. . . . . . . . 247 VI 自定义桌面和应用程序 249 VI.I 简介 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 249 VI.II 自定义桌面 . . . . . . . . . . . . VI.II.II 自定义主题(按钮 & 图标等) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 259 VI.II.III 自定义屏幕保护 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 268 VI.II.IV 自定义屏幕分辨率 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 I.7 桌面自定义 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

one output file file must be specified must be specified 获取 20 视频属性调整 播放速率 加倍速播放视频 慢倍速播放视频 定义帧率 16fps 静⾳视频（移除视频中的⾳频） ffmpeg -i input.mov -an mute-output.mov ffmpeg -i input.mov -an mute-output SSA=4.00 ASS=4.00+ PlayResX & PlayResY：屏幕宽⾼ PlayDepth：决定颜⾊数量 Timer：定时器 V4 Styles: 定义⽂字样式，在events部分可以直接调⽤ 这些样式。 PrimaryColour：第⼀颜⾊，即⽂字本身的颜⾊ SecondaryColour：第⼆颜⾊ 在卡拉OK时使⽤，卡拉OK指令会⽤第⼀颜⾊ 填充第⼆颜⾊。 离。这取决于⽂字对⻬⽅式，如果该⽂字使⽤ 中对⻬，则上下缩进值⽆效。需要时⽂字可⽤ \n或\N命令换⾏。ASS⽂件中，Script Info部 分的⼀个参数“WrapStyle”也可以改变此值 Outline：边框样式 获取 37 ⽂字可以设定为有边框，⽆边框，或拥有不透 明边框（矩形背景） Shadow：阴影距离 ⽂字的阴影到⽂字的距离⼤⼩ AlphaLevel.：透明度（0⾄255有效） En

限于模式识别和优化，缺乏真正的创新能力 能够生成新的创意和解决方案，具备创新能力 人机互动能力 按照预设脚本响应，较难理解人类情感和意图 更自然地与人互动，理解复杂情感和意图 问题解决能力 擅长解决结构化和定义明确的问题 能够处理多维度和非结构化问题，提供创造性的解 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（ • 不要对推理模型使用“启发式”提示（如角色扮演），可能干扰其逻辑主线。 • 不要对通用模型“过度信任”（如直接询问复杂推理问题，需分步验证结果）。 从“下达指令”到“表达需求” 策略类型 定义与目标 适用场景 示例（推理模型适用） 优势与风险 指令驱动 直接给出明确步骤或 格式要求 简单任务、需快速执行 “用Python编写快速排序函 数，输出需包含注释。” ✅ 结果精准高效 ❌ 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。” ✅ 兼顾目标与细节 ❌ 需避免过度约束

如文本生成、分类和问答。 Kimi k1.5  垂直领域优化：针对特定领域 （如医疗、法律）进行优化， 提供高精度结果。  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 一个句子 所提供段落的语言是中文，以下是按要求的标记表格式翻译成英文的译文： Original (Chinese) Translation (English) 捕食是一个基本的生态过程，捕食的定义为：一种生物（捕食 者）捕食了另一种生物（猎物）（Begon等，1997）。 Predation is a fundamental ecological process,defined as one 输出结果，每个句子单独成行。第一列为原句，第二列为修改后的句子，第三列为中文解释。请编辑以下文本： 原始句子 优化后句子 中文释义 捕食是一个基本的生态过程，捕食的定义为：一 种生物(捕食者)捕食了另一种生物(猎物)(Begon 等，1997)。 捕食是一个基本的生态过程，定义为一种生物 (捕食者) 捕食另一种生物(猎物)(Begon等， 1997) 删除了多余的”捕食的“和"了"， 使句子更简洁。 在群落范围内，捕食能够影响某一营养等级的动

可以将写 VIP 和读 VIP 分别进行设置，为读写分离做准备。  扩展不是很方便。  可以在后面添加多个从服务器，并做到负载均衡。 缺点：  在启动或者恢复后会立即替换掉定义的 sorry_server，因此如果要实现指 定条件替换或者不替换需要通过其他方式实现，比如：临时更改 mysql 的端口等。  切换需要 1s 左右的时间。 2.4 方案实战 2 换。  可以将写 VIP 和读 VIP 分别进行设置，为读写分离做准备。  扩展很方便。可以在后面添加多个从服务器，并做到负载均衡。 缺点：  在启动或者恢复后会立即替换掉定义的 sorry_server，因此如果要实现指 定条件替换或者不替换需要通过其他方式实现，比如：临时更改 mysql 的端口等。  安装配置比单写入稍微复杂，需要另外一个 VIP。管理比单写入复杂。 drbd 以后，就需要使用命令在 dbserver1 和 dbserver2 上创建配置 的 drbd 资源，使用如下命令： drbdadm create-md r0 # r0 为配置文件中定义的资源名  DRBD 的启动和停止 /etc/rc.d/init.d/drbd start #启动 drbd /etc/rc.d/init.d/drbd stop #停止 drbd

协议分4部分，含义分别如下 1、大端4个字节整数，等于2、3、4长度总和 2、大端4个字节整数，等于3的长度 3、使用json序列化数据 4、应用自定义二进制序列化数据 Header 部分数据是通过 FastJson 序列化数据 请求自定义字段都会实现 CommandCustomHeader 接口， 在 RemotingCommand 序列化之前 会将 CommandCustomHeader CommandCustomHeader 的字段拷贝到 Header 的 extFields 中去， 让后在整体通过 Fastjson 序列化 Netty 通过 NettyEncoder、NettyDecoder 自定义实现将 RemotingCommand 转换成 byte[] NettyEncoder: NettyDecoder 五：通信层的整体交互

Operator 是什么 • Kubernetes 中一切都可视为资源 • 默认资源类型：如 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 Operator 的基本原理 3. MySQL Operator 设计实践 4. 小结 回顾 • 商业云平台概况 • Operator 的基本原理 • MySQL-Operator 实践 ü 自定义 controller，使用 CRD ü MHA、MGR 高可用的实现 ü 扩缩容、故障处理流程 ü 分布式存储 ceph 展望 • 优化存储 • 增强 MySQL 的安全性 • 完善数据处理工具

MyISAM vs InnoDB InnoDB • 数据存储方式简单，使用 数据存储方式简单，使用 B+ Tree B+ Tree 进行索引 进行索引 • 使用三个文件定义一个表： 使用三个文件定义一个表： .MYI .MYD .frm .MYI .MYD .frm • 少碎片、支持大文件、能够进行索引压缩 少碎片、支持大文件、能够进行索引压缩 • 二进制层次的文件可以移植

为企业场景优化 扩展性 - ⽀支持 AI ⼯工作流 运⾏行行 AI 应⽤用 KUBEFLOW 的应⽤用 • Kubeflow 社区的联合创始⼈人 • kubeflow/tf-operator • 定义 TFJob Spec (CRD) • 跟踪 TensorFlow 任务运⾏行行状态 • ⽀支持分布式 TensorFlow 任务 KUBEFLOW 之上 • 借⼒力力容器器平台提供⽣生产级的集群资源管理理

com/pion/ion • 基于pion/webrtc 开发 pion/ion-sfu • 分布式架构 • 基于grpc over NATS mq • 使用redis 存储媒体流全局位置 • 支持业务自定义开发 • 高性能，单个ion-sfu节点 1k 并发仅需 0.5核 ION 架构 多node 架构 主要模块 • ISLB 服务发现，负载均衡，媒体信息全局存储 • Biz 业务接入模块