cd2e307402
主要内容： - 包含12个产业的完整教务系统前端代码 - 智能启动脚本 (start-industry.sh) - 可视化产业导航页面 (index.html) - 项目文档 (README.md) 优化内容： - 删除所有node_modules和.yoyo文件夹，从7.5GB减少到2.7GB - 添加.gitignore文件避免上传不必要的文件 - 自动依赖管理和智能启动系统 产业列表： 1. 文旅产业 (5150) 2. 智能制造 (5151) 3. 智能开发 (5152) 4. 财经商贸 (5153) 5. 视觉设计 (5154) 6. 交通物流 (5155) 7. 大健康 (5156) 8. 土木水利 (5157) 9. 食品产业 (5158) 10. 化工产业 (5159) 11. 能源产业 (5160) 12. 环保产业 (5161) 🤖 Generated with Claude Code Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
218 lines
26 KiB
JSON
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[
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{
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"问题标题": "数据中心迁移中的关键挑战",
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"问题类型": "专业知识",
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"问答类型": "导师问答",
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||
"查询导师名称": "何思远",
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"问题_流程1": "冯诺依曼架构为什么算是计算机发展的基石啊",
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"流程1_时间": "2024/3/14 15:34",
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"回答_流程2": "简单来说，它定义了我们现在大部分计算机的工作方式，就是程序和数据存储在同一个内存里，CPU按顺序执行指令。这种架构的出现，极大的简化了硬件的设计，让计算机能够在执行程序时，不断修改自己的操作流程，这对于后来的程序设计和计算机系统的发展可以说直接是加火箭了",
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||
"流程2_时间": "2024/3/14 15:35",
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||
"问题_流程3": "那现在我们今天用的计算机，是不是还在用这个架构啊",
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"流程3_时间": "2024/3/14 15:37",
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||
"回答_流程4": "是的，绝大多数计算机依然是基于冯·诺依曼架构的。其实，冯·诺依曼架构的基本思想，像是程序存储在内存中，并按顺序执行指令，这些原理仍然是现代计算机设计的基础。不过，随着技术的发展，现在已经在这个基础上做了很多迭代优化了，比如多核处理、GPU加速、分布式计算等等，这些都是对原架构的补充和扩展。然后，还有一些特殊的场景，比如高性能计算、嵌入式系统啊这些，可能会用到哈佛架构，目的就是来避免我们上课讲到的冯·诺依曼架构中的瓶颈问题。",
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"流程4_时间": "2024/3/14 15:39",
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"问题_流程5": "那冯·诺依曼瓶颈具体是什么呢？上课我听的有点不是很明白",
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"流程5_时间": "2024/3/14 15:41",
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"回答_流程6": "瓶颈其实是因为在传统架构中，CPU需要从同一个内存中同时读取程序指令和数据，这就会造成性能瓶颈。简单来说，CPU每次只能访问一个地址，要么是读取指令，要么是读取数据，但这两个操作不能同时进行。尤其是在处理复杂计算或大量数据时，CPU被迫频繁地等待内存的响应，这样就拖慢了整个处理速度。\n你可以把它想象成一个图书馆，工作人员需要一边借书，一边登记信息，但所有借书和登记的操作都得通过一个单一的窗口来完成。如果窗口很拥挤，效率就会大大降低。为了打破这种瓶颈，像哈佛架构这样的设计将指令和数据存储在不同的内存区域，CPU可以同时处理两者，避免了排队等待，从而提高了系统的效率。",
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||
"流程6_时间": "2024/3/14 15:42"
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},
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{
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"问题标题": "内存与硬盘的作用与区别",
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"问题类型": "常规问题",
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"问答类型": "智能客服",
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"查询导师名称": "",
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"问题_流程1": "为什么计算机需要内存？它和硬盘有什么区别？",
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"流程1_时间": "2024/3/27 21:23",
