. . 205 IV.VI.I OpenOffice.org 公式的主要特性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 205 IV.VI.II 创建与编辑公式 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 206 IV.VII附加程序 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 245 V.III.II 在 Ubuntu 中玩 Microsoft Windows 操作系统上的 游戏 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 369 VIII.VI创建和编辑音频文件 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 374 VIII.VI

集社交媒体数据、数据库内容、文本数据、接口数据等。 通过数据清洗、数据集成、数据变换、特征工程等方式，实 现数据纠错、数据整合、格式转换、特征提取等。 对数据进行诊断、预测、关联、聚类分析，常用于问题 定位、需求预测、推荐系统、异常检测等。 对数据进行分类、社交网络分析或时序模式挖掘，常用 于客户细分、信用评分、社交媒体营销、股价预测等。 将数据转化为统计图、热力图、网络关系图、词云、树形 图等，用于揭示数据中蕴含的模式、趋势、异常和洞见。 • 数据报告自动化生成：基于o3mini自动 生成格式化的数据报告，包括图表、表格和文 字说明，帮助管理者快速理解分析结果。 • 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 • 实时数据可视化与预警：在实时监控和 数据分析中，o3mini可以实时将数据以可视 化的方式展示，并支持用户与数据进行交互。 二 要怎么做？ 撰写文章标题指令 指令：我想让您担任学术期刊编辑，我将向您提供一份手稿摘要，您将向我提供 5 个好的研究论文英文标题，并解释为什 么这个标题是好的。请将输出结果以 Markdown 表格的形式提供，表格有两列，标题为中文。第一列给出英文标题，第二

匹配日期 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 1.5.4. window 操作系统文件路径. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 1.5.5. 匹配 id. . . . . . . . . . ，受益匪浅，从每次遇到正则问题，从百度到自己书写，都离不开书中的知识。并且此书通俗易懂， 条理清晰，每次阅读都会得到新的收获。感谢老姚，支持你，加油！ — _周末 对于正则的知识，之前看得总是零零碎碎的，没有好好地去系统学习过，所以在方面知识体系相对薄 弱。通过这本正则迷你书，总算有一个清晰掌握。一直以来比较关注作者的笔记和文章，自身在JS的 成长上也受益于姚哥帮助，感谢他对这本书的付出，希望这本迷你书能帮助更多想学习正则的同学。 第一章 正则表达式字符匹配攻略 正则表达式是匹配模式，要么匹配字符，要么匹配位置。 请记住这句话。 然而关于正则如何匹配字符的学习，大部分人都觉得这块比较杂乱。 毕竟元字符太多了，看起来没有系统性，不好记。本章就解决这个问题。 内容包括： • 两种模糊匹配 • 字符组 • 量词 • 分支结构 • 案例分析 1.1. 两种模糊匹配 如果正则只有精确匹配是没多大意义的，比如 /hello/，也只能匹配字符串中的

匹配日期 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 1.5.4. window 操作系统文件路径. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 1.5.5. 匹配 id. . . . . . . . . . ，受益匪浅，从每次遇到正则问题，从百度到自己书写，都离不开书中的知识。并且此书通俗易懂， 条理清晰，每次阅读都会得到新的收获。感谢老姚，支持你，加油！ — _周末 对于正则的知识，之前看得总是零零碎碎的，没有好好地去系统学习过，所以在方面知识体系相对薄 弱。通过这本正则迷你书，总算有一个清晰掌握。一直以来比较关注作者的笔记和文章，自身在JS的 成长上也受益于姚哥帮助，感谢他对这本书的付出，希望这本迷你书能帮助更多想学习正则的同学。 第一章 正则表达式字符匹配攻略 正则表达式是匹配模式，要么匹配字符，要么匹配位置。 请记住这句话。 然而关于正则如何匹配字符的学习，大部分人都觉得这块比较杂乱。 毕竟元字符太多了，看起来没有系统性，不好记。本章就解决这个问题。 内容包括： • 两种模糊匹配 • 字符组 • 量词 • 分支结构 • 案例分析 1.1. 两种模糊匹配 如果正则只有精确匹配是没多大意义的，比如 /hello/，也只能匹配字符串中的

历时十年成为Web 实时通讯标准 • RTMP 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 更好的选择？ 为何选择 Flutter • 同样是 Google 发起的跨全平台高性能UI框架 • 基于 Skia 2D 渲染引擎 • 使用类似JS/TS的Dart 语言开发 • 支持代码编辑后热重载, Flutter 支持那些平台 iOS/Android/Web/Windows/Linux/macOS/Embedded 使用flutter 开发app意味着什么？ • 无需为每个平台独立维护代码 Communication. https://github.com/pion Pion 介子 纯Go语言的WebRTC 全家桶 作者: Sean DuBois ION 离子之光 分布式实时通讯系统 https://github.com/pion/ion • 基于pion/webrtc 开发 pion/ion-sfu • 分布式架构 • 基于grpc over NATS mq • 使用redis

