Failover 特性，即 Broker 集群中只 要有一台机器丌可用，则整个集群都丌可用，服务可用性大大降低。 如果服务器部署为同步双写模式，此缺陷可通过备机自劢切换为主避免，丌过仍然会存在几分钟的服务丌 可用。（依赖同步双写，主备自劢切换，自劢切换功能目前迓未实现） 目前已知的应用只有数据库 binlog 同步强依赖严格顺序消息，其他应用绝大部分都可以容忍短暂乱序，推 荐使用普通的顺序消息。 过滤程序做过滤，过滤完成后迒回给 Consumer。 总结： 项目开源主页：https://github.com/alibaba/RocketMQ 29 1. 使用 CPU 资源来换叏网卡流量资源 2. FilterServer 不 Broker 部署在同一台机器，数据通过本地回环通信，丌走网卡 3. 一台 Broker 部署多个 FilterServer，充分利用 CPU 资源，因为单个 服务发现（Name Server） Name Server 是与为 RocketMQ 设计的轻量级名称服务，代码小亍 1000 行，具有简单、可集群横吐扩展、无状 态等特点。将要支持的主备自劢切换功能会强依赖 Name Server。 11 客户端使用挃南 11.1 客户端如何寻址 RocketMQ 有多种配置方式可以令客户端找到 Name Server, 然后通过 Name Server

异有助于根据任务需求选择合 适的模型，实现最佳效果。 提示语策略差异 1 2 推理模型 通用模型 • 提示语更简洁，只需明确任务目标和 需求（因其已内化推理逻辑）。 • 无需逐步指导，模型自动生成结构化 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）。 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” 创新的火花：如何设计出独具匠心的提示语？ 抽象—具体循环法：在不同抽象层次间灵活切换 运用类比与隐喻：增强创意表达 创意链优化策略 • 应用创造性思维技巧 • 实施概念重组与融合 • 进行情境转换与类比 三链融合的动态优化系统 • 平衡评估器：实时评估三链的 贡献度，确保均衡发展 • 适应性切换机制：根据任务需 求和当前输出，动态切换侧重 点 • 交叉强化策略：利用一个链条 的强点来补强另一个链条的弱 点 • 整合检查点：定期综合评估输 出的逻辑性、知识深度和创新 度 即学即用：复杂任务的提示语链设计实战

添加语言支持和更改默认语言 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 II.III 创建一个用户账户和快速切换用户 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 II.IV 添加/删除应用程序 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 474 X.III.I 在启动时自动运行系统命令 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 475 X.III.II 更改引导时的默认操作系统 . . . . . 的口令。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 489 XI.III.II 如何开机时自动启动 tomboy？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 489 XI.III.III如何把一个功能做成桌面快捷方式？ . . . . .

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， 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。 定条件替换或者不替换需要通过其他方式实现，比如：临时更改 mysql 的端口等。  切换需要 1s 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 效果，大致测试步骤如下：  停掉 master 上的 mysql，看看能否自动切换到 sorry_server，使用如下命 令查看：ipvsadm –ln。  停掉 master 上的 keepalived，看写 VIP 是否会迁移到 backup。  启动 master 上的 mysql，看是否能切换回 master。  启动 master 上的 keepalived，看

sonnet 一般文本（7000token）： 能够准确提取文本数据，并 整理成可视化图表，表格文 字简洁，没有提及文本中的 环比和同比数据。 长文本（15000token）： 长文本粘贴后会自动形成文 件，能够准确集成文本数据 表格，但数据维度有限。 Kimi k1.5 一般文本（7000token）： 能够快速提取文本数据，并整 理成可视化数据表格，数据准 确，所提取数据维度不够全面。 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。 • 中 文 法 律 文 本 分 析 与 生 成 ： 基于 DeepSeek R1的中文数据处理能力，快速分 析法律文本，提取关键信息，自动生成合同草 案、法律意见书等，提高律师工作效率。 • 智能医疗数据分析与诊断：构建智能医疗 智能广告创意生成：根据产品特点和目标 受众自动生成创意广告文案和宣传语，提高广 告创作效率。 • 中小企业AI定制化服务：为中小企业提 供定制化的AI解决方案，如智能客服、营销 和办公工具，提升企业竞争力。 • 开源AI教育平台：借助DeepSeek R1 的低成本特性，创建开源AI教育平台，提供 免费课程和实验资源，促进AI教育普及。 • 智能编程教育助手：为编程学生提供实 时编程指导，自动生成代码示例，帮助解决

1. 获取 ProcessQueue 判读是否 drop 的， drop 为 true 返回 2. 给 ProcessQueue 设置拉消息时间戳 3. 流量控制，正在消费队列中消息（未被消费的）超过阀值，稍后在执行拉消息 4. 流量控制，正在消费队列中消息的跨度超过阀值（默认 2000），稍后在消费 5. 根据 topic 获取订阅关系 6. 构建拉消息回调对象 PullBack, 从 这个临时 map 用来回滚消息和 commit 消 息来实现事物消费 调回调接口消费消息，返回状态对象 ConsumeOrderlyStatus 根据消费状态，处理结果 1） 非事物方式，自动提交 消息消息状态为 success： 调用 processQueue.commit 方法 获取 msgTreeMapTemp 的最后一个 key，表示提交的 offset

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

比如，订单处理流程，那么对读需要强一致性，实时写实 时读，类似种涉及交易的或者动态实时报表统计的都要采 用这种架构模式 弱一致性 如果是弱一致性的话，可以通过在 M2 上面分担一些读压力 和流量，比如一些报表的读取以及静态配置数据的读取模块 都可以放到 M2 上面。比如月统计报表，比如首页推荐商品 业务实时性要求不是很高，完全可以采用这种弱一致性的设 计架构模式。 中间一致性

分支结构“试”的策略是：货比三家。这家不行，换一家吧，还不行，再换。 既然有回溯的过程，那么匹配效率肯定低一些。相对谁呢？相对那些 DFA 引擎, DFA 是“确定型有限自动 机”的简写。 而 JavaScript 的正则引擎是 NFA，NFA 是“非确定型有限自动机”的简写。 大部分语言中的正则都是 NFA，为啥它这么流行呢？ 答：你别看我匹配慢，但是我编译快啊，而且我还有趣哦。 JavaScript 正则表达式迷你书

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