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"回答_流程2": "计算机需要内存来存储正在运行的程序和数据，因为内存比硬盘快得多。内存是一个临时存储空间，用来快速读取和写入数据，当程序运行时，它的数据和指令会先加载到内存中，以提高处理速度。而硬盘则是长期存储数据的地方，它的读写速度比内存慢，但容量大，适合存储操作系统、文件和其他长期数据。所以，内存和硬盘是配合使用的，内存提供快速访问，硬盘提供大容量存储。",
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||
"流程2_时间": "2024/3/27 21:25",
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"问题_流程3": "",
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"流程3_时间": "",
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"回答_流程4": "",
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"流程4_时间": "",
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"问题_流程5": "",
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"流程5_时间": "",
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"回答_流程6": "",
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"流程6_时间": ""
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},
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{
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"问题标题": "云端数据迁移中的性能优化与时间安排",
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"问题类型": "专业知识",
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"问答类型": "导师问答",
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"查询导师名称": "王振宇",
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"问题_流程1": "老师，在云端数据迁移的过程中，除了数据完整性和一致性，迁移时还有什么需要特别关注的吗",
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"流程1_时间": "2024/4/11 9:33",
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"回答_流程2": "除了这些，性能优化和迁移的时间安排也是非常关键的。比如，在迁移过程中，你的资源使用必须做到合理分配，避免迁移任务对生产环境的业务产生太大影响。这就要求我们要选择合适的时间窗口来进行迁移，一般建议选择在业务量较少的时段进行，这样可以最大程度减少对公司日常运营的影响。迁移的成本控制也很重要，整个迁移过程不应该超出预算，合理配置资源和人员，避免不必要的开支。",
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"流程2_时间": "2024/4/11 9:33",
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"问题_流程3": "那性能优化方面具体怎么做呢？有啥具体的方法？",
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"流程3_时间": "2024/4/11 9:35",
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"回答_流程4": "性能优化的话，我们通常会从几个角度入手。首先是网络带宽的分配，确保网络没瓶颈。如果迁移的数据量很大，光靠传统的网络传输肯定不够，所以我们会选择高带宽、低延迟的网络连接。然后是存储性能的优化，传统的HDD可能在迁移大数据时会拖慢速度，所以换成SSD等更高性能的存储介质是非常有帮助的。",
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"流程4_时间": "2024/4/11 9:36",
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"问题_流程5": "",
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"流程5_时间": "",
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"回答_流程6": "",
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"流程6_时间": ""
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},
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{
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"问题标题": "流水线技术与并行处理的优势与挑战",
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"问题类型": "专业知识",
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"问答类型": "导师问答",
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"查询导师名称": "何思远",
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"问题_流程1": "上课的时候，我听到老师您说流水线技术是提高处理器速度的关键，这个是和厂里面的流水线类似嘛？",
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"流程1_时间": "2024/3/19 10:05",
