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在 macOS 系统上，配置外置 SSD 存储 swapfile 以减少内置 SSD 的写入量
以下是一个大致的流程，展示如何将 macOS 的交换文件（swapfile）移动到外置 SSD 上。

🛠️ 1. 准备外置 SSD

确保你的外置 SSD 已经连接到 Mac，并且格式化为 APFS 或 HFS+ 文件系统。
- 打开 磁盘工具 (Disk Utility)，选择你的外置 SSD，点击抹掉（Erase），并选择 APFS 或 HFS+ 作为文件系统。
- 为磁盘分配一个固定的名称，比如 ExternalSSD，以便后续命令中使用。
🛠️ 2. 禁用系统的默认交换文件

macOS 默认会将交换文件保存在 /private/var/vm/ 目录下。为了将其移动到外置 SSD，首先需要禁用现有的交换机制。
1. 打开终端：在 Finder 中，前往 应用程序 > 实用工具，打开终端。
2. 禁用动态分页器（Dynamic Pager）：
  输入以下命令并按下回车键禁用当前的交换机制：
```
   sudo launchctl unload /System/Library/LaunchDaemons/com.apple.dynamic_pager.plist
```
该命令会停止 macOS 的动态分页器服务，系统将不再使用默认的 swapfile。你需要输入管理员密码进行授权。
1. 删除已有交换文件（可选）：
  要删除现有的交换文件，可以执行以下命令：
```
   sudo rm /private/var/vm/swapfile*
```
🛠️ 3. 创建新的交换文件在外置 SSD 上
1. 创建交换文件目录：
  在外置 SSD 上创建一个专门存放交换文件的目录。例如：
```
   sudo mkdir /Volumes/ExternalSSD/Swap
```
1. 创建新的交换文件：
  使用 dd 命令在该目录下创建一个交换文件（此处假设你希望创建一个 4GB 大小的交换文件）：
```
   sudo dd if=/dev/zero of=/Volumes/ExternalSSD/Swap/swapfile bs=1m count=4096
```
该命令会在 /Volumes/ExternalSSD/Swap/ 目录下生成一个 4GB 的空白交换文件。
1. 设置交换文件权限：
  为了安全性，确保交换文件的权限设置为只有 root 用户可以读写：
```
   sudo chmod 600 /Volumes/ExternalSSD/Swap/swapfile
```
1. 启用交换文件：
  使用以下命令启用该交换文件：
```
   sudo /sbin/mkswap /Volumes/ExternalSSD/Swap/swapfile
   sudo /sbin/swapon /Volumes/ExternalSSD/Swap/swapfile
```
🛠️ 4. 修改启动配置以持久化更改

默认情况下，macOS 在重启后会重新启用系统的动态分页器机制。为了确保系统每次启动时都使用外置 SSD 上的交换文件，你需要修改启动脚本。
1. 编辑 /etc/fstab 文件：
  /etc/fstab 文件可以用来指定文件系统挂载点和启动时的其他配置。使用以下命令打开该文件：
```
   sudo nano /etc/fstab
```
1. 添加条目：
  在文件中添加以下内容，指定外置 SSD 上的交换文件路径：
```
   /Volumes/ExternalSSD/Swap/swapfile none swap sw 0 0
```
1. 保存并退出：
  按下 Ctrl + O 保存文件，然后按 Ctrl + X 退出编辑器。
🛠️ 5. 恢复系统默认交换行为（如有需要）

如果你决定不再使用外置 SSD 作为系统交换文件的存储位置，可以通过以下步骤恢复 macOS 的默认交换机制。
1. 重新启用动态分页器：
  使用以下命令重新启用系统的动态分页器服务：
```
   sudo launchctl load /System/Library/LaunchDaemons/com.apple.dynamic_pager.plist
```
1. 删除自定义交换文件（可选）：
  如果不再需要外置 SSD 上的交换文件，可以使用以下命令删除它：
```
   sudo rm /Volumes/ExternalSSD/Swap/swapfile
```
📝 总结

通过上述步骤，您可以将 macOS 的交换文件存储位置移动到外置 SSD，以减少内置 SSD 的写入量。请在进行这些更改时谨慎，并确保外置 SSD 的可靠性，以避免数据丢失或系统崩溃。如果遇到问题，可以通过恢复默认的交换配置来解决。
2024-11-12
🎓 探索Emilia数据集：语言生成的未来
🧑‍🏫 引言

在人工智能领域，语音合成和自动语音识别（ASR）正在迅速改变我们与技术互动的方式。随着这些技术的发展，对多语言、多样化的语音数据需求也随之增加。而在这个背景下，Emilia数据集（Hugging Face 链接）的发布无疑是一个具有里程碑意义的事件。Emilia不仅是一个规模庞大的语音数据集，还通过其多语言、多样化的内容，进一步推动了语音生成技术的进步。

今天，我们将深入探讨这个数据集的特点、用途以及它如何为未来的研究提供支持。请系好安全带，让我们踏上这场语言生成的知识之旅！

🚀 数据集概览

🔑 关键特性

Emilia数据集是一个多语言的语音数据集，包含了超过101,000小时的语音数据。它涵盖了多种语言和说话风格，赋予了研究人员不同语言环境下的多样化语音资源。以下是该数据集的一些主要特点：
- 多语言支持：包括英语、中文、德语、法语、日语和韩语六种语言。
- 数据来源多样：数据来自各种视频平台和播客，涵盖了脱口秀、采访、辩论、体育解说和有声读物等内容。
- 数据规模：总时长超过101,000小时，是目前最大规模的公开语音数据集之一。
📊 语言数据分布

语言时长（小时）
英语 46,828
中文 49,922
德语 1,590
法语 1,381
日语 1,715
韩语 217

通过这些数据，我们可以看到，中文和英语占据了绝大多数的数据量。这为多语言语音合成和自动语音识别模型的训练提供了坚实的基础，特别是在处理应用最广泛的语言时。

🧑‍🔬 专业用途与应用场景

🗣️ 语音合成（Text-to-Speech, TTS）

Emilia数据集为语音合成（TTS）提供了丰富的语料。TTS技术的目标是将文本转化为自然流畅的语音，而这需要大量多样化的训练数据。Emilia数据集的广泛语言覆盖和多样化的说话风格，使得它成为开发高质量TTS系统的理想选择。

代码示例：加载Emilia数据集
```
from datasets import load_dataset

# 加载Emilia数据集
dataset = load_dataset("amphion/Emilia-Dataset", streaming=True)

# 打印数据集信息
print(dataset)
print(next(iter(dataset['train'])))
```
通过此代码，研究人员可以轻松地加载Emilia数据集并开始对其进行操作。特别是streaming=True选项，使得数据可以边加载边处理，无需一次性下载所有文件。

🎤 自动语音识别（Automatic Speech Recognition, ASR）

Emilia数据集同样是ASR模型的理想训练数据源。得益于其多语言、多场景的特性，ASR模型可以学习不同语言、不同口音以及各种背景噪音下的语音模式。这对于开发能够适应多种场景和语言的ASR系统至关重要。

