. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 III.I.I 网络管理器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 III.I.II 使用电缆连接 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 III.III 使用 Feed 阅读器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72 III.III . . . . . . . . . . . . . 273 VI.V 软件包管理器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 278 VI.V.I 软件包管理器种类 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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-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） 能够生成新的创意和解决方案，具备创新能力 人机互动能力 按照预设脚本响应，较难理解人类情感和意图 更自然地与人互动，理解复杂情感和意图 问题解决能力 擅长解决结构化和定义明确的问题 能够处理多维度和非结构化问题，提供创造性的解 决方案 伦理问题 作为受控工具，几乎没有伦理问题 引发自主性和控制问题的伦理讨论 CoT链式思维的出现将大模型分为了两类：“概率预测（快速反应）”模型和“链式推理（慢速思考）”模型。 推理过程（若强行拆解步骤，反而可 能限制其能力）。 • 需显式引导推理步骤（如通过CoT提 示），否则可能跳过关键逻辑。 • 依赖提示语补偿能力短板（如要求分 步思考、提供示例）。 关键原则 3 2 1 模型选择 • 优先根据任务类型而非模型热度选择（如数学任务选推理模型，创意任务选通用 模型）。 提示语设计 • 推理模型：简洁指令，聚焦目标，信任其内化能力。（“要什么直接说”）。 •

如果既不是很强的一致性又不是很弱的一致性，那 么我们就采取中间的策略，就是在同机房再部署一个 S1(R) ，作为备库，提供读取服务，减少 M1(WR) 的 压力，而另外一个 idc 机房的 M2 只做 standby 容灾方 式的用途。 当然这里会用到 3 台数据库服务器，也许会增加采 购压力，但是我们可以提供更好的对外数据服务的能力和 途径，实际中尽可能两者兼顾。 MySQL 架构设计—高可用架构 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 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 布式），也考虑使用相应缓存服务帮助 布式），也考虑使用相应缓存服务帮助 MySQL MySQL 缓解访问 缓解访问 压力 压力 系统优化 系统优化  配置合理的 配置合理的 MySQL MySQL 服务器，尽量在应用本身达到一 服务器，尽量在应用本身达到一 个 个 MySQL MySQL 最合理的使用 最合理的使用  针对 针对 MyISAM MyISAM 或 或 InnoDB InnoDB 不同引擎进行不同定制

...................................................................................... 20 7.4 服务器消息过滤 ............................................................................................... ................................................................................... 46 14.5 利用服务器消息过滤，避免多余的消息传输 ..................................................................................... 的个性化需求都在 RocketMQ 项目乀上迕行深度定制。RocketMQ 吐其他 BU 提供的仁仁是 Jar 包，例如要定制一个 Broker，那举只需要依赖 rocketmq-broker 返个 jar 包即可，可通过 API 迕行交互， 如果定制 client，则依赖 rocketmq-client 返个 jar 包，对其提供的 api 迕行再封装。 开源社区地址： https://github

三：Broker 落地消息 2.1 普通消息落地 Broker 根 据 producer 请 求 的 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 随机选择一台 producer 查询消息，根据 commitLogOffset 和 msgSize 到 commitlog 查找消息 向 Producder 发起请求,请求 code 类型为 CHECK_TRANSACTION_STATE，producer 的 DefaultMQProducerImpl. checkTransactionState()方法来处理 broker 定时回调的请求， 投递消息，RocketMq 是基于 拉模式拉取消息，consumer 做负载均衡并通过长轮询向 broker 拉消息。 Consumer 消费拉取的消息的方式有两种 1. Push 方式：rocketmq 已经提供了很全面的实现， consumer 通过长轮询拉取消息后回调 MessageListener 接口实现完成消费， 应用系统只要 MessageListener 完成业务逻辑即可 2. Pull