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"回答_流程2": "对，流水线技术的原理和工厂里的流水线非常类似。比如，在一个工厂里，生产一个产品需要多个步骤，比如先组装零件、然后检查质量、再进行包装等。每个工人负责一个步骤，前面的工人完成后，后面的工人就能接着做自己的事，这样产品就能在不同工序之间并行处理，提高生产效率。\n在处理器中，流水线技术把指令的执行过程分解成多个阶段，每个阶段处理不同的任务，例如取指、解码、执行、写回等。每个指令在处理器的流水线中依次经过这些阶段，类似于工厂中的每个工人完成自己的部分工作。这样，不同的指令可以在不同阶段同时进行，从而大幅提高了处理器的吞吐量和执行速度。",
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"流程2_时间": "2024/3/19 10:06",
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"问题_流程3": "那流水线的这种并行处理会不会导致一些问题？",
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"流程3_时间": "2024/3/19 10:06",
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"回答_流程4": "嗯......确实有一些缺点。虽然流水线技术能大幅提高处理器的效率，但也会遇到一些瓶颈。最大的就是数据依赖，简单来说就是，后面的指令如果依赖前面指令的结果，处理器就得等前面指令执行完，才能继续执行。这就像工厂里的工人，后面那个工人必须等前面那个工人完成自己的任务才能开始工作，这样就造成了等待，影响效率。",
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||
"流程4_时间": "2024/3/19 10:12",
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"问题_流程5": "哦哦哦哦哦，我大概明白了，就是可能卡在一个处理最慢的环节是吧？",
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"流程5_时间": "2024/3/19 10:19",
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"回答_流程6": "可以这么理解。",
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"流程6_时间": "2024/3/19 10:23"
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},
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{
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"问题标题": "链表和数组的区别",
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"问题类型": "常规问题",
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"问答类型": "智能客服",
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"查询导师名称": "",
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"问题_流程1": "链表和数组相比有什么优势呢？为什么要使用链表而不是数组？",
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"流程1_时间": "2024/3/27 19:55",
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"回答_流程2": "链表和数组的主要区别在于它们的存储方式和操作效率。数组在内存中是连续存储的，这使得它在访问元素时非常高效，可以通过索引直接访问任何元素，时间复杂度是O(1)。但是，数组的大小在创建时就固定了，插入或删除元素时尤其是在中间位置，需要移动大量元素，效率较低。\n而链表则是由一系列节点组成，每个节点存储数据和指向下一个节点的指针，节点在内存中不需要连续存储。链表的一个重要优势是可以动态地增减元素，插入和删除操作的时间复杂度是O(1)，这使得它在需要频繁进行插入和删除操作的场景中非常有用。比如在实现队列、栈等数据结构时，链表就比数组更合适。\n不过，链表的缺点是访问元素时需要从头节点开始遍历，时间复杂度是O(n)，这使得它在查找元素时不如数组高效。",
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"流程2_时间": "2024/3/27 19:57",
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"问题_流程3": "听起来无锁编程的确能提升性能，那它有没有什么缺点或挑战呢？",
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"流程3_时间": "2024/3/27 19:59",
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"回答_流程4": "是的，无锁编程确实能大幅提升并发性能，但它也有一些挑战和缺点。首先，无锁编程的实现比较复杂，开发人员需要深入理解原子操作、内存模型和其他并发控制技术，可能会增加代码的复杂性。此外，由于没有锁机制来保护数据一致性，在某些场景下可能会出现竞态条件，导致程序的不确定行为。\n另外，无锁编程并不适合所有场景。在一些低并发的场景下，使用传统的锁机制可能会更加简单高效。无锁编程的优势通常体现在高并发、大量线程竞争的场景下，因此如果并发量不高，可能并不会明显提升性能。",
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"流程4_时间": "2024/3/27 20:00",
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"问题_流程5": "",
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"流程5_时间": "",
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"回答_流程6": "",
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"流程6_时间": ""
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},
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{
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"问题标题": "GPU与FPGA在计算加速中的应用差异",
