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DeepSeek的开源之路:一文读懂从V1-R1的技术发展,见证从开源新秀到推理革命的领跑者

作者：京东科技蔡欣彤一、引言：AI时代的挑战与DeepSeek的崛起在大模型时代，AI技术的飞速发展带来了前所未有的机遇，但也伴随着巨大的挑战。
·2025-02-26 05:05

MySQL底层是如何实现事物的四大特性的？

MySQL如何实现事务的四大特性（ACID）MySQL的事务支持主要通过InnoDB存储引擎实现，其底层机制结合日志系统（UndoLog/RedoLog）、锁机制和多版本并发控制（MVCC），具体实现如下
·2025-02-26 05:05

【LLM】本地部署LLM大语言模型+可视化交互聊天，附常见本地部署硬件要求（以Ollama+OpenWebUI部署DeepSeekR1为例）

【LLM】本地部署LLM大语言模型+可视化交互聊天，附常见本地部署硬件要求（以Ollama+OpenWebUI部署DeepSeekR1为例）文章目录1、本地部署LLM（以Ollama为例）2、本地LLM
小哈里·2025-02-26 05:25

星河飞雪网络安全学习笔记-安全见闻1-3

安全见闻-了解安全知识编程语言日常编程语言C语言：一种通用的、面向过程的编程语言，广泛运用于系统软件呵呵嵌入式开发C++：面向对象的编程语言，常用于游戏开发、高性能计算等领域Java：一种广泛使用的面向对象编程语言
芝士布偶·2025-02-26 05:24

msf php脚本提权,利用Metasploit提权Linux主机思路

本帖最后由小爱_Joker于2017-3-913:28编辑大晚上的写个文章不容易而且有点小冷利用metasploit提权Linux主机主要就是用msf生成一个马子上传到webshell打开马子后你就会发现你的
weixin_39640904·2025-02-26 05:24

前端下载文件的几种方式使用Blob下载文件

前端下载文件的几种方式使用Blob下载文件在前端下载文件是个很通用的需求，一般后端会提供下载的方式有两种：1.直接返回文件的网络地址（一般用在静态文件上，比如图片以及各种音视频资源等）2.返回文件流（一般用在动态文件上
m0_74824517·2025-02-26 04:21

新员工培训/转正考试 网络安全 质量意识 应知应会

本文包含网络安全、应知应会、质量意识三大块，如下：新员工网络安全单选题多选题判断题员工应知应会单选题多选题判断题新员工质量意识单选题多选题判断题本文仅供学习交流，以下是题目及正确答案，祝你顺利通过考试！
Haydroid·2025-02-26 04:49

flash_attn安装出现的错误及本地安装package

前言flash_attn安装包是在大模型的建立过程中是一个非常重要的package，但是直接使用命令行安装会出现报错。
flow_code·2025-02-26 04:48

大模型是如何蒸馏像Qwen-7B，Llama-3 这种小模型的？

Llama-3：属于Meta（原Facebook），是Meta开源的Llama系列大语言模型的最新版本。
闫哥大数据·2025-02-26 03:12

大批量影像瓦片优化

通用处理因此，采取的思路是如何能够压缩每一张图层，在尽可能保留原有分辨率和色彩的同时，减少影像图片内存的大小。最初采用开源压缩工具：pngquantwindows下有GUI版本，但是GUI版
水塔鸡丝·2025-02-26 03:12

DeepSeek动态增量学习技术详解与实战指南

一、主题背景1.Why：破解模型持续进化难题传统全量训练模式面临三大困境：金融风控场景中，每周新增百万级欺诈样本时，全量训练耗时从3小时增至8小时（数据量年增长300%）医疗影像诊断模型遇到新病症类型时
燃灯工作室·2025-02-26 02:09

Python进阶：详解`**kwargs`的底层原理与实战技巧，5大常见错误及解决方案

正文内容一、核心概念剖析定义：**kwargs是Python中用于接收任意数量关键字参数的特殊语法，将参数收集到字典对象中核心目的：增强函数参数处理的灵活性支持动态参数传递实现优雅的API设计基本语法：deffunction_name(**kwargs):#函数体二、语法规则详解1.标准使用范式defprocess_data(name,age=25,**info):print(f"Name:{na
燃灯工作室·2025-02-26 02:09

