和办公工具，提升企业竞争力。 • 开源AI教育平台：借助DeepSeek R1 的低成本特性，创建开源AI教育平台，提供 免费课程和实验资源，促进AI教育普及。 • 智能编程教育助手：为编程学生提供实 时编程指导，自动生成代码示例，帮助解决 编程难题。 • 自动化代码审查工具：自动审查代码， 发现潜在问题并提供优化建议，提升开发效 率与代码质量。 新思路：Open AI o3mini的数据应用 里面会有些冗余信息，可以删除回复中的冗余信息。另外大家有空还可以对我的提示词进行改进，围绕四个方面。我们需要建立 一套研究提示词集。 AI for research 提示词集。 三 效果如何？ 元知AI综述工具 元知是国内由清华、北航专家团队研发的一个AI学术平台，目前其AI综述生成工具已开放使用，能够帮助用户从海 量文献中提取核心信息，通过自然语言处理算法，实现从文献梳理到观点提取到研究评论的一键式全自动生成。 台的优势在于其广泛的数据源和智能化的 文献推荐系统，支持跨学科的文献分析。 产品概况 功能亮点 功能亮点  免费开放使用：所有用户均可免费访问，注册后可直接 使用。  海量学术资源整合：包含约1.8亿条学术元数据，涵盖 科技论文、专利文献、科学数据等多个类别。超过 8000万篇资源可直接获取全文，包括2122万篇论文全 文和5878万篇专利全文。  无数据检索：以现有真实数据库作为支撑，通过关键词

因果分析（事件关联性） 语义分析 语义解析 情感分析（评论、反馈） 意图识别（客服对话、用户查询） 实体提取（人名、地点、事件） 文本分类 文本分类 主题标签生成（如新闻分类） 垃圾内容检测 编程与代码相关 代码调试 • 错 误 分 析 与 修 复 建议 • 代 码 性 能 优 化 提 示 技术文档处理 • API文档生成 • 代码库解释与示 例生成 代码生成 • 根 据 辑推理、数学推理和实时问题解决方面表现突出。 推理大模型： 推理大模型是指能够在传统的大语言模型基础上，强化推理、逻辑分析和决策能力的模型。它 们通常具备额外的技术，比如强化学习、神经符号推理、元学习等，来增强其推理和问题解决能力。 非推理大模型： 适用于大多数任务，非推理大模型一般侧重于语言生成、上下文理解和自然语言处理，而不强 调深度推理能力。此类模型通常通过对大量文本数据的训练，掌握语言规律并能够生成合适的内容，但缺乏像 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 释逻辑 “为什么选择梯度下降法解 决此优化问题？请对比其他

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 391 VIII.56编辑新音乐文件的元数据 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 392 VIII.57导出进度指示器 各种不同的格式。要对选定的单元格应用所需要的格式，在格式菜单中，单击单元 格，即可打开单元格格式对话框。 使用 OpenOffice 应用程序 149 Ubuntu 桌面培训 目录 图 IV.26 设 定 单 元 格 格 式 4. 您可以使用字体，字体效果和对齐标签页中的大量选项来对选定的文本设定各种格 式属性。类似的，如果要设定数字的格式属性，您可以从数字标签页上的大量预设 格式中选择，也可以根据自己的偏 时使用鼠标选定您需要的单元格区域。选定单元格之后，您就可以按下最大化按钮 来回到函数向导。 使用 OpenOffice 应用程序 157 Ubuntu 桌面培训 目录 图 IV.35 选 定 单 元 格 区 域 5. 选定的单元格区域范围会自动出现在 number 1 输入框中，填入参数的相应公式 会出现在对话框底部的公式输入框中。要完成公式的创建过程，单击确定。 图 IV.36 应 用 公

