MySQL 8.0.17 调优指南（openEuler 20.09） 发布日期 2020-10-15 目 录 1 调优概述......................................................................................................................................1 1.2 调优原则......................................................................................................................................................................................1 1.3 调优思路 .............................................................................................2 2 硬件调优..................................................................................................

Sonnet 负责图表逻辑优化 数据采集 数据预处理 数据分析 可视化呈现 新思路：DeepSeek R1的数据应用 中 文 数 据 处 理 优 势 创 意 写 作 生 成 能 力 数 据 读 取 分 析 能 力 低 成 本 高 性 能 优 势 编 程 代 码 生 成 能 力 • 智 能 中 文 古 籍 修 复 与 注 释 ： 利用 DeepSeek R1强大的中文理解能力，自动识 新思路：Open AI o3mini的数据应用 推 理 响 应 速 度 快 写 作 情 感 表 达 能 力 格 式 化 输 出 能 力 数 据 分 析 效 率 高 数 据 可 视 化 优 势 • 实时数据流处理与决策：利用o3mini在物 联网和工业自动化领域，快速处理来自传感器 和设备的实时数据，进行即时分析和决策，减 少停机时间，提高生产效率。 • 高频交易数据分析：利用o3mini快速处理 数据接口标准化：根据标准格式输出数据， 利用o3mini方便不同系统和平台之间的数据 共享，提升跨机构协作效率。 • 情感分析与数据解读：利用o3mini结合 情感分析，对数据进行深入解读，帮助市场调 研等领域理解消费者情感，优化产品和策略。 • 故事化数据呈现：借助o3mini将数据以 故事的形式呈现，增强数据的可读性和吸引力， 帮助公众理解复杂的科学和技术知识。 • 复杂数据模式识别：借助o3mini高效分

异步消费。  Push Consumer Consumer 的一种，应用通常吐 Consumer 对象注册一个 Listener 接口，一旦收到消息，Consumer 对象立 刻回调 Listener 接口方法。  Pull Consumer Consumer 的一种，应用通常主劢调用 Consumer 的拉消息方法从 Broker 拉消息，主劢权由应用控制。  规范中描述的优兇级是挃在一个消息队列中，每条消息都有丌同的优兇级，一般用整数来描述，优兇级高的消 息兇投递，如果消息完全在一个内存队列中，那举在投递前可以挄照优兇级排序，令优兇级高的兇投递。 由亍 RocketMQ 所有消息都是持丽化的，所以如果挄照优兇级来排序，开销会非常大，因此 RocketMQ 没有特 意支持消息优兇级，但是可以通过发通的方式实现类似功能，即单独配置一个优兇级高的队列，和一个普通优兇级 ，和一个普通优兇级 的队列， 将丌同优兇级収送到丌同队列即可。 对亍优兇级问题，可以归纳为 2 类 1) 只要达到优兇级目的即可，丌是严格意丿上的优兇级，通常将优兇级划分为高、中、低，戒者再多几个级 别。每个优兇级可以用丌同的 topic 表示，収消息时，挃定丌同的 topic 来表示优兇级，返种方式可以解决 绝大部分的优兇级问题，但是对业务的优兇级精确性做了妥协。 2) 严格的优兇级，优兇级用整数表示，例如

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 建议 • 代 码 性 能 优 化 提 示 技术文档处理 • API文档生成 • 代码库解释与示 例生成 代码生成 • 根 据 需 求 生 成 代 码片段（Python、 JavaScript） • 自 动 补 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。 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 为了更好地理解和设计提示语链，可采用CIRS模型（Context, Instruction, Refinement, Synthesis）。这个 模型概括了提示语链设计的四个关键环节： R e f i n e m e n t （ 优 化 ） C o n t e x t （ 上 下 文 ） 对初步输出进行修改和完善 Synthesis（综合） 整合所有输出，形成最终成果 I n s t r u c t i o n （ 指 令

MP3 文件乱码？ . . . . . . . . . . . . 493 XI.V 硬件及系统备份 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 494 XI.V.I 如何查看硬件信息？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 494 XI.V.II Ubuntu 挑硬件吗？不支持什么硬件？去什么地方下 载驱动程序？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 494 XI.V.III Linux 怎么进行碎片整理？ . . . . . . . II.I 自由软件运动 二十世纪六十年代，IBM 等公司所开发的软件都是自由分发的。那个时候的商业模式 都是以硬件为中心，软件只是被看作使硬件工作的东西。他们提供软件的同时也提供 源代码，软件可以被修改并因此得到改进，这便是现在开源软件的早期情况。但是， 随着硬件价格的不断下跌，销售硬件的利润也逐渐减小，制造商开始期望软件能够带 来额外的收入。越来越多的厂商开始单独销售软件，也不再提供软件的源代码。

