- 探索智能边界:深度求索(DeepSeek)技术全景解析与实战指南
瘸
deepseekai人工智能深度学习agi开发者工具
引言:智能时代的探路者在人工智能技术持续突破的2023年,一家名为深度求索(DeepSeek)的中国AI公司正在用独特的技术路径重新定义智能边界。这家专注实现AGI的年轻企业,凭借其开源的DeepSeek-R1系列模型和行业解决方案,正在开发者社区掀起新的技术浪潮。一、DeepSeek技术架构解析1.1模型体系全景图MoE架构创新:采用混合专家系统架构,实现135B参数的智能调度多模态融合:支持文
- 开机启动项设置与图标重命名
月亮月亮要去太阳
经验分享
一、win——设置——应用——启动项二、如果没有直接设置开机自启,就手动设置。1.复制软件的快捷方式2.win+r打开运行。输入shell:startup,回车。3.粘贴快捷方式三、字符映射表可以重命名图标为无名
- 从零理解人工智能:技术原理、底层逻辑与手写数字识别实战
北辰alk
AI人工智能
前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。https://www.captainbed.cn/north文章目录引言一、人工智能技术体系1.1核心技术栈二、神经网络底层逻辑2.1神经元数学模型2.2前向传播与反向传播三、手写数字识别实战(MNIST)3.1环境配置3.2数据预处理3.3CNN模型构建3.4模型训练与评估四、关键技术解析4.1卷
- Dify 开源大语言模型应用开发平台使用(一)
_S_Q
语言模型人工智能自然语言处理
文章目录一、创建锂电池专业知识解答应用1.1应用初始化二、核心功能模块详解2.1知识库构建2.2工作流与节点编排节点类型说明工作流设计示例:锂电池选型咨询2.3变量管理三、测试与调试3.1单元测试3.2压力测试3.3安全验证四、部署与优化建议4.1部署配置4.2持续优化结论一、创建锂电池专业知识解答应用1.1应用初始化目标:构建一个基于大模型的问答系统,提供锂电池技术参数、安全规范、生产工艺等专业
- 深度学习的数学之魂:传统机器学习的超越者
洋葱蚯蚓
机器学习深度学习机器学习人工智能经验分享个人开发数据挖掘
深度学习的数学之魂:传统机器学习的超越者前言第一部分:神经元的数学语言1.1神经元模型的启示1.2激活函数的非线性魔法第二部分:网络结构的层次之美2.1网络结构的多样性2.2层次结构的力量第三部分:图像的力量与直观理解3.1图表与动图的辅助作用3.2直观理解的桥梁第四部分:深度与专业的对话4.1深度学习与传统机器学习的比较4.2专业性强的技术分析第五部分:数学原理的深度剖析5.1神经网络的数学表达
- 深入探究C++并发编程:信号 异步 原子
邪恶的贝利亚
c++算法开发语言
1.c++中的"信号"1.1std::condition_variable、wait与notify_onestd::condition_variable是C++11引入的线程同步原语,用于实现线程间的条件等待和通知机制。它通常与std::mutex配合使用,以确保线程安全。1.构造函数std::condition_variable的构造函数非常简单,它不需要任何参数:std::condition_
- 【C++】异常
XiYang-DING
#C++c++异常
异常一、C++异常概念二、异常的用法2.1异常的抛出和捕获1.异常的抛出2.异常的匹配3.异常对象的拷贝4.`catch(...)`捕获所有异常5.派生类异常与基类捕获6.栈展开(StackUnwinding)2.2重新抛出2.3异常安全1.构造函数与异常2.析构函数与异常3.资源管理与异常4.异常安全级别2.4异常规范1.异常规格说明2.`throw()`表示不抛异常3.**无异常接口声明**4
- 深夜炸弹 阿里推理模型QwQ-32B开源及登顶
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3月6日,全球最大的AI开源社区HuggingFace更新了大模型榜单,深夜突发,开源的阿里通义千问推理模型QwQ-32B成功登顶。据了解,千问QwQ-32B在数学、代码及通用能力上实现质的飞跃,整体性能比肩DeepSeek-R1,并突破性地让高性能推理模型在消费级显卡上实现本地部署,大幅降低了模型应用成本。阿里开源了最新的推理模型QwQ-32B,有3大亮点:能够与当前最先进的推理模型DeepSe
- AI 工具层出不穷,Manus 爆火,如何理性看待?
