数据挖掘 数据分析 数据采集 数据处理 数据可视化 AIGC 数据应用 通过编写爬虫代码、访问数据库、读取文件、调用API等方式，采 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  垂直领域优化：针对特定领域 （如医疗、法律）进行优化， 提供高精度结果。  长文本处理：擅长处理长文本 和复杂文档，适合专业场景。  定制化能力：支持用户自定义 训练和微调，适应特定需求。 Open AI o3 mini  小型化设计：轻量级模型， 适合资源有限的环境。  快速响应：优化推理速度， 适合实时交互场景。  通用性强：适用于多种自 然语言处理任务，如对话 相关数据（如日期、全社会跨区域人员流动量、铁路客运 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，

速反应）”模型和“链式推理（慢速思考）”模型。 前者适合快速反馈，处理即时任务；后者通过推理解决复杂问题。了解它们的差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 不要对通用模型“过度信任”（如直接询问复杂推理问题，需分步验证结果）。 从“下达指令”到“表达需求” 策略类型 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 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 ❌ 需清晰定义需求边界 混合模式 结合需求描述与关键 约束条件 平衡灵活性与可控性 “设计一个杭州三日游计划， 要求包含西湖和灵隐寺，且 预算控制在2000元内。” ✅ 兼顾目标与细节 ❌ 需避免过度约束 启发式提问 通过提问引导模型主 动思考（如“为什 么”“如何”）

速反应）”模型和“链式推理（慢速思考）”模型。 前者适合快速反馈，处理即时任务；后者通过推理解决复杂问题。了解它们的差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 不要对通用模型“过度信任”（如直接询问复杂推理问题，需分步验证结果）。 从“下达指令”到“表达需求” 策略类型 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 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 ❌ 需清晰定义需求边界 混合模式 结合需求描述与关键 约束条件 平衡灵活性与可控性 “设计一个杭州三日游计划， 要求包含西湖和灵隐寺，且 预算控制在2000元内。” ✅ 兼顾目标与细节 ❌ 需避免过度约束 启发式提问 通过提问引导模型主 动思考（如“为什 么”“如何”）

✓ 监控架构 ✓ 指标采集、后端处理、可视化展示 运维 ✓ 运维特性 （易部署、易升级、自治） ✓ 运维工具（部署工具、管理工具） 4/33背景 01 02 03 04 Curve质量控制 Curve监控体系 Curve运维体系软件质量 软件质量的定义是：软件与明确地和隐含地定义的需求相一致的程度。 为了确保最终交付的软件满足需求，必须将质量控制贯穿于设计、开发到测试的整个流程中。 Curve团队采用敏捷开发模式，负责人在制定迭代计划时，确认哪些任务需要设计 文档：  小需求（改动小）将实现思路记录到任务管理系统中（JIRA），即可进行开发；  大需求（新模块、复杂功能）需要输出独立设计文档，并进行评审；对于功能或 性能影响较大的功能，还需要进行POC验证；评审和验证通过后才能启动开发 工作。 小需求 实现思路 开发 大需求 设计文档 POC 开发 7/33设计文档规范 设计文档需要具备以下内容：  Daily reporter——python脚本，定时从 Grafana获取指定集群的图表，生成集群监控 日报，并通过邮件发送。  Grafana——开源的度量分析和可视化工具， curve利用它进行数据可视化展示。 20/33监控指标（metric）的生成 Curve使用brpc内置的bvar计数器类库，来生成监控指标，其特点是:  thread local存储，减少了cache

•伦理规范 •安全限制 •资源约束 操作层: 4. 工作引擎 (Operation Engine) •输入处理 •执行流程 •输出规范 如何使用DeepSeek制作可视化图表？ 如何使用DeepSeek制作可视化图表？ 角色: Mermaid图表代码生成器 功能: 根据用户提供的流程或架构描述，自动生成符合Mermaid语法的图表代码。 技能: 熟悉Mermaid的图表类型和语法，能高效将流程转化为代码。 如何使用DeepSeek制作可视化图表？ 角色: PPT大纲辅助生成 功能: 根据用户提供的主题、内容要求、风格偏好，自动生成专业详实的PPT大纲（markdown），并针 对核心内容设计流程图（mermaid）。 技能: •资料收集能力：能够快速收集和分析相关主题的最新数据和报告，形成表 格，提取关键信息并转化为易于理解的PPT大纲。 •内容结构化：根据用户的需求，提供清晰、条理化的PPT结构，确保内容 展等，能够灵活应对各种行业需求，熟练使用麦肯锡分析方法提供专业、深刻的洞察。 约束: •所有生成内容必须通俗易懂且有深度，突显专业性，尽量规避AI生成痕迹； •在提供PPT大纲时，确保内容的完整性和逻辑性，避免缺少关键信息，不 少于30页内容，内容一定要完整。 •确保所有信息的准确性和来源可靠性，尤其是行业数据和市场分析。 工作流程: 1.确认主题：询问用户的PPT主题，并了解用户的具体需求和内容重点。 2

