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  高效推理：专注于低延迟和 指令：我想让你充当一名科研类的英汉翻译，我会向你提供一种语言的一些段落，你的任务是将这些段落准确地、学术性 地翻译成另一种语言。翻译后不要重复原文提供的段落。您应使用人工智能工具（如自然语言处理）以及有关有效写作技巧 的修辞知识和经验进行回复。我会给你如下段落，请告诉我是用什么语言写的，然后翻译。我希望你能以标记表的形式给出 输出结果，其中第一列是原文，第二列是翻译后的句子，每行只给出一个句子 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 organism

代码注释、文档撰写 结构化生成 文章/故事/诗歌写作 营销文案、广告语生成 社交媒体内容（如推文、帖子） 剧本或对话设计 文本创作 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） 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），BERT（Google），主要用于语言生成、语言理解、文本分类、翻译 等任务。 快思慢想：效能兼顾 全局视野 概率预测（快速反应模型，如ChatGPT 概率预测（快速反应模型，如ChatGPT 4o） 链式推理(慢速思考模型，如OpenAI o1) 性能表现 响应速度快，算力成本低 慢速思考，算力成本高 运算原理 基于概率预测，通过大量数据训练来快速预测可能 的答案 基于链式思维（Chain-of-Thought），逐步推理 问题的每个步骤来得到答案 决策能力 依赖预设算法和规则进行决策 能够自主分析情况，实时做出决策 创造力 限于模式识别和优化，缺乏真正的创新能力

对软件进行修改，或者利用获得的代码编写并发布新的软件，使其满足自身需要，或 者进行互相协作以改进开源软件。开源和 Linux 都是在逐步变化的过程中，形成今天 的样子的。 自由分发的源代码的想法是为了鼓励人们自愿地、相互协同地开发软件。用户不断参 与增强软件、修复缺陷、开发新功能并且和其他人分享。 大量的程序员参与到软件协作开发之中，用户可以获得质量和性能比专有软件更好的 开源软件。开源软件鼓励用户对软件进行自定义，使其满足自身需要。这是一个巨大 自由软件运动 二十世纪六十年代，IBM 等公司所开发的软件都是自由分发的。那个时候的商业模式 都是以硬件为中心，软件只是被看作使硬件工作的东西。他们提供软件的同时也提供 源代码，软件可以被修改并因此得到改进，这便是现在开源软件的早期情况。但是， 随着硬件价格的不断下跌，销售硬件的利润也逐渐减小，制造商开始期望软件能够带 来额外的收入。越来越多的厂商开始单独销售软件，也不再提供软件的源代码。 1983年春天，Richard 开放源代码： • 可以被任何人获取和使用 • 可以根据个人的要求和所使用的平台定制 • 可以自由地以当前或修改的形式重新发布 最开始，Linux 是技术性非常强的开发工具。但是随着成千上万的开发者加入到改进 它的行列，为它的发展做出贡献，对于用户它变得越来越友好。于是现在有数百种商 业和非商业的为日常使用设计的发行版。 1998年 ，Jon "maddog" Hall 、Larry Augustin、Eric

文件引擎中速度最快的 • 不支持一些数据库特性，比如 事务、外键约束等 不支持一些数据库特性，比如 事务、外键约束等 • Table level lock Table level lock ，性能稍差，更适合读取多的操作 ，性能稍差，更适合读取多的操作 InnoDB InnoDB 特点 特点 •使用 使用 Table Space Table Space 的方式来进行数据存储 的方式来进行数据存储 ib_logfile0) • 支持 事务、外键约束等数据库特性 支持 事务、外键约束等数据库特性 • Rows level lock , Rows level lock , 读写性能都非常优秀 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 MySQL 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

