 4. DataNode – 负责存储和汇报Storage Containers 5. Storage Containers – Ozone的存储单元，内置有RocksDB 数据库

的 计 算 机 页 面 9. 在 Ubuntu One 首 选 项 窗 口 中 点 击 设 备 标 签 并 点 击 连 接 按 钮 以 便 链 接 到 服 务。Ubuntu One 首选项工具可用于监控当前的同步活动并且管理您的 Ubuntu One 首选项。 使用互联网 113 Ubuntu 桌面培训 目录 图 III.57 Ubuntu One 首 选 项 现在，您就可以用 Ubuntu