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 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 识和上下文。 提示语的基本元素可以根据其功能和作用分为三个大类：信息类元素、结构类元素和控制类元素： 结构类元素用于定义生成内容的组织形式和呈现方式， 决定了AI输出的结构、格式和风格。 控制类元素用于管理和引导AI的生成过程，确保输出 符合预期并能够进行必要的调整，是实现高级提示语 工程的重要工具。 提示语的DNA：解构强大提示语的基本元素 提示语元素组合矩阵 提示语元素协同效应理论的核心观点包括： 创新的火花：如何设计出独具匠心的提示语？ 抽象—具体循环法：在不同抽象层次间灵活切换 运用类比与隐喻：增强创意表达 ▪ 分解与重组：先将复杂问题分解为简单组件，再设 计其交互方式。 ▪ 互动规则设定：在提示语中定义组件互动规则。 ▪ 整体行为观察：设计机制来观察和解释从互动中涌 现的整体行为。 抽象化问题 具体化反馈 迭代优化 使用类比说明复杂概念 隐喻增强语言的表达层次 选择具备启发性的类比

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 III.I.I 网络管理器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 III.I.II . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 272 VI.IV 使用 Nautilus 管理文件 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 272 VI.IV.I Nautilus . . . . . . . . . . . . . . 273 VI.V 软件包管理器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 278 VI.V.I 软件包管理器种类 . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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） - 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 • 单『默认仓 库』，多仓库集成 管理理集群和节点 • 技术概览 • cloud provider • custom resource • ansible 管理理镜像仓库 • Cargo （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 com/caicloud/charts • https://github.com/caicloud/helm-registry Rudder 技术架构 ⼀一套基于 k8s 控制器器模式的原⽣生的应⽤用管理理 和编排运⾏行行时 安全性与扩展性：从 k8s 原⽣生模式中获益 状态可读：跟踪所有 k8s 对象状态 版本化：快速从历史版本回滚 构建应⽤用 典型 CI/CD 流程 CAICLOUD/CYCLONE

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 使用好的硬件，更快的硬盘、大内存、多核 录，谁快谁慢太明显了。涉及几个表做 join 时， 效果 就更明显了。更小的字段类型占用的内存就更少，占用 的磁盘空间和磁盘 I/O 也会更少，而且还会占用更少的 带宽。因此 . 在日常选择字段时必须要遵守这一规则。 应用优化 应用优化 索引建立原则（一） 索引建立原则（一）  一般针对数据分散的关键字进行建立索引，比如 一般针对数据分散的关键字进行建立索引，比如 像性别、状态值等等建立索引没有意义

Rocketmq 能够保证消息严格顺序，但是 Rocketmq 需要 producer 保证顺序消息按顺序发 送到同一个 queue 中， 比如购买流程(1)下单(2)支付(3)支付成功，这三个消息需要根据 特定规则将这个三个消息按顺序发送到一个 queue 如何实现把顺序消息发送到同一个 queue: 一般消息是通过轮询所有队列发送的，顺序消息可以根据业务比如说订单号 orderId 相同的消息发送到同一个队列 Broker 初始化加载本地配置，配置信息是以 json 格式存储在本地， rocketmq 强依赖 fastjson 作转换， RocketMq 通过 ConfigMananger 来管理配置加载以及持久化 1. 加载 topic 配置${user.home}/store/config/topics.json { "dataVersion":{ "counter":2 消费队列中 (3) 按消费端 group 分组死信队列，如果消费端重试超过指定次数，发送死信队列 (4) 每个 ConsumeQueue 可以由多个文件组成无限队列被 MapedFileQueue 对象管理 2） CommitLog 消息存放物理文件，每台 broker 上的 commitLog 被本机器所有 queue 共享不 做区分 文件地址：${user.home} \

