署名。您必须按照作者或者许可人指定的方式对作品进行署名(但是不得以任何方式暗示它们支持您 或者您作品的使用)。 • 非商业性使用。您不得将本作品用于商业目的。 • 相同方式共享。如果您改变、转换本作品或者以本作品为基础进行创作，您只能采用与本协议相同的 许可协议发布基于本作品的演绎作品。 对于任何的再使用或者分发，您必须让他人清楚了解到本作品所适用的协议条款。若您获得著作权人的 许可，上述任何条件都可以免除。该 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 I.II 自由软件运动、开源和 Linux . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 I.II.I 自由软件运动 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 215 IV.VII.I GnuCash 财务软件 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 215 IV.VIII本课小结 . . . . . . .

其他常用中文指令 Prompts（指令） 跨学科融合：将“舆论分析”概念与其他领域的最新具有突破性的理论深度结合，提出极其具有创新的交叉领域的十个问题。 探索“舆论分析”概念的基础理论、哲学基础或科学原理等深层次原理，提出挑战这些基础的前所未有的突破性十个问题。 舆论分析这个概念在最前沿科技或理论中的潜在应用，列出十个充满想象力和震撼性，前所未有的应用。 如果要量化研究审美智能概念，请提出一个合理的 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。 产品 概况 功能亮点 功能亮点  多版本与模块化支持：目前提供三个版本（基础版、增 强版、专业版），能够灵活应对不同用户的综述需求。 工具内包括文献观点梳理、问题提出等功能模块，确保 用户在不同科研需求下得到充分支持。  增强版绘图功能：增强版具备绘图功能，可通过可视化 选取文章：勾选想要分析的20篇文献。  综述生成：点击生成综述，等待2-3分钟即可下载综述报告。 元知AI综述工具官网：https://yuanzhi.zeelin.cn/#/ 选择版本：根据需求选择工具的四个版本，包括基础版、增强版、专业版（单图）、专业版（双图）。  文献导入：用户可从现有文献数据库中下载中英文数据后导入平台，或直接通过实时联网访问免费数据库 进行在线分析，操作简单便捷。  信息提取与分析：

(Relational Database Management System，关系数据库管理系 统）应用软件之一。 MySQL是一种关系数据库管理系统，关系数据库将数据保存在不同的表中，而不是将 所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。 MySQL所使用的SQL语言是用于访问数据库的最常用标准化语言。MySQL软件采用了 双授权政策，分为社区版和商业版，由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其 是开放源码这一特点，一般中小型网站的开发都选择 MySQL作为网站数据库。 1.2 调优原则 性能调优从大的方面来说，在系统设计之初，需要考虑硬件的选择，操作系统的选 择，基础软件的选择；从小的方面来说，包括每个子系统的设计，算法选择，如何使 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

从srt转换出ass 字幕；嵌⼊字幕，包括⽤流拷⻉模式嵌⼊软字幕、⽤vf模式烧录嵌⼊硬字 幕、且可以指定字幕位置、指定字幕⽂字属性等；整理ffmpeg使⽤的⼼得 和常⻅问题；以及其他有哪些⼯具软件⽤到了ffmpeg、如何⽤Python调⽤ ffmpeg；最后给出附录内容，包括help语法、⽂档资料等。 源码+浏览+下载 本书的各种源码、在线浏览地址、多种格式⽂件下载如下： Gitbook源码 该格式在Windows平台上可以经播放器由VSFilter 渲染进⾏播放。这是⼀款⼴受欢迎且已停⽌开发的 字幕编辑制作⼯具。 最新版本：V4.00 基于：SSA 4.00+编码构建 特点： 在SSA编写⻛格的基础上增添更多的效果和指令 使⽤现状 该字幕格式常被字幕组所应⽤ ⽬前有很多播放器⽀持渲染SSA、ASS字幕 最新版本：V4.00+ ASS字幕分类 软字幕 特点 过程可逆 可以提取、取出和查看源代码的 内嵌字幕 指字幕被以图形⽅式硬编码到视频中 变成视频数据本身=视频数据的⼀部分 特点 过程不可逆 ⽆法再把字幕提取出来 获取 36 播放时不需VSFilter等渲染 常⽤字幕制作软件 Aegisub Jubler VisualSubSync subtitleeditor Sabbu Sub Station Alpha tool Subtitle Workshop