gange574
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近期AI领域动作不断,吸满了人们的关注,特别是被一些自媒体文章,引起了各种焦虑,让人觉得:是不是马上要被AI取代了?是不是马上就要失业了?我还没跟上AI时代,是不是要被这个时代给抛弃了?内心充满了焦虑与不安!要我说,大可不必,我的答案是:以人为本,AI为辅。首先咱们一起回顾一下,从火爆全球的ChatGPT,到春节期间国产deepseek被大家所熟知,成了手机里的「固定嘉宾」,现在遇事不决:问一下d
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程序员羊羊
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- (24-1)DeepSeek中的强化学习:DeepSeek简介
码农三叔
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在人工智能的浩瀚星空中,DeepSeek犹如一座巍峨的科技丰碑,熠熠生辉,引领着大模型时代的风云变幻。DeepSeek以卓越的创新精神和前沿的技术架构,突破常规极限,将海量知识与智能推理完美融合,展现出惊人的计算力与思维深度。4.1DeepSeek简介DeepSeek是一家成立于2023年的中国人工智能初创公司,专注于开发高效且经济的大型语言模型。其核心技术包括多头潜在注意力(Multi-head
- Spring Boot 3.0深度实战:从核心特性到生产级调优
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一、SpringBoot3.0核心特性解读1.1JDK17LTS支持(实测性能提升)记录类(Record)与SpringDataJPA完美适配模式匹配简化类型判断密封类(SealedClass)增强DTO安全性//使用Record优化DTOpublicrecordUserDTO(@NotBlankStringusername,@EmailStringemail){}//密封接口定义响应类型publ
- 覆铜板加工厂数字化转型 MES 解决方案
覆铜板加工行业竞争激烈,数字化转型是提升效率、降低成本、增强竞争力的关键。MES(制造执行系统)作为连接管理层与车间层的桥梁,在覆铜板加工厂的数字化转型中扮演着重要角色。一、覆铜板加工行业生产管理痛点生产流程复杂,数据难以追溯:覆铜板生产涉及多个工序,数据分散在各个系统或纸质记录中,难以实现全程追溯。设备种类繁多,信息孤岛严重:不同品牌、型号的设备数据接口不统一,难以实现数据互通和集中管理。质量管
- Agentic系统:负载均衡与Redis缓存优化
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摘要本文在前文Agentic系统的基础上,新增负载均衡(动态调整线程数以避免API限流)和缓存机制(使用Redis存储搜索结果,减少API调用)。通过这些优化,系统在高并发场景下更加稳定高效。代码完整可运行,适合AI开发者和自动化工作流研究者参考。目录优化目标负载均衡:动态调整线程数缓存机制:集成Redis完整代码实现运行结果与分析后续优化建议优化目标基于之前的Agentic系统,我们的目标是:稳
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详细介绍selenium及其相关模块你的代码使用了selenium进行CSDN文章的自动发布。为了更深入理解,下面将详细介绍selenium及其相关模块的作用。1.selenium库selenium是一个用于Web自动化测试的Python库,支持与各种浏览器(如Chrome、Firefox)交互,主要用于自动化测试、爬虫等任务。安装Selenium如果你的环境尚未安装selenium,可以使用以下
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作者:Techub加密权谋——从监管博弈到生态重构,谁在定义加密未来?2025年3月7日,美国白宫首次召开加密货币行业峰会。这场由特朗普政府主导的闭门会议,因其参会阵容的“全明星”性质与议题的前瞻性,被业界视为加密货币从边缘创新走向主流化的关键里程碑。从交易所巨头、华尔街资本到区块链协议创始人,多方势力汇聚华盛顿,在监管与创新的天平上展开激烈博弈。这场会议将如何重塑全球加密市场的规则与格局?以下从
- 网络安全:数字时代的生存盾牌
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标题:网络安全:数字时代的生存盾牌在数据每秒流动超2.5万GB的今天,网络安全已非技术术语,而是企业存亡与个人隐私的“生命线”。一场数据泄露能让企业损失千万,一次钓鱼点击可掏空个人积蓄——数字世界的安全危机,从未如此迫近。企业篇:守护商业命脉的防火墙:对企业而言,网络安全是核心竞争力的隐形战场。2023年IBM报告显示,全球数据泄露平均成本高达435万美元,远超多数企业的年利润。客户信息、研发数据
- 二维码识别OCR接口:开启高效信息提取的新篇章
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前言在数字化时代,二维码作为一种高效的信息传递工具,已经广泛应用于各个领域。而二维码识别OCR接口的出现,更是为企业和开发者提供了一种快速、准确地提取信息的解决方案。技术原理:图像识别与数据解析的完美结合二维码识别OCR接口的核心在于其独特的技术架构。系统首先通过图像采集模块获取二维码图像,经过预处理后,利用定位算法精确识别二维码的位置和角度。随后,解码模块对二维码数据进行解析,最终输出可读的信息
- 计算机视觉 vs 机器视觉 | 机器学习 vs 深度学习:核心差异与行业启示
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一、计算机视觉(CV)与机器视觉(MV):从学术研究到工业落地的分水岭1.定义与目标差异计算机视觉(CV)目标是赋予计算机类似人类的视觉理解能力,通过算法对图像或视频中的目标进行识别、跟踪和语义理解。其核心是研究如何从二维图像反推三维世界的结构和规律。例如,自动驾驶中通过多摄像头融合实现道路场景理解,属于典型的CV任务。机器视觉(MV)聚焦于工业场景的自动化检测与控制,强调实时性和精准性。MV系统
- AI智能设计平台:AnKo引领未来创作与设计!
