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： "以下是某论文结论：'神经网络模型A优于传统方法B'。 请验证： ① 实验数据是否支持该结论； ② 检查对照组设置是否存在偏差； ③ 重新计算p值并判断显著性。" �实战技巧： 分析需求 "分析近三年新能源汽车销量数据（附CSV），说明： ① 增长趋势与政策关联性； ② 预测2025 策略二：适当分解复杂任务，降低AI认知负荷 策略三：引入引导性问题，提升生成内容的深度 策略四：控制提示语长度，确保生成的准确性 策略五：灵活运用开放式提示与封闭式提示 分解任务的技巧：分段生成、逐层深入、设置逻 辑结构 引导性问题的设计要点：设置多个层次的问题、 促使AI对比或论证、引导思维的多样性 控制提示语长度的技巧：避免嵌套复杂的指令、 保持简洁性、使用分步提示 开放式提示：提出开放性问题，允许AI根据多个 TFM借鉴了认知语言学中的“原型理论”和“框架语义 学”，可开发以下技巧： �TFM实施步骤： 1. 定义主题原型：列出主题的关键特征和代表性例子 2. 构建语义框架：创建与主题相关的概念图 3. 设置重点梯度：按重要性排序相关概念和子主题 4. 创建主题引导符：设计特定的关键词或短语来保持 主题聚焦 应用示例 1. 主题原型 • 关键特征：全球变暖、极端天气、海平面上升、生态系统变化

述生成，操作路径清晰，交互体验流畅高效。  模块分区：将功能模块与信息展示分区设计布 局，用户可以轻松找到所需功能，提高了操作 的便捷性和效率。  多语言支持与定制化设置：语言支持对于国内 研究者更为友好，能够适应综述撰写的国内外 研究需求，同时定制化设置满足用户在个性化 需求下的使用。 元知AI综述工具  界面直观：平台设计简洁、直观， 使用户能够快捷地进行文献数据 的检索、选取和综述生成，操作 路径清晰，交互体验流畅高效。 合 规 则 奖 励 （ 针 对 推 理 任 务 ） 和 神 经 奖 励 模 型 （ 针 对 通 用 任 务 ） ， 对 模 型 进 行 最 终 的 强 化 学 习 ， 以 对 齐 人 类 偏好。 降本提能：架构创新，技术增效 DeepSeek通过架构创新和模型蒸馏技术，在提升模型性能的同时，显著降低计算成本和内存占用。这些技术不仅在 长文本处理、代码生成、数学推理等任务中表现出色， DeepSeek-V3。未来， DeepSeek计划探索如何利用长推理链 来增强在这些任务的表现。 优化提示工程 目前模型对提示较为敏感，少样本提示会持续降 低其性能。因此，建议用户使用零样本设置，直 接描述问题并指定输出格式，以获得最佳效果。 软件工程任务 DeepSeek-R1 在软件工程基准测试中的表现未能 显著超越 DeepSeek-V3。未来版本将通过在软件 工程数据上实施拒绝采样或在强化学习过程中引入

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 内容设置 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 软件仓库分类 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 297 VI.X 添加新语言设置 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 304 VI . . . . 490 XI.III.V 为什么开机的时候条目变多了？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 491 XI.III.VI如何设置鼠标右键菜单？在终端中打开/设为壁纸等功 能是怎么实现的？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

的 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 MessageExt> key 是消息在此 ConsumeQueue 队列中索引 (2) 对于顺序消息消费 处理 locked 属性:当 consumer 端向 broker 申请锁队列成功后设置 true， 只有被锁定 的 processqueue 才能被执行消费 rollback: 将消费在 msgTreeMapTemp 中的消息，放回 msgTreeMap 重新消费 commit: pullMessage(pullRequest)方法执行向 broker 拉消息动作 1. 获取 ProcessQueue 判读是否 drop 的， drop 为 true 返回 2. 给 ProcessQueue 设置拉消息时间戳 3. 流量控制，正在消费队列中消息（未被消费的）超过阀值，稍后在执行拉消息 4. 流量控制，正在消费队列中消息的跨度超过阀值（默认 2000），稍后在消费 5. 根据 topic

Consumer 实例，可以是多台机器，也可 以是多个迕程，戒者是一个迕程的多个 Consumer 对象。一个 Consumer Group 下的多个 Consumer 以均摊 方式消费消息，如果设置为广播方式，那举返个 Consumer Group 下的每个实例都消费全量数据。 6 RocketMQ 存储特点 6.1 零拷贝原理 Consumer 消费消息过程，使用了零拷贝，零拷贝包含以下两种方式 a) 访问 PAGECACHE 时，即使只访问 1k 的消息，系统也会提前预读出更多数据，在下次读时，就可能命 中内存。 b) 随机访问 Commit Log 磁盘数据，系统 IO 调度算法设置为 NOOP 方式，会在一定程度上将完全的随机 读发成顺序跳跃方式，而顺序跳跃方式读较完全的随机读性能会高 5 倍以上，可参见以下针对各种 IO 方式的性能数据。 http://stblog maxMessageSize 131072 客户端限制的消息大小，超过报错，同时 服务端也会限制 transactionCheckListener 事务消息回查监听器，如果发送事务消息， 必须设置 checkThreadPoolMinSize 1 Broker 回查 Producer 事务状态时，线程池 大小 checkThreadPoolMaxSize 1 Broker 回查

