采用w3cschool里面的手册离线制作而成，相比w3school里面的手册更加详细，chm文件中的其它部分教程站点并未离线下来，需要联网使用。如果报脚本错误，是因为在线访问网站百度推广广告的原因，将ie的安全级别设置为高即可。

作为Microsoft 32位平台的应用程序编程接口，Win32 API是从事Windows应用程序开发所必备的。本书首先对Win32 API函数做完整的概述；然后收录五大类函数：窗口管理、图形设备接口、系统服务、国际特性以及网络服务；在附录部分，讲解如何在Visual Basic和Delphi中对其调用。 本书是从事Windows应用程序开发的软件工程师的必备参考手册。 全书收录了五大类函数：窗口管理、图形设备接口、系统服务、国际特性以及网络服务。所有函数均附有功能说明、参数说明、返回值说明、备注以及引用说明。另外，在本书的第一章，我们对WiN32 API函数作了完整的概述；在附录部分，讲解了如何在Visual Basic和Delphi中对其调用。 由于篇幅较大，涉及技术内容广泛，加之时间仓促，书中难免存在不少错误或疏漏，希望广大读者给与批评指正。

内容概要：本文档《Goolge AI 提示工程指南（中文版）》详细介绍了提示工程的基础概念与高级技巧。提示工程是通过编写高质量的文本提示，指导大型语言模型（LLM）生成准确、有用的输出的过程。文档涵盖了提示工程的核心要素，如零样本、少样本提示、系统提示、角色提示、情境提示等基本提示技术，以及更高级的技术如退步提示、思维链（CoT）、自我一致性、思维树（ToT）、ReAct（推理&行动）等。此外，还讨论了代码提示、多模态提示、自动提示工程等内容。文档不仅解释了这些技术的原理，还提供了实际应用中的示例和最佳实践，帮助读者理解如何优化提示以获得更好的模型输出。 适用人群：适用于希望提升提示工程技能的数据科学家、机器学习工程师、软件开发者以及任何对大型语言模型感兴趣的技术人员。 使用场景及目标：①帮助用户掌握提示工程的基本原理和技术；②指导用户如何编写高效的提示，以获得更准确的模型输出；③介绍如何通过提示工程解决实际问题，如代码生成、文本摘要、信息提取、问答系统等；④提供调试和优化提示的具体方法，以应对提示不足带来的挑战。 其他说明：文档强调了提示工程的迭代性质，建议读者不断试验、记录和优化提示。同时，文档提供了多个实用的提示模板和示例，帮助读者快速上手。对于复杂任务，文档推荐结合多种提示技术和模型配置，以实现最佳效果。此外，文档还提及了一些外部资源和进一步学习的途径，以支持读者深入研究提示工程。