(2). 读一条消息，会兇读 Consume Queue，再读 Commit Log，增加了开销。 (3). 要保证 Commit Log 不 Consume Queue 完全的一致，增加了编程的复杂度。 以上缺点如何克服： (1). 随机读，尽可能让读命中 PAGECACHE，减少 IO 读操作，所以内存越大越好。如果系统中堆积的消息过多， 读数据要访问磁盘会丌会由亍随机读导致系统性能急剧下降，答案是否定的。 PAGECACHE 预读作用下，Consume Queue 的读 性能几乎不内存一致，即使堆积情冴下。所以可讣为 Consume Queue 完全丌会阻碍读性能。 (3). Commit Log 中存储了所有的元信息，包含消息体，类似亍 Mysql、Oracle 的 redolog，所以只要有 Commit Log 在，Consume Queue 即使数据丢失，仍然可以恢复出来。 项目开源主页：https://github

本章小结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 7. 第七章 正则表达式编程 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62 7.1. 正则表达式的四种操作 . . . . . • 第二章 正则表达式位置匹配攻略 • 第三章 正则表达式括号的作用 • 第四章 正则表达式回溯法原理 • 第五章 正则表达式的拆分 • 第六章 正则表达式的构建 • 第七章 正则表达式编程 下面简单地说说每一章都讨论了什么？ 正则是匹配模式，要么匹配字符，要么匹配位置。 第一章和第二章以这个角度去讲解了正则表达式的基础。 在正则可以使用括号捕获数据，要么在 API 中进行分组引用，要么在正则里进行反向引用。 ”的概念。 如何能正确地把一大串正则拆分成一块一块的，成为了破解“天书”的关键。 本章就解决这一问题，内容包括： • 结构和操作符 • 注意要点 • 案例分析 5.1. 结构和操作符 编程语言一般都有操作符。只要有操作符，就会出现一个问题。当一大堆操作在一起时，先操作谁，又后操 作谁呢？为了不产生歧义，就需要语言本身定义好操作顺序，即所谓的优先级。 而在正则表达式中，操作符都体现

本章小结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 7. 第七章 正则表达式编程 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62 7.1. 正则表达式的四种操作 . . . . . • 第二章 正则表达式位置匹配攻略 • 第三章 正则表达式括号的作用 • 第四章 正则表达式回溯法原理 • 第五章 正则表达式的拆分 • 第六章 正则表达式的构建 • 第七章 正则表达式编程 下面简单地说说每一章都讨论了什么？ 正则是匹配模式，要么匹配字符，要么匹配位置。 第一章和第二章以这个角度去讲解了正则表达式的基础。 在正则可以使用括号捕获数据，要么在 API 中进行分组引用，要么在正则里进行反向引用。 ”的概念。 如何能正确地把一大串正则拆分成一块一块的，成为了破解“天书”的关键。 本章就解决这一问题，内容包括： • 结构和操作符 • 注意要点 • 案例分析 5.1. 结构和操作符 编程语言一般都有操作符。只要有操作符，就会出现一个问题。当一大堆操作在一起时，先操作谁，又后操 作谁呢？为了不产生歧义，就需要语言本身定义好操作顺序，即所谓的优先级。 而在正则表达式中，操作符都体现

/vol/buck1/dir1/dir2/dir3/file-n Ozone Key的存储 ⽬录 ⽂件 删除/重命名⽬录 耗时 对象存储：采⽤ KV ⽅式管理对象元数据，⽆ 需管理元数据之间的关系 ⽂件系统：额外地，需要采⽤树结构作为索 引，管理元数据之间的关系 ⽂件系统优化 ● FILE_SYSTEM_OPTIMIZED (FSO) : ⽀持纯粹的⽂件语义, 有限的 S3 兼容性 ⽂件的存储Key格式: 1MB Chunk6 1MB Parity1 1MB Parity2 1MB 条带1 条带2 0 单盘单RocksDB实例(HDDS-3630) 当前 - 每个Container的元数据保存在独⽴RocksDB实例中 单盘单RocksDB实例 问题 • ⼤容量磁盘，系统中有上万个Container和 RocksDB实例 • 内存开销⼤，需保留众多RocksDB实例 •

恢复数据来帮我解决这些问题。 每个 ConsumeQueue 的 mapedFiles 集合中，从倒数第三个文件开始恢复(为什 么只恢复倒数三个文件，也许只是个经验值吧)，因为 consumequeue 的存储单 元是 20 字节的定长数据，所以是依次分别取了 Offset long 类型存储了 commitLog 的数据偏移量 Size int 类型存储了在 commitLog 上消息大小 tagcode