Ubuntu 桌面培训 2010
有限公司和 Ubuntu 培训社区创作 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。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 I.IV.II 应用程序 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 I.V II.III 创建一个用户账户和快速切换用户 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 II.IV 添加/删除应用程序 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 II.V 桌面效果——0 码力 | 540 页 | 26.26 MB | 1 年前3清华大学 DeepSeek 从入门到精通
• 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) 代码注释、文档撰写 结构化生成 文章/故事/诗歌写作 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; ② 检查对照组设置是否存在偏差; ③ 重新计算p值并判断显著性。" �实战技巧: 分析需求 "分析 保持时间复杂度不变; ② 使用numpy优化数组操作; ③ 输出带时间测试案例的完整代码。" 创造性需求 "设计一款智能家居产品,要求: ① 解决独居老人安全问题; ② 结合传感器网络和AI预警; ③ 提供三种不同技术路线的原型草图说明。" �实战技巧: 还要不要学提示语? 提示语(Prompt)是用户输入给AI系统的指令或信息,用于 引导AI生成特定的输出或执行特定的任务。简单来说,提示语0 码力 | 103 页 | 5.40 MB | 8 月前3RocketMQ v3.2.4 开发指南
........................................................................................ 29 9.1 网络协议 ................................................................................................ taobao.metaq v3.0 = RocketMQ + 淘宝个性化需求 为淘宝应用提供消息服务 项目开源主页:https://github.com/alibaba/RocketMQ 2 com.alipay.zpullmsg v1.0 = RocketMQ + 支付宝个性化需求 为支付宝应用提供消息服务 com.alibaba.commonmq v1.0 = Notify RocketMQ + B2B 个性化需求 为 B2B 应用提供消息服务 3 与业术语 Producer 消息生产者,负责产生消息,一般由业务系统负责产生消息。 Consumer 消息消费者,负责消费消息,一般是后台系统负责异步消费。 Push Consumer Consumer 的一种,应用通常吐 Consumer 对象注册一个 Listener 接口,一旦收到消息,Consumer0 码力 | 52 页 | 1.61 MB | 1 年前3清华大学 DeepSeek+DeepResearch 让科研像聊天一样简单
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。 对数据进行分类、社交网络分析或时序模式挖掘,常用 于客 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。 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。 的可解释性和透明性。 DeepSeek R1 高效推理:专注于低延迟和 高吞吐量,适合实时应用。 轻量化设计:模型结构优化, 资源占用少,适合边缘设备 和移动端。 多任务支持:支持多种任务, 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。0 码力 | 85 页 | 8.31 MB | 7 月前3MySQL 8.0.17 调优指南(openEuler 20.09)
........................................................................................... 6 3.6 网络参数调优............................................................................................... MySQL是一个关系型数据库管理系统,由瑞典MySQL AB公司开发,目前属于Oracle 旗下产品。MySQL是最流行的关系型数据库管理系统之一,在Web应用方面,MySQL 是最好的RDBMS (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。 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满足要求,如果不满足,需要确定是哪个地方有问题,一般 情况下,服务器端问题可能0 码力 | 11 页 | 223.31 KB | 1 年前3谈谈MYSQL那点事
读写性能都非常优秀 • 能够承载大数据量的存储和访问 能够承载大数据量的存储和访问 • 拥有自己独立的缓冲池,能够缓存数据和索引 拥有自己独立的缓冲池,能够缓存数据和索引 MySQL 架构设计—应用架构 强一致性 对读一致性的权衡,如果是对读写实时性要求非常高的话, 就将读写都放在 M1 上面, M2 只是作为 standby 。 比如,订单处理流程,那么对读需要强一致性,实时写实 架构设计—高可用架构 系统优化:硬件、架构 系统优化:硬件、架构 服务优化 服务优化 应用优化 应用优化 MySQL MySQL 优化方式 优化方式 影响性能的因素 影响性能的因素 应用程序 应用程序 查询 查询 事务管理 事务管理 数据库设计 数据库设计 数据分布 数据分布 网络 网络 操作系统 操作系统 硬件 硬件 使用好的硬件,更快的硬盘、大内存、多核 配置合理的 MySQL MySQL 服务器,尽量在应用本身达到一 服务器,尽量在应用本身达到一 个 个 MySQL MySQL 最合理的使用 最合理的使用 针对 针对 MyISAM MyISAM 或 或 InnoDB InnoDB 不同引擎进行不同定制 不同引擎进行不同定制 性配置 性配置 针对不同的应用情况进行合理配置 针对不同的应用情况进行合理配置 针对 针对 my.cnf0 码力 | 38 页 | 2.04 MB | 1 年前3MySQL高可用 - 多种方案
