然语言处理任务，如对话 生成和文本理解。 爬虫数据采集 1、阅读网页源代码，提取特定网页内容； 2、撰写python脚本； 3、提取并合并网址； 4、提取网址内容； 5、写入文件。 任务 你需要完成以下两个任务： 1.阅读网页【网址】源代码【对应网页源代码】。提取所 有包含“春运2025丨X月X日，全社会跨区域人员流动量完 成X万人次”的网址进行去重、筛选，合并成网址列表 2.撰写python脚本，基于步骤1输出的网址列表提取所有网 能够精准分析关键 指标生存率，但对 特征提取不完整， 仅能识别较为浅层 的数据关联，分析 能力相对较弱。  DeepSeek R1与Open AI o3mini的数据分析能力相当，且领先其他两个模型，均能够精准抓取数据核心指标并做统计，找到各特征与核心 指标的关联，其中R1分析逻辑更加清晰严谨，而o3推理更加高效；  Kimi k1.5推理逻辑清晰但分析能力相对较弱， Claude 3 撰写文章标题指令 指令：我想让您担任学术期刊编辑，我将向您提供一份手稿摘要，您将向我提供 5 个好的研究论文英文标题，并解释为什 么这个标题是好的。请将输出结果以 Markdown 表格的形式提供，表格有两列，标题为中文。第一列给出英文标题，第二 列给出中文解释。以下文本为摘要： 【指令后加上文章的摘要】。 中-英、英-中互译指令 指令：我想让你充当一名科研类的英汉翻译，我会向你提供一种语言的一些

查看和管理照片 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 311 VII.II.I 向 F-Spot 中导入图像 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 313 VII.II.II 查看照片 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 313 VII.2 导入相片 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 314 VII.3 选择照片导入来源 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 315 VII.4 显示将要导入的照片 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 315 VII.5 导入相片 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . 4 1. 第一章 正则表达式字符匹配攻略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 1.1. 两种模糊匹配 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 1.1.1. 横向模糊匹配. . 我连续看了老姚在专栏的正则系列的前三篇，毫不犹豫就打赏了，而且顺藤摸瓜认识了老姚，没想到 老姚对学习本身研究颇深，当晚第一次聊天就是半宿。在本系列中，我印象最深的两句话是“正则表 达式是匹配模式，要么匹配字符，要么匹配位置”和“对于位置的理解，我们可以理解成空字符”， 这两句话可谓是醍醐灌顶，通过数字的千位分隔符这个例子把之前一直搞不清楚的先行断言彻底搞懂 了。真是佩服老姚的理解和讲解能力。相信我，通读迷你小书，可以让你真正理解正则并在工作中不 理解正则并在工作中不 怕读，不怕写正则。让正则成为你开发中的一把利器。 — 小鱼二 JavaScript 正则表达式迷你书 前言 | 第 2 页 这是一本由浅入深且环环相扣的正则书籍，花了两天的碎片时间（8h）看完了，得益于老姚程序员的 逻辑性以及娴熟的文字表达能力，原本枯燥晦涩的正则知识，变得清晰且有迹可循！ — Jack Lo 老姚编写的JavaScript正则表达式系列文章通

. . . 4 1. 第一章 正则表达式字符匹配攻略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 1.1. 两种模糊匹配 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 1.1.1. 横向模糊匹配. . 我连续看了老姚在专栏的正则系列的前三篇，毫不犹豫就打赏了，而且顺藤摸瓜认识了老姚，没想到 老姚对学习本身研究颇深，当晚第一次聊天就是半宿。在本系列中，我印象最深的两句话是“正则表 达式是匹配模式，要么匹配字符，要么匹配位置”和“对于位置的理解，我们可以理解成空字符”， 这两句话可谓是醍醐灌顶，通过数字的千位分隔符这个例子把之前一直搞不清楚的先行断言彻底搞懂 了。真是佩服老姚的理解和讲解能力。相信我，通读迷你小书，可以让你真正理解正则并在工作中不 理解正则并在工作中不 怕读，不怕写正则。让正则成为你开发中的一把利器。 — 小鱼二 JavaScript 正则表达式迷你书 前言 | 第 2 页 这是一本由浅入深且环环相扣的正则书籍，花了两天的碎片时间（8h）看完了，得益于老姚程序员的 逻辑性以及娴熟的文字表达能力，原本枯燥晦涩的正则知识，变得清晰且有迹可循！ — Jack Lo 老姚编写的JavaScript正则表达式系列文章通

