Ubuntu 桌面培训 2010
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 内容设置 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 软件仓库分类 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 297 VI.X 添加新语言设置 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 304 VI . 475 X.III.II 更改引导时的默认操作系统 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 478 X.III.III 配置启动应用程序 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 479 X.IV 本课小结 . . .0 码力 | 540 页 | 26.26 MB | 1 年前3消息中间件RocketMQ原理解析 - 斩秋
broker1, broker2, borker3 三台 broker 机器都配置了 Topic_A Broker1 的队列为 queue0 , queue1 Broker2 的队列为 queue0, queue2, queue3, Broker3 的队列为 queue0 当然一般情况下的 broker 的配置都是一样的 以上当 broker 启动的时候注册到 namesrv 的 Topic_A 的 事 物 状 态 LocalTransactionState 3) 二阶段,处理完本地事物中业务得到事物状态, 根据 offset 查找到 commitLog 中 的 prepared 消息,设置消息状态 commitType 或者 rollbackType , 让后将信息添加到 commitLog 中, 其实二阶段生成了两条消息 排好序类似于记录 将所有消费端 consumer 排好序,相当于页数 然后获取当前 consumer 所在页面应该分配到的 queue 2) 按照配置来分配队列, 也就是说在 consumer 启动的时候指定了 queue 3) 按照机房来配置队列 Consumer 启动的时候会指定在哪些机房的消息 获取指定机房的 queue 然后在执行如 1)平均算法 根据分配队列的结果更新0 码力 | 57 页 | 2.39 MB | 1 年前3RocketMQ v3.2.4 开发指南
. 32 11.2.2 客户端的公共配置 ................................................................................................................................. 32 11.2.3 Producer 配置 ..................... 11.2.4 PushConsumer 配置 ............................................................................................................................... 33 11.2.5 PullConsumer 配置 .................... ................................................................................ 35 12.1 Broker 配置参数 ................................................................................................0 码力 | 52 页 | 1.61 MB | 1 年前3MySQL高可用 - 多种方案
.................... 4 2.4.3 Mysql 的安装和配置 ........................................................................................ 4 2.4.4 Mysql 的主主同步配置 ......................................... ....... 5 2.4.7 Keepalived 的配置 .......................................................................................... 5 2.4.8 Master 和 backup 的 realserver 的配置 ............................... ................... 10 3.5.2 Mysql 的安装和配置 ...................................................................................... 10 3.5.3 Mysql 的主主同步配置 ..........................................0 码力 | 31 页 | 874.28 KB | 1 年前3谈谈MYSQL那点事
比如,订单处理流程,那么对读需要强一致性,实时写实 时读,类似种涉及交易的或者动态实时报表统计的都要采 用这种架构模式 弱一致性 如果是弱一致性的话,可以通过在 M2 上面分担一些读压力 和流量,比如一些报表的读取以及静态配置数据的读取模块 都可以放到 M2 上面。比如月统计报表,比如首页推荐商品 业务实时性要求不是很高,完全可以采用这种弱一致性的设 计架构模式。 中间一致性 如果既不是很强的一致性又不是很弱的一致性,那 系统优化 系统优化 配置合理的 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 针对不同的应用情况进行合理配置 针对 针对 my.cnf my.cnf 进行配置,后面设置是针对内存为 进行配置,后面设置是针对内存为 16G 16G 的服务器进行的合理设置 的服务器进行的合理设置 服务优化 服务优化 MySQL MySQL 配置原则 配置原则 服务优化 服务优化 公共选项 公共选项 选项 缺省值 推荐值 说明 max_connections 100 1024 MySQL0 码力 | 38 页 | 2.04 MB | 1 年前3MySQL 8.0.17 调优指南(openEuler 20.09)