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"问题类型": "专业知识",
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"问答类型": "导师问答",
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"查询导师名称": "谢宇程",
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"问题_流程1": "GPU和FPGA在加速计算方面有什么本质的区别？",
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"流程1_时间": "2024/3/22 13:15",
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"回答_流程2": "这是个好问题。其实，GPU和FPGA的设计理念有很大的不同。GPU，显卡其实就是一种专为并行计算设计的处理器，它有成千上万个小的处理核心，非常适合用来做大规模的并行计算，比如图像处理、机器学习中的矩阵运算。GPU的优势是处理速度快，特别是对于那些计算密集型任务，能够大大提高处理效率。\n而FPGA则是不同的，它是一种可以编程的硬件，开发者可以根据需求定制硬件电路来加速特定任务。FPGA不像GPU那样专注于并行处理，它更灵活，可以根据应用需求，调整硬件实现方式，非常适合那些需要高性能、低延迟的应用，比如实时信号处理、加密解密等任务。总的来说，GPU适合高并发的计算任务，而FPGA适合需要定制化、低延迟的计算。",
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||
"流程2_时间": "2024/3/22 13:16",
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||
"问题_流程3": "那在实际应用中，什么时候我们应该选择GPU，什么时候应该选择FPGA呢？",
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||
"流程3_时间": "2024/3/22 13:16",
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"回答_流程4": "选择GPU还是FPGA，主要看你的应用需求。如果你的任务是高度并行的，像图像处理、深度学习、视频解码等，GPU几乎是最佳选择。因为它的并行处理能力强，而且开发工具和库也很完善，能够大大降低开发难度。\n但是，如果你需要的是非常特定的加速任务，或者需要在硬件级别进行非常精细的定制，比如处理低延迟的实时数据流、加密解密、通信等，FPGA会更合适。FPGA的优点是能够在硬件层面进行优化，减少中间层的延迟，提供更高的效率。",
|
||
"流程4_时间": "2024/3/22 13:17",
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"问题_流程5": "",
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"流程5_时间": "",
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"回答_流程6": "",
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"流程6_时间": ""
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},
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{
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"问题标题": "社交网络中节点的含义",
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"问题类型": "常规问题",
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"问答类型": "智能客服",
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"查询导师名称": "",
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"问题_流程1": "在图论中，社交网络中的节点代表什么？",
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"流程1_时间": "2024/4/10 14:35",
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"回答_流程2": "在社交网络中，‘节点’通常代表的是个体或实体，比如一个人、一个社交媒体账号，甚至一个组织。每个节点可能会有一些属性，比如用户的年龄、位置或兴趣爱好等。节点之间的‘边’表示它们之间的关系或互动，比如朋友关系、关注关系或者社交媒体上的互动。图论通过这种结构帮助我们理解社交网络中个体之间的连接和影响力。",
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||
"流程2_时间": "2024/4/10 14:36",
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"问题_流程3": "",
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"流程3_时间": "",
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"回答_流程4": "",
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"流程4_时间": "",
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"问题_流程5": "",
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"流程5_时间": "",
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"回答_流程6": "",
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"流程6_时间": ""
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},
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{
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"问题标题": "TCP/IP与OSI模型的区别",