加一来实现对所有 queue 的轮询 如果入参 lastBrokerName 不为空，代表上次选择的 queue 发送失败，这次选 择应该避开同一个 queue 3） Producer 发消息系统重试: 发送失败后，重试几次 retryTimesWhenSendFailed = 2 发送消息超时 sendMsgTimeout = 3000 Producer 通过 selectOneMessageQueue 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 方式：完全由业务系统去控制，定时拉取消息，指定队列消费等等， 当然这里需要 业务系统去根据自己的业务需求去实现 下面介绍默认以 push 方式为主， 因为绝大多数是由 push 消费方式来使用 propertiesLength 大小的属性数据 3） MapedFile 是 PageCache 文件封装，操作物理文件在内存中的映射以及将内存数据持久 化到物理文件中， 代码中写死了要求 os 系统的页大小为 4k, 消息刷盘根据参数 （commitLog 默认至少刷 4 页, consumeQueue 默认至少刷 2 页）才刷 以下 io 对象构建了物理文件映射内存的对象 FileChannel

⾳频处理 提取⾳频⽚段 视频处理 视频属性 获取 调整 尺⼨调整 动图gif 视频转动图 动图转视频 ⽔印 去除⽔印 提取⾳频 字幕处理 背景知识 字幕分类 字幕格式 编辑字幕 Aegisub 提取字幕 转换字幕 嵌⼊字幕 指定字幕位置 指定字幕⽂字属性 ffmpeg使⽤⼼得 ⽤到ffmpeg的 Python 附录 获取 2 1.9.1 1 图、动图转视频；以及⽔印 处理，包括去除视频⽔印；从视频中提取完整⾳频和⾳频⽚段；字幕相关 处理，包括字幕的背景知识，包括软字幕和硬字幕、常⻅字幕格式ass和 srt；以及如何⽤Aegisub编辑字幕；从视频中提取字幕、从srt转换出ass 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 Kotus）创建 特点 ⽐传统字幕（如SRT）更加强⼤先进的字幕⽂件格 式。 该格式在Windows平台上可以经播放器由VSFilter 渲染进⾏播放。这是⼀款⼴受欢迎且已停⽌开发的 字幕编辑制作⼯具。 最新版本：V4.00 基于：SSA 4.00+编码构建 特点： 在SSA编写⻛格的基础上增添更多的效果和指令 使⽤现状 该字幕格式常被字幕组所应⽤ ⽬前有很多播放器⽀持渲染SSA、ASS字幕

① 解决独居老人安全问题； ② 结合传感器网络和AI预警； ③ 提供三种不同技术路线的原型草图说明。" �实战技巧： 还要不要学提示语？ 提示语（Prompt）是用户输入给AI系统的指令或信息，用于 引导AI生成特定的输出或执行特定的任务。简单来说，提示语 就是我们与AI“对话”时所使用的语言，它可以是一个简单的问 题，一段详细的指令，也可以是一个复杂的任务描述。 提示语的基本结构包括指令、上下文和期望 分析AI输出，识别改进空间 通过迭代调整提示语，优化输出质量 设计评估标准，量化提示语效果 跨域整合能力 将专业领域知识转化为有效的提示语 利用提示语桥接不同学科和AI能力 创造跨领域的创新解决方案 系统思维 设计多步骤、多维度的提示语体系 构建提示语模板库，提高效率和一致性 开发提示语策略，应对复杂场景 表1-3-2提示语设计进阶技能子项 核心技能 子项 语境理解 深入分析任务背景和隐含需求 ▪ 要求AI生成有争议、不道德或非法内容。 ▪ 对AI的拒绝或警告感到困惑或不满。 ▪ 尝试绕过AI的安全机制。 ▪ 忽视AI输出可能带来的伦理影响。 应对策略： ▪ 了解界限：熟悉AI系统的基本伦理准则和限制。 ▪ 合法合规：确保你的请求符合法律和道德标准。 ▪ 伦理指南：在提示语中明确包含伦理考虑和指导原则。 ▪ 影响评估：要求AI评估其建议或输出的潜在社会影响。 AI伦理考虑要点

............................................................................................3 3 操作系统调优................................................................................................. 介绍 MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB公司开发，目前属于Oracle 旗下产品。MySQL是最流行的关系型数据库管理系统之一，在Web应用方面，MySQL 是最好的RDBMS (Relational Database Management System，关系数据库管理系 统）应用软件之一。 MySQL是一种关系数据库管理系统，关系数据库将数据保存在不同的表中，而不是将 调优原则 性能调优从大的方面来说，在系统设计之初，需要考虑硬件的选择，操作系统的选 择，基础软件的选择；从小的方面来说，包括每个子系统的设计，算法选择，如何使 用编译器的选项，如何发挥硬件最大的性能等等。 在性能优化时，我们必须遵循一定的原则，否则，有可能得不到正确的调优结果。主 要有以下几个方面： ● 对性能进行分析时，要多方面分析系统的资源瓶颈所在，因为系统某一方面性能 低，也许并不是它自己

...................................................................................... 13 6.2 文件系统 .................................................................................................. 的多个关键特性的实现原理，幵对消息中间件遇到的各种问题迕行总结，阐述 RocketMQ 如何解决返些问题。文中主要引用了 JMS 规范不 CORBA Notification 规范，规范为我们设计系统挃明了 方吐，但是仍有丌少问题规范没有提及，对亍消息中间件又至关重要。RocketMQ 幵丌遵循任何规范，但是参考了 各种规范不同类产品的设计思想。 2 产品发展历史 大约经历了三个主要版本迭代 RocketMQ + B2B 个性化需求 为 B2B 应用提供消息服务 3 与业术语  Producer 消息生产者，负责产生消息，一般由业务系统负责产生消息。  Consumer 消息消费者，负责消费消息，一般是后台系统负责异步消费。  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