VI Ubuntu DVD 可以在什么地方下载到？ . . . . . . . . . . . . . . . . 488 XI.II.VII根分区(如果 /var 单独分区时是 /var 分区)没有空间 了，可是，我装的软件并不多，这是怎么回事？ . . . . . . . . . . 488 XI.II.VIII我安装的是 Beta/RC 版，我可以升级到正式版吗？ . . . . . . 489 . . . . . . . . . . . 200 IV.83 编辑填充颜色 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 201 IV.84 选择一种填充颜色 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 202 IV.85 自定义填充颜色 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 203 IV.86 编辑渐变色填充 . . .

家机制，解决了专家模块工作量不平 衡的问题。 混合专家（MoE）架构 通过低秩压缩减少推理时的内存占用， 同时保持与传统多头注意力（MHA） 相当的性能。MLA在训练中减少了 内存和计算开销，在推理中降低了 KV缓存占用空间。 多头潜在注意力（MLA）机制 通过序列化预测未来多个令牌，增强 模型的上下文建模能力，并支持推测 解码加速推理。MTP在特定场景下同 时预测多个令牌，提高信号密度，减 少上下文漂移和逻辑连贯性问题。 芯片、 云平台、操作系统等产业的发展。 技术深化：突破局限，能力提升 DeepSeek R1展示了强化学习技术和算法创新在 AI 领域的巨大潜力，但其仍然处于发展阶段，存在一定局限性和优化 空间。未来，随着技术的不断进步和创新，DeepSeek R1 可能会在以下几个方面实现进一步的突破： 通用能力提升 解决语言混杂问题 目前，DeepSeek R1在函数调用、多轮 对话、复杂角色扮演和 减少选择困难，提高购 买效率。 滑雪板选购分析 场景应用 消费趋势预测 产品定位与定价策略 个性化营销策略 应用场景3：消费决策，个性推荐 用户诉求：拟购买滑雪板，对滑板的使用场景、款式、颜色、价位、适用场 景、预计购买国家提出要求，指定DeepResearch给出建议 问题识别 面对海量市场数据， DeepResearch识 别用户的关键信息 并进行网络信息匹 配。 解决方案 利用DeepResearch的智

案例分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 1.5.1. 匹配 16 进制颜色值 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 1.5.2. 匹配时间 . . . . . . . . . 面的就不再尝试了。 1.5. 案例分析 匹配字符，无非就是字符组、量词和分支结构的组合使用罢了。 下面找几个例子演练一下（其中，每个正则并不是只有唯一写法）： 1.5.1. 匹配 16 进制颜色值 要求匹配： #ffbbad #Fc01DF #FFF #ffE 分析： 表示一个 16 进制字符，可以用字符组 [0-9a-fA-F]。 其中字符可以出现 3 或 6 次，需要是用量词和分支结构。 第三章 正则表达式括号的作用 | 第 27 页 对比这两个可视化图片，我们发现，与前者相比，后者多了分组编号，如 Group #1。 其实正则引擎也是这么做的，在匹配过程中，给每一个分组都开辟一个空间，用来存储每一个分组匹配到的 数据。 既然分组可以捕获数据，那么我们就可以使用它们。 3.2.1. 提取数据 比如提取出年、月、日，可以这么做： var regex = /(\d{4})-(\d{2})-(\d{2})/;

案例分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 1.5.1. 匹配 16 进制颜色值 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 1.5.2. 匹配时间 . . . . . . . . . 面的就不再尝试了。 1.5. 案例分析 匹配字符，无非就是字符组、量词和分支结构的组合使用罢了。 下面找几个例子演练一下（其中，每个正则并不是只有唯一写法）： 1.5.1. 匹配 16 进制颜色值 要求匹配： #ffbbad #Fc01DF #FFF #ffE 分析： 表示一个 16 进制字符，可以用字符组 [0-9a-fA-F]。 其中字符可以出现 3 或 6 次，需要是用量词和分支结构。 第三章 正则表达式括号的作用 | 第 27 页 对比这两个可视化图片，我们发现，与前者相比，后者多了分组编号，如 Group #1。 其实正则引擎也是这么做的，在匹配过程中，给每一个分组都开辟一个空间，用来存储每一个分组匹配到的 数据。 既然分组可以捕获数据，那么我们就可以使用它们。 3.2.1. 提取数据 比如提取出年、月、日，可以这么做： var regex = /(\d{4})-(\d{2})-(\d{2})/;

设计清晰、精确的提示语结构 创意引导能力 设计能激发AI创新思维的提示语 利用类比、反向思考等技巧拓展AI输出的可能性 巧妙结合不同领域概念，产生跨界创新 结果优化能力 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 可验证性 ▪ 迭代空间 ▪ 输出格式 ▪ 难度适中 ▪ 多样性考虑 常见陷阱与应对：新手必知的提示语设计误区 挖掘反向思维：从非传统角度切入 创新设计策略： ▪ 设定逆向任务：提示语可以引导AI从相反的角度处理问题，提供不同于传统生成的内容。 ▪ 挑战预设思维模式：通过打破任务的常规设定，促使AI生成具有挑战性和创新性的内容。 灵活运用任务开放性：给AI自由发挥的空间 创新设计策略： 创新设计策略： ▪ 设定基本框架，留出探索余地：提示语应提供一个结构化的框架，包含具体的生成目标，但不应过度限制表 达方式或细节内容，给AI足够的空间进行创造。 ▪ 多维度任务引导：通过引导AI从多个角度看待问题，激发其对生成内容的多样化思考。 AI缺陷：臆造之辞 概率幻觉 AI幻觉（AI Hallucinations）是指生成式人工智能 模型在生成文本或回答问题时，尽管表面上呈现出逻 辑性

少的字段就不用大字段。比如，主键，强烈建议用 int 整型 . 不用 bigint ，为什么 ? 省空间啊。空间是什么 ? 空间就是效率！按 4 个字节和按 32 个字节定位一条记 录，谁快谁慢太明显了。涉及几个表做 join 时， 效果 就更明显了。更小的字段类型占用的内存就更少，占用 的磁盘空间和磁盘 I/O 也会更少，而且还会占用更少的 带宽。因此 . 在日常选择字段时必须要遵守这一规则。

值相等但 key 丌等， 出亍性能的考虑冲突的检测放到客户端处理（key 的原始值是存储在消息文件中的，避免对数据文件的解析）， 客户端比较一次消息体的 key 是否相同。 5. 存储；为了节省空间索引项中存储的时间是时间差值（存储时间-开始时间，开始时间存储在索引文件头中）， 整个索引文件是定长的，结构也是固定的。索引文件存储结构参见图 7.4.3-3 。 7.4 服务器消息过滤 RocketMQ Tag 字 符串，而丌是 Hashcode。 为什举过滤要返样做？ (1). Message Tag 存储 Hashcode，是为了在 Consume Queue 定长方式存储，节约空间。 项目开源主页：https://github.com/alibaba/RocketMQ 22 (2). 过滤过程中丌会访问 Commit Log 数据，可以保证堆积情冴下也能高效过滤。

Transaction Offset 表示是 prepared 状态的事物消息 + 4 + bodyLength // 前 4 个字节存放消息体大小值， 后 bodylength 大小 空间存储了消息体内容 + 1 + topicLength //一个字节存放 topic 名称能容大小， 后存放了 topic 的 内容 + 2 + propertiesLength