🛠️ 数据集使用指南

🗂️ 数据集结构

Emilia数据集在Hugging Face上以WebDataset格式提供，使用tar打包音频和对应的JSON文件。每个JSON文件包含了音频的转录文本、时长、说话者信息等元数据。以下是JSON文件的一个示例：
```
{
  "id": "EN_B00000_S00000_W000000",
  "wav": "EN_B00000/EN_B00000_S00000/mp3/EN_B00000_S00000_W000000.mp3",
  "text": "You can help my mother and you- No. You didn't leave a bad situation back home to get caught up in another one here. What happened to you, Los Angeles?",
  "duration": 6.264,
  "speaker": "EN_B00000_S00000",
  "language": "en",
  "dnsmos": 3.2927
}
```
通过这种结构，研究人员可以快速访问音频和文本数据，并将其用于语音合成、语音识别等任务的模型训练。

🔧 从零开始构建数据

如果研究人员希望从头开始构建自己的数据集，他们可以使用Emilia-Pipe预处理管道。这是一个开源的工具，能够将原始音频数据转换为高质量的、带有注释的训练数据。

📂 数据下载

研究人员可以直接从Hugging Face或OpenDataLab下载Emilia数据集。对于Hugging Face用户，以下是下载数据集的步骤：
1. 获取Hugging Face访问令牌：
- 登陆Hugging Face并获取访问令牌：获取访问令牌。
1. 安装必要的依赖库：
```
   pip install librosa soundfile datasets huggingface_hub[cli]
```
1. 使用以下代码下载数据集：
```
   from datasets import load_dataset

   # 下载Emilia数据集
   dataset = load_dataset("amphion/Emilia-Dataset")
   print(dataset)
```
请注意，由于数据集的规模庞大（约2.4TB），研究人员在本地保存数据时需要确保有足够的存储空间。

📖 引用与参考文献

在使用Emilia数据集或Emilia-Pipe工具时，务必引用以下文献：
```
@inproceedings{emilia,
  author={He, Haorui and Shang, Zengqiang and Wang, Chaoren and others},
  title={Emilia: An Extensive, Multilingual, and Diverse Speech Dataset for Large-Scale Speech Generation},
  booktitle={Proc. of SLT},
  year={2024}
}
```
此外，研究人员还可以参与Emilia的开源社区，通过Amphion的Discord频道与其他研究人员互动和分享经验。

🏁 结论

通过Emilia数据集，研究人员和开发者能够接触到前所未有的多语言语音数据资源。这不仅为语音技术的进步提供了强大的数据支持，也为学术研究和实际应用开辟了新的可能性。无论是从事语音合成、自动语音识别，还是其他与语音相关的任务，Emilia都将成为不可或缺的工具。

所以，快去下载数据集，开始你的研究之旅吧！
2024-11-12
🎭 欢迎来到MLX框架的奇妙世界！ 🎭
今天，我将带你走进一个轻松愉快的旅程，探索如何利用MLX框架在Python中实现高效的大语言模型推理。我们不仅要探讨技术的深度，还会以幽默的方式解锁每一个重要步骤，让你在享受知识的同时，悟到AI的奥义。

🛠️ Step 1: 安装必要的库

首先，像所有伟大的冒险一样，咱们得做好准备工作。没有装备，英雄走不远，对吧？要让MLX在你的Python世界中活跃起来，首先你得安装所需的工具。这里就是我们的装备清单：
```
pip install --upgrade mlx-lm transformers huggingface_hub langchain
```
翻译一下：这条命令就像给你的AI工具箱加满了油，启用MLX、Hugging Face等神器。放心，安装过程飞快，等你喝完一杯咖啡，它就准备就绪了。

🚀 Step 2: 使用MLXPipeline加载模型

模型是AI的灵魂，而MLXPipeline是召唤这些灵魂的魔法杖！有了它，我们可以快速加载一个预训练好的大型语言模型（LLM），就像召唤一位强大的术士为你工作。来看这个例子：
```
from langchain_community.llms.mlx_pipeline import MLXPipeline

llm = MLXPipeline.from_model_id(
    "mlx-community/quantized-gemma-2b-it",
    pipeline_kwargs={"max_tokens": 10, "temp": 0.1},
)
```
🎯 亮点：
- 模型ID：我们加载了一个名为 “quantized-gemma-2b-it” 的量化模型。它能在资源有限的环境中高效工作。就像一辆节能的小跑车，速度不慢，但省油！
- 参数设置：max_tokens 和 temp 就像给模型设置的驾驶模式。max_tokens=10 意味着模型不会喋喋不休，temp=0.1 则保证它回答时不会太飘忽。
🗣️ Step 3: 使用ChatMLX实现对话功能

接下来，我们要让模型开口说话！就像训练鹦鹉一样，我们得设计好问题，然后让它按我们的脚本回答。这里的 ChatMLX 就是那个鸟笼，帮我们处理对话历史并格式化输入。
```
from langchain_community.chat_models.mlx import ChatMLX
from langchain_core.messages import HumanMessage

messages = [
    HumanMessage(
        content="What happens when an unstoppable force meets an immovable object?"
    ),
]

chat_model = ChatMLX(llm=llm)
response = chat_model.invoke(messages)
print(response.content)
```
🎯 亮点：
- 消息格式：HumanMessage 是我们发给模型的“信件”。问题越有趣，回答可能也越精彩。
- invoke：这是启动对话的按钮，按下去，模型就会开始“思考人生”，并给出它的哲学见解。
🧠 Step 4: 构建一个简单的问答代理

现在，让我们升级一下，创建一个能处理复杂问题的问答代理。这个代理不仅聪明，还能调用搜索引擎和计算器，回答那些看似无解的问题。
```
from langchain import hub
from langchain.agents import AgentExecutor, load_tools
from langchain.agents.format_scratchpad import format_log_to_str
from langchain.agents.output_parsers import ReActJsonSingleInputOutputParser
from langchain.tools.render import render_text_description

# 加载工具
tools = load_tools(["serpapi", "llm-math"], llm=llm)

# 设置ReAct风格的提示
prompt = hub.pull("hwchase17/react-json")
prompt = prompt.partial(
    tools=render_text_description(tools),
    tool_names=", ".join([t.name for t in tools]),
)

# 定义代理
chat_model_with_stop = chat_model.bind(stop=["\nObservation"])
agent = (
    {
        "input": lambda x: x["input"],
        "agent_scratchpad": lambda x: format_log_to_str(x["intermediate_steps"]),
    }
    | prompt
    | chat_model_with_stop
    | ReActJsonSingleInputOutputParser()
)

# 实例化AgentExecutor
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)

# 使用代理回答问题
result = agent_executor.invoke(
    {
        "input": "Who is Leo DiCaprio's girlfriend? What is her current age raised to the 0.43 power?"
    }
)
print(result)
```
🎯 亮点：
- 工具加载：我们引入了 SerpAPI（搜索引擎）和 llm-math（计算器）这两位强力助手，确保模型不仅能“谈笑风生”，还能“算天算地”。
- ReAct Prompt：这是一个聪明的提示模板，能帮助模型从搜索、计算等多方面综合得出答案。你可以认为它是模型的“思维框架”。
- AgentExecutor：它是整个代理的总指挥，负责协调模型和工具的配合，确保每个问题都能得到有条理的回答。
😎 大功告成！

