摘要与改写 02 01 03 文本生成 自然语言理解与分析 知识推理 知识推理 逻辑问题解答（数学、常识推 理） 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 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 1 2 推理模型 通用模型 • 提示语更简洁，只需明确任务目标和 需求（因其已内化推理逻辑）。 提示语元素协同效应理论的核心观点包括： ▪ 互补增强：某些元素组合可以互相弥补不足，产生1+1>2的效果。 ▪ 级联激活：一个元素的激活可能引发一系列相关元素的连锁反应，形成 一个自我强化的正反馈循环。 ▪ 冲突调和：看似矛盾的元素组合可能产生意想不到的积极效果。 ▪ 涌现属性：某些元素组合可能产生单个元素所不具备的新特性。 目标 主要元素组合 次要元素组合 组合效果 提高输出准确性

通过分析海量商品数据 揭示市场趋势，帮助商 家精准定位消费者需求， 把握市场动态。 对比产品参数 自动收集并对比同类产 品参数，突出性能差异， 简化消费者的决策流程。 整合用户反馈 整合用户反馈，提炼关 键意见，确保购买决策 基于真实用户体验，提 高决策质量。 提供定制建议 结合个人偏好与历史行 为，提供定制化的购买 建议，提升用户的购物 满意度。 简化决策流程 通过突出产品性能差异， 消费决策场景案例：需求识别，产品匹配 提供深入的市场趋势、消费者行为洞察及竞争格局，为企业制定精准的商业策略提供支持。 01 02 03 04 数据来源：社交媒体、市场调查、 行业报告、消费者反馈等。 信息发现 推理分析 信息整合 生成定制化的商业报告，帮助管理层理解市场 格局、识别潜在机会和风险，做出明智决策。 输出报告 将不同来源的结构化和非结构化数据进行 整合，形成全面的市场和消费者视角。 基于推理技术，实时预测未来的 市场需求或用户行为。 • 根据预测结果优化资源分配和决 策流程，确保高效性。 动态预 测与优 化 • 通过数据反馈（如实际的使用情 况）更新模型参数。 • 进行持续优化，提升系统的适应 能力和效率。 反馈与 迭代  端到端任务自动化  人机共生新范式  重塑企业运营效能 • 通过技术创新、优化结构和提升效 率，实现企业的可持续发展。 数字化转

部署结构的会有多个 HAConnection 实例， Master 构建 HAConnection 时会构建向 slave 写入数据服务线程对象 WriteSocketService 对象 和读取 Slave 反馈服务线程对象 ReadSocketService 4.1 WriteSocketService 向 slave 同步 commitLog 数据线程， slaveRequestOffset 通过 netty 写入响应 6 processResponseCommand 接收响应处理 当 client 向 server 发送请求的时候，server 处理后向 client 反馈处理结果。 根据 RemotingCommand 的 opaque,从缓存中取出对应的 ResponseFuture ResponseFuture 设置响应对象

MySQL 8.0.17 调优指南（openEuler 20.09） 1 调优概述 2020-10-15 1 ● 必须保证调优后的程序运行正确。 ● 调优过程是迭代渐进的过程，每一次调优的结果都要反馈到后续的代码开发中 去。 ● 性能调优不能以牺牲代码的可读性和可维护性为代价。 1.3 调优思路 性能优化首先要较为精准的定位问题，分析系统性能瓶颈，然后根据其性能指标以及 所处层级选择优化的方式方法。

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 在那些机器上能够正常运行。 • 确保您阅读了课室