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欢迎一起踏上探险之旅,挖掘无限可能,共同成长!写在最前面本文为邹德清教授的《网络安全专题》课堂笔记系列的文章,本次专题主题为大模型。本系列文章不仅涵盖了46篇关于前沿代码大模型的论文,还包含了24篇深度论文阅读笔记,全面覆盖了代码生成、漏洞检测、程序修复、生成测试等多个应用方向,深刻展示了这些技术如何在网络安全领域中起到革命性作用。同时,本系列还细致地介绍了大模型技术的基础架构、增强策略、关键数据
- 清华大学Deepseek第六版AIGC发展研究3.0(共186页,附PDF下载)
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人工智能生成内容(AIGC)正以前所未有的速度改变我们的生活。2024年底,清华大学新闻与传播学院与人工智能学院联合发布了《AIGC发展研究3.0版》,这份报告系统梳理了AIGC技术的突破性进展、应用场景及社会影响,并展望了未来的发展方向。《AIGC发展研究3.0版》PDF:https://pan.quark.cn/s/78f21d6c6b70本文将以通俗易懂的方式,带您了解这份报告的核心内容。一
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开发环境开发环境:MacBookProSonoma14.5开发工具:PyCharm24.3.3需求整理(提示词)直接使用PyCharm安装Continue插件,配置好deepseek参数后生成代码一次:请帮我用python编写一个程序,功能如下:功能分为服务端和客户端(浏览器),服务端启动后,用户使用浏览器提出问题,服务端调用deepseek的api接口进行消息回复。二次:index页面中的英文变
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《DeepSeek与AIGC应用》对DeepSeek-R1进行了详细解读,包括其技术特性、发展历程、应用场景以及在AIGC(人工智能生成内容)领域的定位。深入剖析DeepSeek-R1在复杂逻辑推理、数学和编程任务中的优异表现,揭示其在推理密集型任务、教育、科研、知识应用和文档分析等领域的独特优势,为AIGC领域的从业者和爱好者提供了深入了解DeepSeek的窗口。《DeepSeek提示词工程和落
- AIGC从入门到实战:探秘:ChatGPT 到底是什么
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这份文件是北京大学关于DeepSeek与AIGC应用的内部研讨系列讲座内容,主要介绍了DeepSeek-R1模型的技术特性、应用场景以及AIGC(人工智能生成内容)的概念、应用和未来趋势。以下是文件的主要内容摘要:1.DeepSeek-R1模型详解技术特性:DeepSeek-R1是一款专注于复杂推理任务的推理模型,擅长数学、编程和自然语言推理任务。其低成本、开源策略和卓越的推理能力使其在AIGC领
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最近知网搞了个大动作!2025年2月13日刚更新的学术检测系统,直接把论文圈炸了锅。新上线的AIGC检测2.13版本,连文献综述都可能被打上"AI生成"标签!这次更新有多狠?看这3点就知道1️⃣AI检测准到离谱现在连固定模板的内容都可能中标。比如摘要、引言这些套路化部分,一不小心就被系统盯上。2️⃣专业术语成雷区理论名词、机构名称用多了,系统直接亮红灯。上周有个同学写"Transformer模型"
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无论是下载的第三方安装包还是官方的整合包,你在对应ComfyUI的安装目录里都可以找到extra_model_paths.yaml.example这个文件,路径如下ComfyUI_windows_portable├──ComfyUI│├──extra_model_paths.yaml.example//此文件为配置文件│└──...省略其它文件└──...省略其它文件找到以上文件后修改文件名ext
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- Deepseek辅助写毕业论文,学校要AIGC了,什么工具可以查AI率?