Bigtable是一个分布式的结构化数据存储系统，它被设计用来处理海量数据：通常是分布在数千台普通服务器上的PB级的数据。Google的很多项目使用Bigtable存储数据，包括Web索引、Google Earth、Google Finance。这些应用对Bigtable提出的要求差异非常大，无论是在数据量上（从URL到网页到卫星图像）还是在响应速度上（从后端的批量处理到实时数据服务）。尽管应用需求差异很大，但是，针对Google的这些产品，Bigtable还是成功的提供了一个灵活的、高性能的解决方案。本论文描述了Bigtable提供的简单的数据模型，利用这个模型，用户可以动态的控制数据的分布和格式；我们还将描述Bigtable的设计和实现。 ### Bigtable：一个分布式的结构化数据存储系统 #### 概述 Bigtable是由Google开发的一个分布式的结构化数据存储系统。它旨在处理大规模的数据集，即PB级别的数据，这些数据通常分布在数千台普通的服务器上。Bigtable为Google的多个项目提供支持，包括Web索引、Google Earth和Google Finance等，这些应用对Bigtable的需求差异极大，从数据量大小（如URL到网页再到卫星图像）到响应速度（从后台批量处理到实时数据服务）都有所不同。 #### 关键特性 **灵活性**：Bigtable提供了一个简单但强大的数据模型，使用户能够根据自身需求灵活地定义数据的分布和格式。这种灵活性使得Bigtable能够适应广泛的使用场景。 **高性能**：Bigtable的设计考虑到了高吞吐量的需求，能够在大规模数据集上提供快速的响应时间。这使其成为需要处理大量数据的实时应用的理想选择。 **高可用性**：Bigtable能够保证即使在部分服务器故障的情况下也能够继续提供服务，确保了系统的可靠性和连续性。 #### 数据模型 Bigtable的数据模型基于一个多维排序映射(Map)，其中索引由行键(row key)、列键(column key)和时间戳(time stamp)组成。每个值(value)都是一个未解析的字节数组(byte array)。这种设计允许用户根据需要动态地控制数据的分布和格式。 - **行键**：行键用于唯一标识每一条记录。它是整个数据模型中的主键，决定了数据的物理存储位置。 - **列键**：列键进一步划分每条记录内的数据，由列族(column family)和列限定符(column qualifier)两部分组成。 - **时间戳**：每个单元格(cell)都可以关联一个时间戳，从而支持版本控制和历史数据查询。 #### 客户端API Bigtable提供了一套丰富的客户端API，允许应用程序以简单的方式进行数据的读写操作。API支持多种编程语言，便于开发者集成到现有的应用程序和服务中。 #### 底层架构 Bigtable依赖于Google的一些核心基础设施，例如GFS（Google File System）和Chubby，这些组件为Bigtable提供了必要的存储和协调服务。 - **GFS**：作为Bigtable的主要存储后端，GFS负责管理数据的持久化存储。 - **Chubby**：这是一个分布式锁服务，用于协调Bigtable中的元数据管理和分区操作。 #### 性能优化 为了进一步提高Bigtable的性能，Google实施了一系列优化措施，包括： - **数据压缩**：通过对数据进行压缩减少存储空间和网络传输开销。 - **缓存机制**：利用缓存技术减少对磁盘的访问次数，加快数据检索速度。 - **智能分区**：根据数据访问模式自动调整分区策略，优化数据访问路径。 #### 实际应用案例 Bigtable被广泛应用于Google的各种产品和服务中，例如： - **Web索引**：用于存储和检索网页数据。 - **Google Earth**：存储地理空间数据和卫星图像。 - **Google Finance**：处理金融市场的大量交易数据。 #### 设计经验和教训 在设计和维护Bigtable的过程中，Google积累了许多宝贵的经验和教训，例如： - **扩展性的重要性**：为了支持PB级别的数据存储，Bigtable必须能够轻松地扩展到成千上万台服务器。 - **容错机制的设计**：考虑到硬件故障是常态而非异常，Bigtable需要有强大的容错机制来保证数据的完整性和服务的连续性。 - **用户友好的API**：为了让更多的开发人员能够轻松使用Bigtable，提供易于理解和使用的API至关重要。 Bigtable作为一个分布式的大规模数据存储系统，在Google的众多产品和服务中扮演着至关重要的角色。它的设计和实现不仅解决了海量数据处理的问题，还为未来的分布式系统提供了有价值的参考和启示。

jsoup 是一款 Java 的HTML 解析器，可直接解析某个URL地址、HTML文本内容。它提供了一套非常省力的API，可通过DOM，CSS以及类似于JQuery的操作方法来取出和操作数据。 jsoup的主要功能如下： 从一个URL，文件或字符串中解析HTML； 使用DOM或CSS选择器来查找、取出数据； 可操作HTML元素、属性、文本； 从之前发布其他chm文件下载用户的反映看，有不少朋友反映下载后打开无法显示，这一般不是chm文件的问题，这里统一说明一下解决办法： 如果文件打开看不到右边的内容，是因为你的操作系统为了安全对下载的chm文件进行了锁定，只需要在打开前右键单击该chm文件选择“属性”，然后在“常规”选项卡的下方单击“解除锁定”按钮就可以了。如果还是不能看，请再查看一下你的chm文件所存储的目录或文件名是否有特殊字符如“#”号字符等，去掉特殊字符即可。

