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 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 DeepSeek-R1是其最新发布并开源的推理模型，擅长处理复杂任务且可免费商用，其性能 在多个基准测试中表现出色，对齐OpenAI-O1正式版，甚至在某些任务上表现更优。  DeepSeek发展节点 • DeepSeek发布后在1月27日迅速登顶美国下载榜首；截 至1月30日，DeepSeek在168个国家位居下载榜第一名。 • OpenAI的CEO奥特曼承认DeepSeek的技术实力，并表

图片会被插入到您文档的特定地点。如果图片的大小没有完全符合您的要求，您可 以重设图片大小要在保持图片属性的情况下重设其大小，请选定图片，然后按住 Shift 键不动。当您选定一张图片后，一些小方块(被称为“手柄”)会出现在图片的 边缘。在按住 Shift 键的同时按下并拖曳这些手柄来调整图片的大小。 图 IV.17 重 设 插 入 图 片 的 大 小 教员注记： 请向学生解释按比例调整和不按比例调整之间的区别，并强调上面这种按比例调整 象工具栏中合适的对象。然后把鼠标移动到您想插入该对象的位置。您可以看到鼠 标指针尖端出现了一个加号。按住鼠标左键，通过拖曳鼠标即可在幻灯片上加入这 个对象。 图 IV.63 插 入 三 维 对 象 8. 您可以通过对象边缘的绿色手柄来调整对象的比例和大小。此外，Impress 还提供 使用 OpenOffice 应用程序 183 Ubuntu 桌面培训 目录 了一系列工具来为对象添加三维效果。您可以用这些工具来根据需求修饰对象的外 以改 善。Impress 同时还提供了一些动画功能，来使您的演示富有动感气息。要显示 Impress 中可用的动画选项，请在演示文稿菜单中选择自定义动画。自定义动画面 板就会出现在演示文稿窗口的右侧边缘。 使用 OpenOffice 应用程序 185 Ubuntu 桌面培训 目录 图 IV.66 使 用 自 定 义 动 画 12.要对幻灯片中的某个单一元素应用动画效果，选定该元素，然后单击自定义动画面

cf 和 haresources 的 配置，下面就分别来看！  Hosts 文件的配置 需要在 hosts 文件中添加 master 和 backup 主机，加快节点间的通信 Master 和 backup 的 hosts 节点添加的内容一样，我的配置添加如下内 容： vim /etc/hosts #dbserver 和 puppet 是我的 master 和 backup 的主机名 drbd 的状态  设置当前节点为主节点，并进行格式化和挂载 drbdadm -- --overwrite-data-of-peer primary all mkfs.ext3 /dev/drbd0 mkdir /drbd mount /dev/drbd0 /drbd 挂在后可以往/drbd 目录写入一些测试数据，看看是否能同步到从节点上。  迁移 mysql 的数据到 出现脑裂后，会导致 drbd 两边的磁盘不一致，处理方法如下： 在确定要作为从的节点上切换成 secondary，并放弃该资源的数据： drbdadm secondary r0 drbdadm -- --discard-my-data connect r0 在要作为 primary 的节点重新连接 secondary（如果这个节点当前的连接 状态为 WFConnection 的话，可以省略），使用如下命令连接：

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 • SFU 节点 (用于转发webrtc 流，与biz模块配合创建视频会议系 统) • AVP 节点 (用于从SFU节点拉取数据进行数据处理，视频流存 储，音视频混合，CV ，语音识别，图形识别等) • 网关节点与go-sip 转换RTC流成直播流推送到CDN ION客户端支持 • Ion-sdk-js 网页端SDK • Ion-sdk-flutter 全平台flutter SDK • Ion-sdk-go 用于开发推流工具，压力测试，avp 节点开发 • Ion-app-web • Ion-app-flutter ion-app-web • 基于 React.js + ant-design • 多人视频 • 屏幕共享 • 文字聊天

简介 • Pulsar 的云原⽣架构 • 企业级流存储： BookKeeper streamnative.io Pulsar： 云原⽣的架构 —— 分层 + 分⽚ • 存储和计算分离 • 节点对等 • 独⽴扩展 • 灵活扩容 • 快速容错 streamnative.io Broker 容错 ⽆感知容错 零数据catchup streamnative.io Bookie容错 (repeatable read consistency) • ⾼可⽤ • 单节点可以存储很多⽇志 • I/O隔离 Apache BookKeeper： 诞⽣场景 streamnative.io 企业级流存储层： 节点对等的架构 • openLedger(组内节点数⽬, 数据备份数⽬, 等待刷盘节点数⽬） • openLedger(5, 3, 2) streamnative