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"问题类型": "常规问题",
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"问答类型": "导师问答",
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"查询导师名称": "赵立新",
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"问题_流程1": "TCP/IP和OSI模型有什么区别？我总是搞不清楚它们到底有啥不同。",
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"流程1_时间": "2024/4/6 18:33",
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"回答_流程2": "其实，TCP/IP和OSI模型都用于描述网络通信的不同层次，但它们的出发点和结构有些不同。OSI模型是一个理论模型，它把网络通信过程分为七层，从物理层到应用层，每一层都定义了特定的任务。它的优点是结构非常清晰，能够详细描述每个层次的功能，便于理解和学习。\n而TCP/IP模型则更加实际，它是基于实际的互联网协议来设计的，通常只有四层：网络接口层、互联网层、传输层和应用层。你可以理解为TCP/IP模型是对OSI模型的一种简化，它并不完全遵循OSI的七层结构，而是根据实际通信需要合并了某些层次，结果更适合实际网络的运行。最重要的是，TCP/IP已经成为互联网的核心协议，它基于的技术已经被广泛应用。",
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"流程2_时间": "2024/4/6 18:34",
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"问题_流程3": "那为什么我们现在的网络通信主要还是用TCP/IP，而OSI模型更像是个理论呢？",
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"流程3_时间": "2024/4/6 18:35",
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"回答_流程4": "你说得对，OSI模型更多的是一个理论框架，而TCP/IP模型则是从实际需求出发来设计的。最早，在上世纪70年代，网络技术发展迅速，特别是美国的ARPANET项目。TCP/IP协议在那个时代被开发出来，目的就是为了满足实际网络通信的需求，它比OSI模型更简单、更高效。通过简化和优化，TCP/IP模型在实际应用中表现得非常出色，特别是在互联网的兴起后，它成为了标准，几乎所有的网络设备和服务都基于TCP/IP协议进行工作。\n而OSI模型虽然理论上很好，但它更复杂，而且当时的网络技术并没有完全实现七层模型的各项功能。随着网络技术的发展，TCP/IP模型逐渐成为了实际的网络协议，而OSI更多是作为一种教学工具，帮助我们理解网络通信的结构和流程。",
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||
"流程4_时间": "2024/4/6 18:37",
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"问题_流程5": "原来是这样的啊，那OSI结构还能用在实际中应用吗？",
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"流程5_时间": "2024/4/6 18:39",
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"回答_流程6": "尽管OSI模型在实际应用中没能完全实现，但它依然有很大的教育意义。OSI模型的七层划分使得我们可以更清晰地理解网络通信的各个环节，每一层的功能和作用都能帮助我们解决特定的问题，尤其是在设计和调试网络协议时，OSI模型非常有用。",
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||
"流程6_时间": "2024/4/6 18:39"
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||
},
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{
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"问题标题": "二叉查找树与B-Tree的区别与应用场景",
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||
"问题类型": "专业知识",
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"问答类型": "智能客服",
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"查询导师名称": "",
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"问题_流程1": "二叉查找树（BST）和B-Tree有什么区别？",
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"流程1_时间": "2024/3/28 22:03",
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"回答_流程2": "二叉查找树（BST）和B-Tree都是用于存储数据的树形结构，但它们有一些重要的区别。首先，二叉查找树的每个节点最多有两个子节点，且左子节点的值小于父节点，右子节点的值大于父节点。这使得它在查找、插入和删除操作时具有较好的性能，平均时间复杂度为O(log n)，但是在极端情况下（例如数据已经按顺序插入），它可能退化成链表，导致操作时间变成O(n)。\n而B-Tree是一种平衡多路查找树，每个节点可以有多个子节点，它的高度更小，因此对于磁盘存储的优化更好。B-Tree能够有效地减少磁盘I/O操作，它广泛用于数据库和文件系统中，以支持高效的插入、删除和查找操作。与二叉查找树相比，B-Tree在处理大量数据时，特别是在外部存储中，表现更优。",
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||
"流程2_时间": "2024/3/28 22:03",
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||
"问题_流程3": "那B-Tree的优势就是比二叉查找树在处理大量数据时更有效吗？",