AI大模型时代，新手和程序员如何转型入局AI行业？

在人工智能（AI）的浪潮中，大模型技术正以前所未有的速度发展，并在各个领域展现出其强大的应用潜力。在近期的全国两会上，“人工智能”再次被提及，并成为国家战略的焦点。
大模型RAG实战·2025-02-26 02:38

DeepSeek技术系列之解析DeepSeek蒸馏技术

大模型落地之痛当前千亿级大模型面临严峻的部署困境：GPT-4级模型的单次推理成本高达0.01美元，而工业场景往往要求响应速度<200ms。
小叔技研社·2025-02-26 02:37

深入探索 llama-cpp-python：在 LangChain 中启用本地 LLM 推理

引言在人工智能的迅猛发展中，大语言模型(LLM)扮演着不可或缺的角色。
aehrutktrjk·2025-02-26 02:06

GLake：优化GPU内存管理与IO传输的开源项目

GLake：突破GPU内存和IO瓶颈的利器在人工智能快速发展的今天，大模型训练和推理正面临着严峻的挑战。
2401_87458718·2025-02-26 02:35

OpenAI: 人工智能领域的领军企业

作为人工智能领域的领军企业,OpenAI致力于开发安全友好的通用人工智能(AGI),其使命是确保人工通用智能能够造福全人类。
2401_87458718·2025-02-26 02:35

MFLUX: 在Mac上本地运行强大的FLUX模型

MFLUX的核心理念是保持代码简洁明了,同时优先考虑可读性而非通用性和性能。它是HuggingFaceDiffusers库中FLUX实现的逐行移植版本,使用App
2401_87458718·2025-02-26 02:05

Python 爬虫实战案例 - 获取BOSS直聘网招聘职位信息

而Python爬虫技术恰似一把神奇钥匙，能开启这座宝库的大
西攻城狮北·2025-02-26 02:03

DeepSeek技术解析：降本增效的“双刃剑”如何重塑AI产业？

正面影响分析算力需求与成本大幅降低DeepSeek通过算法优化（如稀疏计算、知识蒸馏）和模型压缩技术，将云端训练算力需求降至传统大模型的35%，车端推理芯片需求减少至65%。
爱吃青菜的大力水手·2025-02-26 01:29

DeepSeek：突破闭源封锁，引领大模型新时代

近年来，人工智能领域蓬勃发展，大模型作为其中的核心技术，其重要性不言而喻。然而，大模型的训练和部署往往面临着硬件依赖性强、成本高昂、效率低下等挑战。
fanstinmsl·2025-02-26 01:59

QVariantList使用详解

QVariant是Qt中用于封装各种类型的通用容器类，可以存储基本类型（如int、double、QString等）以及复杂类型（如QList、QMap等
三雷科技·2025-02-26 01:58

大模型学习路线与资源推荐

以下是基于多篇参考资料整理的大模型学习路线，涵盖从基础到进阶的完整学习路径，帮助您系统掌握大模型核心技术并应用于实际场景：一、基础阶段：构建核心知识体系编程与数学基础编程语言：优先学习Python，掌握其语法
数字化转型2025·2025-02-26 01:27

CF 58A.Chat room(Java实现)

思路分析题目说的意思是任意删除字母，能否组成"hello",实际就是判断'h'、'e'、'l'、'o'的下标是否一个比一个大，同时看'e'和'o'之间是否有两个'l'。
Dr_Si·2025-02-26 01:56

如何从0开始写一个操作系统

github.com/yifengyou/os-elephant/tree/master我会挑一些说说传统的操作系统课一般从内存，虚拟化等等方面讲起，因为是自己实现操作系统，肯定不能一上来就写开始写内存管理这种大活
·2025-02-26 01:57

C 语言 “神秘武器”：联合体与枚举大揭秘！

在C语言里，除了常见的基本数据类型，还有一些自定义类型，它们能帮助我们更灵活地组织和管理数据。今天我们就来详细聊聊其中的联合体和枚举类型。1.联合体1.1联合体类型的声明联合体（Union），也叫共用体，它的声明语法和结构体很相似。声明一个联合体，我们使用union关键字，后面跟上联合体的名称，然后在花括号里列出联合体的成员。示例如下：#include//声明一个联合体unionData{inti
南玖yy·2025-02-26 01:26