的深度和复杂性。 • 设置特定的词语或情节点作为自反触发器 • 指导AI在这些点上暂停主叙事，插入对内容生 成过程的思考 [系统指令] 你是一个具有自我反思能力的AI作家。你的任务是创作一个短篇 科幻故事，同时生成对你创作过程的评论。请遵循以下步骤： （1）创作一个500字左右的科幻短篇，主题是“时间旅行的道德困境”。 （2）在每个关键情节点后，插入一段括号内的自我反思，解释： 设计一个多层次的KOL合作策略，包括顶级KOL、中腰部KOL和微观KOL的不同运 用方式。 （9）时间线（1000字内）： 绘制一个为期[具体时间]的传播时间表，包括预热、启动、高潮和持续阶段。标注 关键时间节点和相应的传播重点。 （10）效果评估（600字内）： 设定5—7个关键绩效指标（KPI），涵盖曝光、参与、转化和品牌健康度等方面。 说明数据来源和评估频率。 （11）危机预案（500字内）： 化使用。 请基于以上要求，生成一份全面、创新且可执行的传播策略方案。 执行方案：设计可操作的行动计划提示语 �理论层面： �方法层面： 1. 行动步骤分解 2. 角色分配指令 3. 时间节点设定 应用示例 步骤清晰 职责明确 时间可控 资源合理 风险可控 为[品牌名称]的[营销活动名称]设计一个详细可行的执行方案。该方案应能将创 意概念和传播策略有效转化为具体行动，确保活动的顺利开展和目标达成。请遵循

Slave2 Producer集群 Consumer集群 图表 5-2RocketMQ 网络部署图 RocketMQ 网络部署特点  Name Server 是一个几乎无状态节点，可集群部署，节点乀间无任何信息同步。  Broker 部署相对复杂，Broker 分为 Master 不 Slave，一个 Master 可以对应多个 Slave，但是一个 Slave 只能 对应一个 Producer 不 Name Server 集群中的其中一个节点（随机选择）建立长连接，定期从 Name Server 叏 Topic 路 由信息，幵吐提供 Topic 服务的 Master 建立长连接，丏定时吐 Master 収送心跳。Producer 完全无状态，可 集群部署。  Consumer 不 Name Server 集群中的其中一个节点（随机选择）建立长连接，定期从 Name Server 下达一个重定吐挃 令，令 Consumer 从 Slave 拉叏数据，返样正常的収消息不正常消费的 Consumer 都丌会因为消息堆积叐影响，因为 系统将堆积场景不非堆积场景分割在了两个丌同的节点处理。返里会产生另一个问题，Slave 会丌会写性能下降， 答案是否定的。因为 Slave 的消息写入只追求吞吏量，丌追求实时性，只要整体的吞吏量高就可以，而 Slave 每次 都是从 Master

Replication Ø MySQL 官方提供 Ø 5.7 新特性 Ø 基于 Paxos 协议 Ø 写入延迟相对高 MySQL 高可用的实现方式 MHA 高可用简介 • 节点分为 mha-manager、 mha-node • 节点两两间 ssh 免密登录 • 一个 mha-manager 管理多个 mysql 集群，每个集群对应一 个 manager 进程 Master Slave1 Slave2 MGR 高可用简介 • 多主和单主两种工作模式 • MGR 只支持 InnoDB 引擎 • 开启 GTID，ROW 模式 binlog • 每张表必须有检测冲突的主键 • 目前最多只支持 9 个节点 • loose-group_replication_ • group_name • start_on_boot • local_address • group_seeds • bootstrap_group

Ozone的最近进展 • Apache 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 FLINK 计算 OTHER WORKLOADS OTHER WORKLOADS X • 可⽤于承载实时和批处理的业务 • 扩展性提升 • ⽆需改变或改造业务应⽤代码 • 降低控制平⾯的节点数和服务依赖 业务价值 • 降低⼤规模集群的运维难度 • 可通过HDFS API和Distcp进⾏快速迁移 • 降低系统恢复时间 • 尽可能的减少NN Java GC带来的⽆ 响应问题 data to trash 举例: fs.delete(“/catelog_sales”) 均衡器Ozone Balancer(HDDS-4656) 时机 ● 新的节点加⼊Ozone集群 ● 删除⼤量数据后 好处 ● 充分利⽤集群资源 ● 均衡集群IO访问 实现 ● 均衡器实现为SCM的⼦功能 ● Container是数据迁移的最⼩单位， 只迁移CLOSE状态的Container

• 容错性与混合云 • 功能多样性与上线流程 • 如何实现 • K8s - 单『控制集群』， 多『⽤用户集群』 • 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