Python API CHM是一款针对Python编程语言的中文手册，旨在帮助开发者更好地理解和使用Python的各种功能和库。这个压缩包包含了丰富的Python API（Application Programming Interface）信息，涵盖了从基础语法到高级特性的广泛内容。CHM（Compiled Help Manual）是微软开发的帮助文件格式，它将HTML文档集合编译成单一的离线查看文件，便于用户快速查找和学习。 在Python API中，我们可以找到以下关键知识点： 1. **Python基础**：包括变量、数据类型（如整型、浮点型、字符串、列表、元组、字典等）、控制流（if语句、for循环、while循环）、函数定义和调用、异常处理（try/except）等。 2. **模块和包**：Python的模块化设计使得代码可重用性和组织性大大提高，例如`os`模块用于操作系统交互，`sys`模块获取系统相关信息，`math`模块提供数学函数，而`import`语句用于导入模块。包的使用可以进一步组织模块，提高代码管理效率。 3. **面向对象编程**：Python支持面向对象编程，包括类的定义、对象的创建、继承、封装、多态等概念。 4. **标准库**：Python的标准库提供了大量预装模块，如`datetime`模块处理日期和时间，`json`模块用于JSON数据的编码和解码，`urllib`系列模块处理URL和网络请求，`random`模块生成随机数等。 5. **第三方库**：Python的生态系统庞大，有许多优秀的第三方库，如`requests`用于HTTP请求，`numpy`和`pandas`处理数值计算和数据分析，`matplotlib`和`seaborn`进行数据可视化，`scikit-learn`实现机器学习算法等。 6. **文件操作**：Python提供了简单易用的文件I/O接口，可以读写文本文件、二进制文件，以及处理文件路径和目录。 7. **错误与调试**：理解Python的错误类型和如何使用调试工具（如`pdb`）是提升编程效率的关键。 8. **函数式编程**：Python支持高阶函数、闭包、匿名函数（lambda）等函数式编程特性，可以提升代码的简洁性和可读性。 9. **并发与多线程**：Python的`threading`模块允许编写多线程程序，而`asyncio`库提供了异步I/O框架，用于实现并发处理。 10. **网络编程**：Python可以用来编写网络服务器，如使用`socket`模块创建自定义协议，或者使用`http.server`模块快速搭建Web服务器。 11. **Web框架**：如Django和Flask是流行的Python Web开发框架，它们简化了构建Web应用的过程。 12. **自动化脚本**：Python常用于编写系统管理和自动化任务脚本，如系统监控、数据备份、文件处理等。 13. **科学计算和数据分析**：随着NumPy、Pandas和SciPy等库的发展，Python已成为科学计算和数据分析的首选语言之一。 这个CHM手册覆盖了上述诸多主题，对于Python初学者和进阶者来说都是宝贵的参考资料。通过深入学习和实践，你可以掌握Python API的使用，从而在各种项目中游刃有余。

C++ Network Programming, Volume 2: Systematic Reuse with ACE and Frameworks，英文版。C++ In-Depth系列丛书之一，C++网络程序员必备。包含chm和从其转换的pdf版。

H3C 防火墙产品 Web配置指导(V7)不仅包括了常见的功能简介，而且还详细介绍了产品主要特性的典型配置过程。典型配置举例包含组网需求、配置步骤和验证配置等内容。 不同的款型的设备界面可能存在差异，本手册仅提供参考，具体配置请以实际情况为准。 本手册所描述的内容适用于如下款型及版本： 款型 软件版本 F5030/F5030-6GW/F5060/F5080/F5000-M/F5000-A R9606 F5010/F5020/F5040/F5000-S/F5000-C R9320 F1005/F1010/F1000-AK108/AK109/AK110/AK115/AK120/AK125/AK710 R9514 F1020/F1030/F1050/F1060/F1070/F1080/F1070-GM/F1000-AK130/AK135/AK140/AK145/AK150/AK155/AK160/AK165/AK170/AK175/AK180/AK185/AK711/F1000-GM-AK370/F1000-GM-AK380 R9323 F1000-C-G2/F1000-S-G2/F1000-A-G2/F1000-E-G2/F1000-C-EI/F1000-C-HI/F100-A-G2/F100-A-EI/F100-E-G2/F100-E-EI/F100-A-SI/F100-A-HI/F1000-C8180/F1000-C8170/F1000-C8160 R9323 F100-C-G2/F100-S-G2/F100-M-G2/F100-C60-WiNet/F100-C80-WiNet/F100-C-EI/F100-C-HI/F100-S-HI/F1000-C8150/F1000-C8130/F1000-C8120 R9514 LSU3FWCEA0/LSUM1FWCEAB0/LSX1FWCEA1 R8219 LSPM6FWD R8513 LSXM1FWDF1/LSUM1FWDEC0/IM-NGFWX-IV/LSQM1FWDSC0/LSWM1FWD0 R8514