作为故障转移,提高系统的可用性。但是一般的 mysql 高可用为了实现 mysql 数据的一致性,一般都是采用单点写入,本方案采用 keepalived 中的 sorry_server 来实现写入数据库为单点的需求。本方案实现的功能是当网络有问题、 mysql 有问题、服务器宕机、keepalived 服务停止后,服务器能自动跳转到备用机, 当主服务器服务启动起来后会自动切换回来。 2.2 方案架构图 2.3 方案优缺点 数据的一致性,一般都是采用单点写入,本方案采用 keepalived 中的 sorry_server 来实现写入数据库为单点的需求,读负载均衡通过 lvs 实现,读能自由 的实现负载均衡和故障切换。本方案实现的功能是当网络有问题、mysql 有问题、 服务器宕机、keepalived 服务停止后,服务器能自动跳转到备用机,当主服务器服务 启动起来后会自动切换回来。 3.2 方案架构图 3.3 方案优缺点 只是要手工切换从服务器比较麻烦,后面会介绍的 MMM 能将从服务器自动切 换)并且还能实现数据库的读写分离的情况,这样 backup 机器也能用起来,提 高系统资源的利用率,减少 master 端的负载。应用中读数据库配置读 VIP,写数 据库配置写 VIP。这个方案也能够很方便的进行单台数据库的管理维护以及切换 工作。比如进行大表的表结构更改、数据库的升级等都是非常方便的。 3.5 方案实战 30 码力 | 31 页 | 874.28 KB | 1 年前3JavaScript 正则表达式迷你书 老姚 - v1.1
亲爱的读者朋友,如果你打开了这本书,说明你跟我一样,对正则很感兴趣。 想必你也了解正则的重要性。在我看来,正则表达式是衡量程序员水平的一个侧面标准。 本书的目的,是希望所有认真读完的朋友们,能真正地学会并应用正则表达式。 本书内容共有七章,完整地讨论了 JavaScript 语言的正则表达式方方面面。 具体章节如下: • 第一章 正则表达式字符匹配攻略 • 第二章 正则表达式位置匹配攻略 • 第三章 另外在第六章最后一节,也讲解了正则的表达式的整体工作原理。 不仅能看懂别人的正则,还要自己会写正则。 第五章,是从读的角度,去拆分一个正则表达式,而第六章是从写的角度,去构建一个正则表达式。 学习正则,是为了在真实世界里应用的。 JavaScript 正则表达式迷你书 前言 | 第 4 页 第七章讲解了正则的用法,和相关 API 需要注意的地方。 虽然你可以直接阅读你想了解的任何一章,但我还是建议从头到尾地完整阅读。本书是迷你书,不厚的。 记住这句话。 然而大部分人学习正则时,对于匹配位置的重视程度没有那么高。 本章讲讲正则匹配位置的相关知识点。 内容包括: • 什么是位置? • 如何匹配位置? • 位置的特性 • 几个应用实例分析 2.1. 什么是位置呢? 位置(锚)是相邻字符之间的位置。比如,下图中箭头所指的地方: 2.2. 如何匹配位置呢? 在 ES5 中,共有 6 个锚: ^、$、\b、\B、(?=p)、(0 码力 | 89 页 | 3.42 MB | 10 月前3JavaScript 正则表达式迷你书 老姚 - v1.0
亲爱的读者朋友,如果你打开了这本书,说明你跟我一样,对正则很感兴趣。 想必你也了解正则的重要性。在我看来,正则表达式是衡量程序员水平的一个侧面标准。 本书的目的,是希望所有认真读完的朋友们,能真正地学会并应用正则表达式。 本书内容共有七章,完整地讨论了 JavaScript 语言的正则表达式方方面面。 具体章节如下: • 第一章 正则表达式字符匹配攻略 • 第二章 正则表达式位置匹配攻略 • 第三章 另外在第六章最后一节,也讲解了正则的表达式的整体工作原理。 不仅能看懂别人的正则,还要自己会写正则。 第五章,是从读的角度,去拆分一个正则表达式,而第六章是从写的角度,去构建一个正则表达式。 学习正则,是为了在真实世界里应用的。 JavaScript 正则表达式迷你书 前言 | 第 4 页 第七章讲解了正则的用法,和相关 API 需要注意的地方。 虽然你可以直接阅读你想了解的任何一章,但我还是建议从头到尾地完整阅读。本书是迷你书,不厚的。 记住这句话。 然而大部分人学习正则时,对于匹配位置的重视程度没有那么高。 本章讲讲正则匹配位置的相关知识点。 内容包括: • 什么是位置? • 如何匹配位置? • 位置的特性 • 几个应用实例分析 2.1. 什么是位置呢? 位置(锚)是相邻字符之间的位置。比如,下图中箭头所指的地方: 2.2. 如何匹配位置呢? 在 ES5 中,共有 6 个锚: ^、$、\b、\B、(?=p)、(0 码力 | 89 页 | 3.42 MB | 10 月前3消息中间件RocketMQ原理解析 - 斩秋
Consumer 消费拉取的消息的方式有两种 1. Push 方式:rocketmq 已经提供了很全面的实现, consumer 通过长轮询拉取消息后回调 MessageListener 接口实现完成消费, 应用系统只要 MessageListener 完成业务逻辑即可 2. Pull 方式:完全由业务系统去控制,定时拉取消息,指定队列消费等等, 当然这里需要 业务系统去根据自己的业务需求去实现 返回结果 pullResult 更新从哪个 broker(master 还是 slave)拉取消息 反序列化消息 消息过滤 消息中放入队列最大最小 offset, 方便应用来感知消息堆积度 将消息加入正在处理队列 ProcessQueue 将消息提交到消费消息服务 ConsumeMessageService 流控处理, 如果 pullInterval 参数大于 ackIndex 来标记 成功消费到哪里了 消费失败, ackIndex 设置为-1 广播模式发送失败的消息丢弃, 广播模式对于失败重试代价过高,对整个集 群性能会有较大影响,失败重试功能交由应用处理 集群模式, 将消费失败的消息一条条的发送到 broker 的重试队列中去,如果 此时还有发送到重试队列发送失败的消息,那就在 cosumer 的本地线程定时 5 秒钟以后重试重新消费消息, 在走一次上面的消费流程。0 码力 | 57 页 | 2.39 MB | 1 年前3
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