.......................................................................................3 2.1 BIOS 配置................................................................................................... 一般指的是Windows、UNIX、Linux等操作系统。例如,在进行性 能测试,出现物理内存不足时,虚拟内存设置也不合理,虚拟内 存的交换效率就会大大降低,从而导致行为的响应时间大大增 加,这时认为操作系统上出现性能瓶颈。 数据库 一般指的是数据库配置等方面的问题。例如,由于参数配置不合 理,导致数据库处理速度慢的问题,可认为是数据库层面的的问 题。 MySQL 8.0.17 调优指南(openEuler 调优指南(openEuler 20.09) 1 调优概述 2020-10-15 2 2 硬件调优 2.1 BIOS配置 2.1 BIOS 配置 目的 对于不同的硬件设备,通过在BIOS中设置一些高级选项,可以有效提升服务器性能。 方法 步骤1 关闭SMMU。 说明 此优化项只在非虚拟化场景使用,在虚拟化场景,则开启SMMU。 1. 重启服务器过程中,单击Delete键进入BIOS,选择“Advanced0 码力 | 11 页 | 223.31 KB | 1 年前3强大的音视频处理工具: FFmpeg
Script Info: 脚本的⼀般全局信息: Title:标题 Original Script:脚本原作 Script Updated By:脚本优化 Script Type:类型 ⽤于兼容性设置 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 当前脚本 中的,⽐如默认有个:Default 的 样式 获取 44 就出来字幕预览了: 参数解释: 半透明效果 先勾选 边框-》不透明效果 再去:颜⾊-》 点击:边框 或 阴影,弹出设置框,改动你要的颜 ⾊,尤其是调整 透明度 从左边的 样式库 中 默认的样式:Default,选中,点击下⾯的 复制到当 前脚本 获取 45 然后再去放⼤,即可以看到效果了: 继续编辑字幕 rt,在⽤ffmpeg从srt转换出ass 字幕 获取 47 编辑字幕 ⽤Aegisub编辑字幕,,调整出我要的效果后,另存为保存出的ass⽂件 把其配置: 换进来即可 输出=编辑后 核⼼配置 就⼀句: 起到了配置字幕属性,实现了效果: 字体:PingFang SC 字体⼤⼩:20 字幕的背景半透明效果:后⾯很多参数组合的效果 [[Script Info Script0 码力 | 73 页 | 11.57 MB | 1 年前32022 Apache Ozone 的最近进展和实践分享
“/vol-1/buck-1/dir1/dir2/dir3/file-1” ● LEGACY: 所有已存在的桶,升级后变成LEGACY 版本,以⽀持向后兼容 存储Key格式基本同OBS, 通过配置项区分偏向⽂件,还是偏向S3对象的⽀持 引⼊Bucket级别 OM Metadata Layout 版本号 ⽂件系统优化 ⽂件系统优化效果 Query Details: Dropped “catelog_sales” C4 C5 C6 DN2 DN3 DN4 C2 C4 C6 C5 发送命令 & 查询结果 发送命令 汇报⼼跳 均衡器Ozone Balancer 主要配置项 • 启动服务 • 停⽌服务 • Threshold配置 • 最多连续迭代运⾏次数 • 每次迭代最⼤迁移数据量 Average使⽤率 DN1 DN2 DN3 DN4 + threshold - threshold 纠删码策略 • 内建⽀持的策略 • RS-3-2-1024K • RS-6-3-1024K • XOR-2-1-1024K • 可定制新的策略 • 策略设置⽀持 • 全局策略设置 • 桶级别策略设置 • 对象/⽂件级别策略设置 数据写⼊ DN5 C-1 C-2 B-1-p B-2-p DN1 C-1 C-2 B-1-d B-2-d DN2 C-1 C-2 B-1-d0 码力 | 35 页 | 2.57 MB | 1 年前3清华大学 DeepSeek 从入门到精通
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 "分析近三年新能源汽车销量数据(附CSV),说明: ① 增长趋势与政策关联性; ② 预测2025 策略二:适当分解复杂任务,降低AI认知负荷 策略三:引入引导性问题,提升生成内容的深度 策略四:控制提示语长度,确保生成的准确性 策略五:灵活运用开放式提示与封闭式提示 分解任务的技巧:分段生成、逐层深入、设置逻 辑结构 引导性问题的设计要点:设置多个层次的问题、 促使AI对比或论证、引导思维的多样性 控制提示语长度的技巧:避免嵌套复杂的指令、 保持简洁性、使用分步提示 开放式提示:提出开放性问题,允许AI根据多个 TFM借鉴了认知语言学中的“原型理论”和“框架语义 学”,可开发以下技巧: �TFM实施步骤: 1. 定义主题原型:列出主题的关键特征和代表性例子 2. 构建语义框架:创建与主题相关的概念图 3. 设置重点梯度:按重要性排序相关概念和子主题 4. 创建主题引导符:设计特定的关键词或短语来保持 主题聚焦 应用示例 1. 主题原型 • 关键特征:全球变暖、极端天气、海平面上升、生态系统变化0 码力 | 103 页 | 5.40 MB | 8 月前3清华大学 DeepSeek+DeepResearch 让科研像聊天一样简单
述生成,操作路径清晰,交互体验流畅高效。 模块分区:将功能模块与信息展示分区设计布 局,用户可以轻松找到所需功能,提高了操作 的便捷性和效率。 多语言支持与定制化设置:语言支持对于国内 研究者更为友好,能够适应综述撰写的国内外 研究需求,同时定制化设置满足用户在个性化 需求下的使用。 元知AI综述工具 界面直观:平台设计简洁、直观, 使用户能够快捷地进行文献数据 的检索、选取和综述生成,操作 路径清晰,交互体验流畅高效。 输。例如,其蒸馏模型在端侧SoC(系统级芯片)上的表现,显 著降低了硬件门槛,同时提升了用户体验。 DeepSeek的本地部署在性能上表现出色,能够满足不同应用场景的需求,尤其是在端侧和端云协同场景。通过合理的 硬件配置和优化策略,DeepSeek可以在本地环境中高效运行,为用户提供强大的AI支持。 DeepSeek 在端侧部署中展现出较强的适应性和灵活性。 模型轻量化 DeepSeek通过蒸馏技术优化小模 DeepSeek-V3。未来, DeepSeek计划探索如何利用长推理链 来增强在这些任务的表现。 优化提示工程 目前模型对提示较为敏感,少样本提示会持续降 低其性能。因此,建议用户使用零样本设置,直 接描述问题并指定输出格式,以获得最佳效果。 软件工程任务 DeepSeek-R1 在软件工程基准测试中的表现未能 显著超越 DeepSeek-V3。未来版本将通过在软件 工程数据上实施拒绝采样或在强化学习过程中引入0 码力 | 85 页 | 8.31 MB | 7 月前3
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