基于 KUBERNETES 的 容器器 + AI 平台 如何助⼒力力企业数字化和智能化转型 xiaoqin@caicloud.io VP of R&D 提纲 构建集群与管理理资源 - 73s 视频演示 多集群和镜像仓库 多租户和旧系统的集成 运⾏行行和构建应⽤用 Rudder - 应⽤用编排技术框架 Cyclone - 持续集成与交付引擎 运⾏行行 AI 应⽤用（机器器学习） 应⽤用（机器器学习） - 58s 视频演示 Kubeflow 的应⽤用 Kubeflow 之上 构建集群与管理理资源 多集群和镜像仓库 • 企业想要的 • 隔离性和安全性 • 容错性与混合云 • 功能多样性与上线流程 • 如何实现 • K8s - 单『控制集群』， 多『⽤用户集群』 • 镜像仓库 - 单『默认仓 库』，多仓库集成 管理理集群和节点 • 技术概览 （内部项⽬目）- ⽣生产级镜像仓库解决⽅方案，基于 • ⼀一键⾼高可⽤用部署和维护 • 为多租户和复杂权限集成⽽而增强 『token service』 • 管理理基于规则的镜像仓库 • 其他企业需要的优化功能 企业典型的多租户模型 租户 Tenant User User group Namespace Deployment Registry 
 project CI/CD

ffmpeg使⽤⼼得 ⽤到ffmpeg的 Python 附录 获取 2 1.9.1 1.9.2 1.9.3 help语法 ⽂档 参考资料 获取 3 强⼤的⾳视频处理⼯具：FFmpeg 最新版本： v1.0 更新时间： 20210914 简介 介绍⾳视频处理⼯具FFmpeg有哪些强⼤的功能。先对ffmpeg进⾏概览， 包括可以⽤来⼲什么，与之相关的ffprobe、ffplay、ffserver等⼯具；再介 绍如何安装ffmpeg；如何⽤ffmpeg处理⾳频，⽐如从⾳频中提取某段⾳频 ⽚段；以及各种视频处理，包括视频属性的获取和调整，包括调整视频宽 ⾼尺⼨⼤⼩；以及动图gif处理，包括视频转动图、动图转视频；以及⽔印 处理，包括去除视频⽔印；从视频中提取完整⾳频和⾳频⽚段；字幕相关 处理，包括字幕的背景知识，包括软字幕和硬字幕、常⻅字幕格式ass和 srt；以及如何⽤Aegisub编辑字幕；从视频中提取字幕、从srt转换出ass 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 crifan/media_process_ffmpeg: 强⼤的⾳视频处理⼯具：FFmpeg 如何使⽤此Gitbook源码去⽣成发布为电⼦书

Apache Ozone 的最近进展和实 践分享 刘岩 陈怡 2022.07.29 ⽬录 • Apache Hadoop HDFS⾯临的问题 • Apache Ozone介绍 • Apache Ozone适⽤场景 • Apache Ozone的最近进展 • Apache Ozone的实践分享 ⼤数据存储的需求 能否提供⾼并发读取和写⼊ 是否兼容主流API，如HDFS/S3 是否可以扩展⾄数百PB的存储容量，数千个 物理节点以及数⼗亿个对象 扩展性 API 兼容性 性能 是否⽀持存算分离架构同时也可以兼容存算耦合 架构 应⽤对接 安全 加密 HDFS现有的⼀些解决⽅案 Namenode Federation Router Based Federation 是否需要⼀个新的⼤数据存储？ 现有的对象存储⽅案 ⽆法很好的横向扩展 HDFS的扩展性 达到了上限 达到了上限 ⽆法接受私有化 的数据存储系统 公有云的对象存储服务 ⽆法在线下部署 ⽬录 • Apache Hadoop HDFS⾯临的问题 • Apache Ozone介绍 • Apache Ozone适⽤场景 • Apache Ozone的最近进展 • Apache Ozone的实践分享 Apache Ozone • Ozone是 ⼀个分布式的KV对象存储 可扩展⾄数⼗亿个对象，从⽽对云原⽣类的应⽤更友好

Pulsar 云原⽣时代的消息平台 翟佳 streamnative.io ⾃我介绍 • 开源项⽬爱好者： • Apache Pulsar PMC成员 • Apache BookKeeper PMC成员 • EMC -> StreamNative • 华中科⼤ -> 中科院计算所 • Pulsar 的根本不同 • Apache Pulsar 简介 • Pulsar 的⽣态和社区 Apache Pulsar 要解决的问题 • 企业需求和数据规模 • 多租户 - 百万Topics - 低延时 - 持久化 - 跨地域复制 • 解除存储计算耦合 • 运维痛点：替换机器、服务扩容、数据 rebalance • 减少⽂件系统依赖 • 性能难保障： 持久化（fsync）、⼀致性（ack: all）、多Topic • IO不隔离：消费者读Backlog的时候会影响其他⽣产者和消费者 + 强⼀致性 • ⽀持统⼀的 Queue 和 Stream 的接⼝。 • 丰富的企业级特性 • 多租户隔离 — 百万Topics — 跨地域复制 — 鉴权认证 • Pulsar 的根本不同 • Apache Pulsar 简介 • Pulsar 的⽣态和社区 • Pulsar 的根本不同 • Apache Pulsar 简介 • Pulsar 的云原⽣架构 • 企业级流存储：