轻量化设计：模型结构优化， 资源占用少，适合边缘设备 和移动端。  多任务支持：支持多种任务， 如文本生成、分类和问答。 Kimi k1.5  垂直领域优化：针对特定领域 （如医疗、法律）进行优化， 提供高精度结果。  长文本处理：擅长处理长文本 和复杂文档，适合专业场景。  定制化能力：支持用户自定义 训练和微调，适应特定需求。 Open AI o3 mini  小型化设计：轻量级模型， 律 提示词 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 Claude 3.5 sonnet 提供数据分析程序代码， 能够提取大部分特征并 对其与生存率的关联进 行分析，但最终没有形 成明确的结论。 Kimi k1.5 能够精准分析关键 指标生存率，但对 特征提取不完整， 仅能识别较为浅层 sonnet能够提供分析思路但没有明确结论。 结论 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。 数据挖掘 1、读取即将上映的2025年电影数据集 2、对数据集进行深入分析和数据挖掘 任务 DeepSeek R1 能够准确对数据进行分类，从多个维度进行梳理和分析，借助可视化图表进行数据挖掘，基于分析结 果提供可行建

括号的作用，其实三言两语就能说明白，括号提供了分组，便于我们引用它。 引用某个分组，会有两种情形：在 JavaScript 里引用它，在正则表达式里引用它。 本章内容虽相对简单，但我也要写长点。 内容包括： • 分组和分支结构 • 分组引用 • 反向引用 • 非捕获括号 • 相关案例 3.1. 分组和分支结构 这二者是括号最直觉的作用，也是最原始的功能，强调括号内的正则是一个整体，即提供子表达式。 3 3.1.1. 分组 我们知道 /a+/ 匹配连续出现的 "a"，而要匹配连续出现的 "ab" 时，需要使用 /(ab)+/。 其中括号是提供分组功能，使量词 + 作用于 "ab" 这个整体，测试如下： var regex = /(ab)+/g; var string = "ababa abbb ababab"; console.log( string.match(regex) ); // => => ["abab", "ab", "ababab"] 3.1.2. 分支结构 而在多选分支结构 (p1|p2) 中，此处括号的作用也是不言而喻的，提供了分支表达式的所有可能。 比如，要匹配如下的字符串： I love JavaScript I love Regular Expression JavaScript 正则表达式迷你书 3. 第三章 正则表达式括号的作用 | 第 26 页 可以使用正则：

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le.mp4 从视频中提取出字幕 ffmpeg -i video_with_soft_subtitle.mp4 -map 0:s:0 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： 辅助功能举例： 播放视频并显示⽔印位置：便于发现⽔印位置是否准确 播放效果： -》⽅便看出要去除的⽔印的位置有偏差 可以后续再调整参数值，让去除⽔印的区域更加准 确 ffserver：搭建流媒体服务器 -》⽤来⽀持其他端去播放⾳视频 ffplay -f lavfi -i ffplay -f lavfi -i "movie=course_59485_video_no "movie=course_59485_video_no ，即提取⾳频⽚段。 从mp3中提取某个时间段的mp3 参数解释 -i ：input 输⼊⽂件 -acodec copy ： -acodec = audio codec ：⾳频编码器 == -c copy 等价于： 官⽹⽂档 Stream-copy ffmpeg Documentation 3.2 Stream copy Stream copy is a mode

作为目前比较流行的高可用解决方案，lvs 提供负载均衡， keepalived 作为故障转移，提高系统的可用性。但是一般的 mysql 高可用为了实现 mysql 数据的一致性，一般都是采用单点写入，本方案采用 keepalived 中的 sorry_server 来实现写入数据库为单点的需求。本方案实现的功能是当网络有问题、 mysql 有问题、服务器宕机、keepalived 服务停止后,服务器能自动跳转到备用机， 服务器能自动跳转到备用机， 当主服务器服务启动起来后会自动切换回来。 2.2 方案架构图 2.3 方案优缺点 优点：  安装配置简单，实现方便，高可用效率好，可以根据服务与系统的可用性 多方面进行切换。  可以将写 VIP 和读 VIP 分别进行设置，为读写分离做准备。  扩展不是很方便。  可以在后面添加多个从服务器，并做到负载均衡。 缺点：  在启动或者恢复后会立即替换掉定义的 左右的时间。 2.4 方案实战 2.4.1 适用场景 这个方案适用于只有两台数据库服务器并且还没有实现数据库的读写 分离的情况，读和写都配置 VIP。这个方案能够便于单台数据库的管理 维护以及切换工作。比如进行大表的表结构更改、数据库的升级等都是 非常方便的。 2.4.2 实战环境介绍 服务器名 IP VIP 系统 Mysql Master 10.1.1.113 10