- DeepSeek推理模型架构以及DeepSeek爆火的原因
微学AI
架构LLMdeepseek
大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下DeepSeek推理模型架构以及DeepSeek爆火的原因,DeepSeek推理模型凭借其创新的混合专家(MoE)架构和优化的Transformer架构,融合稀疏注意力机制,实现了高效的计算资源分配与显著降低的推理成本。在训练过程中,DeepSeek广泛应用蒸馏技术,通过生成高质量数据和将大型模型的推理能力迁移至小型模型,大幅提升训练效率与模型性能。Deep
- 健康养生:解锁生活的幸福密码
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生活
在生活的漫漫征途中,健康养生是我们收获幸福的密码。它不是一时的心血来潮,而是融入日常的生活智慧,让我们以最佳状态拥抱生活的每一刻。日常饮食是养生的基础。每一餐都应像精心调配的营养配方,谷物、蔬菜、蛋白质合理搭配。早餐,一碗热气腾腾的燕麦粥,搭配富含蛋白质的鸡蛋和清新的水果,为身体注入活力;午餐,选择富含优质蛋白的鱼肉,搭配各类色彩斑斓的蔬菜,提供下午所需的能量;晚餐则要清淡,适量的主食搭配清爽的蔬
- Matlab 机器人 雅可比矩阵
CodingAlgo
算法
===工业机器人运动学与Matlab正逆解算法学习笔记(用心总结一文全会)(四)——雅可比矩阵_staubli机器人正逆向运动学实例验证matlab-CSDN博客===matlab求雅可比矩阵_六轴机械臂矢量积法求解雅可比矩阵-CSDN博客===(63封私信/80条消息)MATLAB机器人工具箱中机器人逆解是如何求出来的?-知乎===https://zhuanlan.zhihu.com/p/638
- 腿足机器人之八- 腿足机器人动力学
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腿足机器人机器人算法
腿足机器人之八-腿足机器人动力学刚体动力学接触动力学与地面交互稳定性判据ZMP(零力矩点)CoM(CenterofMass)捕获点简化动力学模型双足机器人走路与小跑的动力学对比挑战与前沿技术腿足机器人的运动学解决“如何到达目标位置”的问题,动力学解决“如何高效稳定地到达”的问题。两者结合,使机器人能够在复杂环境中实现类生物的灵活运动,是仿生机器人领域的核心技术。如波士顿动力Atlas通过逆运动学规
- 【信息学奥赛一本通 C++题解】1286:怪盗基德的滑翔翼
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信息学奥赛一本通c++算法
信息学奥赛一本通(C++版)在线评测系统基础算法第一节动态规划的基本模型1286:怪盗基德的滑翔翼1.理解题意同学们,我们一起来看怪盗基德遇到的这个有趣问题哦。怪盗基德成功偷到了钻石,可倒霉的是他的滑翔翼动力装置被柯南破坏了。现在他在一个城市里,这个城市有一排建筑,一共有N幢,而且每幢建筑的高度都不一样呢。基德可以从这一排建筑中的任意一幢的顶部开始他的逃跑旅程哦。不过他有两个限制条件:一是他只能朝
- 学C++还是学Java?做软件研发还需掌握哪些知识和技能?_c+
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1.1、Java和C++都很有前途1.2、Java的应用领域与使用场景1.3、C++的应用领域与使用场景1.4、如何选择2、需要掌握的知识和技能2.1、掌握一些基础的网络知识2.2、熟悉一些常用的SQL语句2.3、了解Linux系统,掌握常用的Linux命令2.4、学习汇编语言相关的内容2.5、学习一些其他的专业课程3、最后最近和一些高校的学生朋友交流,他们打算毕业后从事软件研发的工作,但目前有些
- 素数环(信息学奥赛一本通-2110)
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信息学奥赛一本通算法数据结构
【题目描述】输入正整数n,把整数1,2,…,n组成一个环,使得相邻两个整数之和均为素数。【输入】输入正整数n。【输出】输出任意一个满足条件的环。【输入样例】6【输出样例】432561【提示】数据满足:4≤n≤30【题解代码】#includeusingnamespacestd;intn;boolvis[35];//标记数组intcnt[35];//存储每一层的数据boolflag=false;//作
- 【python】将word文档内容转换为excel表格
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在日常工作中,我们经常需要将Word文档中的内容提取并转换为Excel表格,以便进行数据分析和处理。本文将介绍如何使用Python编写一个简单的程序,将Word文档中的内容转换为Excel表格。一.实例使用以下word文档作为例子:工具界面如下:第一个弹窗选择对应的文档后选择打开:第二个弹窗选择保存路径以及excel表格的名字:生成后的效果如下:二.环境准备我们将使用tkinter库创建一个图形用
- 一个财务做的python代码--PDF发票文件信息提取
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一、引言(我为什么做)随着国家不断推行数字发票,现在工作中越来越多的电子发票被收取和开具。这给财务人员高效登记大量发票信息提供了充足的环境。日常中,手动从每张发票中提取关键信息并录入Excel表格不仅耗时费力,还容易出错。本文提出了一种基于Python的自动化解决方案,该方案利用pdfplumber库从PDF格式的电子发票中提取文本信息,并结合正则表达式进行信息匹配和清洗,最后将整理好的数据自动写
- 机器学习相关基础
星辰瑞云
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1.预备知识人工智能:用人工的方法在机器(计算机)上实现的智能;或者说是人们使机器具有类似于人的智能。人工智能学科:人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学。2.日常生活中的机器学习:①称为RGB(由红色,绿色,蓝色组成),这种是欠拟合欠拟合和过拟合区别:•欠拟合(Underfitting):模型在训练数据上表现不佳,无法很好地捕捉数据中的规律。通
- 探索Python数组工具类 ArrayUtils:功能强大的数组操作助手
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引言在Python编程的世界里,数组(通常以列表list形式呈现)是一种极为常用的数据结构。无论是数据处理、算法实现还是日常的编程任务,对数组进行高效且便捷的操作都是必不可少的。然而,Python内置的数组操作方法虽然丰富,但在实际开发中,我们可能需要将一些常用的操作封装起来,以提高代码的复用性和可维护性。今天,我们就来详细介绍一个自定义的Python数组工具类ArrayUtils,它将众多实用的
- HarmonyOS开发宝典震撼来袭,卓越应用开发之旅一触即发,轻松启程!