到这里，咱们已经完成了一个功能强大的MLX问答代理，能够处理复杂问题，并给出既有趣又准确的回答。这就像让模型从一个“书呆子”变身为一个“全能选手”。

📚 小结：

通过这次探索，我们学会了：
1. 如何安装并配置MLX框架。
2. 如何加载预训练的LLM。
3. 如何利用ChatMLX进行对话。
4. 如何构建一个集成搜索和计算功能的问答代理。
这不仅是一趟技术之旅，更是一场有趣的探索。MLX框架让复杂的AI操作变得简单、高效，而我们也在这个过程中，体验到了将AI应用于现实问题的乐趣。

🚀 未来展望：
现在，你已经掌握了MLX的基础技巧，未来的应用场景将更加广阔。无论是开发智能对话系统，还是构建复杂的知识问答平台，MLX都能助你一臂之力。祝你在AI的世界里玩得尽兴，探索得精彩！ 🎉
2024-11-12

语言	时长（小时）
英语	46,828
中文	49,922
德语	1,590
法语	1,381
日语	1,715
韩语	217

用 Python 实现一个 WebRTC 数据通道的解决方案

通过互联网建立点对点连接，并且面临 NAT 网络的挑战。WebRTC 确实是一个很好的选择，因为它专门设计用于在 NAT 后面的对等点之间建立连接。通过使用 STUN 和 TURN 服务器，WebRTC 可以打洞并在对等点之间建立直接连接，即使它们位于 NAT 后面。

下面我们将使用 Python 实现一个 WebRTC 数据通道的解决方案，来满足你想要的点对点通信需求。这个示例将使用 aiortc，这是一个 Python 中的 WebRTC 实现库，支持数据通道、音频和视频传输。

1. 安装必要的依赖

首先，你需要安装 aiortc 以及 aiohttp（用于信令服务器的通信）：

pip install aiortc aiohttp

2. 信令服务器

WebRTC 需要一个初始的信令通道来交换连接信息（SDP 和 ICE 候选）。我们可以使用 aiohttp 来构建一个简单的信令服务器。

# signaling_server.py
import asyncio
from aiohttp import web

clients = []

async def offer(request):
    ws = web.WebSocketResponse()
    await ws.prepare(request)

    clients.append(ws)

    async for msg in ws:
        if msg.type == web.WSMsgType.TEXT:
            for client in clients:
                if client != ws:
                    await client.send_str(msg.data)

        elif msg.type == web.WSMsgType.ERROR:
            print(f'Connection closed with exception {ws.exception()}')

    clients.remove(ws)
    return ws

app = web.Application()
app.add_routes([web.get('/ws', offer)])

if __name__ == '__main__':
    web.run_app(app, port=8080)

这个信令服务器只是一个简单的 WebSocket 服务器，负责在两个对等点之间转发信令信息（例如 SDP 和 ICE 候选）。

3. 客户端实现（Python WebRTC 端）

下面是两个 Python 文件，每个文件代表一个 WebRTC 客户端，用于交换 SDP 并建立连接。

# peer1.py
import asyncio
import json
import aiohttp
from aiortc import RTCPeerConnection, RTCSessionDescription, RTCIceCandidate
from aiortc.contrib.signaling import BYE

async def run(pc, signaling):
    @pc.on("datachannel")
    def on_datachannel(channel):
        @channel.on("message")
        def on_message(message):
            print("Received:", message)

    # Connect to signaling server
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.ws_connect("http://localhost:8080/ws") as ws:
            # Create offer
            offer = await pc.createOffer()
            await pc.setLocalDescription(offer)

            # Send offer to the signaling server
            await ws.send_str(json.dumps({
                "sdp": pc.localDescription.sdp,
                "type": pc.localDescription.type
            }))

            # Wait for answer from remote peer
            async for msg in ws:
                data = json.loads(msg.data)

                if "sdp" in data:
                    await pc.setRemoteDescription(RTCSessionDescription(
                        sdp=data["sdp"], type=data["type"]))
                elif "candidate" in data:
                    candidate = RTCIceCandidate(
                        sdpMid=data["sdpMid"],
                        sdpMLineIndex=data["sdpMLineIndex"],
                        candidate=data["candidate"]
                    )
                    pc.addIceCandidate(candidate)

                elif msg.data == BYE:
                    print("Exiting")
                    break

            await ws.close()

# Create peer connection
pc = RTCPeerConnection()

# Create a data channel
channel = pc.createDataChannel("chat")
channel.on("open", lambda: channel.send("Hello from peer1!"))

# Run the WebRTC connection
if __name__ == "__main__":
    signaling = None  # Placeholder for signaling
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete(run(pc, signaling))

# peer2.py
import asyncio
import json
import aiohttp
from aiortc import RTCPeerConnection, RTCSessionDescription, RTCIceCandidate
from aiortc.contrib.signaling import BYE

async def run(pc, signaling):
    # Create offer
    @pc.on("datachannel")
    def on_datachannel(channel):
        @channel.on("message")
        def on_message(message):
            print("Received:", message)

    # Connect to signaling server
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.ws_connect("http://localhost:8080/ws") as ws:
            # Wait for offer from peer1
            async for msg in ws:
                data = json.loads(msg.data)

                if "sdp" in data:
                    await pc.setRemoteDescription(RTCSessionDescription(
                        sdp=data["sdp"], type=data["type"]))

                    # Create answer and send it back
                    answer = await pc.createAnswer()
                    await pc.setLocalDescription(answer)

                    await ws.send_str(json.dumps({
                        "sdp": pc.localDescription.sdp,
                        "type": pc.localDescription.type
                    }))

                elif "candidate" in data:
                    candidate = RTCIceCandidate(
                        sdpMid=data["sdpMid"],
                        sdpMLineIndex=data["sdpMLineIndex"],
                        candidate=data["candidate"]
                    )
                    pc.addIceCandidate(candidate)

                elif msg.data == BYE:
                    print("Exiting")
                    break

            await ws.close()

# Create peer connection
pc = RTCPeerConnection()

# Run the WebRTC connection
if __name__ == "__main__":
    signaling = None  # Placeholder for signaling
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete(run(pc, signaling))