如何通过提示词更好地利用AI

一、基础构建：打造高效提示词的4大支柱1.1精准目标定位术原理分析：模糊指令导
lally.·2025-02-26 00:55

API设计原则之显然性(obvious) ：文档与类型系统、语义化类型、使用“零大小”类型

喜欢的话别忘了点赞、收藏加关注哦（加关注即可阅读全文），对接下来的教程有兴趣的可以关注专栏。谢谢喵！(=･ω･=)2.9.1.文档与类型系统用户可能不会完全理解API的所有规则和限制。所以你写的API应该让你的用户易于理解，并且难以用错。通过Rust的文档与类型系统，我们可以尽量实现这个需求。2.9.2.文档让API透明化的第一步就是写出好的文档。写出好的文档有这么几点要求：1.清楚的记录清楚的记
SomeB1oody·2025-02-26 00:25

分享一款支持二次开发的多语言订货系统

在这样的大背景下，一套功能完备、支持二次开发的多语言订货系统，已然成为企业突破语言障碍、优化业务流程、增强客户满意度的关键。
多用户商城系统·2025-02-26 00:51

BP算法的python实现 + 男女生分类器

BP算法是神经网络中十分经典的算法之一，要把它解释清楚实在需要很多时间，我只想重点讲一下基于BP算法的男女生分类器python实现，理论方面推荐看知乎大
乐宝不是酒·2025-02-26 00:21

项目管理的数字化转型：趋势与实践——从工具革新到效率革命

本文将深入解析项目管理数字化转型的五大核心趋势，结合真实案例与工具应用，为读者提供可落地的实践指南。一、数字化转型的五大核心趋势1.虚拟团队与协作工具的常态化远程协作已成为项目管理的主流模式。通
小稻草打打打·2025-02-25 23:12

Code Less, Create More丨AI FOR CODE 创意挑战赛即将开幕！

在AICoding蓬勃发展的大背景下，全球开发者对智能化工具的依赖度攀升。据Gartner预测，2028年AI辅助编程渗透率将突破75%。开发者正面临着从“工具使用者”到“AI协同创新者”的身份转移。
小小宇宙中微子·2025-02-25 23:12

2024年Agent AI：Agent AI的基本概念、关键技术、应用前景、未来展望

它不仅是人工智能研究的一个新方向，更是通向人工通用智能（AGI）的一条充满希望的途径。本文将详细介绍AgentAI的基本概念、关键技术和应用前景。
大模型部署·2025-02-25 22:11

突破性能极限：DeepSeek开源FlashMLA解码内核技术解析

引言：大模型时代的推理加速革命在生成式AI大行其道的今天，如何提升大语言模型的推理效率已成为行业焦点。
Shockang·2025-02-25 22:09

人工智能、机器学习、深度学习、集成学习及大模型的定义与联系

人工智能（ArtificialIntelligence,AI）、机器学习（MachineLearning,ML）、深度学习（DeepLearning,DL）、集成学习（EnsembleLearning）以及大模型
大模型玩家·2025-02-25 22:38

50周学习go语言：第1周 环境搭建

以下是为零基础学习者准备的详细第1周教程，包含环境搭建、工具配置和首个Go程序的完整操作指南：一、Go语言环境安装（Windows/macOS/Linux通用）1.下载安装包官网地址：https://go.dev
PyAIGCMaster·2025-02-25 22:05

Rust中的智能指针:Box＜T＞ Rc＜T＞ Arc＜T＞ Cell＜T＞ RefCell＜T＞ Weak＜T＞

是指针的进一步发展指针（pointer）是一个包含内存地址的变量的通用概念。这个地址引用，或”指向”（pointsat）一些其他数据。引用以&符号为标志并借用了他们所指向的值。
supeerzdj·2025-02-25 21:35