性配置  针对不同的应用情况进行合理配置 针对不同的应用情况进行合理配置  针对 针对 my.cnf my.cnf 进行配置，后面设置是针对内存为 进行配置，后面设置是针对内存为 16G 16G 的服务器进行的合理设置 的服务器进行的合理设置 服务优化 服务优化 MySQL MySQL 配置原则 配置原则 服务优化 服务优化 公共选项 公共选项 选项 缺省值 推荐值 说明 sort_buffer_size 512K 128M 每个线程的排序缓存大小，一般按照内存可 以设置为 2M 以上，推荐是 16M ，该选项对 排序 order by ， group by 起作用 record_buffer 128K 64M 每个进行一个顺序扫描的线程为其扫描的每 张表分配这个大小的一个缓冲区，可以设置 为 2M 以上 table_cache 64 1024 为所有线程打开表的数量。增加该值能增加 myisam_sort_buffer_size 16M 128M 设置 , 恢复 , 修改表的时候使用的缓冲 大小，值不要设的太大 服务优化 服务优化 InnoDB InnoDB 选项 选项 选项 缺省值 推荐值 说明 innodb_buffer_pool_size 32M 10G InnoDB 使用一个缓冲池来保存索引和原始数据 , 这里你设置越大 , 你在存取表里面数据时所需要的 磁盘 I/O 越少，一般是内存的一半，不超过

2 方案架构图 2.3 方案优缺点 优点：  安装配置简单，实现方便，高可用效率好，可以根据服务与系统的可用性 多方面进行切换。  可以将写 VIP 和读 VIP 分别进行设置，为读写分离做准备。  扩展不是很方便。  可以在后面添加多个从服务器，并做到负载均衡。 缺点：  在启动或者恢复后会立即替换掉定义的 sorry_server，因此如果要实现指 启动起来后会自动切换回来。 3.2 方案架构图 3.3 方案优缺点 优点：  实现方便，高可用效率好，可以根据服务与系统的可用性多方面进行切换。  可以将写 VIP 和读 VIP 分别进行设置，为读写分离做准备。  扩展很方便。可以在后面添加多个从服务器，并做到负载均衡。 缺点：  在启动或者恢复后会立即替换掉定义的 sorry_server，因此如果要实现指 定条件替 这个文件用来配置密码认证方式，支持3种认证方式，crc，md5和sha1， 从左到右安全性越来越高，消耗的资源也越多。因此如果 heartbeat 运行在安全的网路之上，比如私网，那么可以将验证方式设置成 crc， master 和 backup 的 authkeys 配置一样。我的 authkeys 文件配置如下： vim /etc/ha.d/authkeys auth 1 1 crc

Script Info: 脚本的⼀般全局信息: Title：标题 Original Script：脚本原作 Script Updated By：脚本优化 Script Type：类型 ⽤于兼容性设置 SSA=4.00 ASS=4.00+ PlayResX & PlayResY：屏幕宽⾼ PlayDepth：决定颜⾊数量 Timer：定时器 V4 Styles: 定义⽂字样式，在events部分可以直接调⽤ 当前脚本 中的，⽐如默认有个：Default 的 样式 获取 44 就出来字幕预览了： 参数解释： 半透明效果 先勾选 边框-》不透明效果 再去：颜⾊-》 点击：边框 或 阴影，弹出设置框，改动你要的颜 ⾊，尤其是调整 透明度 从左边的 样式库 中 默认的样式：Default，选中，点击下⾯的 复制到当 前脚本 获取 45 然后再去放⼤，即可以看到效果了： 继续编辑字幕 会导致预览看到的视频很⼩，字幕很⼩ 后续调整字幕的⼤⼩后，预览中视频⾥的字幕仍旧很⼩，导 致字幕字体⼤⼩⽆法⽣效 重新选这个：重设脚本分辨率 但是也会导致另存为的ass⽂件中，有视频⽅⾯的设置 我是后来⾃⼰参考原始的配置，改回去为原始的配置的 crifan.com，使⽤署名4.0国际(CC BY 4.0)协议发布 all right reserved， powered by Gitbook最后更新：

一般指的是CPU、内存、磁盘I/O方面的问题，分为服务器硬件瓶 颈、网络瓶颈（对局域网可以不考虑）。 操作系统 一般指的是Windows、UNIX、Linux等操作系统。例如，在进行性 能测试，出现物理内存不足时，虚拟内存设置也不合理，虚拟内 存的交换效率就会大大降低，从而导致行为的响应时间大大增 加，这时认为操作系统上出现性能瓶颈。 数据库 一般指的是数据库配置等方面的问题。例如，由于参数配置不合 理，导致数据库处理速度慢的问题，可认为是数据库层面的的问 对于不同的硬件设备，通过在BIOS中设置一些高级选项，可以有效提升服务器性能。 方法 步骤1 关闭SMMU。 说明 此优化项只在非虚拟化场景使用，在虚拟化场景，则开启SMMU。 1. 重启服务器过程中，单击Delete键进入BIOS，选择“Advanced > MISC Config”，单击Enter键进入。 2. 将“Support Smmu”设置为“Disable” 。 步骤2 关闭预取。 关闭预取。 1. 在BIOS中，选择“Advanced>MISC Config”，单击Enter键进入。 2. 将“CPU Prefetching Configuration”设置为“Disabled”，单击F10键保存退 出。 ----结束 MySQL 8.0.17 调优指南（openEuler 20.09） 2 硬件调优 2020-10-15 3 3 操作系统调优 3.1 关闭irqbalance

纠删码策略 • 内建⽀持的策略 • RS-3-2-1024K • RS-6-3-1024K • XOR-2-1-1024K • 可定制新的策略 • 策略设置⽀持 • 全局策略设置 • 桶级别策略设置 • 对象/⽂件级别策略设置 数据写⼊ DN5 C-1 C-2 B-1-p B-2-p DN1 C-1 C-2 B-1-d B-2-d DN2 C-1 C-2 B-1-d