4. 运行步骤

启动信令服务器：

   python signaling_server.py

启动 peer1.py 和 peer2.py 这两个客户端，它们将通过信令服务器交换 SDP 并建立 WebRTC 连接：

   python peer1.py
   python peer2.py

一旦连接建立，你会看到 peer1 和 peer2 通过 WebRTC 数据通道发送和接收消息。

5. 应对 NAT 问题

WebRTC 通过 STUN 和 TURN 服务器来解决 NAT 问题：

STUN（Session Traversal Utilities for NAT）：用于发现 NAT 的公共 IP 地址，帮助打洞。
TURN（Traversal Using Relays around NAT）：在对等连接失败时通过中继服务器传输流量。

你可以使用公共 STUN 服务器（例如 stun:stun.l.google.com:19302）或者设置自己的 STUN/TURN 服务器（例如使用 coturn）。

在 RTCPeerConnection 中添加 STUN/TURN 服务器配置：

pc = RTCPeerConnection(configuration={
    "iceServers": [{"urls": "stun:stun.l.google.com:19302"}]
})

如果你有自己的 TURN 服务器，也可以添加 TURN 服务器配置：

pc = RTCPeerConnection(configuration={
    "iceServers": [
        {"urls": "stun:stun.l.google.com:19302"},
        {
            "urls": "turn:your.turn.server:3478",
            "username": "your-username",
            "credential": "your-password"
        }
    ]
})

6. 对称 NAT 问题

对于对称 NAT，STUN 可能不起作用，因为对称 NAT 会为每个外部连接创建不同的映射，这使得打洞非常困难。此时，必须依赖 TURN 服务器进行中继。

TURN 服务器可以确保即使在对称 NAT 的情况下也能建立连接，但它会增加一些延迟，因为数据需要通过中继服务器传输。

总结

通过 WebRTC 和 Python，你可以轻松地在 NAT 后的设备之间建立点对点连接。STUN 和 TURN 服务器帮助解决 NAT 穿透问题。在 aiortc 中，你可以通过自定义 ICE 配置来处理不同的 NAT 环境。

2024-11-05

正则表达式的负向前瞻（negative lookbehind）机制
要确保正则表达式中的 A-D 字母前不能有其他字母，我们可以通过负向前瞻（negative lookbehind）来实现这一要求。负向前瞻会检查字母 A-D 之前的内容，确保它前面没有其他字母（即不是字母字符）。

修改后的正则表达式
```
$question = preg_replace('/(?<![A-Za-z])([A-D])\s*[.、)：:]\s*([^<\n]+)/m',
 '$1. $2✅',
 $question);
```
解释
- (?<![A-Za-z])：这是负向前瞻（negative lookbehind），用于确保 A-D 之前没有字母（不论大小写）。
 
 [A-Za-z]：匹配任意字母。
 
 (?<!...)：表示前面不能是指定的内容（在这里是任意字母）。
- ([A-D])：匹配字母 A 到 D。
- \s*[.、)：:]：匹配字母后的符号，如.、、、)、： 等，以及可能的空白字符。
- ([^<\n]+)：匹配选项的内容，直到遇到换行符或 HTML 标签开始字符 <。
- /m：多行模式，确保 ^ 和 $ 能够匹配每一行的开头和结尾。
示例

假设有以下文本：
```
A. Asynchronous JavaScript And XHR✅
B. ��Asynchronous jQuery And XML✅
C. Asynchronous JavaScript And XML✅
D. ��Advanced JavaScript And XML✅
AA. Invalid option
```
应用修改后的正则表达式后，AA. Invalid option 不会被匹配，因为 A 前面有另一个 A，而 A 到 D 的其他选项会被正常匹配。

匹配结果：
```
A. Asynchronous JavaScript And XHR✅✅
B. Asynchronous jQuery And XML✅✅
C. Asynchronous JavaScript And XML✅✅
D. Advanced JavaScript And XML✅✅
```
总结

通过使用负向前瞻 (?<![A-Za-z])，我们确保了 A-D 之前不能有其他字母，从而符合您增加的约束条件。
2024-11-04
【架构师】层次式架构设计
智能记忆学习材料

学习目标

通过精心设计的选择题和原文对照,帮助学习者掌握层次式架构设计的核心概念和重要知识点

使用说明

请仔细阅读每个问题,对照原文理解解析

题目与解析

知识点: 层次式体系结构基本概念
题目: 层次式体系结构设计的核心特征是什么?
A. 每一层直接与所有其他层交互✅
B. 每一层为上层服务,并作为下层客户✅
C. 所有层之间可以随意通信✅
D. 只允许最上层和最下层之间通信✅
正确答案：B
原文依据:「层次式体系结构设计是将系统组成一个层次结构,每一层为上层服务,并作为下层客户。」
解析: 层次式体系结构的核心特征是层与层之间的服务与被服务关系,形成清晰的层次结构。

知识点: MVC模式
题目: 在MVC模式中,以下哪个描述是错误的?
A. 视图负责显示数据和接收用户输入✅
B. 控制器接收用户输入并调用模型和视图✅
C. 模型包含业务数据和业务逻辑✅
D. 视图可以直接修改模型的数据✅
正确答案：D
原文依据:「视图可以向模型查询业务状态,但不能改变模型。」
解析: 视图只负责显示和接收输入,不能直接修改模型数据,这样的设计有助于保持模型数据的一致性。

知识点: MVP与MVC的区别
题目: MVP模式与MVC模式最主要的区别是什么?
A. MVP不包含模型层✅
B. MVP中View不能直接与Model交互✅
C. MVP没有控制器✅
D. MVP不支持数据展示✅
正确答案：B
原文依据:「在MVP中View并不直接使用Model,它们之间的通信是通过Presenter来进行的」
解析: MVP模式最显著的特点是View和Model完全解耦,所有交互都必须通过Presenter进行。

知识点: MVVM模式特点
题目: MVVM模式的核心特征是什么?
A. 单向数据绑定✅
B. 没有视图层✅
C. 通过DataBinding实现双向绑定✅
D. 直接的Model-View交互✅
正确答案：C
原文依据:「ViewModel通过DataBinding实现View与Model之间的双向绑定」
解析: MVVM的核心特征是通过ViewModel实现视图和模型的双向数据绑定,这使得数据驱动的场景实现更加便捷。

知识点: UIP设计思想
题目: 关于UIP框架的说法,哪个是错误的?
A. 它简化了用户界面与商业逻辑的分离✅
B. 它可以处理复杂的用户界面导航✅
C. 它直接负责数据库访问✅
D. 它支持工作流处理✅
正确答案：C
原文依据:「UIP提供了一个扩展的框架,用于简化用户界面与商业逻辑代码的分离的方法」
解析: UIP框架主要用于处理用户界面流程和导航控制,不负责数据库访问工作。