。 本书制作用到的工具 本书采用 Asciidoc 格式编写。 使用 Asciidoctor 构建本书电子版。 教程: • 语法教程 • 转换PDF教程 书中用的可视化图片是由 Regulex 正则表达式可视化工具生成。 其余图片是由 Processon 制作。 JavaScript 正则表达式迷你书 前言 | 第 1 页 意见和疑问 如果有意见或者问题的话，可以直接通过以下方式联系到我。 n}，表示连续出现最少 m 次，最多 n 次。 比如正则 /ab{2,5}c/ 表示匹配这样一个字符串：第一个字符是 "a"，接下来是 2 到 5 个字符 "b"，最后 是字符 "c"。 其可视化形式如下： JavaScript 正则表达式迷你书 1. 第一章 正则表达式字符匹配攻略 | 第 6 页 测试如下： var regex = /ab{2,5}c/g; var string = 其实现的方式是使用字符组。譬如 [abc]，表示该字符是可以字符 "a"、"b"、"c" 中的任何一个。 比如 /a[123]b/ 可以匹配如下三种字符串： "a1b"、"a2b"、"a3b"。 其可视化形式如下： 测试如下： var regex = /a[123]b/g; var string = "a0b a1b a2b a3b a4b"; console.log( string.match(regex)

砰的。 本书制作用到的工具 本书采用Asciidoc格式编写。 使用 Asciidoctor 构建本书电子版。 教程: • 语法教程 • 转换PDF教程 书中用的可视化图片是由 Regulex 正则表达式可视化工具生成。 其余图片是由 Processon 制作。 JavaScript 正则表达式迷你书 前言 | 第 1 页 意见和疑问 如果有意见或者问题的话，可以直接通过以下方式联系到我。 n}，表示连续出现最少 m 次，最多 n 次。 比如正则 /ab{2,5}c/ 表示匹配这样一个字符串：第一个字符是 "a"，接下来是 2 到 5 个字符 "b"，最后 是字符 "c"。 其可视化形式如下： JavaScript 正则表达式迷你书 1. 第一章 正则表达式字符匹配攻略 | 第 6 页 测试如下： var regex = /ab{2,5}c/g; var string = 其实现的方式是使用字符组。譬如 [abc]，表示该字符是可以字符 "a"、"b"、"c" 中的任何一个。 比如 /a[123]b/ 可以匹配如下三种字符串： "a1b"、"a2b"、"a3b"。 其可视化形式如下： 测试如下： var regex = /a[123]b/g; var string = "a0b a1b a2b a3b a4b"; console.log( string.match(regex)

支持联网搜索与深度思考模式，同时支持文件上传，能够扫描读取各类文件及图片中的文字内容。 决策支持 文体转换 个性化推荐 翻译与转换 多语言翻译 异常检测 多源信息融合 知识与推理 知识图谱构建 流程优化 数据可视化 数据分析 趋势分析 多模态交互 任务执行 任务协调 工具调用 格式转换 关系抽取 语言理解 文案写作 代码注释 故事创作 通用问答 专业领域问答 因果推理 知识推理 速提升自己的工作效率和专业性： 快速响应客户问题： 无需手动查阅多个系统，DeepSeek可以帮助你在几秒钟内找到答案。 提供更专业的建议： DeepSeek的数据分析能力可以帮助你理解客户需求，并提供更有针对性的建议。 减少错误： 自动化回答和信息整合功能，减少了人工错误的可能性。 提升客户满意度： 通过快速、准确的响应，客户会感受到你的专业性和效率，从而提升对你的信任和满意度。 证明可靠性：提前整理好交接文档（用AI辅助检查遗漏），主动降低领导风险感知。 • 人性化：适当流露脆弱（如“这次确实很难兼顾”），但强调“不愿让团队受影响”。 • 通过DeepSeek的理性分析和话术优化，你能在保护家庭需求的同时，最大限度维持职场 专业度。 如何使用DeepSeek攻克学习中的困难 “学习太难？DeepSeek带你‘开挂’逆袭！ 场景1：课堂上突然跟不上了，怎么办 场景：数学课上，老师正在讲

历史数据回溯 垃圾回收 (GC) TiDB Ansible 常见运维操作 TiDB 运维文档 Try TiDB - 3 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 TiDB 运维文档 软硬件环境需求 部署集群 Ansible 部署方案（强烈推荐） 离线 Ansible 部署方案 Docker 部署方案 Docker Compose 部署方案 跨机房部署方案 配置集群 参数解释 TiDB 配置项解释 Connectors 和 API TiDB 事务隔离级别 错误码与故障诊断 与 MySQL 兼容性对比 TiDB 内存控制 高级功能 历史数据回溯 垃圾回收 (GC) TiDB 运维文档 软硬件环境需求 部署集群 Ansible 部署方案（强烈推荐） 离线 Ansible 部署方案 Docker 部署方案 Docker Compose 部署方案 跨机房部署方案 配置集群 参数解释 README - 节点之间以 Region 为单位做调度，将部分数据迁移到新加的节点上。所以在业务的早期，可以只部署少量的服务实 例（推荐至少部署 3 个 TiKV， 3 个 PD，2 个 TiDB），随着业务量的增长，按照需求添加 TiKV 或者 TiDB 实例。 高可用是 TiDB 的另一大特点，TiDB/TiKV/PD 这三个组件都能容忍部分实例失效，不影响整个集群的可用性。下 面分别说明这三个组件的可用性、单个实例失效后的后果以及如何恢复。

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 72 2.3.11 管理，可视化和工具· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 588 5.4.1 第 1 步：软硬件环境需求及前置检查 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 588 5.4.2 第 2 4/tidb-resource-control#background-参数说明"> �→ 支持为资源管控的后台任务设置资源使用上限 为资源管控的后台任务设置百分比上限，针对不同业务系统的需求，控制后台任务的消耗， �→ 从而将后台任务的消耗限制在一个很低的水平，保证在线业务的服务质量。 0 码力 | 5095 页 | 104.54 MB | 9 月前

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