Linux平台流行病毒解析 企业用户为主要攻击目标

Linux操作系统因拥有高稳定性、通用性、开源等特性，通常在web服务器、IoT、嵌入式开发、超级计算机等领域作为首选操作系统。
火绒网络科技·2025-02-25 20:56

python3.8安装lxml库,Python3爬虫利器之lxml解析库的安装

本节中，我们了解一下lxml的安装方式，这主要从Windows、Linux和Mac三大平台来介绍。
Intopia·2025-02-25 20:54

MySQL底层是如何实现事物的四大特性的？

MySQL如何实现事务的四大特性（ACID）MySQL的事务支持主要通过InnoDB存储引擎实现，其底层机制结合日志系统（UndoLog/RedoLog）、锁机制和多版本并发控制（MVCC），具体实现如下
·2025-02-25 20:20

火绒终端安全管理系统V2.0访问控制功能大揭底

火绒终端安全管理系统V2.0访问控制功能，提供针对IP协议层访问控制、计算机应用程序执行与网络访问、设备控制等功能的查看与细节配置。协议控制在IP协议层控制数据包进站、出站行为，并且针对这些行为做规则化的控制。需用户或管理员手动配置对应规则，当发现有触发IP协议控制规则的操作时，火绒可根据用户设置的规则放过或阻止。IP黑名单当终端有不受欢迎的IP访问时，用户可以添加这些IP加入IP黑名单中，以阻止
火绒终端安全管理系统·2025-02-25 20:52

【报数游戏】

；否则按照原先的编号从小到大的顺序，以英文逗号分割输出编号字符串示例1输入31输出58,911说明
嵌入式学习菌·2025-02-25 19:19

前端如何实现后端运行进度_前端到后端的整体流程介绍

作为入行不久，在帝都无数个日日夜夜奔波的程序猿，现在我大概理下我们所接触到的程序开发的大的面。作为一个整理学习日记，不对的地方，可以指出，相互学习。
weixin_39707536·2025-02-25 19:18

python读取excel丨换一种存储格式, 读取速度提升几倍

今天用了一个88万行13列的表格,按不同的方式读取比较读取用时如下:excel文件:文大小61.9M,读取用时200秒csv文件:文件大小194M,读取用时5秒hdf文件:文件大
python技巧(数据分析及可视化)·2025-02-25 19:16

选择翻译模型的智慧：Helsinki-NLP Opus-MT-zh-en的比较分析

然而，面对市面上众多的翻译模型，如何选择最适合自己项目的模型，成为许多开发者和研究者的一大挑战。本文将以Hel
邵意征Goddard·2025-02-25 19:45

深度融入行业的利器：Helsinki-NLP Opus-MT-zh-en模型的应用案例

Helsinki-NLPOpus-MT-zh-en模型的应用案例opus-mt-zh-en项目地址:https://gitcode.com/mirrors/Helsinki-NLP/opus-mt-zh-en在当今全球化的大背景下
彭榕赢Driscoll·2025-02-25 19:45

学习心得体会：深入探讨大语言模型的世界——读《自然语言处理：大模型理论与实践》（预览版）有感

《自然语言处理：大模型理论与实践》（预览版）由赵宇教授编写，是一本深入探讨大语言模型世界的专业著作。作为一名正在学习和研究自然语言处理的学生，这本书为我提供了宝贵的理论基础和实践指导。
Nuyoah_610·2025-02-25 19:15

AI专业知识库 | 创建

虽然我无法完全理解这些AI大模型的算法和模型，但我认为可以研究一下其中涉及到大模型以外的专业知识、该如何进行回答、专业领域的专属知识大模型其实是无法回答的，那么我们就需要使用一个专业知识库来辅助AI进行对话操作
黎智程·2025-02-25 19:14

二叉树-二叉树的最大深度

代码随想录-刷题笔记104.二叉树的最大深度-力扣（LeetCode）内容:本题较为基础,可以说是深搜的入门款，深搜的具体知识点请看图论-表示形式&深度优先搜索-CSDN博客这篇文章当然二叉树肯定不会跟通用的深搜模板一样那么复杂
Hasno.·2025-02-25 18:42

细说向量化知识库

向量化知识库与RAG：打造智能AI知识检索系统引言在大模型（LLM）迅猛发展的今天，如何让AI获取最新、最准确的信息，成为一个核心问题。
CCSBRIDGE·2025-02-25 18:41
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