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AI智能设计平台:AnKo引领未来创作与设计!AI智能设计平台带来便捷,AI智能设计平台提高效率,AI智能设计平台助力灵感,AnKo正是AI智能设计平台中的核心。AI智能设计平台真是未来趋势,AI智能设计平台必不可少。AI智能设计平台:强大功能AI智能设计平台让用户能够在一个平台上体验到多种创作模式。无论是图像生成、文字创作还是数据分析,AnKo都能提供相应的工具和服务。AnKo的多模型聚合,使得
- 第六讲 中值定理、微分等式与微分不等式
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前言这里记录我考研数学复习中的复习规范,通过文章格式严格要求自己每一章需要完成到什么程度,以及对我的复习提供一些帮助听课评估这一章主要内容是中值定理、微分等式与微分不等式等证明题,学这一讲花了大概一个星期,一开始的拉格朗日、罗尔、泰勒等证明根本搞不明白,后面还是靠多刷了两遍例题掌握的。微分等式与微分不等式比较简单,但是计算量比较大概念理解与记忆中值定理微分等式与不等式例题理解刷题收获与学习评估以下
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我们见惯了大厂刷题面试宝典,大佬们只招世界上最优秀的人新闻。我们也乐见这些金字塔顶端给大家洒下的热点鸡汤。而现实却是平凡的小公司才是主流。他们不在聚光灯下,只盘踞在各大招聘网站上。他们才是平凡人职业生涯的常住地。当你在创业初期或者长期处于中小公司,此时薪资无吸引力,平台无优势,主角无光环。作为三无公司技术面试官的你,则显得格外重要。小公司面试官,通常没有专业的培训,也少有意识去自我学习。往往是简单
- 在Electron中通过Node-API调用DLL导出函数的完整指南
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文章参考:我是如何在electron上调用dll的导出函数的-node-addon-api一、背景与需求在Electron项目中直接通过FFI库(如koffi)调用包含复杂C++标准库类型(如std::string、std::vector)的DLL时,手动构造结构体和函数原型效率低下。本文提供一种高效方案:通过C++编写Node原生模块,桥接Electron与业务DLL,适用于已有大型C++项目与
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- DeepSeek驱动的敏捷开发新范式:追逐太阳的鱼缸窗口效应——透明化开发与动态优化的生态重构
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引言在数字化浪潮的冲击下,软件系统的复杂性已远超传统管理方法的承载极限。"鱼缸窗口"隐喻所指向的完全透明、动态可视的开发环境,与"追逐太阳"所象征的持续价值追寻,共同勾勒出敏捷开发的新边疆。DeepSeek作为认知增强型人工智能,通过构建光速反馈的信息生态与自适应优化机制,正在将这种隐喻转化为工程实践。本文揭示该技术如何重塑敏捷开发的底层逻辑,创造开发者、系统与环境三者共生的新型态。一、技术架构的
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多独立样本秩检验:Kruskal-Wallis检验的理论与实践一、引言在统计学中,当数据不满足正态分布或方差齐性假设时,传统的参数检验(如方差分析ANOVA)可能失效。此时,非参数检验方法(如秩检验)成为更可靠的选择。本文将详细介绍多独立样本秩检验的核心方法——Kruskal-Wallis检验,包括其理论基础、公式推导、案例分析及Python实现。二、理论基础1.问题定义假设我们有kkk个独立样本
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bozch
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在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
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- JVM 不稳定参数
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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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- 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)" { 
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
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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)
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- Mockito异常测试实例
bijian1013
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import static org.mockito.Mockito.mock;
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- 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
白糖_
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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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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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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junit 4.11中两个新增的功能,首先是注解中可以参数化,比如
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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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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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