长文本摘要（论文、报告） 文本简化（降低复杂度） 多语言翻译与本地化 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） 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 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。 维度 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

效果如何？ 一 能做什么？ 数据挖掘 数据分析 数据采集 数据处理 数据可视化 AIGC 数据应用 通过编写爬虫代码、访问数据库、读取文件、调用API等方式，采 集社交媒体数据、数据库内容、文本数据、接口数据等。 通过数据清洗、数据集成、数据变换、特征工程等方式，实 现数据纠错、数据整合、格式转换、特征提取等。 对数据进行诊断、预测、关联、聚类分析，常用于问题 定位、需求预测、推荐系统、异常检测等。 定位、需求预测、推荐系统、异常检测等。 对数据进行分类、社交网络分析或时序模式挖掘，常用 于客户细分、信用评分、社交媒体营销、股价预测等。 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。 末尾缺失，需要重复尝试生成。 长文本（15000token）：暂时 无法给出答复。 【所需阅读文本】请根据以上文本完成以下三个任务：1、阅读 文本内容；2、整理集成可视化的数据表格；3、按照日期规范排 序（直接分析并输出结果，不使用python） 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。 文本数据集成  一般文本处理任务中，DeepSeek

1.4. 多选分支 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 1.5. 案例分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 1.5.1. 匹配 16 进制颜色值 48 5.2.3 元字符转义问题. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 5.3. 案例分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50 5.3.1 身份证. . . . 然而关于正则如何匹配字符的学习，大部分人都觉得这块比较杂乱。 毕竟元字符太多了，看起来没有系统性，不好记。本章就解决这个问题。 内容包括： • 两种模糊匹配 • 字符组 • 量词 • 分支结构 • 案例分析 1.1. 两种模糊匹配 如果正则只有精确匹配是没多大意义的，比如 /hello/，也只能匹配字符串中的 "hello" 这个子串。 var regex = /hello/; console.log(

1.4. 多选分支 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 1.5. 案例分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 1.5.1. 匹配 16 进制颜色值 48 5.2.3 元字符转义问题. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 5.3. 案例分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50 5.3.1 身份证. . . . 然而关于正则如何匹配字符的学习，大部分人都觉得这块比较杂乱。 毕竟元字符太多了，看起来没有系统性，不好记。本章就解决这个问题。 内容包括： • 两种模糊匹配 • 字符组 • 量词 • 分支结构 • 案例分析 1.1. 两种模糊匹配 如果正则只有精确匹配是没多大意义的，比如 /hello/，也只能匹配字符串中的 "hello" 这个子串。 var regex = /hello/; console.log(

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 界定性能的影响是由哪个参数造成的。 ● 由于在进行系统性能分析时，性能分析工具本身会占用一定的系统资源，如CPU ，如CPU 资源、内存资源等等。我们必须注意到这点，即分析工具本身运行可能会导致系 统某方面的资源瓶颈情况更加严重。 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。 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。 下面介绍MySQL数据库具体的调优思路和分析过程，如图1所示。 调优分析思路如下： 1. 很多情况下压测流量并没有完全进入到服务端，在网络上可能就会出现由于各种 规格（带宽、最大连接数、新建连接数等）限制，导致压测结果达不到预期。 2. 接着看关键指标是否

MySQL MySQL 技巧分 技巧分 享 享 MySQL MySQL 技巧分享 技巧分享 常用技巧 常用技巧  使用 使用 Explain/ DESC Explain/ DESC 来分析 来分析 SQL SQL 的执行情况 的执行情况  使用 使用 SHOW PROCESSLIST SHOW PROCESSLIST 来查看当前 来查看当前 MySQL MySQL 服务器线 服务器线 MySQL Slow Log 分析工具 分析工具  mysqldumpslow - mysql mysqldumpslow - mysql 官方提供的慢查询日志分析 官方提供的慢查询日志分析 工具 工具  mysqlsla - hackmysql.com mysqlsla - hackmysql.com 推出的一款日志分析工具 推出的一款日志分析工具 ，功能 ，功能

ubuntu.com/ 技术型用户如果您具有一定的技术水平，可以选择以下的方式为 Ubuntu 做出贡献： • 测试 Ubuntu 预发布版并从中寻找缺陷。 • 报告缺陷，帮助开发团队对其进行分析。 • 对错误报告进行筛选，并加以必要的编辑、评估和分类，便于更快地解决问题。 • 加入并参与 Ubuntu 的支持邮件列表或讨论列表。 12 Ubuntu 和 Microsoft Windows：对比 特性能帮助您更好地管理收件箱、发送和组织信 件。 关键特性： • 阻止垃圾邮件如果收件箱中的垃圾邮件和烦人的广告使您感到疲劳，Mozilla Thunderbird 提供了探测垃圾邮件的高效工具。这些工具分析邮件消息并识别出 那些最可能是垃圾邮件的。垃圾邮件可以自动探测出来并放置到一个特定的文件夹 中。 92 收发邮件 目录 Lucid Lynx 图 III.36 阻 止 垃 圾 邮 件 要在 Thunderbird I.II OpenOffice.org 电子表格 OpenOffice.org 电子表格(Calc)是一款强大的电子表格程序，包含计算、分析、求 和以及以报告或图表形式展示数据所需的全部工具。它还有大量的高级功能，比如输 入复杂公式、引入外部数据和进行统计分析。 IV.I.III OpenOffice.org 演示 OpenOffice.org 演示(Impress)是一款用作创建高效多媒体演示文稿的幻灯片程序。

Pod、Service、Volume 等 • Kubernetes 1.7 之后增加了 CRD 自定义资源 • 二次开发扩展 Kubernetes API CRD 的基本原理 ① 观察资源的当前状态 ② 分析当前状态与期望状态的差别 ③ 调用 API 消除差别 TestCluster app=test app=test 申请扩容 期望副本数：3 当前副本数：1 VS app=test 增加2个副本