知识点: 污水池反模式
题目: 什么是层次架构中的”污水池反模式”?
A. 数据在层间传递时发生损坏✅
B. 请求穿过多层但每层几乎无业务逻辑处理✅
C. 层间接口设计不合理✅
D. 数据库连接池配置错误✅
正确答案：B
原文依据:「污水池反模式(architecture sinkhole anti-pattern),就是请求流简单地穿过几个层,每层里面基本没有做任何业务逻辑,或者做了很少的业务逻辑。」
解析: 污水池反模式是分层架构中常见的问题,表现为请求仅仅穿过层次而未进行实质性处理,降低了分层的价值。

知识点: XML在表现层设计中的应用
题目: XML在GUI设计中的主要作用是什么?
A. 仅用于数据传输✅
B. 仅用于配置文件✅
C. 描述控件的层次结构和属性✅
D. 处理业务逻辑✅
正确答案：C
原文依据:「由于XML本身就是一种树形结构描述语言,所以可以很好地支持控件之间的层次结构。控件可以看成是一个数据对象,其包含位置信息、类型和绑定的事件等。」
解析: XML的树形结构特性使其非常适合描述GUI控件的层次关系和属性信息。

知识点: 分层架构的特性
题目: 分层架构的核心特性是什么?
A. 高性能✅
B. 关注分离✅
C. 集中式部署✅
D. 统一接口✅
正确答案：B
原文依据:「分层架构的一个特性就是关注分离(separation of concerns)。该层中的组件只负责本层的逻辑」
解析: 关注分离是分层架构的核心特性,使得各层职责明确,便于开发和维护。

知识点: 业务逻辑层设计
题目: 业务逻辑组件的设计通常包含哪两个主要部分?
A. 视图层和控制层✅
B. 接口和实现类✅
C. 模型层和数据层✅
D. 控制器和视图✅
正确答案：B
原文依据:「业务逻辑组件分为接口和实现类两个部分。」
解析: 业务逻辑组件通过接口定义和实现类分离的方式,实现了更好的解耦和面向接口编程。

知识点: 工作流管理
题目: 工作流管理联盟对工作流的定义主要强调什么?
A. 数据处理的自动化✅
B. 业务流程的自动化和协调工作✅
C. 系统集成✅
D. 用户界面设计✅
正确答案：B
原文依据:「工作流管理联盟将工作流定义为:业务流程的全部或部分自动化,在此过程中,文档、信息或任务按照一定的过程规则流转,实现组织成员间的协调工作」
解析: 工作流的核心是实现业务流程自动化和组织成员间的协调工作。

知识点: MVC的视图职责
题目: 在MVC模式中,关于视图(View)的职责,以下说法错误的是?
A. 显示相关数据✅
B. 接收用户输入✅
C. 直接处理业务逻辑✅
D. 接收模型发出的数据更新事件✅
正确答案：C
原文依据:「视图向用户显示相关的数据,并能接收用户输入的数据,但是它并不进行任何实际的业务处理。」
解析: 视图层只负责显示和接收输入,不应该处理业务逻辑,业务逻辑应该由模型层处理。

知识点: MVVM适用场景
题目: MVVM模式最适合应用在什么场景?
A. 复杂的业务处理场景✅
B. 数据驱动且操作频繁的场景✅
C. 简单的数据展示场景✅
D. 单向数据流场景✅
正确答案：B
原文依据:「这使得MVVM更适用于数据驱动的场景,尤其是数据操作特别频繁的场景。」
解析: MVVM通过双向绑定机制,特别适合处理数据驱动且需要频繁操作的场景。

知识点: 分层架构的挑战
题目: 分层架构可能带来的潜在问题不包括?
A. 分布模式复杂✅
B. 代码规模膨胀✅
C. 系统维护成本降低✅
D. 性能的不足✅
正确答案：C
原文依据:「分布模式复杂、健壮性下降、可靠性和性能的不足,以及代码规模的膨胀等。」
解析: 分层架构虽然有其优势,但确实会带来一些挑战,而降低维护成本是分层架构的优点而非问题。

知识点: MVP模式优势
题目: 使用MVP模式的主要优势不包括?
A. 模型与视图完全分离✅
B. 一个Presenter可用于多个视图✅
C. 直接的Model-View通信✅
D. 便于单元测试✅
正确答案：C
原文依据:「在MVP中View并不直接使用Model,它们之间的通信是通过Presenter来进行的」
解析: MVP模式的一个重要特点是View和Model完全分离,不允许直接通信,这与选项C矛盾。

知识点: UIP框架的分层
题目: UIP框架将表现层分为哪些层?
A. 模型层和视图层✅
B. 用户界面组件和用户界面处理组件✅
C. 控制层和业务层✅
D. 展示层和数据层✅
正确答案：B
原文依据:「UIP框架的应用程序把表现层分为了以下几层:User Interface Components和User Interface Process Components」
解析: UIP框架通过分离用户界面组件和处理组件,实现了更好的职责划分。

知识点: MVC模型层职责
题目: 关于MVC中Model层的描述,以下哪项是错误的?
A. 包含业务数据✅
B. 实现业务逻辑✅
C. 可以被多个视图重用✅
D. 需要直接处理用户输入✅
正确答案：D
原文依据:「模型表示业务数据和业务逻辑。一个模型能为多个视图提供数据。由于同一个模型可以被多个视图重用,所以提高了应用的可重用性。」
解析: 模型层不应直接处理用户输入,这是控制器的职责。模型层主要负责业务逻辑和数据处理。

知识点: 层次架构接口可见性
题目: 关于层次架构中接口可见性的描述,正确的是?
A. 所有层的接口对其他层都可见✅
B. 内部层接口只对相邻的层可见✅
C. 只有最上层接口可见✅
D. 只有最底层接口可见✅
正确答案：B
原文依据:「在一些层次系统中,除了一些精心挑选的输出函数外,内部的层接口只对相邻的层可见。」
解析: 层次架构通过限制接口只对相邻层可见来实现更好的封装性和可维护性。

知识点: 层次架构的重用性
题目: 层次架构如何支持软件重用?
A. 通过允许跨层访问✅
B. 通过统一的接口规范✅
C. 通过允许每层使用不同实现方法但保持相同接口✅
D. 通过合并多个层的功能✅
正确答案：C
原文依据:「只要给相邻层提供相同的接口,允许每层用不同的方法实现,同样为软件重用提供了强大的支持。」
解析: 层次架构通过接口标准化和实现多样化的方式支持软件重用。

知识点: 分层架构的初始选择
题目: 当不确定选择什么架构时,为什么可以选择层次式架构作为初始架构?
A. 因为层次式架构性能最好✅
B. 因为层次式架构是可靠的通用架构✅
C. 因为层次式架构最简单✅
D. 因为层次式架构成本最低✅
正确答案：B
原文依据:「层次式体系结构是一个可靠的通用的架构,对很多应用来说,如果不确定哪种架构适合,可以用它作为一个初始架构。」
解析: 层次式架构作为一种成熟可靠的通用架构模式,适合作为初始架构选择。
知识点: 分层架构的应用限制
题目: 使用分层架构时需要注意的主要问题是?
A. 只能用于小型项目✅
B. 需要考虑污水池反模式和应用膨胀问题✅
C. 只适用于Web应用✅
D. 必须使用特定编程语言✅
正确答案：B
原文依据:「要注意的是污水池反模式。…需要考虑的是分层架构可能会让你的应用变得庞大。」
解析: 在应用分层架构时,需要特别注意避免污水池反模式,同时要考虑应用可能变得庞大带来的影响。