chinaunix.net/uid-20639775-id-3254611.html 4.5.4 Heardbeat 的安装 Master 和 backup 服务器都需要安装 heardheat 软件。下面两种安装方式任 选其一。  Rpm 包的安装方式 yum -y install heartbeat-*  源代码编译安装方式 wget http://www.ultramonkey 不监控资源的可用性以及切换后会将资源停止，所以需要加强 对资源和 heartbeat 的监控，推荐采用 nagios 软件来进行可用性的监控。 5 Heartbeat+DRBD+mysql 高可用方案 5.1 方案简介 本方案采用 Heartbeat 双机热备软件来保证数据库的高稳定性和连续性，数据的一 致性由 DRBD 这个工具来保证。默认情况下只有一台 mysql 在工作，当主 1.1.108 Centos 5.5 64bit /dev/sdb1 2.1.3 5.5.2 DRBD 的安装 官网的说法，如果系统内核（linux）版本低于 2.6.33，在安装软件之前需要加 载 DRBD 模块，我的内核版本是 2.6.18 的，安装后会自动加载 drbd 模块。安 装命令如下： yum install -y drbd83 kmod-drbd83 安装后使用

当人人都会用AI时，你如何用得更好更出彩？ 推理模型 • 例如：DeepSeek-R1，GPT-o3在逻辑推理、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 设计公平、包容的AI交互模式 预防和缓解AI可能带来的负面影响 提示语设计的核心技能体系不仅涵盖了技术层面的专 业知识，更强调了认知能力、创新思维和软实力的重 要性。 这些核心技能构成了提示语设计的基础，涵盖了从问 题分析到创意生成，再到结果优化的全过程。 语境理解能力使设计者能够在复杂的社会和文化背景 下工作；抽象化能力有助于提高工作效率和拓展应用 范围；批判性思考是确保AI应用可靠性和公平性的关 常见陷阱与应对：新手必知的提示语设计误区 缺乏迭代陷阱：期待一次性完美结果 陷阱症状： ▪ 过度复杂的初始提示语 ▪ 对初次输出结果不满意就放弃 ▪ 缺乏对AI输出的分析和反馈 应对策略： ▪ 采用增量方法：从基础提示语开始，逐步添加细节和要求。 ▪ 主动寻求反馈：要求AI对其输出进行自我评估，并提供改进建议。 ▪ 准备多轮对话：设计一系列后续问题，用于澄清和改进初始输出。 过度指令和模糊指令陷阱：当细节淹没重点或意图不明确

使用 Docker 建立 Mysql 集群 软件环境介绍 操作系统：Ubuntu server 64bit 14.04.1 Docker 版本 1.6.2 数据库：Mariadb 10.10 （Mariadb 是 MySQL 之父在 MySQL 被 Oracle 收购之后 创建的分支，性能上优于 MySQL 开源版本） 第一步 安装 Docker 对于 Ubuntu，建议直接联网安装 Docker 安装完成后根据提示，可以将当前用户加到 docker 用户组里，这样就不用每次 执行 docker 都需要 sudo 了。 sudo usermod -aG docker <你的用户名> 对于 Centos6,首先要把企业常用软件包的软件源安装上 yum install epel-release 然后再 yum install docker-io 第二步 运行 Mariadb 容器 首先要将数据镜像拉下来 docker pull

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 • 企业级流存储： BookKeeper streamnative.io 基础决定上层 streamnative.io 企业级特性 streamnative.io 统⼀消费模型 • Exclusive • Failover • Shared • Key-Shared Readers Segmented
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达式的学习通用于其他语言。所以，不论您是前端还是后端工程师，通过阅读此迷你书都能获益。最 后，感谢老姚能够写出这一系列文章，让大家能够更轻松的理解和使用正则表达式。 — 程序猿DD 正则表达式是通用的技能，基础的东西永远绕不开。能在实战中进行总结，并形成专题，更是一种值 得学习的方式。也就几个小时的时间，看完这本图文并茂、贴近实战的教程之后，你会发现自己的代 码其实还可以再精简下。 — 江湖人称向前兄 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。 这是第三章的主题，讲解了正则表达式中括号的作用。 学习正则，是需要了解其匹配原理的。 第四章，讲解了正则表达式的回溯法原理。 之前的例子都是贪婪量词相关的。比如 b{1,3}，因为其是贪婪的，尝试可能的顺序是从多往少的方向去尝 试。首先会尝试 "bbb"，然后再看整个正则是否能匹配。不能匹配时，吐出一个 "b"，即在 "bb" 的基础 上，再继续尝试。如果还不行，再吐出一个，再试。如果还不行呢？只能说明匹配失败了。 虽然局部匹配是贪婪的，但也要满足整体能正确匹配。否则，皮之不存，毛将焉附？ 此时我们不禁会问，如果当多个贪婪