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HarmonyOS赋能产品,全面护航开发者从HarmonyOS感知、学习进阶、开发实践至技术支持的全旅程,助力开发者高效开发!我们倾心打造了一个涵盖高频场景的最佳实践案例库,汇聚丰富实战经验,旨在大幅提升开发效率。此外,我们还提供场景化的开箱即用代码示例,让应用开发触手可及,轻松高效。更令人振奋的是,全新升级的《HarmonyOS第一课》现已震撼上线!该课程采用多维融合教学法,将直观代码讲解与即学
- 通俗诠释 DeepSeek-V3 模型的 “671B” ,“37B”与 “128K”,用生活比喻帮你理解模型的秘密!
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欢迎来到涛涛聊AI。在DeepSeek-V3模型的参数描述中,你可能会看到类似“671B37B128K”这样的标记。这些字母和数字的组合看起来像密码,但其实它们揭示了模型的“大脑容量”和“工作方式”。我们用日常生活的比喻来解释:一、数字含义:模型“大脑”的三大指标“671B”:总知识库容量含义:模型总共学习了6710亿条知识(671Billion参数)。类比:相当于一座图书馆的总藏书量。数字越大,
- 一文理解大模型,并对当前流行模型做对比
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什么是大模型?大模型就像是一个“超级智能大脑”,它通过海量数据和复杂的计算结构(比如神经网络)学习人类语言、图像、声音等信息的规律。它的核心特点是参数数量极其庞大(比如千亿甚至万亿级),这些参数可以理解为大脑中的“神经元连接”,参数越多,模型越“聪明”,能处理的任务也更复杂。举个例子:小模型:像一个小学生,能解决简单的数学题,但遇到复杂问题容易卡壳。大模型:像一位大学教授,不仅能解数学题,还能写诗
- 学C++,赢好礼!写下你的学习笔记,成为技术分享达人!
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自「侯捷C++系列课程」上线以来,已吸引了无数开发者的关注与参与,为激发学员的学习热情,增加知识点的理解与应用,同时增加课程的曝光度,特策划了侯捷C++系列课程学习笔记征文活动,并单独开设12节免费课时供大家观看学习。活动主页:https://activity.csdn.net/writing?id=10820侯捷C++系列课程观看地址:https://edu.csdn.net/cloud/hou
- python怎么安装sympy库_SymPy库常用函数
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简介SymPy是一个符号计算的Python库。它的目标是成为一个全功能的计算机代数系统,同时保持代码简洁、易于理解和扩展。它完全由Python写成,不依赖于外部库。SymPy支持符号计算、高精度计算、模式匹配、绘图、解方程、微积分、组合数学、离散数学、几何学、概率与统计、物理学等方面的功能。(来自维基百科的描述)Sympy安装方法安装命令:pipinstallsympy基本数值类型实数,有理数和整
- 【每日德语】Ich lese gerne Bücher 我喜欢读书
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第4天:基础日常用语单词学习:WasistdeinBeruf?—你是什么职业?音标:[vasɪstdaɪnbəˈʁuːf]IchbinStudent.—我是学生。音标:[ɪçbɪnʃtuˈdɛnt]Wiealtbistdu?—你多大了?音标:[viːaltbɪstduː]Ichbin27Jahrealt.—我27岁。音标:[ɪçbɪnˈzvaɪ̯ʏnt͡sɪçˈjaːʁəalt]KönntenSi
- 【第15章:量子深度学习与未来趋势—15.3 量子深度学习在图像处理、自然语言处理等领域的应用潜力分析】
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#【深度学习・探索智能核心奥秘】深度学习机器学习人工智能音视频自然语言处理量子深度学习量子学习未来
一、开篇:为什么我们需要关注这场"量子+AI"的世纪联姻?各位技术爱好者们,今天我们要聊的这个话题,可能是未来十年最值得押注的技术革命——量子深度学习。这不是简单的"1+1=2"的物理叠加,而是一场可能彻底改写AI发展轨迹的范式转移。想象这样一个场景:你现在训练一个GPT-5级别的模型,不需要耗费价值上亿美元的算力资源,不需要等待数周的训练时间,甚至不需要纠结于模型参数是否过拟合。这就是量子深度学
- 语音与自然语言处理(NLP):智能交互的核心技术
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随着人工智能(AI)技术的飞速发展,语音识别与自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)成为了智能交互系统的核心技术。它们不仅改变了人们与计算机、设备的交互方式,也推动了众多行业的革新。从智能助手(如苹果的Siri、亚马逊的Alexa)到机器翻译、自动客服系统,语音和NLP技术正逐步融入日常生活,改善我们与数字世界的沟通方式。一、什么是语音识别与自然语言处理(NLP
- Python学习之cookies及session用法
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当想利用Python在网页上发表评论的时候,需要一些账号密码登录的信息,这个时候用requests.get()请求的话,账号密码全部会显示在网址上,这显然不科学!这个时候需要用post请求,可以这么理解,get是明文显示,post是非明文显示。通常,get请求会应用于获取网页数据,比如我们之前学的requests.get()。post请求则应用于向网页提交数据,比如提交表单类型数据(像账号密码就是
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- linux es后台启动命令,小白学ES 02-Linux中部署Elasticsearch单机服务
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目录@此部署过程以Elasticsearch-5.6.10版本为例,后续的学习和演示也用此版本.1前提:安装JDK学习使用ES的前提是成功安装JDK——很基础的一项步骤,这里省略.此处学习演示所用的JDK版本为:[root@host-10-0-20-50~]#java-versionjavaversion"1.8.0_151"Java(TM)SERuntimeEnvironment(build1.
- OpenWebUI,RAG+外部知识库+AI写文的开源应用
m0_74824780
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引言自从去年AI火起来之后,很多人便热衷于寻找适合自用的AI开源项目,把各家大模型API接入到自己的AI程序里,便可以通过AI辅助完成一系列日常任务,比如内容翻译/润色/总结/撰写、格式转换、数据分类、代码分析、角色扮演等等。一般情况下,大模型依靠自身训练数据便能够完成的任务质量偏高,像翻译总结、格式转换之类,市面上所有的AI程序基本都能够满足这一点需求;但是需要结合外部资料/超长上文信息/实时信
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- 【GD32】从0开始学GD32单片机(5)—— USART串口通信详解
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前言在环境污染日益成为全球关注焦点的今天,空气质量数据已成为人们日常生活中不可或缺的信息之一。为了更便捷地获取这些关键数据,空气质量查询API应运而生,成为连接公众与空气质量数据的桥梁。本文将深入探讨空气质量查询API的概念、功能、应用场景以及其对公众健康的影响。空气质量查询API概述空气质量查询API,即应用程序编程接口,是一种开放接口,允许用户通过编程方式查询指定地区的空气质量指数(AQI)和
