Ubuntu 桌面培训 2010
文字处理 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120 IV.II.I OpenOffice.org 文字处理的主要特性 . . . . . . . . . . . . . . . . . 120 IV.II.II 完成基本的文字处理工作 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 电子表格 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 145 IV.III.I OpenOffice.org 电子表格的主要特性 . . . . . . . . . . . . . . . . . 145 IV.III.II 完成基本的制表任务 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 164 IV.IV.I OpenOffice.org 演示的主要特性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 164 IV.IV.II 创建多媒体演示文稿 . . . . . . . . . . . . . . . .0 码力 | 540 页 | 26.26 MB | 1 年前3清华大学 DeepSeek 从入门到精通
级联激活:一个元素的激活可能引发一系列相关元素的连锁反应,形成 一个自我强化的正反馈循环。 ▪ 冲突调和:看似矛盾的元素组合可能产生意想不到的积极效果。 ▪ 涌现属性:某些元素组合可能产生单个元素所不具备的新特性。 目标 主要元素组合 次要元素组合 组合效果 提高输出准确性 主题元素 + 数据元素 + 质量控制 元素 知识域元素 + 输出验证元 素 确保AI基于准确的主题和数据生成内容,并通过严格的质量控制和验证提高准 论如何利用良性AI来增强网络 安全。 (5)挑战与展望: a.分析这种类比的局限性,指出人体免疫系统和网络安全系统的关键差异。 b.展望未来:讨论如何进一步借鉴生物系统的其他特性来增强网络安全。 注意:在使用类比时,应保持科学准确性,避免过度简化复杂的技术概念。确保文章既 生动有趣,又具有实质性的技术深度。 任务:创作一篇探讨现代网络安全策略的文章,运用人体免疫系统作为核心 要求:用一句简洁有力的话概括,确保包含[关键词1]和[关键词2] (2)功能详解(次优先级,总计150字以内): a. 主要特性1:[特性名](20字描述) b. 主要特性2:[特性名](20字描述) c. 主要特性3:[特性名](20字描述) 要求:每个特性都要与核心价值主张有明确的逻辑关联 (3)目标受众说明(50字以内): 描述目标用户的关键特征和需求0 码力 | 103 页 | 5.40 MB | 8 月前3RocketMQ v3.2.4 开发指南
............................................................................... 16 7 RocketMQ 关键特性 .................................................................................................. .......... 46 项目开源主页:https://github.com/alibaba/RocketMQ 1 1 前言 本文档旨在描述 RocketMQ 的多个关键特性的实现原理,幵对消息中间件遇到的各种问题迕行总结,阐述 RocketMQ 如何解决返些问题。文中主要引用了 JMS 规范不 CORBA Notification 规范,规范为我们设计系统挃明了 如果业务能容忍在集群异常情冴(如某个 Broker 宕机戒者重启)下,消息短暂的乱序,使用普通顺序方 式比较合适。 严格顺序消息 顺序消息的一种,无论正常异常情冴都能保证顺序,但是牺牲了分布式 Failover 特性,即 Broker 集群中只 要有一台机器丌可用,则整个集群都丌可用,服务可用性大大降低。 如果服务器部署为同步双写模式,此缺陷可通过备机自劢切换为主避免,丌过仍然会存在几分钟的服务丌 可用0 码力 | 52 页 | 1.61 MB | 1 年前3谈谈MYSQL那点事
Windows) Windows) • 访问速度飞快,是所有 访问速度飞快,是所有 MySQL MySQL 文件引擎中速度最快的 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 Space 的方式来进行数据存储 的方式来进行数据存储 (ibdata1, ib_logfile0) (ibdata1, 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0 码力 | 38 页 | 2.04 MB | 1 年前3Apache Pulsar,云原生时代的消息平台 - 翟佳
