Ubuntu 软件仓库提供的所有软件。 II.V 桌面效果—— Compiz Fusion 教员注记： 提醒学生，要使用桌面效果的话，显卡必须支持 3D 加速。 Compiz Fusion 是一个 3D 窗口管理器。它需要支持 3D 加速的显卡。现在绝大部分 的桌面电脑和笔记本的显卡都支持。它提供了许多的视觉效果，使 Linux 桌面更加强 大﹑直观﹑易用和有趣。比如，您可以把桌面变成一个立方体，快速地在不同工作区 复习题 问连接到互联网的三种主要方式分别是什么？ 答这三种主要方式分别是通过电缆、无线和拨号接入。 问为什么需要在 Firefox 中使用书签？ 答 Mozilla Firefox 使用书签来加速访问已保存的网页地址。 问什么是 Feed？ 答 Feed 是一个 XML 页面，包含了到其他网页的链接列表。 问连线题： 1) Evolution a)网页浏览器 2) Firefox b)邮件客户端 如果您选择了置于底层选项，结果如下图所示。 图 IV.78 将对象置于底层 教员注记： 如果时间允许，让学生们探索排序菜单的其他选项，解释每个选项的适用环境。尤 其要讲解在对象之后这个选项以及下移一层和在对象之后的区别。这项教学的优先 级不高。 198 使用 OpenOffice.org 图画 目录 Lucid Lynx 复刻对象有时您需要创建同样形状和尺寸的多个对象。在 Draw 中，您可以复刻或多

PubScholar平台 知网研学平台 斯坦福STORM 文本长度 文本长度较长，内容丰富， 涵盖了多个研究领域和研 究层次，提供了详细的分 析和评述 文本长度中等长度，内容 较为丰富，也分了多个层 次进行总结 文本长度稍长，内容丰富 性在中文文献的分析上具 有优势，能够详细呈现中 文领域的研究成果 文本长度适中，内容精炼， 重点突出，适合快速阅读 和理解 研究视角 研究视角多样，从不同领 同时保持与传统多头注意力（MHA） 相当的性能。MLA在训练中减少了 内存和计算开销，在推理中降低了 KV缓存占用空间。 多头潜在注意力（MLA）机制 通过序列化预测未来多个令牌，增强 模型的上下文建模能力，并支持推测 解码加速推理。MTP在特定场景下同 时预测多个令牌，提高信号密度，减 少上下文漂移和逻辑连贯性问题。 多令牌预测（MTP） 采用FP8混合精度训练，通过在训练 过程中使用更适宜的数据精度，减少 了计算量和存储需求。FP8混合精度 单一模型，无模块化协作 DeepResearch 探索者 整合者 思考者 表达者 技术协同：多步推理，快速输出 DeepResearch能迅速梳理海量文献， 提炼关键信息，显著提升文献综述效率。 文献综述加速 基于深度学习模型，自动生成高质量技 术报告，确保研究成果的准确传达。 技术报告生成 基于已有实验数据自动生成最优实验设 计，预测可能的实验结果，并提出资源 最小化、效能最大化的实验方案。

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 为了使生成的气候变化文章变得更加深度和细节， 可以利用DES（Detailed Explanation Strategy）来 构建一个关键概念细节矩阵。 跨域映射机制（CMM）：激发创新思维 （2）逐层展开类比： a.将防火墙和访问控制比作皮肤和黏膜，解释它们如何作为第一道防线。 b.描述入侵检测系统如何像白细胞一样在网络中“巡逻”，识别和应对威胁。 c.解释签名式防 递归元叙事提示 • 多层次叙事结构，每一层都包含对上一层的反思 • 在递归过程中探索创作的本质和限制 应用示例 [系统指令] 你是一个递归元叙事生成器。你的任务是创作一个三层递归的元叙 事作品。每一层都应该包含对上一层的反思和评论。遵循以下步骤： （1）第一层叙事：写一个200字的微型小说，主题是“创作的困境”。 （2）第二层元叙事：用150字评论你创作第一层叙事的过程，讨论： a

.............................................................................. 48 第五章 Remoting 通信层： .................................................................................................. .......................................................................................... 54 五：通信层的整体交互 .............................................................................................. commitOffsetValue //TODO 这个值跟 pullRequest.getNextOffset 区别 8. 构建 sysFlag pull 接口用到的 flag 9. 调底层通信层向 broker 发送拉消息请求 如果 master 压力过大，会建议去 slave 拉取消息 如果是到 broker 拉取消息清楚实时提交标记位，因为 slave 不允许实时提交消费进 度，可以定时提交

Apache BookKeeper： 企业级流存储层 分布式⽇志/流存储 • 低延时、⾼吞吐、持久化 • 强⼀致 (repeatable read consistency) • ⾼可⽤ • 单节点可以存储很多⽇志 • I/O隔离 Apache BookKeeper： 诞⽣场景 streamnative.io 企业级流存储层： 节点对等的架构 • openLedger(组内节点数⽬ openLedger(组内节点数⽬, 数据备份数⽬, 等待刷盘节点数⽬） • openLedger(5, 3, 2) streamnative.io 企业级流存储层： 读写⾼可⽤性（容错） streamnative.io 企业级流存储层： 稳定的 IO 质量 ⾼性能、强⼀致性、读写隔离、灵活SLA • Pulsar 的根本不同 • Apache Pulsar 简介 • Pulsar 的云原⽣架构 •

客户端实例名称，客户端创建的多个 Producer、 Consumer 实际是共用一个内部实例（这个实例包含 网络连接、线程资源等） clientCallbackExecutorThreads 4 通信层异步回调线程数 pollNameServerInteval 30000 轮询 Name Server 间隔时间，单位毫秒 项目开源主页：https://github.com/alibaba/RocketMQ