其逻辑主线。 • 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， 语境理解能力使设计者能够在复杂的社会和文化背景 下工作；抽象化能力有助于提高工作效率和拓展应用 范围；批判性思考是确保AI应用可靠性和公平性的关 键；创新思维能力推动了AI应用的边界拓展，而伦理 意识则确保了AI的发展与社会价值观相符。 提示语的DNA：解构强大提示语的基本元素 提示语的基本元素分类 信息类元素决定了AI在生成过程中需要处理的具体内 容，包括主题、背景、数据等，为AI提供了必要的知 识和上下文。 产品的主要功能 b. 核心价值主张 要求：用一句简洁有力的话概括，确保包含[关键词1]和[关键词2] （2）功能详解（次优先级，总计150字以内）： a. 主要特性1：[特性名]（20字描述） b. 主要特性2：[特性名]（20字描述） c. 主要特性3：[特性名]（20字描述） 要求：每个特性都要与核心价值主张有明确的逻辑关联 （3）目标受众说明（50字以内）：

原理，并基于此改进其大模型Llama 。 • 英伟达、微软、亚马逊等国际巨头纷纷接入DeepSeek。 DeepSeek R1引发全球关注 推理能力：核心突破，专项升级  推理能力 • 强化学习驱动：DeepSeek R1-Zero 是首个完全基于强化学习（RL） 训练的推理模型，无需任何监督微调（SFT）步骤，打破传统模型依 赖大量标注数据的惯例。DeepSeek-R1 采用强化学习作为核心训练 示 推 理 路 径 自 我 修 正 DeepSeek R1 的核心突破在于其通过强化学习驱动的推理能力。该 模型在训练过程中，通过强化学习技术，显著提升模型的推理能力， 使其在数学、编程和自然语言推理等任务上表现出色。 传统依赖： 大规模监督微调（SFT） 创新思路： 强化学习（RL）驱动  推理效率 • 长思维链支持：DeepSeek R1 支持长链推理，能够生成数万字的 道琼斯指数等）的半导 体相关财报和数据 数据解析过程  来自行业研报机构的178份半导 体供应链风险分析报告。  解读各研报的核心观点、关键指 标及预测方法。  建立行业报告的质量评估体系， 识别高价值研报并进行分类。 链接效率（如通信、 物流连接） 线条强度（如生产 线的稳定性） 物流效率（如运输 网络的优化性） 需求响应能力（如 预测和应对需求变 化的能力）  模型构建： 

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 494 XI.V.II Ubuntu 挑硬件吗？不支持什么硬件？去什么地方下 载驱动程序？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 494 XI.V.III Linux 教员的职责如下： • 合理有效地组织课堂学习，并保证教室环境有益于学习；包括按照日程表安排上课 时间、课间休息和午餐时间。 • 在实验课上回答学生提问，并帮助学生完成练习。 • 向学生传授有价值的学习经验。 • 在课程结束时，提供调查问卷以便学生做出反馈。 培训前准备和检查 • 了解学生的资质和期望。课程中的某些部分可能要按需进行调整。 • 检查并试运行学生和教员的计算机，确保 Ubuntu 一些无线网卡没有在 Ubuntu 网站上列出来是因为它们没有相应的开源驱动。因此， 默认情况下，这些网卡在 Ubuntu 中不能使用，您可以用 ndiswrapper 来驱动它 们。 用 Ndiswrapper 驱动无线网卡 Ndiswrapper 是一个 Linux 模块，它允许 Ubuntu 使用 Microsoft Windows 的无线网卡驱动。ndiswrapper 的配置工具可以很方便 地通过 Ubuntu

降低控制平⾯的节点数和服务依赖 业务价值 • 降低⼤规模集群的运维难度 • 可通过HDFS API和Distcp进⾏快速迁移 • 降低系统恢复时间 • 尽可能的减少NN Java GC带来的⽆ 响应问题 运维价值 Apache Ozone – 使⽤场景 #2 • 可以快速的对接已适配S3 接⼝的应⽤ • 减少数据在多个平台间的迁移 • 使⽤单⼀的API协议来应对混合云架构 业务价值 • 集约化的⼀套存储来⾯向不同的业务负载 集约化的⼀套存储来⾯向不同的业务负载 • 更易于运维的控制⾯ • 只需要⼀个运维团队⽽不是多个 运维价值 OZONE STORAGE AI/ML HIVE/IMPALA/ SPARK KAFKA / Flink 计算 数据科学 数据仓库 S3 应⽤ S3 API OTHER WORKLOADS ⽬录 • Apache Hadoop HDFS⾯临的问题 • Apache

JavaScript 正则表达式迷你书 后记 | 第 78 页 以目标为导向的做中学，是比较有效的学习手段。本书是用 Asciidoc 写成的。它类似于 Markdown，但在 此书之前本人都没有用过。以需求为驱动，逐步百度检索，自己才逐渐把书整理好了。其中遇到了很多与语 法无关的问题，比如转换 pdf 的过程中用的工具运行不起来，自己寻找原因，凭着感觉修改版本号等。又 比如导出的 pdf 有缺字的问题，

段除了写东西之外，还有翻译、以及面对面 的辅导等。 以目标为导向的做中学，是比较有效的学习手段。本书是用Asciidoc写成的。它类似于Markdown，但在此书 之前本人都没有用过。以需求为驱动，逐步百度检索，自己才逐渐把书整理好了。其中遇到了很多与语法无 关的问题，比如转换pdf的过程中用的工具运行不起来，自己寻找原因，凭着感觉修改版本号等。又比如导出 的pdf有缺字的问题，百度明白