知识点总结
1. 层次式架构的基本概念和特征
2. MVC/MVP/MVVM模式的区别与应用
3. 分层架构中的关注分离原则
4. 污水池反模式的识别与避免
5. 各层职责界定与接口设计
6. 层间通信规则与约束
7. 分层架构的优势与局限性
8. 表现层框架设计要点
9. 业务逻辑层设计原则
10. 数据访问层设计模式
参考资料
- 【新版】系统架构设计师 – 层次式架构设计理论与实践
- CSDN博客文章：https://blog.csdn.net/lili40342/article/details/133353263
这套题目覆盖了文章中的主要知识点,难度递进,帮助考生系统地掌握层次式架构设计的核心概念和实践要点。
2024-11-02
软件架构风格
智能记忆学习材料

学习目标

帮助学习者掌握常见软件体系结构风格的基本概念、特点及应用场景。

使用说明

请认真阅读每个问题,结合原文理解知识点和解析。

题目与解析

知识点: 软件体系结构基本概念
题目: 软件体系结构的主要组成要素包括以下哪些?
A. 构件、构件性质和构件之间的关系✅
B. 代码、数据和接口✅
C. 需求、设计和测试✅
D. 模块、函数和变量✅

正确答案：A
原文依据: 「软件体系结构表示系统的框架结构,用于从较高的层次上来描述各部分之间的关系和接口,主要包括构件、构件性质和构件之间的关系。」
解析: 软件体系结构是系统的高层抽象描述,其三个核心要素是构件、构件性质和构件间关系,这些共同构成了系统的框架结构。

知识点: 管道/过滤器风格
题目: 关于管道/过滤器体系结构风格,以下说法错误的是:
A. 每个过滤器都有输入端口和输出端口✅
B. 过滤器之间通过管道连接传输数据✅
C. 适合设计交互式应用系统✅
D. 系统具有良好的并发性✅

正确答案：C
原文依据: 「不适合用来设计交互式应用系统。」
解析: 管道/过滤器风格是批处理方式的体系结构,不适合交互式系统,但具有良好的并发性、可复用性等特点。

知识点: C/S架构特点
题目: C/S(客户端/服务器)架构的主要优点不包括:
A. 客户端和服务器可以分布在不同计算机上✅
B. 构件位置相互透明✅
C. 系统升级维护成本低✅
D. 降低了系统整体开销✅

正确答案：C
原文依据: 「如果对C/S体系结构的系统进行升级,开发人员需要到现场来更新客户机程序,同时需要对运行环境进行重新配置,增加了维护费用。」
解析: C/S架构的升级维护需要到现场更新客户端程序并重新配置环境,维护成本较高,这是其主要缺点之一。

知识点: 分层体系结构
题目: 关于分层体系结构风格,以下说法正确的是:
A. 各层之间可以任意交互通信✅
B. 每层只对相邻层可见✅
C. 所有系统都适合采用分层结构✅
D. 数据传输经过的层次越多越好✅

正确答案：B
原文依据: 「在分层体系结构中,每一层只对相邻层可见。层次之间的连接件是协议和过程调用。」
解析: 分层架构的一个重要特点是层次间的可见性限制,每层只能与相邻的上下层进行交互。

知识点: 事件驱动架构
题目: 事件驱动体系结构的主要特点是:
A. 构件直接调用其他构件的过程✅
B. 事件触发者需要知道响应者✅
C. 系统自动调用事件中注册的所有过程✅
D. 构件完全控制计算过程✅

正确答案：C
原文依据: 「当触发一个事件的时候,系统会自动调用这个事件中注册的所有过程。」
解析: 事件驱动架构的核心特征是通过事件触发机制来实现系统功能,而不是直接调用。

知识点: B/S架构特点
题目: B/S架构相比C/S架构的优势在于:
A. 需要安装专门的客户端软件✅
B. 只需要通用浏览器即可使用✅
C. 客户端负责主要的业务逻辑处理✅
D. 数据处理性能更高✅

正确答案：B
原文依据: 「B/S结构主要利用不断成熟的WWW技术,结合浏览器的多脚本语言,采用通用浏览器来实现原来需要复杂的专用软件才能实现的强大功能」
解析: B/S架构的一大优势是客户端只需要浏览器即可,无需安装专门的软件。

知识点: 面向对象架构
题目: 面向对象体系结构的缺点包括:
A. 不支持数据封装✅
B. 无法实现继承✅
C. 对象间调用需要知道对方的标识和名称✅
D. 不支持信息隐藏✅

正确答案：C
原文依据: 「如果一个对象要调用另一个对象,则必须知道它的标识和名称」
解析: 面向对象架构中对象间的依赖关系是其主要缺点之一,调用需要知道具体的标识。

知识点: 数据共享架构
题目: 关于数据共享(仓库)风格,以下说法错误的是:
A. 包含中央数据单元和构件组✅
B. 黑板系统是其特例✅
C. 不需要同步机制✅
D. 适合多客户共享大量数据✅

正确答案：C
原文依据: 「需要同步机制和加锁机制来保证数据的完整性和一致性,增大了系统设计的复杂度」
解析: 数据共享架构必须考虑数据同步和一致性问题,需要相应的同步机制。

知识点: C2架构
题目: C2架构的特点不包括:
A. 构件和构件可以直接连接✅
B. 构件间通过消息传递机制通信✅
C. 具有良好的扩展能力✅
D. 支持不同编程语言开发构件✅

正确答案：A
原文依据: 「构件和构件之间不允许直接相连」
解析: C2架构中构件之间必须通过连接件进行连接,不允许直接相连。

知识点: 解释器架构
题目: 解释器体系结构的主要用途是:
A. 处理数据流✅
B. 创建虚拟机✅
C. 管理数据库✅
D. 控制系统事件✅

正确答案：B
原文依据: 「解释器作为一种体系结构,主要用于构建虚拟机,用以弥合程序语义和计算机硬件之间的间隙。」
解析: 解释器架构的核心目的是通过软件创建虚拟机,实现程序语义与硬件之间的转换。

知识点: 反馈控制环架构
题目: 反馈控制环系统的三个主要组成部分是:
A. 输入、处理、输出✅
B. 过程、数据元素、控制器✅
C. 客户端、服务器、数据库✅
D. 接口、逻辑、存储✅

正确答案：B
原文依据: 「反馈控制环系统主要包括以下三个部分:过程,数据元素,控制器」
解析: 反馈控制环结构通过过程、数据元素和控制器三个部分实现连续的控制循环。