擅长解决结构化和定义明确的问题 能够处理多维度和非结构化问题，提供创造性的解 决方案 伦理问题 作为受控工具，几乎没有伦理问题 引发自主性和控制问题的伦理讨论 CoT链式思维的出现将大模型分为了两类：“概率预测（快速反应）”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 逻辑分析 推理模型 直接抛出复杂问题 “分析‘电车难题’中的功利主义 与道德主义冲突” 添加主观引导（如“你认为哪种对？”） 通用模型 需拆分问题，逐步追问 “先解释电车难题的定义，再对比 两种伦理观的差异” 一次性提问复杂逻辑 如何向AI表达需求 需求类型 特点 需求表达公式 推理模型适配策略 通用模型适配策略 1. 决策需求 需权衡选项、评估风险、 选择最优解 目标 + 选项 需完成具体操作（代码/ 计算/流程） 任务 + 步骤约束 + 输出格 式 自主优化步骤，兼顾效率 与正确性 严格按指令执行，无自主优化 提示语示例 决策需求 验证性需求 "为降低物流成本，现有两种方案： ①自建区域仓库（初期投入高，长期成本低） ②与第三方合作（按需付费，灵活性高） 请根据ROI计算模型，对比5年内的总成本并推荐最优 解。" �实战技巧： "以下是

ketMQ 在返四种情冴下能保证消息丌丢，戒 者丢失少量数据（依赖刷盘方式是同步迓是异步）。 (5)、(6)属亍单点故障，丏无法恢复，一旦収生，在此单点上的消息全部丢失。RocketMQ 在返两种情冴下，通 过异步复制，可保证 99%的消息丌丢，但是仍然会有极少量的消息可能丢失。通过同步双写技术可以完全避免单点， 同步双写势必会影响性能，适合对消息可靠性要求极高的场合，例如不 Money RocketMQ 可以很好的支持此特性。 4.9 Exactly Only Once (1). 収送消息阶段，丌允许収送重复的消息。 (2). 消费消息阶段，丌允许消费重复的消息。 只有以上两个条件都满足情冴下，才能讣为消息是“Exactly Only Once”，而要实现以上两点，在分布式系统环 境下，丌可避免要产生巨大的开销。所以 RocketMQ 为了追求高性能，幵丌保证此特性，要求在业务上迕行去重， ，也可以吐后回溯。 4.12 消息堆积 消息中间件的主要功能是异步解耦，迓有个重要功能是挡住前端的数据洪峰，保证后端系统的稳定性，返就要 求消息中间件具有一定的消息堆积能力，消息堆积分以下两种情冴： (1). 消息堆积在内存 Buffer，一旦超过内存 Buffer，可以根据一定的丢弃策略来丢弃消息，如 CORBA Notification 规范中描述。适合能容忍丢弃消息的业务，返种情冴消息的堆积能力主要在亍内存

//代表发送消息的在指定 broker 上指定 topic 下的队列编号 向指定 broker 的指定 topic 的指定 queue 发送消息 发送失败(1)重试次数不到两次(2)发送此条消息花费时间还没有到 3000(毫秒), 换 个队列继续发送。 2.1 producer 发送普通消息 2.2 顺序消息发送 Rocketmq 能够保证消息严格顺序，但是 [userId%messageQueueList.size()] 2.3 分布式事物消息 先引入官方文档图： 分布式事物是基于二阶段提交的 1) 一阶段，向 broker 发送一条 prepared 的消息，返回消息的 offset 即消息地址 commitLog 中消息偏移量。Prepared 状态消息不被消费 发送消息 ok，执行本地事物分支， 事 物 状 态 LocalTransactionState 3) 二阶段，处理完本地事物中业务得到事物状态， 根据 offset 查找到 commitLog 中 的 prepared 消息，设置消息状态 commitType 或者 rollbackType ， 让后将信息添加到 commitLog 中， 其实二阶段生成了两条消息

机房的 M2 只做 standby 容灾方 式的用途。 当然这里会用到 3 台数据库服务器，也许会增加采 购压力，但是我们可以提供更好的对外数据服务的能力和 途径，实际中尽可能两者兼顾。 MySQL 架构设计—高可用架构  系统优化：硬件、架构 系统优化：硬件、架构  服务优化 服务优化  应用优化 应用优化 MySQL MySQL 优化方式 优化方式 影响性能的因素 SHOW INDEX INDEX FROM xxx FROM xxx 来查看表索引 来查看表索引  使用 使用 LOAD DATA LOAD DATA 导入数据比 导入数据比 INSERT INTO INSERT INTO 快多了 快多了  SELECT COUNT(*) FROM Tbl SELECT COUNT(*) FROM Tbl 在

sorry_server，因此如果要实现指 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  安装配置比单写入稍微复杂，需要另外一个 VIP。管理比单写入复杂。  主切换后从需要手工切换。  切换需要 1s 左右的时间。 3.4 适用场景 这个方案适用于只有两台数据库服务器（后端有多个从服务器也是可以的， 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 或者 mysql 之间不使用复制，而是用共享存储或者 DRBD，这样能解决这个问题。 不方便扩展。 可能会发生脑裂问题。 4.3 方案架构图 4.4 适用场景 该方案适合只有两台数据库的情况，访问量不大，不需要实现读写分离的情况。 4.5 方案实战 4.5.1 实战环境介绍 服务器名 IP VIP 系统 Mysql Master 10.1.1.113

Ø 5.7 新特性 Ø 基于 Paxos 协议 Ø 写入延迟相对高 MySQL 高可用的实现方式 MHA 高可用简介 • 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 为 sts 最后一个 pod operator 执行 sts 扩缩容 判断 调用 mha 切主 否 是 pod 都正常运行？ 重新调度 mha MGR 高可用简介 • 多主和单主两种工作模式 • MGR 只支持 InnoDB 引擎 • 开启 GTID，ROW 模式 binlog • 每张表必须有检测冲突的主键 • 目前最多只支持 9 个节点 • loose-group_replication_