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"流程3_时间": "2024/3/28 22:04",
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"回答_流程4": "对，B-Tree的一个主要优势确实是它在处理大量数据时更加高效，特别是在磁盘存储中。由于B-Tree的节点可以存储多个元素，它的高度通常比二叉查找树要低得多。这个特点使得在访问磁盘时，B-Tree可以减少I/O操作的次数，因为它能在每次访问中读取更多数据。而二叉查找树如果没有平衡，就可能会退化成链表，导致每次查找都需要遍历较长的路径，这对于大数据量的处理效率来说显然不够高效。",
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||
"流程4_时间": "2024/3/28 22:05",
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"问题_流程5": "",
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"流程5_时间": "",
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"回答_流程6": "",
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"流程6_时间": ""
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},
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{
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"问题标题": "流水线执行的性能优化",
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"问题类型": "专业知识",
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"问答类型": "智能客服",
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"查询导师名称": "",
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||
"问题_流程1": "流水线和乱序执行有什么区别？为什么乱序执行能提高性能？",
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"流程1_时间": "2024/3/19 19:42",
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"回答_流程2": "流水线执行和乱序执行都是提高计算机处理速度的技术，但它们的原理有所不同。流水线执行是将一个任务分成多个阶段，每个阶段同时处理不同任务的不同部分，像是生产线上的工人各司其职。每个指令按顺序在各个阶段中流动，从而实现任务并行，提升了效率。\n而乱序执行则是允许处理器在执行指令时不必严格按照原来的顺序进行，它会根据指令之间的依赖关系来动态调度执行顺序。这意味着当某些指令在执行时阻塞了后续操作，处理器可以执行其他不依赖于当前指令的操作，从而提高处理器的吞吐量。\n乱序执行能够提高性能的原因是，它有效地利用了处理器的空闲周期，减少了由于指令顺序限制而造成的等待时间，尤其是在遇到内存访问延迟或计算密集型任务时，能显著提升处理效率。",
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||
"流程2_时间": "2024/3/19 19:42",
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||
"问题_流程3": "乱序执行会不会带来问题？比如数据一致性或结果的正确性？",
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||
"流程3_时间": "2024/3/19 19:43",
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||
"回答_流程4": "乱序执行确实会引发一些问题，尤其是数据一致性和结果的正确性。在正常的顺序执行中，每个指令按顺序执行，依赖于前一条指令的结果，而乱序执行时，指令的执行顺序发生了变化，这可能导致以下问题：\n数据依赖冲突：乱序执行可能会先执行没有依赖关系的指令，但如果这些指令之后的某些操作依赖于它们的结果，可能会出现错误。为了避免这个问题，现代处理器使用数据前推和寄存器重命名技术来确保指令的依赖关系得到正确处理。\n指令重新排序带来的不一致性：在执行过程中，某些指令的结果可能会被覆盖，导致最终结果不符合预期。为了防止这种情况，处理器通过回滚机制来保证，如果乱序执行的指令出现了问题，能够恢复到正确的状态。\n内存一致性问题：由于乱序执行中，内存操作可能不会严格按顺序进行，这可能导致不同的线程或进程看到的数据不一致。为了解决这个问题，处理器通常会采用内存屏障和顺序一致性模型来确保在特定时刻，所有线程都能看到一致的数据。",
|
||
"流程4_时间": "2024/3/19 19:44",
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||
"问题_流程5": "那现代处理器是怎么解决这些问题的？",
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||
"流程5_时间": "2024/3/19 19:45",
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||
"回答_流程6": "现代处理器解决这些问题的办法主要有几种。首先，数据前推技术通过提前计算和存储中间结果，避免了数据依赖冲突；寄存器重命名则是通过将不同的操作结果映射到不同的寄存器，避免了同一个寄存器被多个指令同时修改的情况，从而保证了数据一致性。\n另外，回滚机制使得处理器能够在出现错误时恢复到安全状态，通过标记每条指令的执行状态，确保系统不会因为单个指令的错误而导致整个系统的崩溃。\n在内存一致性方面，现代处理器通常会实现内存屏障，这是一种硬件机制，它确保内存操作按正确的顺序进行，避免了不同线程之间出现数据不一致的情况。此外，一些高端处理器还使用缓存一致性协议（如MESI协议）来确保多级缓存中的数据一致性。",
|
||
"流程6_时间": "2024/3/19 19:46"
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||
},
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{
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||
"问题标题": "无锁编程的定义",