positive lookahead 和 negative lookahead。 中文翻译分别是正向先行断言和负向先行断言。 ES5 之后的版本，会支持 positive lookbehind 和 negative lookbehind。 具体是 (?<=p) 和 (?翻译成环视，即看看右边和看看左边。 但一般书上，没有很好强调这四者是个位置。 比如 ( ^。 表示开头前面还有个位置（当然也是开头，即同一个位置，想想之前的空字符类比）。 (?=.*[0-9]) 表示该位置后面的字符匹配 .*[0-9]，即，有任何多个任意字符，后面再跟个数字。 翻译成大白话，就是接下来的字符，必须包含个数字。 2.4.3.6. 另外一种解法 “至少包含两种字符”的意思就是说，不能全部都是数字，也不能全部都是小写字母，也不能全部都是大写 字母。 那么要求“不能全部都是数字”，怎么做呢？ 来。写书或者说写作 是一种很好的以教为学的手段。毕竟，形成文字，教给别人算是对知识的最直接的应用了。看似为了教，其 实是为了学。只有教会别人才说明你掌握了。“以教为学”的手段除了写东西之外，还有翻译、以及面对面 的辅导等。 JavaScript 正则表达式迷你书 后记 | 第 78 页 以目标为导向的做中学，是比较有效的学习手段。本书是用 Asciidoc 写成的。它类似于 Markdown，但在

positive lookahead 和 negative lookahead。 中文翻译分别是正向先行断言和负向先行断言。 ES5 之后的版本，会支持 positive lookbehind 和 negative lookbehind。 具体是 (?<=p) 和 (?翻译成环视，即看看右边和看看左边。 但一般书上，没有很好强调这四者是个位置。 比如 ( ^。 表示开头前面还有个位置（当然也是开头，即同一个位置，想想之前的空字符类比）。 (?=.*[0-9]) 表示该位置后面的字符匹配 .*[0-9]，即，有任何多个任意字符，后面再跟个数字。 翻译成大白话，就是接下来的字符，必须包含个数字。 2.4.3.6. 另外一种解法 “至少包含两种字符”的意思就是说，不能全部都是数字，也不能全部都是小写字母，也不能全部都是大写 字母。 那么要求“不能全部都是数字”，怎么做呢？ 来。写书或者说写作 是一种很好的以教为学的手段。毕竟，形成文字，教给别人算是对知识的最直接的应用了。看似为了教，其 实是为了学。只有教会别人才说明你掌握了。“以教为学”的手段除了写东西之外，还有翻译、以及面对面 的辅导等。 以目标为导向的做中学，是比较有效的学习手段。本书是用Asciidoc写成的。它类似于Markdown，但在此书 之前本人都没有用过。以需求为驱动，逐步百度检索，自己才

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 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 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。 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。 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

65535，返种优兇级问题一般使用丌同 topic 解决就非常丌合 项目开源主页：https://github.com/alibaba/RocketMQ 5 适。如果要让 MQ 解决此问题，会对 MQ 的性能造成非常大的影响。返里要确保一点，业务上是否确实需 要返种严格的优兇级，如果将优兇级压缩成几个，对业务的影响有多大？ 4.3 Message Order 消息有序挃的是一类消息消费时，能挄 挂掉重启后仍然能将乀前内存的数据恢复出来。 JMS 不 CORBA Notification 规范没有明确说明如何持丽化，但是持丽化部分的性能直接决定了整个消息中间件 的性能。 RocketMQ 参考了 Kafka 的持丽化方式，充分利用 Linux 文件系统内存 cache 来提高性能。 4.6 Message Reliablity 影响消息可靠性的几种情冴： (1). Broker 正常关闭 生，在此单点上的消息全部丢失。RocketMQ 在返两种情冴下，通 过异步复制，可保证 99%的消息丌丢，但是仍然会有极少量的消息可能丢失。通过同步双写技术可以完全避免单点， 同步双写势必会影响性能，适合对消息可靠性要求极高的场合，例如不 Money 相关的应用。 RocketMQ 从 3.0 版本开始支持同步双写。 4.7 Low Latency Messaging 在消息丌堆积情冴下，消息到达

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 • 性能影响，频繁open/close实例 • 磁盘使⽤量，不可精准预测 • 稳定性，频繁open/close⾮RocksDB的推荐⽤法， 容易触发潜在问题 解决办法 - 单盘单RocksDB实例 单盘单RocksDB实例 • 除了Container的删除，其他操作V3都要⽐V2有数量级的提升 • 随着单盘Container数量的增多，V2的各操作性能出现下降，⽽V3性能基本没有变化

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 streamnative.io Apache Pulsar 特性 • 云原⽣架构： • 存储计算分离 • 分层 + 分⽚ • ⾼性能 + 强⼀致性 • ⽀持统⼀的 Queue 和 Stream openLedger(5, 3, 2) streamnative.io 企业级流存储层： 读写⾼可⽤性（容错） streamnative.io 企业级流存储层： 稳定的 IO 质量 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