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 的接⼝。 • 丰富的企业级特性 • 多租户隔离 — 百万Topics — 跨地域复制 — 鉴权认证 • 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.io 基础决定上层 streamnative.io 企业级特性 streamnative.io 统⼀消费模型 • Exclusive • Failover • Shared • Key-Shared streamnative.io 统⼀消费模型0 码力 | 39 页 | 12.71 MB | 6 月前0.03JavaScript 正则表达式迷你书 老姚 - v1.1
2.2.3. (?=p) 和 (?!p) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 2.3. 位置的特性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 2.4. 相关案例 . . . . . 正则表达式是匹配模式,要么匹配字符,要么匹配位置。请记住这句话。 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: ^、$、\b、\B、( 匹配的那些字符。 JavaScript 正则表达式迷你书 2. 第二章 正则表达式位置匹配攻略 | 第 19 页 而在本人看来,(?=p) 就与 ^ 一样好理解,就是 p 前面的那个位置。 2.3. 位置的特性 对于位置的理解,我们可以理解成空字符 ""。 比如 "hello" 字符串等价于如下的形式: "hello" == "" + "h" + "" + "e" + "" + "l" + "" +0 码力 | 89 页 | 3.42 MB | 10 月前3JavaScript 正则表达式迷你书 老姚 - v1.0
2.2.3. (?=p) 和 (?!p) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 2.3. 位置的特性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 2.4. 相关案例 . . . . . 正则表达式是匹配模式,要么匹配字符,要么匹配位置。请记住这句话。 然而大部分人学习正则时,对于匹配位置的重视程度没有那么高。 本章讲讲正则匹配位置的相关知识点。 内容包括: • 什么是位置? • 如何匹配位置? • 位置的特性 • 几个应用实例分析 2.1. 什么是位置呢? 位置(锚)是相邻字符之间的位置。比如,下图中箭头所指的地方: 2.2. 如何匹配位置呢? 在 ES5 中,共有 6 个锚: ^、$、\b、\B、( 匹配的那些字符。 JavaScript 正则表达式迷你书 2. 第二章 正则表达式位置匹配攻略 | 第 19 页 而在本人看来,(?=p) 就与 ^ 一样好理解,就是 p 前面的那个位置。 2.3. 位置的特性 对于位置的理解,我们可以理解成空字符 ""。 比如 "hello" 字符串等价于如下的形式: "hello" == "" + "h" + "" + "e" + "" + "l" + "" +0 码力 | 89 页 | 3.42 MB | 10 月前3清华大学 DeepSeek+DeepResearch 让科研像聊天一样简单
告创作效率。 • 中小企业AI定制化服务:为中小企业提 供定制化的AI解决方案,如智能客服、营销 和办公工具,提升企业竞争力。 • 开源AI教育平台:借助DeepSeek R1 的低成本特性,创建开源AI教育平台,提供 免费课程和实验资源,促进AI教育普及。 • 智能编程教育助手:为编程学生提供实 时编程指导,自动生成代码示例,帮助解决 编程难题。 • 自动化代码审查工具:自动审查代码, 升了模 型性能。例如,在基准测试中,蒸馏后的DeepSeek-V2.5模 型在Pass@1和Length指标上均显著优于基线模型。 教师模型生成数据 学生模型训练 微调与优化 策略优化:开源特性,成本优势 开源策略 成本优势 DeepSeek 通过技术创新和优化策略,大幅降低了模型训练和推理 成本,使其在性价比上远超 OpenAI 等竞争对手。 训练成本:DeepSeek0 码力 | 85 页 | 8.31 MB | 7 月前3Kubernetes Operator 实践 - MySQL容器化
目前最常用的高可用实现 Ø 支持大多数 MySQL 版本 Ø 使用 mysql 半同步复制 Ø 有数据丢失风险 Mysql Group 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0 码力 | 42 页 | 4.77 MB | 1 年前3MySQL 8.0.17 调优指南(openEuler 20.09)
内核优化 目的 openEuler 20.09对kernel进行了优化,具体优化项如下: 内核优化项 优化目的 Config优化 关闭refcount_full。 idle_balance定制特性 新增STEAL流程,如果idle_balance迁移线程失败会触 发,STEAL流程简化了判断逻辑,会从sd_llc上的任意 overload的cpu迁移进程过来,从而提升cpu利用率。 方法0 码力 | 11 页 | 223.31 KB | 1 年前3
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