知识点: 管道/过滤器实例
题目: 以下哪个是管道/过滤器体系结构的典型应用:
A. 网页浏览器✅
B. 编译器✅
C. 数据库系统✅
D. 即时通讯软件✅

正确答案：B
原文依据: 「传统的编译器就是管道/过滤器体系结构风格的一个实例。」
解析: 编译器的各个处理阶段(词法分析、语法分析等)符合管道/过滤器的特征。

知识点: 黑板架构应用
题目: 黑板体系结构最适合应用于:
A. 文件处理✅
B. 信号处理✅
C. 网络通信✅
D. 数据备份✅

正确答案：B
原文依据: 「黑板常用于信号处理,如语音和模式识别,同时在自然语言处理领域中也有广泛的应用」
解析: 黑板架构特别适合处理信号处理、语音识别等需要多知识源协作的场景。

知识点: 软件体系结构风格选择
题目: 选择软件体系结构风格时最重要的考虑因素是:
A. 开发成本✅
B. 系统性能✅
C. 适合特定问题域的需求✅
D. 开发团队熟悉度✅

正确答案：C
原文依据: 「软件框架设计的核心问题是能否复用已经成型的体系结构方案」
解析: 选择架构风格时,最重要的是考虑该风格是否适合解决特定领域的问题。

知识点: 层次架构特点
题目: 关于层次架构的描述,错误的是:
A. 每层都具有高度的内聚性✅
B. 支持信息隐藏✅
C. 所有系统都适合层次划分✅
D. 有助于简化系统设计✅

正确答案：C
原文依据: 「并非所有系统都能够按照层次来进行划分」
解析: 并非所有系统都适合采用层次架构,这是该架构风格的局限性之一。

知识点: C/S与B/S比较
题目: B/S架构相比C/S架构的优势不包括:
A. 维护成本低✅
B. 客户端处理能力强✅
C. 部署方便✅
D. 跨平台性好✅

正确答案：B
原文依据: 「B/S结构主要利用不断成熟的WWW技术,结合浏览器的多脚本语言,采用通用浏览器来实现原来需要复杂的专用软件才能实现的强大功能,节约了开发成本。」
解析: B/S架构的客户端(浏览器)处理能力相对较弱,主要处理逻辑在服务器端。

知识点: 事件驱动架构优势
题目: 事件驱动架构的主要优势是:
A. 提高系统性能✅
B. 简化数据处理✅
C. 提高软件复用能力✅
D. 减少内存使用✅

正确答案：C
原文依据: 「提高了软件复用能力」
解析: 事件驱动架构通过解耦事件发布者和订阅者,提高了系统的可复用性。

知识点: 面向对象架构特性
题目: 面向对象体系结构的核心特征是:
A. 批处理数据✅
B. 数据和操作的封装✅
C. 集中式控制✅
D. 共享存储✅

正确答案：B
原文依据: 「对象将数据和操作封装在一起」
解析: 面向对象架构的核心特征是将数据和对数据的操作封装在对象中。

知识点: 软件架构风格演化
题目: 软件体系结构风格的形成主要基于:
A. 理论推导✅
B. 个人经验✅
C. 多年工程实践✅
D. 随机选择✅

正确答案：C
原文依据: 「体系结构风格的形成是多年探索研究和工程实践的结果」
解析: 体系结构风格是在长期的工程实践和研究探索中逐渐形成和完善的。
知识点: 数据共享架构应用
题目: 数据共享架构最适合应用于:
A. 实时控制系统✅
B. 多客户共享大量数据的系统✅
C. 嵌入式系统✅
D. 单机应用程序✅

正确答案：B
原文依据: 「便于多客户共享大量数据,而不必关心数据是何时产生的、由谁提供的及通过何种途径来提供」
解析: 数据共享架构特别适合需要多个客户端共享大量数据的应用场景。

知识点总结
1. 软件体系结构的基本概念和组成要素
2. 主要体系结构风格的特点和应用场景
3. 各种架构风格的优缺点分析
4. 不同架构风格的适用范围
参考资料

https://blog.csdn.net/Jayphone17/article/details/103651076
2024-11-02
最新Ollama更新：版本0.3.9的亮点与功能增强
Ollama，作为一个在本地运行大型语言模型的强大工具，最近发布了其最新版本0.3.9，带来了一系列重要的更新和功能增强。本文将带您深入了解这次更新的主要内容及其对用户的影响。

主要更新内容

1. 错误修复

此次更新重点解决了多个用户反馈的问题，确保了更稳定的使用体验。具体修复内容包括：
- ARM架构支持：修复了在ARM架构的Linux机器上运行Ollama时遇到的错误，扩展了Ollama的兼容性。
- 错误消息改进：改进了在尝试运行不支持的模型时的错误消息，让用户更容易理解问题所在。
- Llama 3.1模型支持：解决了Ollama无法自动检测Llama 3.1模型的聊天模板的问题，使得用户能够更顺利地使用这一功能。
2. 功能增强

更新还带来了新的功能，进一步提升了Ollama的灵活性：
- 支持包含路径的URL：用户现在可以在OLLAMA_HOST中使用包含路径的URL，这为模型的部署和访问提供了更大的灵活性。
3. 更新方式

在更新方面，Ollama也进行了优化：
- 自动更新：在macOS和Windows平台上，Ollama会自动下载更新。用户只需点击任务栏或菜单栏图标，选择“重启以更新”即可快速完成更新。
- Linux用户：对于使用Linux的用户，更新同样简单，只需运行以下命令来重新安装最新版本：
```
  curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
```
新增的工具使用功能

除了上述的更新和修复，Ollama还引入了工具使用功能，使其能够处理更复杂的任务。这一功能的引入将极大地扩展Ollama的能力，用户现在可以更轻松地识别、选择和使用工具，从而提升工作效率。

总结

Ollama的0.3.9版本通过错误修复和功能增强，进一步提升了用户体验和工具的灵活性。对于希望在本地高效运行大型语言模型的用户而言，Ollama依然是一个值得信赖的选择。随着不断的更新和社区反馈，Ollama将继续朝着更智能、高效的方向发展。

欲了解更多信息，请访问Ollama的官方网站。
2024-10-21
Merkle DAGs: 分布式数据的未来 🌐
在这个数字化飞速发展的时代，数据的存储与分发方式正面临着前所未有的挑战。想象一下，如果每个文件都能被轻松地找到、共享和维护，而不需要依赖单一的服务器，那么我们的数据世界将会变得多么高效！这正是Merkle DAG（有向无环图）所带来的希望。

什么是Merkle DAG？ 🤔

Merkle DAG是一种通过内容寻址的方式来组织和管理数据结构。每个节点都有一个唯一的CID（内容标识符），这使得分布式数据存储变得可能。与传统的基于位置的寻址方式不同，Merkle DAG能够让每个节点独立存在，简化了数据获取的复杂性。

