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， 由模型规划解决路径 复杂问题、需模型自主 推理 “我需要优化用户登录流程， 请分析当前瓶颈并提出3种方 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。” 模糊需求（如“写个排序代码”） 多轮对话 通用模型 自然交互，无需结构化指令 “你觉得人工智能的未来会怎样？” 强制逻辑链条（如“分三点回答”） 推理模型 需明确对话目标，避免开放发散 “从技术、伦理、经济三方面分析 AI的未来” 情感化提问（如“你害怕AI吗？”） 逻辑分析 推理模型 直接抛出复杂问题 “分析‘电车难题’中的功利主义 与道德主义冲突” 添加主观引导（如“你认为哪种对？”） 通用模型 自主优化步骤，兼顾效率 与正确性 严格按指令执行，无自主优化 提示语示例 决策需求 验证性需求 "为降低物流成本，现有两种方案： ①自建区域仓库（初期投入高，长期成本低） ②与第三方合作（按需付费，灵活性高） 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；

借助可视化图表进行数据挖掘，基于分析结 果提供可行建议，但整体数据挖掘深度较浅，缺少对不同类型数据直接关联性的探究。 第一轮对话： 第二轮对话： （基于初步分析结果，选择其中一部分或某个方 向进行深入的数据挖掘） 提示词 测试结果受到数据样本、测试环境、AI抽卡、提示词模板等因素影响，仅供参考，无法作为决策制定、质量评估或产品验证的最终依据。 数据挖掘 Claude 3.5 sonnet 的DeepSeek-R1（671B参数），计算复杂度显著降低。 • 性能优化：在代码和数学基准测试中，蒸馏技术显著提升了模 型性能。例如，在基准测试中，蒸馏后的DeepSeek-V2.5模 型在Pass@1和Length指标上均显著优于基线模型。 教师模型生成数据 学生模型训练 微调与优化 策略优化：开源特性，成本优势  开源策略  成本优势 DeepSeek 通过技术创新和优化策略，大幅降低了模型训练和推理 成本，使其在性价比上远超 具实现PC本地部署，保护数 据隐私的同时满足定制化需求。 离线能力 DeepSeek 支持完全离 线部署，适合网络条件 受限的场景（如工业物 联网、偏远地区）。 任 务 分 配 与 负 载 均 衡 数 据 传 输 与 延 迟 优 化 模 型 更 新 与 协 同 训 练 对比优势：高性价比，技术普惠 公司 模型 产品类型 核心功能 优点 缺点 DeepSeek DeepSeek R1

的多个关键特性的实现原理，幵对消息中间件遇到的各种问题迕行总结，阐述 RocketMQ 如何解决返些问题。文中主要引用了 JMS 规范不 CORBA Notification 规范，规范为我们设计系统挃明了 方吐，但是仍有丌少问题规范没有提及，对亍消息中间件又至关重要。RocketMQ 幵丌遵循任何规范，但是参考了 各种规范不同类产品的设计思想。 2 产品发展历史 大约经历了三个主要版本迭代 ker 重启，由亍队列 总数収生发化，哈希叏模后定位的队列会发化，产生短暂的消息顺序丌一致。 如果业务能容忍在集群异常情冴（如某个 Broker 宕机戒者重启）下，消息短暂的乱序，使用普通顺序方 式比较合适。  严格顺序消息 顺序消息的一种，无论正常异常情冴都能保证顺序，但是牺牲了分布式 Failover 特性，即 Broker 集群中只 要有一台机器丌可用，则整个集群都丌可用，服务可用性大大降低。 Consumer 端迕行修正，保证万无一失。 7.5 长轮询 Pull RocketMQ 的 Consumer 都是从 Broker 拉消息来消费，但是为了能做到实时收消息，RocketMQ 使用长轮询方 式，可以保证消息实时性同 Push 方式一致。返种长轮询方式类似亍 Web QQ 收収消息机制。请参考以下信息了解 更多 http://www.ibm.com/developerworks/cn/web/wa-lo-comet/