的消息，返回消息的 offset 即消息地址 commitLog 中消息偏移量。Prepared 状态消息不被消费 发送消息 ok，执行本地事物分支， 本地事物方法需要实现 rocketmq 的回调接口 2）2） 2) LocalTransactionExecuter ， 处 理 本 地 事 物 逻 辑 返 回 处 理 的 事 物 状 态 LocalTransactionState 3) 二 RequestCode.SEND_MESSAGE 选 择 对 应 的 处 理 器 SendMessageProcessor 根据请求消息内容构建消息内部结构 MessageExtBrokerInner 调 DefaultMessageStore 加消息写入 commitlog 2.2 分布式事物消息落地 2.2.1 消息落地 commitLog 针对事物消息的处理，消息的第 20 状态的表格文件， 遍历存储事 务状态的表格记录 如果是已经提交或者回滚的消息调过过， 如果是 prepared 状态的如果消息小于事务回查至少间隔时间（默认是一分钟）跳出终 止遍历 调 transactionCheckExecuter.gotocheck 方法向 producer 回查事物状态， 根据 group 随机选择一台 producer 查询消息，根据 commitLogOffset

架构设计—高可用架构  系统优化：硬件、架构 系统优化：硬件、架构  服务优化 服务优化  应用优化 应用优化 MySQL MySQL 优化方式 优化方式 影响性能的因素 影响性能的因素 应用程序 应用程序 查询 查询 事务管理 事务管理 数据库设计 数据库设计 数据分布 数据分布 网络 网络 操作系统 操作系统 硬件 硬件  使用好的硬件，更快的硬盘、大内存、多核 使用好的硬件，更快的硬盘、大内存、多核 使用好的硬件，更快的硬盘、大内存、多核 CPU CPU ，专业的 ，专业的 存储服务器（ 存储服务器（ NAS NAS 、 、 SAN SAN ） ）  设计合理架构，如果 设计合理架构，如果 MySQL MySQL 访问频繁，考虑 访问频繁，考虑 Master/Slave Master/Slave 读写分离；数据库分表、数据库切片（分 读写分离；数据库分表、数据库切片（分

字幕；嵌⼊字幕，包括⽤流拷⻉模式嵌⼊软字幕、⽤vf模式烧录嵌⼊硬字 幕、且可以指定字幕位置、指定字幕⽂字属性等；整理ffmpeg使⽤的⼼得 和常⻅问题；以及其他有哪些⼯具软件⽤到了ffmpeg、如何⽤Python调⽤ ffmpeg；最后给出附录内容，包括help语法、⽂档资料等。 源码+浏览+下载 本书的各种源码、在线浏览地址、多种格式⽂件下载如下： Gitbook源码 crifan/media_process_ffmpeg: extracted_subtitle.srt 字幕类型转换 srt转换为ass ffmpeg -i subtitle.srt subtitle.ass 另外还有： ffmpeg 被其他⼯具调⽤：⽤于解析和操作⾳视频 Python的⾳频处理库： pydub https://github.com/jiaaro/pydub Python的⾳频解析库： audioread https://github 00 ASS=4.00+ PlayResX & PlayResY：屏幕宽⾼ PlayDepth：决定颜⾊数量 Timer：定时器 V4 Styles: 定义⽂字样式，在events部分可以直接调⽤ 这些样式。 PrimaryColour：第⼀颜⾊，即⽂字本身的颜⾊ SecondaryColour：第⼆颜⾊ 在卡拉OK时使⽤，卡拉OK指令会⽤第⼀颜⾊ 填充第⼆颜⾊。 TertiaryColour：边框⾊，⽂字边框的颜⾊

= 替换成 =2+3=5=，其中，$& 匹配的是 =， $` 匹配的是 2+3，$' 匹配的是 5。因此使用 "$&$`$&$'$&" 便达成了 目的。 当第二个参数是函数时，我们需要注意该回调函数的参数具体是什么： "1234 2345 3456".replace(/(\d)\d{2}(\d)/g, function (match, $1, $2, index, input) { console.log( utils.isArray([1, 2, 3]) ); // => true 7.3.3. if 语句中使用正则替代 && 比如，模拟 ready 函数，即加载完毕后再执行回调（不兼容 IE 的）： JavaScript 正则表达式迷你书 7. 第七章 正则表达式编程 | 第 73 页 var readyRE = /complete|loaded|interactive/; replace 因为 replace 方法比较强大，有时用它根本不是为了替换，只是拿其匹配到的信息来做文章。 这里以查询字符串（querystring）压缩技术为例，注意下面 replace 方法中，回调函数根本没有返回任何 东西。 function compress (source) { var keys = {}; source.replace(/([^=&]+)=([^&]*)/g

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