Apache Ozone适⽤场景 • Apache Ozone的最近进展 • Apache Ozone的实践分享 新进展 • ⽂件系统优化(FSO) • Ozone Balancer • 纠删码 • 单数据盘单RocksDB实例 ⽂件系统优化(FSO) dir1 dir2 dir3 file-1 file-1M 100万个⽂件 vol/buck1 Key entry /vol/buck1/dir1/ threshold 纠删码(HDDS-3816) 数据可靠性 (越⾼越好) 存储效率 (越⾼越好) 1-replica 0 100% 3-replica 2 33% EC RS(6,3) 3 67% EC RS(10, 4) 4 71% EC RS(3,2) 2 60% 以计算为代价，在不降低数据可靠性的同 时，降低数据存储成本 数据可靠性 vs. 存储效率 纠删码策略 • 内建⽀持的策略

目录 章节 时长(分钟) 第二天 自定义桌面和应用程序 80 简介 自定义桌面 3D 特效 使用 Nautilus 管理文件 使用 Ubuntu 软件中心和新立得软件包管理器来添加或删 除应用程序 安装单个软件包文件 软件仓库 添加新语言设置 本课小结 复习题 上机练习 表 6 第 二 天 - 第 6 章 处理大多数图像和照片 60 图像软件介绍 The GIMP Perens 等正式开始了开放源码运动。他们以各自卓越的专业基础极大地推动了这项运 动的发展。 6 关于 Ubuntu 目录 Lucid Lynx 图 I.2 开 放 源 码 运 动 的 发 起 者 开 放 源 码 运 动 和 1990 年 代 末 的 互 联 网 的 兴 起 一 起 造 就 了 Linux 的 流 行 ， 随 后 出 现 了 很 多 支 持 开 源 的 公 司 ， 如 Corel IV Ubuntu 开发和社区 Ubuntu 社区里有来自世界各地的成员，他们互相合作，共同开发，组成了 Ubuntu 项目。自从 2004年社区诞生以来，数以千计的贡献者加入到社区当中。他们编写代 码、进行宣传、制作美工、翻译、测试和编写文档等等，这里只例举了全部工作中的 一部分。 Ubuntu 的开发过程对所有人都是透明和开放的，无论您是一位初学者，还 是一位有经验的开发者—— Ubuntu 欢

setSendRequestOK(true); 发送失败 responseFuture.setSendRequestOK(false), 信号量通过 once 释放， 删 除缓存 Netty 接收 server 端响应，根据 opaque 从缓存获取 responseFuture，调用回调方法即接 口 InvokeCallback 实现 3. invokeOnewayImpl

量、公路人员流动量、水路客运量、民航客运量等）”完 成数据提取并写入文件“2025春运数据.txt” Open AI o3mini 响应速度快，能够高效提 取所有需求链接，输出完 整可运行python脚本，代 码运行后生成文件，但数 据采集结果为空。 DeepSeek R1 能够提取所有网址并进行 筛选、去重，所撰写代码 运行后完成数据爬虫任务， 所获取数据准确，少量数 据有所遗漏。 提示词 Claude 3.5 sonnet 暂时不能直接绘制出可视图表，需要将绘图 代码复制到本地运行。 Kimi k1.5 结合数据样本和分析结果，提供多种可视化 图表绘制方案及对应代码，需采用Python代 码完成绘图任务。大样本会省略数据；小样 本不省略数据。  年龄分布直方图、票价分布箱线图（展示不同船票等级的票价分布） DeepSeek R1 能够结合数据样本和分析结果，提供多种可 视化图表绘制方案，但暂时不能直接绘制出 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 别并修复古籍中的破损文字，同时生成准确的 注释和解释，帮助修复难以辨认的古籍内容。

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 全 与 注 释 生成 常规绘图 如何使用DeepSeek？ 开放式指令（如“自由创作”） 代码生成 推理模型 简洁需求，信任模型逻辑 “用Python实现快速排序” 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

⽂字可以设定为有边框，⽆边框，或拥有不透 明边框（矩形背景） Shadow：阴影距离 ⽂字的阴影到⽂字的距离⼤⼩ AlphaLevel.：透明度（0⾄255有效） Encoding：ASCII码中的⽂字编码⽅式 Alignment：对⻬⽅式 含义：画⾯中位置的对⻬⽅式，按照数字键盘 区布局 取值范围：1-9 具体效果，参考此图： * 默认：2 底部居中 Events: 字幕的主体部分 命令举例： 参数说明： 如果是多个stream流，可以把 [0:s] 换成对 应的 [0:s:0] 或 [0:s:1] 注意： （1）当视频有多个⾳频流，此种⽅式可能会破坏编 码，则⽤下⾯⽅式去修复： （2）Windows环境：注意设置字体的路径 crifan.com，使⽤署名4.0国际(CC BY 4.0)协议发布 all right reserved， powered

下面是 CORBA Notification 规范中处理方式： (1). RejectNewEvents 拒绝新来的消息，吐 Producer 迒回 RejectNewEvents 错诨码。 (2). 挄照特定策略丢弃已有消息 a) AnyOrder - Any event may be discarded on overflow. This is the default setting 可以由应用自由设置。只有収送消息设置了 tags，消费方在订阅消息时，才可以利用 tags 在 broker 做消息过滤。 message.setTags("TagA"); 2. 每个消息在业务局面的唯一标识码，要设置到 keys 字段，方便将来定位消息丢失问题。服务器会为每个消 息创建索引（哈希索引），应用可以通过 topic，key 来查询返条消息内容，以及消息被谁消费。由亍是哈希 索引，请务必保证

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