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AIGC人工智能AI写作学习方法经验分享深度学习chatgpt
Deepseek最近真的是爆火,很多同学在写论文的时候可能会用到Deepseek辅助写作。但是现在无论是投稿还是学校的毕业论文,基本上都是要检测论文的AIGC率了。也就是论文的AI率,如果论文AI率不达标,是会被认定为学术不端的。现在有专门检查查论文AIGC率的工具了,无论是中文和英文都可以检测。如果自己有用Deepseek或者其他AI工具协助论文写作,不确定自己的论文是否有AI风险,可以先用检测
- 第七个问题 - 什么是AIGC?它和LLM是什么关系?
释迦呼呼
AI一千问AIGC人工智能机器学习深度学习自然语言处理语言模型
AIGC(人工智能生成内容)和LLM(大语言模型)是当前人工智能领域的两个核心概念,它们既有紧密联系,又有明确区别。以下是详细解析:一、什么是AIGC?AIGC(AI-GeneratedContent,人工智能生成内容)指由人工智能系统自动生成的各类数字化内容,涵盖文本、图像、音频、视频、代码、3D模型等多种形式。其核心是让AI模型学习数据分布后,按需生成符合人类需求的内容。AIGC的关键特点:多
- 降重避坑指南:为什么你的AIGC率总超标?
Diamonds888
AIGC人工智能毕业设计毕设AI写作
误区分析:误区1:直接复制AI生成的“口语化”内容;误区2:参考文献随意编造,缺乏权威来源;误区3:忽略图表公式的学术规范性。合规方案:AiPassPaper论文工具学术化改写:使用工具的「专业模式」替换AI常见句式;文献补充:一键插入知网关联参考文献(近5年占比≥60%);退费兜底:知网/维普/Turnitin超标均可申请退费。案例数据:“测试100份论文初稿,使用工具后平均AIGC率下降72%
- 《AIGC团队协作:成功案例背后的秘密》
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AIGC时代,协作新挑战[]()AIGC时代的到来,无疑为团队协作带来了全新的机遇,但在享受技术红利的同时,我们也必须清醒地认识到,一系列前所未有的挑战正悄然降临。协作模式与沟通方式的转变带来了诸多挑战。传统的团队协作模式在AIGC时代逐渐显得力不从心,新的协作模式需要重新构建。比如,以往面对面的沟通和会议,在远程办公和AIGC工具辅助的情况下,更多地依赖线上交流,这可能导致信息传递的失真和误解。
- AI知识架构之AIGC
heardlover
AI学习人工智能AIGC架构自然语言处理
AIGC基础概念定义与范畴定义:AIGC即ArtificialIntelligenceGeneratedContent,指利用人工智能技术生成内容。这意味着人工智能不再仅仅是分析或处理现有数据,而是能够主动创造出文本、图像、音频、视频等各种形式的内容。范畴:其涵盖范围广泛,涉及多模态内容。文本方面,如文章写作、对话生成;图像领域,包括绘画、设计图生成;音频上,可进行音乐创作、语音合成;视频方面,则
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- 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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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'。
经查询当前的操作与错误内容无关,经过对错误信息的排查发现,事故出现在数据库迁移上。
回想过去: 在迁移之前已经对数据库进行了添加字段操作,再次进行迁移插入XXX字段的时候,就会提示如上错误。
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如何计算一个对象的大小呢?
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ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
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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”
- 用户自动登录网站
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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
2.思路:将用户的信息保存为cookie
每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
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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
無為子
AOPoraclemysqljavaeeG4Studio
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
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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
bijian1013
java单元测试mockito
Mockito异常测试实例:
package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
import static org.mockito.Mockito.when;
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
bit1129
linux命令
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:
top - 21:22:04 up 1 day, 23:49, 1 user, load average: 1.10, 1.66, 1.99
Tasks: 202 total, 4 running, 198 sl
- 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
angular.injector
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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public class PC {
/**
* 题目:生产者-消费者。
* 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...
大家如果在自己的职业生涯没有给自己以后创业留一点点机会,仅仅凭学历和人脉关系,是难以在竞争激烈的市场中生存下去的....
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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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NIO服务端代码:
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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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$(document).ready(
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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
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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
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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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