.............................................................................................. 9 三：Broker 落地消息 ....................................................................................... .............................. 15 二：消费端负载均衡 ............................................................................................................. 17 三： 长轮询 .................................. ............................................................................................ 28 第三章： broker ..........................................................................................

. . . . . . . . . . . . . . 78 III.IV.I 使用 Evolution 邮件客户端 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78 III.IV.II 使用其他电子邮件客户端 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Ubuntu 软件中心安装应用程序 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 I.9 Evolution 邮件客户端 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 I.10 Openoffice . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95 III.40 启动 Empathy 即时通讯客户端 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96 III.41 消息和 VoIP 帐户助手 .

可解释性：注重模型输出 的可解释性和透明性。 DeepSeek R1  高效推理：专注于低延迟和 高吞吐量，适合实时应用。  轻量化设计：模型结构优化， 资源占用少，适合边缘设备 和移动端。  多任务支持：支持多种任务， 如文本生成、分类和问答。 Kimi k1.5  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 详细全面地提取文本数据，并 集成可视化表格，但受大样本 或模型稳定性影响，输出表格 末尾缺失，需要重复尝试生成。 长文本（15000token）：暂时 无法给出答复。 【所需阅读文本】请根据以上文本完成以下三个任务：1、阅读 文本内容；2、整理集成可视化的数据表格；3、按照日期规范排 序（直接分析并输出结果，不使用python） 提示词 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， 参考，无法作为决策制定、质量评估或产品验证的最终依据。 文本数据集成  一般文本处理任务中，DeepSeek R1所提取的文本数据维度最为全面，但容易受文本长度或模型稳定性影响出现失误；其他三个模型在文本数 据提取过程中，都存在对部分数据的忽略问题，没有完整集成到可视化表格中；  长文本处理任务中，Kimi k1.5相较短文本处理表现更加突出，提取准确的同时数据维度更加全面；由于文本过长DeepSeek

.. 31 11 客户端使用挃南 ...................................................................................................................................................... 31 11.1 客户端如何寻址 .......... .... 31 11.2 自定丿客户端行为 ......................................................................................................................................... 32 11.2.1 客户端 API 形式 ............. ................................................................................... 32 11.2.2 客户端的公共配置 ..............................................................................................

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. 对于服务器端问题，需要定位的是硬件相关指标，例如CPU，Memory，Disk 中断绑定上来获得最佳性能。 以下脚本是在华为鲲鹏920 4826处理器 + Huawei TM280 25G网卡上的最佳绑中断设 置，其中第一个参数$1是网卡名称，第二个参数$2是队列数目32，第三个参数$3是网 卡对应的总线名，可以用ethtool -i <网卡名>查询出： #!/bin/bash eth1=$1 cnt=$2 bus=$3 ethtool -L $eth1 combined tcp_max_syn_backlog是指定所 能接受SYN同步包的最大客 户端数量。默认值是2048，建 议修改成8192。 echo 8192 > / proc/sys/net/ipv4/ tcp_max_syn_backlog net.core.somaxconn 服务端所能accept即处理数据 的最大客户端数量，即完成连 接上限。默认值是128，建议修 改成1024。 echo 1024

基于go和flutter的实时通信/视频直播解决方案 段维伟 湖北捷智云技术有限公司 创始人 目 录 背景 01 技术简介 02 客户端 03 服务端 04 开源社区 05 Q&A 06 背景 第一部分 即将讲述的内容 • WebRTC 实时通讯 • Flutter 跨平台UI 开发框架 • 基于Flutter UI 框架的WebRTC 插件 flutter-webrtc • 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 (ios/android/c++) • 使用第三方堆栈实现兼容功能（Go） https://github.com/pion/webrtc 一对一视频原理 基本通讯流程 5 RTP/RTCP/媒体流 1 Offer UDP/TLS/RTP/SAVPF 120 124 98 c=IN IP4 0.0.0.0 a=rtpmap:120 H264/90000 b=AS:1000 a=sendrecv 客户端 第三部分 WebRTC客户端开发 • Web端 标准JS +html 或通过google 官方提供的源码编 译出原生sdk • iOS/macOS 使用WebRTC.framework + Obj-C/Swift