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什么是域名劫持?如何防止域名劫持?域名劫持(DomainHijacking)是一种网络攻击手段,攻击者通过非法手段获取域名的控制权,将用户的访问请求重定向到恶意网站。这种行为不仅会导致用户隐私泄露,还可能对企业的品牌形象和业务造成严重损害。域名劫持的常见方式包括窃取域名注册商账户信息、利用社会工程学攻击、或通过DNS服务器漏洞实施攻击。域名劫持的危害用户隐私泄露:用户被引导至恶意网站,可能导致个人
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bozch
.net.net mvc
在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
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- centos7 安装后失去win7的引导记录
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
- Oracle 10g 官方中文安装帮助文档以及Oracle官方中文教程文档下载
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
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我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
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- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
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- Mockito异常测试实例
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package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
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import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
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Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
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- spring四种依赖注入方式
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spring
平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
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AngularJSAngularJS API
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描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
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* 同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待。
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- 使用Struts2.2.1配置
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- [职业与教育]青春之歌
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每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
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- oracle连接(join)中使用using关键字
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在oracle连接(join)中使用using关键字
34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
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- C语言学习homework1
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0、 课堂练习做完
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- select in order by , mysql排序
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- 页面校验-新建项目
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- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
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ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
- junit 4.11中三个新功能
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junit 4.11中两个新增的功能,首先是注解中可以参数化,比如
import static org.junit.Assert.assertEquals;
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Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
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这一点太重要了,尤其是对开发人员,至少对于我来说很重要,这意味着Unix 下一堆好用的工具都可以随手捡到。如果你是个 wi
- 位运算、异或的实际应用
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位运算
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- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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- tomcat7性能调优(01)
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Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
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- PO VO DAO DTO BO TO概念与区别
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O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映射)的缩写。通俗点讲,就是将对象与关系数据库绑定,用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里,有两个基本的也是重要的东东需要了解,即VO,PO。
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