基于go和flutter的实时通信/视频直播解决方案 段维伟 湖北捷智云技术有限公司 创始人 目 录 背景 01 技术简介 02 客户端 03 服务端 04 开源社区 05 Q&A 06 背景 第一部分 即将讲述的内容 • WebRTC 实时通讯 • Flutter 跨平台UI 开发框架 • 基于Flutter UI 框架的WebRTC 插件 flutter-webrtc Go 语言的WebRTC 协议栈 pion/webrtc • 基于pion/webrtc 的应用级服务框架 pion/ion • 5G 时代, 实时通讯应用爆发 • 疫情影响，全世界都在使用远程教育，远程办公 • 云游戏，机器人，VR，直播等 • 如何用最容易的方案实现实时通讯 • 漂亮的app，最好全部(mobile, web, desktop)平台都支持. • 最容易使用的后端技术 最容易使用的后端技术 真实世界的需求点 用开源方案实现需求 WebRTC + Flutter + Go 技术简介 第二部分 WebRTC 是什么 01. • 由 Google 发起的基于浏览器通讯标准 • 基于收购来的 GIPS (6800万美金)的高质量实时音视频引 擎 • 支持主流浏览器主流移动设备 • 历时十年成为Web 实时通讯标准 • RTMP 直播协议的低延迟替代方案 WebRTC

1 版权说明 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 本书制作用到的工具 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 意见和疑问 . . . . . . . . 8 1.2.2. 排除字符组. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 1.2.3. 常见的简写形式. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 1.3. 量词 . . . . . . . . 3. 位置的特性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 2.4. 相关案例 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 2.4.1. 不匹配任何东西的正则 . .

1 版权说明 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 本书制作用到的工具 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 意见和疑问 . . . . . . . . 8 1.2.2. 排除字符组. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 1.2.3. 常见的简写形式. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 1.3. 量词 . . . . . . . . 3. 位置的特性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 2.4. 相关案例 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 2.4.1. 不匹配任何东西的正则 . .

2008-2010。 这个协议受到知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享的约束 基于这个协议，您可以自由： • 复制、发行、展览、表演、放映、广播或通过信息网络传播本作品 • 创作演绎作品 惟须遵守下列条件： • 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 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。该协议的任何部分都不削弱或者限制作者的人格权利。 关于这个著作权协议的更多信息，请参阅： http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120 IV.II.I OpenOffice.org 文字处理的主要特性 . . . . . . . . . . . . . . . . . 120 IV.II.II 完成基本的文字处理工作 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122

DeepSeek是一家专注通用人工智能（AGI）的中国科技公司，主攻大模型研发与应 用。 • DeepSeek-R1是其开源的推理模型，擅长处理复杂任务且可免费商用。 Deepseek可以做什么？ 直接面向用户或者支持开发者，提供智能对话、文本生成、语义理解、计算推理、代码生成补全等应用场景， 支持联网搜索与深度思考模式，同时支持文件上传，能够扫描读取各类文件及图片中的文字内容。 文本生成 表格、列表生成（如日程安排、菜谱） 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 推理模型那样复杂的推理和决策能力。 推理模型 通用模型 优势领域 数学推导、逻辑分析、代码生成、复杂问题拆解 文本生成、创意写作、多轮对话、开放性问答 劣势领域 发散性任务（如诗歌创作） 需要严格逻辑链的任务（如数学证明） 性能本质 专精于逻辑密度高的任务 擅长多样性高的任务 强弱判断 并非全面更强，仅在其训练目标领域显著优于通用模型 通用场景更灵活，但专项任务需依赖提示语补偿能力 • 例如：GPT-3、GPT-4（OpenAI

将数据转化为统计图、热力图、网络关系图、词云、树形 图等，用于揭示数据中蕴含的模式、趋势、异常和洞见。 本质：以多agent实现从数据采集到可视全流程 模型特点 Claude 3.5 sonnet  平衡性能：在模型大小和 性能之间取得平衡，适合 中等规模任务。  多模态支持：支持文本和 图像处理，扩展应用场景。  可解释性：注重模型输出 的可解释性和透明性。 DeepSeek R1  长文本处理：擅长处理长文本 和复杂文档，适合专业场景。  定制化能力：支持用户自定义 训练和微调，适应特定需求。 Open AI o3 mini  小型化设计：轻量级模型， 适合资源有限的环境。  快速响应：优化推理速度， 适合实时交互场景。  通用性强：适用于多种自 然语言处理任务，如对话 生成和文本理解。 爬虫数据采集 1、阅读网页源代码，提取特定网页内容； 2、撰写python脚本； 任务 你需要完成以下两个任务： 1.阅读网页【网址】源代码【对应网页源代码】。提取所 有包含“春运2025丨X月X日，全社会跨区域人员流动量完 成X万人次”的网址进行去重、筛选，合并成网址列表 2.撰写python脚本，基于步骤1输出的网址列表提取所有网 址内容“截至目前 2025 年春运（2025年1月14日到2月8日） 相关数据（如日期、全社会跨区域人员流动量、铁路客运 量、公路人员流动量、水路客运量、民航客运量等）”完