1. 用于实验的 GPU 容器 2.基于 Kubeflow 的机器学习训练服务 3.模型管理和模型 Serving 服务 Experiment Training Serving 均基于容器，不对业务方直接提供 GPU 物理机 GPU 实验 JDOS 常规的容器服务 ，使用 gpu 的 zone ， 自行设定相应的镜像即 可，有完善的周边服务 训练服务 • 提供基于 kubeflow

Lynx • 在论坛中回答问题。 • 加入 Ubuntu IRC 在线支持和讨论频道(Internet Relay Chat，一种即时通讯方 式)。 非 技 术 型 用 户 如 果 您 不 具 备 技 术 方 面 的 知 识 ， 同 样 可 以 通 过 以 下 的 方 式 帮 助 Ubuntu： • 美工和设计 • 翻译和本地化 • 撰写、更新文档和培训材料 • 宣传 Ubuntu 桌面课程开发 com/training 像软件开发一样，社区也为桌面课程的发展做出了贡献。社区在 Ubuntu 课程设计 方面有着丰富的经验，根据用户的要求和想法确定课程的范围和结构。社区也帮助 Canonical 和第三方作者设计、检查课程内容。更多关于社区在 Ubuntu 课程方面的 努力的内容，请访问 http://wiki.ubuntu.com/Training 全部内容的编写和设计都是在纯粹的 Ubuntu 哲学思想下遵循开源传统进行的。 Lynx 图 I.5 价 格 比 较 进一步了解表格中概括的内容： 相关费用 Microsoft Windows 操作系统是专有的，添加新的功能和应用软件都会产 生费用。有些时候，相关费用是使用第三方软件产生的，不仅是 Microsoft 造成的。 而 Ubuntu 的新版本和应用程序都是免费的。 新版本发布 Ubuntu 只有一个版本，专业用户和家庭用户得到的都是相同的功能。但 Microsoft

broker 的主从复制机制拷贝到 broker 的 slave 上去 二：Producer 如何发送消息 Producer 轮询某 topic 下的所有队列的方式来实现发送方的负载均衡 1） Topic 下的所有队列如何理解： 比如 broker1, broker2, borker3 三台 broker 机器都配置了 Topic_A Broker1 的队列为 中添加一条消息记录 <3> 构建 DispatchRequest 对象，添加到分发索引服务 DispatchMessageService 线程 中去 <4>唤醒异步刷盘线程 <5> 向发送方返回结果 (2)DispatchMessageService <1>分发消息位置到 ConsumeQueue <2>分发到 IndexService 建立索引 Server 与 Client 公用抽象类 ResponseFuture 模式: invokeSyncImpl 和 invokeAsyncImpl 都使用了 请求方会 new 一个 ResponseFuture 对象缓存起来 ConcurrentHashMap，并且设置 opaque 值

机器学习，视觉计算等 如何使用它 01. 副标题 • 在Web中使用JS API • 基于google libwebrtc实现原生客户端开发 (ios/android/c++) • 使用第三方堆栈实现兼容功能（Go） https://github.com/pion/webrtc 一对一视频原理 基本通讯流程 5 RTP/RTCP/媒体流 1 Offer 信令服务器 2 Offer

用编译器的选项，如何发挥硬件最大的性能等等。 在性能优化时，我们必须遵循一定的原则，否则，有可能得不到正确的调优结果。主 要有以下几个方面： ● 对性能进行分析时，要多方面分析系统的资源瓶颈所在，因为系统某一方面性能 低，也许并不是它自己造成的，而是其他方面造成的。如CPU利用率是100%时， 很可能是内存容量太小，因为CPU忙于处理内存调度。 ● 一次只对影响性能的某方面的一个参数进行调整，多个参数同时调整的话，很难

如果既不是很强的一致性又不是很弱的一致性，那 么我们就采取中间的策略，就是在同机房再部署一个 S1(R) ，作为备库，提供读取服务，减少 M1(WR) 的 压力，而另外一个 idc 机房的 M2 只做 standby 容灾方 式的用途。 当然这里会用到 3 台数据库服务器，也许会增加采 购压力，但是我们可以提供更好的对外数据服务的能力和 途径，实际中尽可能两者兼顾。 MySQL 架构设计—高可用架构