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||
"问题类型": "常规问题",
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"问答类型": "导师问答",
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"查询导师名称": "谢宇程",
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||
"问题_流程1": "无锁编程是什么？它为什么会在并发编程中被强调？",
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||
"流程1_时间": "2024/4/3 18:39",
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||
"回答_流程2": "无锁编程其实就是避免用传统的锁来管理多个线程访问共享资源的方法。平常我们使用锁是为了防止数据冲突，但锁会让线程停下来等，尤其是当并发量大时，等待时间就会增加，效率就低了。无锁编程就通过一些原子操作，比如CAS（比较并交换），来保证多个线程能安全地同时操作共享资源，而不需要等待彼此。\n它之所以在并发编程中特别重要，是因为它能大幅提高程序的性能。你想，在高并发的情况下，传统的锁会造成很多线程等待，浪费时间。而无锁编程能让线程之间更高效地工作，减少了阻塞，所以在大规模并发的应用场景中，它能带来更快的执行速度。",
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||
"流程2_时间": "2024/4/3 18:40",
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||
"问题_流程3": "",
|
||
"流程3_时间": "",
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||
"回答_流程4": "",
|
||
"流程4_时间": "",
|
||
"问题_流程5": "",
|
||
"流程5_时间": "",
|
||
"回答_流程6": "",
|
||
"流程6_时间": ""
|
||
},
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||
{
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||
"问题标题": "OS/2与Windows的竞争历史",
|
||
"问题类型": "行业趋势",
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||
"问答类型": "导师问答",
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||
"查询导师名称": "赵立新",
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||
"问题_流程1": "我一直听说OS/2和Windows有过一段竞争历史，能给我讲讲它们的差异和这场分叉是怎么产生的吗？",
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||
"流程1_时间": "2024/4/16 15:12",
|
||
"回答_流程2": "OS/2是IBM和微软在上世纪80年代共同开发的操作系统，最初的目标是取代MS-DOS，成为PC的主流操作系统。当时，微软和IBM都希望通过OS/2来推动更强大的图形界面和更先进的多任务处理能力。但是，随着时间的推移，二者在OS/2的发展方向上逐渐出现了分歧。微软在OS/2推出后不久就决定将自己的重点转向Windows，开始开发自己的图形用户界面，并最终推出了Windows 3.x、Windows 95等操作系统，这些系统逐渐成为主流。而IBM则继续推进OS/2，力图打造一个稳定、强大的操作系统，尤其是在企业市场和多任务处理方面有很强的优势。\n最终，Windows凭借着微软强大的市场营销能力和软件生态系统，迅速赢得了消费者的青睐，而OS/2则始终未能打破Windows的市场垄断，虽然它在企业市场上有一定的地位，但整体未能成功突破。",
|
||
"流程2_时间": "2024/4/16 15:12",
|
||
"问题_流程3": "那OS/2到底有什么优点，为什么IBM没能把它推向市场呢？",
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||
"流程3_时间": "2024/4/16 15:13",
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"回答_流程4": "OS/2其实在技术上有很多优势，尤其是在多任务处理和系统稳定性方面。它支持真正的多任务操作，可以同时运行多个程序，而且每个程序都能得到足够的资源，不会互相影响。相比于当时的Windows，OS/2在稳定性和性能上都要好得多。此外，OS/2还引入了很多创新的特性，比如对32位计算的支持、图形界面的增强以及更强大的文件系统。\n但问题在于，尽管技术上更先进，OS/2在市场上却并未得到足够的支持。首先，微软的Windows凭借着庞大的第三方软件生态和硬件支持，成功赢得了消费者的青睐。而IBM在推广OS/2时，似乎更多关注于企业市场，忽视了对家庭用户的吸引。加上操作系统的高成本和相对复杂的用户体验，导致了OS/2没有获得大规模的市场接受。",
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"流程4_时间": "2024/4/16 15:14",
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"问题_流程5": "那Windows怎么成功超越了OS/2，最终成为市场主导的操作系统呢？",
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"流程5_时间": "2024/4/16 15:16",
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"回答_流程6": "Windows成功超越OS/2，主要得益于微软的市场策略和强大的软件生态系统。Windows凭借用户友好的界面、更好的硬件兼容性以及广泛的第三方应用支持，迅速吸引了大量用户。微软与硬件厂商的合作确保了Windows能够在各种设备上运行，而OS/2则缺少这种普及性。同时，Windows的不断更新和改进使其在企业和个人用户中占据主导地位，最终成为市场的主流操作系统。",
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"流程6_时间": "2024/4/16 15:16"
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