Centos 5.5 64bit /mysql 5.1.63 环境测试通过。 目前 Mysql 的高可用主要有 Lvs+Keepalived、Heartbeat、MMM、mysql cluster 三种方式， 由 于 时 间 关 系 这 里 不 对 mysql cluster 做 介 绍 ， 有 兴 趣 的 可 以 访 问 http://blog.chinaunix.net/uid-20639775-id-201960 只是要手工切换从服务器比较麻烦，后面会介绍的 MMM 能将从服务器自动切 换）并且还能实现数据库的读写分离的情况，这样 backup 机器也能用起来，提 高系统资源的利用率，减少 master 端的负载。应用中读数据库配置读 VIP，写数 据库配置写 VIP。这个方案也能够很方便的进行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。 3.5 方案实战 tar.gz cd heartbeat-2.1.3 ./configure Make make install 4.5.5 Heartbeat 的配置 Hearbeat 的配置主要包括三个配置文件，authkeys，ha.cf 和 haresources 的 配置，下面就分别来看！  Hosts 文件的配置 需要在 hosts 文件中添加 master 和 backup 主机，加快节点间的通信

例生成 代码生成 • 根 据 需 求 生 成 代 码片段（Python、 JavaScript） • 自 动 补 全 与 注 释 生成 常规绘图 如何使用DeepSeek？ 网页端：https://chat.deepseek.com APP：DeepSeek 如何从入门到精通？ 当人人都会用AI时，你如何用得更好更出彩？ 推理模型 • 例如：DeepSeek-R1，G “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”） 探索性问题、需模型解 示例（有效提示） 需避免的提示策略 数学证明 推理模型 直接提问，无需分步引导 “证明勾股定理” 冗余拆解（如“先画图，再列公式”） 通用模型 显式要求分步思考，提供示例 “请分三步推导勾股定理，参考： 1. 画直角三角形…” 直接提问（易跳过关键步骤） 创意写作 推理模型 鼓励发散性，设定角色/风格 “以海明威的风格写一个冒险故事” 过度约束逻辑（如“按时间顺序列出”） 通用模型 需明确约束目标，避免自由发挥

\ -e MYSQL_PASSWORD=medical_waste \ -e MYSQL_DATABASE=medical_waste \ -e TERM=linux \ -d mariadb 第三步 配置一主一从集群 3.1 接下来启动另一个容器作为从数据库，因为镜像不支持在容器内进入 mysql 控制 台，所以依然需要把端口暴露出来以供局域网访问,但主数据库容易可以链接进 来作为一个可访问的主机 docker restart mdb1 同样的，把从数据库的 my.cnf 修改“server-id = 2”,需要是比主 server-id 大的数字，mdb2 同样需要重启。 3.4 使用客户端连接上主数据库，这里我使用的是 mysql workbench，从数据库因为 安全考虑并没有公开端口给主机，只能进入容器的 mysql 控制台进行操作。 在主数据库中执行 SQL 脚本： /*设定用于同步的账号、密码*/

删除⼤量数据后 好处 ● 充分利⽤集群资源 ● 均衡集群IO访问 实现 ● 均衡器实现为SCM的⼦功能 ● Container是数据迁移的最⼩单位， 只迁移CLOSE状态的Container ● 客户端发送命令给SCM，SCM负 责执⾏和控制流程 Ozone Manager DN1 Storage Container Manager Client RocksDB RocksDB C3 C4 C-1 C-2 B-1-d B-2-d DN4 C-1 C-2 B-1-p B-2-p EC Container Group1 EC Container Group2 客户端 写⼊⽂件 256MB 256MB 256MB 256MB 256MB 256MB 256MB 256MB 256MB 0 data1 data2 data3 parity1 parity2 条带粒度：条带的粒度默认1MB，可配置 数据读取 DN5 C-2 DN1 C-2 DN2 C-2 DN3 C-2 DN4 C-2 EC Container Group 客户端 读取⽂件 Chunk1 Chunk2 Chunk3 Chunk4 Chunk5 Chunk6 Chunk7 Chunk8 … data1 data2 data3 parity1