由信息，幵吐提供 Topic 服务的 Master、Slave 建立长连接，丏定时吐 Master、Slave 収送心跳。Consumer 既可以从 Master 订阅消息，也可以从 Slave 订阅消息，订阅规则由 Broker 配置决定。 5.3 RocketMQ 逻辑部署结构 Broker集群 Producer Group A P1 P2 P3 Producer Group B P1 Offset、Size、TagsCode 消息索引服务 （存储消息Key与消息在CommitLog 中的Offset对应关系） 事务状态服务 （存储每条事务消息的状态） 定时消息服务 （管理需要定时投递的消息） Offset、Key Offset、State(P/C/R) Offset、Delaylevel 项目开源主页：https://github.com/alibaba/RocketMQ

正则表达式是通用的技能，基础的东西永远绕不开。能在实战中进行总结，并形成专题，更是一种值 得学习的方式。也就几个小时的时间，看完这本图文并茂、贴近实战的教程之后，你会发现自己的代 码其实还可以再精简下。 — 江湖人称向前兄 本书规则、案例、原理兼备，讲解透彻，是一本不可多得的正则表达式入门、进阶资料。无论你是初 入门的小白，还是有经验的程序员，都能从这本书学到很多东西。这可能是我读过的最好懂的一本正 则教程。感谢作者老姚的工作。 这里提到了“预期”二字，那么我们就需要知道目标的组成规则。 不然没法界定什么样的目标字符串是符合预期的，什么样的又不是符合预期的。 下面将举例说明，当目标字符串构成比较复杂时，该如何构建正则，并考虑到哪些平衡。 6.3.1. 匹配固定电话 比如要匹配如下格式的固定电话号码： 055188888888 0551-88888888 (0551)88888888 第一步，了解各部分的模式规则。 上面的电话，总体上分为区号和号码两部分（不考虑分机号和

正则表达式是通用的技能，基础的东西永远绕不开。能在实战中进行总结，并形成专题，更是一种值 得学习的方式。也就几个小时的时间，看完这本图文并茂、贴近实战的教程之后，你会发现自己的代 码其实还可以再精简下。 — 江湖人称向前兄 本书规则、案例、原理兼备，讲解透彻，是一本不可多得的正则表达式入门、进阶资料。无论你是初 入门的小白，还是有经验的程序员，都能从这本书学到很多东西。这可能是我读过的最好懂的一本正 则教程。感谢作者老姚的工作。 这里提到了“预期”二字，那么我们就需要知道目标的组成规则。 不然没法界定什么样的目标字符串是符合预期的，什么样的又不是符合预期的。 下面将举例说明，当目标字符串构成比较复杂时，该如何构建正则，并考虑到哪些平衡。 6.3.1. 匹配固定电话 比如要匹配如下格式的固定电话号码： 055188888888 0551-88888888 (0551)88888888 第一步，了解各部分的模式规则。 上面的电话，总体上分为区号和号码两部分（不考虑分机号和

AppEngine（Resin/Tomcat…) 统一服 务管理 Kubernetes 模板管理 自动化测试 部署中心 服务发现 灰度发布 监控中心 日志系统 PaaS SaaS 编 译 发 布 授 权 监 控 IaaS Registry SOA服务框架 DevOps 测 试 账户 搜狗商业平台基础平台 物料 计费 管理界面 项目 管理 CI&&CD 统一配 置中心 Cluster2 机器资源利用率不高 • 服务管理复杂 问题 有状态服务的需求越来越多 有状态服务容器化 1. 背景介绍 2. Operator 的基本原理 3. MySQL Operator 设计实践 4. 小结 无状态服务 服务调度 有状态服务集群 服务调度 状态保存 集群管理 有状态服务 服务调度 状态保存 带来的新挑战 服务调度 状态存储 集群管理 成员管理 扩缩容 故障迁移 instances of complex stateful applications on behalf of a Kubernetes user. operator 是特殊的 controller，用来管理复杂的分布式应用 ü custom resource definition(CRD) ü custom controller Operator 是什么 • Kubernetes 中一切都可视为资源

................................................................................ 21 5.5.4 DRBD 的管理维护 ............................................................................................ 21 ........................................................................... 23 5.5.7 Heartbeat 的管理 .......................................................................................... 25 5.5 ................................................................................. 27 6.5.4 MMM 的管理 ..................................................................................................