据的深层内涵和关联性；  DeepSeek R1与Claude 3.5 sonnet同样能准确完成数据的分类任务，但数据之间的关联挖掘程度相对较浅；  Open AI o3mini受附件上传限制影响，由于数据集较大，暂不能完成该任务。 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。 数据可视化 基于titanic遇难者数据分析结果绘制可 trophic level as well as thedynamics of the entire community structure. 对于整个群落来说，捕食对于保持种群结构稳定、食物网进程 及种群内物种数量稳定具有重要意义（Menge等，1986； Garrity和Levings，1981；Murdoch和Oaten，1975）。 For the entire community, 删除了多余的"能够"，并将两个 动态合并在一起，使句子更简洁。 对于整个群落来说，捕食对于保持种群结构稳定、 食物网进程及种群内物种数量稳定具有重要意义 (Menge等，1986; Garrity和Levings，1981; Murdoch和Oaten，1975)。 对整个群落而言，捕食对保持种群结构稳定、 食物网进程和物种数量稳定具有重要意义 (Menge等，1986;Garrity和Levings,1981;

.....................................................................................8 3.10 mysql 进程绑核................................................................................................. 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 情况下，服务器端问题可能性比较大，也有可能是客户端问题（这种情况比较 小）。 3. 对于 关闭numa_balancing 3.4 关闭sched_autogroup 3.5 关闭唤醒抢占 3.6 网络参数调优 3.7 IO 参数调优 3.8 缓存参数调优 3.9 内核优化 3.10 mysql进程绑核 3.1 关闭 irqbalance 目的 关闭irqbalance，通过手动绑定中断的方法优化性能。 方法 步骤1 停止irqbalance服务。 systemctl stop irqbalance

mysql-7c46782dr mysql-577ck9s8f StatefulSet mysql-0 mysql-1 mysql-2 • Pod 名随机 • Pod 启动无序 • Pod 扩容无限制 如何调度 MySQL MySQL 更像“宠物”，使用 StatefulSet 调度 MySQL 容器 VS Deployment 散养 StatefulSet 精养 MySQL 容器化系统架构 • 节点分为 mha-manager、 mha-node • 节点两两间 ssh 免密登录 • 一个 mha-manager 管理多个 mysql 集群，每个集群对应一 个 manager 进程 Master Slave1 Slave2 Master Slave1 Slave2 mha-manager 集群2 集群1 mha-node mha-node MHA 在 operator mha-manager 部署在 operator 容器中 • mha-node 为边车容器 • 镜像中设置 ssh 免密认证 Operator 在集群成员都正常运行 后，启动 manager 进程 mysql-pod-1 app-container mysql init-container mha-node data-dumper mysql-pod-2 init-container

议相同的 许可协议发布基于本作品的演绎作品。 对于任何的再使用或者分发，您必须让他人清楚了解到本作品所适用的协议条款。若您获得著作权人的 许可，上述任何条件都可以免除。该协议的任何部分都不削弱或者限制作者的人格权利。 关于这个著作权协议的更多信息，请参阅： http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/legalcode 2 目录 Lucid . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 337 VIII播放音乐和视频 339 VIII.I 法律限制 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 426 VIII.91项目进程指示器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

Queue 数据结构。整个实现过程基本同 Mysql 主从同步类似。 项目开源主页：https://github.com/alibaba/RocketMQ 26 7.14 单个 JVM 进程也能利用机器超大内存 MEMORY VIRTUAL MEMORY JAVA HEAP DISK Producer Consumer1 Consumer2 Consumer3 ⑤ ④ ⑦ FALSE 如果发送消息返回 sendResult，但是 sendStatus!=SEND_OK，是否重试发送 maxMessageSize 131072 客户端限制的消息大小，超过报错，同时 服务端也会限制 transactionCheckListener 事务消息回查监听器，如果发送事务消息， 必须设置 checkThreadPoolMinSize 1 Broker

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）。 关键原则 3 2 1 模型选择 • 定义与目标 适用场景 示例（推理模型适用） 优势与风险 指令驱动 直接给出明确步骤或 格式要求 简单任务、需快速执行 “用Python编写快速排序函 数，输出需包含注释。” ✅ 结果精准高效 ❌ 限制模型自主优化空 间 需求导向 描述问题背景与目标， 由模型规划解决路径 复杂问题、需模型自主 推理 “我需要优化用户登录流程， 请分析当前瓶颈并提出3种方 案。” ✅ 激发模型深层推理 促使AI对比或论证、引导思维的多样性 控制提示语长度的技巧：避免嵌套复杂的指令、 保持简洁性、使用分步提示 开放式提示：提出开放性问题，允许AI根据多个 角度进行生成 封闭式提示：提出具体问题或设定明确限制，要 求AI给出精准回答 常见陷阱与应对：新手必知的提示语设计误区 缺乏迭代陷阱：期待一次性完美结果 陷阱症状： ▪ 过度复杂的初始提示语 ▪ 对初次输出结果不满意就放弃 ▪ 缺乏对AI输出的分析和反馈

show 看是否能切换。  停掉 master2 后看看能否正确切换。 6.5.6 MMM 架构的监控 为实现高可用，系统的各个层面都需要全面的监控起来，比如 agent 进程的监 控，monitor 进程的监控，mysql 可用性的监控，数据库同步的监控等，推荐 使用 nagios 对以上资源进行监控，第一时间发现问题，第一时间处理。 7 参考文献 http://www

支持官方镜像，不需要 JDOS 提前协助制作镜像 – 提供 tensorboard 作为训练监控实时查看训练状态 – 用户训练完成后释放 GPU 资源，提高 GPU 利用率 – Job 调度 （部门 quota 限制 + 优先级） • 创建训练 – 用户选择集群提供代码地址和执行命令即可 – 选择所用框架（镜像）：支持官方，亦可自制 （提供 dockerfile 生成镜像服务） – 选择存储来源：对接了内部的存储