分布式的优势 🏗️

Merkle DAG的分布特性源自CID的使用。具体来说，任何拥有DAG的用户都可以成为该DAG的提供者。这意味着，当我们从一个包含多个文件的DAG中检索数据时，可以并行从多个提供者那里获取节点的子数据，极大提高了数据检索的效率。

案例研究：分发大型数据集 📊

考虑一个流行的科学数据集的分发方式。传统上，研究人员需要维护文件服务器，这不仅增加了成本，还容易造成数据获取的瓶颈。具体来说：
- 单一提供者的压力：研究人员必须维护一个中心化的服务器，处理来自全球的请求。
- 数据分发的局限性：数据往往以单个文件的形式分发，难以找到替代提供者。
- 串行下载的困境：数据块通常较大，必须依赖单一提供者串行下载。
然而，使用Merkle DAG后，这些问题迎刃而解：
- 每个人都可以参与：任何想要帮助分发文件的人都可以参与，形成一个庞大的分发网络。
- 全球参与：来自世界各地的节点可以共同为数据提供服务。
- 独立的CID：DAG的每个部分都有独立的CID，可以独立分发。
- 便捷的替代提供者：容易找到同样数据的替代提供者。
- 并行下载：DAG的节点小巧，可以从多个提供者并行下载。
结论 🌟

Merkle DAG不仅为数据的分发提供了灵活性，还促进了数据的可扩展性和冗余访问。随着这一概念的普及，我们的数据共享与管理将迎来新的纪元。

参考文献 📚
1. ProtoSchool. (n.d.). IPLD Tutorial | Merkle DAGs: Structuring Data for the Distributed Web (Lesson 6). Retrieved from ProtoSchool.
2024-10-14
🔒 Merkle DAG的可验证性
在构建去中心化网络的数据结构时，使用加密强度的哈希算法来生成内容标识符（CID），为我们的数据提供了高度的可验证性。当用户通过内容地址检索数据时，他们总是可以自己计算CID，以确保获得了所需的内容。这种机制不仅保证了数据的永久性（通过内容地址的数据永远不会改变），还提供了防止恶意篡改的保护（恶意行为者无法在用户未意识到的情况下诱使其下载错误的文件）。

🌳 Merkle DAG的特点

在Merkle DAG中，每个节点的CID依赖于其每个子节点的CID。因此，根节点的CID不仅唯一标识该节点，还独特地标识整个DAG。这意味着我们可以将CID的安全性、完整性和永久性保障扩展到整个数据结构，而不仅仅是它所包含的数据。

想象一下，你在编辑过程中临时备份了一个文件目录，几个月后发现这两个目录并不相同。这时，你可以计算每个备份的Merkle DAG：如果根目录的CID匹配，你就可以安全地删除一个备份，从而释放硬盘空间！

🌟 任何节点都可以是根节点

DAG可以视为递归数据结构，每个DAG由更小的DAG构成。在我们的示例中，CID “baf…8″标识一个DAG，而CID “baf…6″也标识一个DAG，只是它识别的是一个更小的子图。只要在正确的上下文中，这两个节点都是根节点。

这一特性极为强大且实用。当我们检索结构为DAG的内容时，我们不必检索整个DAG：我们可以选择检索一个子图，使用其顶节点的CID来识别（这个子图的顶节点将成为其根节点）。如果我们想与他人分享这个子图，我们只需发送子图的CID，而无需包含我们原本检索的数据的上下文。如果我们想将这个子图嵌入到一个不同的、更大的DAG中，我们也可以做到，因为DAG的CID（即其根节点的CID）依赖于其后代的根节点，而不是其祖先。

🔄 确保存在根节点

有时，我们的数据没有立即呈现单一的根节点：这并不是DAG的严格要求。例如，考虑以下员工层级结构，其中有两个没有上级的经理和一个有两个经理的员工。

在这种情况下，没有单一节点可以作为所有五个节点的根节点，因此无法使用任何baf…1-5来共享或检索整个DAG。然而，这并不妨碍我们创建一个新的DAG：我们可以通过创建一个附加节点，使“Asif”和“Ciara”节点作为其子节点，从而使用这个新节点作为根节点。

另一种选择是将“Asif”或“Ciara”作为各自的根节点，创建两个独立的数据结构（Padma的节点将同时包含在这两个DAG中）。重要的区别在于，这将构成两个独立的Merkle DAG，因为你无法从其中一个根节点导航到该数据集中的所有节点（DAG中的链接是有向的，而“Padma”和“Ciara”之间没有链接，因此无法从“Asif”的根节点到达“Ciara”或“Aiden”）。

参考文献
1. ProtoSchool. (n.d.). IPLD Tutorial | Merkle DAGs: Structuring Data for the Distributed Web (Lesson 5).
2. Protocol Labs. (n.d.). Overview of IPFS and Filecoin.
通过了解Merkle DAG的可验证性和灵活性，我们能够更有效地构建和管理去中心化网络中的数据结构，确保数据的安全性和完整性。让我们继续深入探索更多精彩内容！
2024-10-13

标签： 软件

🛠️ 1. 准备外置 SSD

🛠️ 2. 禁用系统的默认交换文件

🛠️ 3. 创建新的交换文件在外置 SSD 上

🛠️ 4. 修改启动配置以持久化更改

🛠️ 5. 恢复系统默认交换行为（如有需要）

📝 总结

🧑‍🏫 引言

🚀 数据集概览

🔑 关键特性

📊 语言数据分布

🧑‍🔬 专业用途与应用场景

🗣️ 语音合成（Text-to-Speech, TTS）

代码示例：加载Emilia数据集

🎤 自动语音识别（Automatic Speech Recognition, ASR）

🛠️ 数据集使用指南

🗂️ 数据集结构

🔧 从零开始构建数据

📂 数据下载

📖 引用与参考文献

🏁 结论

🛠️ Step 1: 安装必要的库

🚀 Step 2: 使用MLXPipeline加载模型

🎯 亮点：

🗣️ Step 3: 使用ChatMLX实现对话功能

🎯 亮点：

🧠 Step 4: 构建一个简单的问答代理

🎯 亮点：

😎 大功告成！

📚 小结：

1. 安装必要的依赖

2. 信令服务器

3. 客户端实现（Python WebRTC 端）

4. 运行步骤

5. 应对 NAT 问题

6. 对称 NAT 问题

总结

修改后的正则表达式

解释

示例

总结

智能记忆学习材料

学习目标

使用说明

题目与解析

知识点总结

参考资料

智能记忆学习材料

学习目标

使用说明

题目与解析

知识点总结

参考资料

主要更新内容

1. 错误修复

2. 功能增强

3. 更新方式

新增的工具使用功能

总结

什么是Merkle DAG？ 🤔

分布式的优势 🏗️

案例研究：分发大型数据集 📊

结论 🌟

参考文献 📚

🌳 Merkle DAG的特点

🌟 任何节点都可以是根节点

🔄 确保存在根节点

参考文献

标签：软件