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DeepSeek-R1 API评测深度解析：揭秘7大常见误区

摘要随着SiliconCloud等平台推出DeepSeek-R1服务，市场涌现出大量关于API评测的内容。然而，这些评测中存在7个常见误区，如测试方法缺陷和内容质量参差不齐等问题，影响了用户对DeepSeek-R1的准确理解。本文旨在揭示这些问题，帮助用户更全面地了解该服务。关键词DeepSeek-R1,API评测,常见误区,SiliconCloud,内容质量一、一级目录11.1DeepSeek-

耶耶Norsea·2025-03-22 20:57

GitHub项目推荐--基于LLM的开源爬虫项目

以下是一些基于大语言模型（LLM，LargeLanguageModel）的开源爬虫项目，它们结合了自然语言处理（NLP）技术与爬虫的功能，能在一定程度上提升爬取的智能化和精度。

惟贤箬溪·2025-03-22 19:24

深度解析大模型推理框架：原理、应用与实践

在当今数据驱动的时代，大模型推理框架已经成为人工智能领域的重要支柱。

百度_开发者中心·2025-03-22 19:24

大模型推理框架：从理论到实践的全面解析

因此，大模型推理框架应运而生，成为解决这一问题的关键。一、大模型推理框架基本概念大模型推理框架是一种基于深度学习技术的推理框架，它通过对海量数据进行高效的训练和推理，能够快速地对各种复杂场景进行分

百度_开发者中心·2025-03-22 19:23

Python与区块链隐私保护技术：如何在去中心化世界中保障数据安全

Python与区块链隐私保护技术：如何在去中心化世界中保障数据安全在区块链世界里，透明性和不可篡改性是两大核心优势，但这也带来了一个悖论——如何在公开账本的同时保障用户隐私？

Echo_Wish·2025-03-22 18:46

算法之魂：深入剖析数据结构中的七大排序算法

目录1.冒泡排序（BubbleSort）2.选择排序（SelectionSort）3.插入排序（InsertionSort）4.希尔排序（ShellSort）5.快速排序（QuickSort）6.归并排序（MergeSort）7.堆排序（HeapSort）在计算机科学领域，排序是一项基础但至关重要的操作。无论你是处理数据库查询结果还是优化搜索效率，了解不同的排序算法及其适用场景都至关重要。本文将介

GeminiGlory·2025-03-22 18:13

Geotrust SSL证书和SymantecSSL证书哪个好?

GeoTrust是全球第二大数字证书颁发机构(CA)，也是身份认证和信任认证领域的领导者，GeoTrust始终坚持低成本地部署SSL数字证书和实现各种身份认证。

weixin_34293246·2025-03-22 17:38

大模型学习-让其他电脑可访问本地ollama的模型并进行流式响应

目录让其他电脑可访问本地ollama流式响应让其他电脑可访问本地ollama默认情况下，其他电脑不能直接访问本地Ollama服务。解决方法：让Ollama监听局域网地址，而不是localhost我们可以让Ollama监听局域网IP，在Ollama服务器上运行：setOLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434ollamaserve注意：这种方式只对当前CMD窗口有效，关闭窗口后就会失效。如果

Gratitute_林腾·2025-03-22 17:35

《南京日报》专题报道 | 耘瞳科技“工业之眼”加码“中国智造”

在江宁开发区，机器人已不再是科幻电影里的遥远想象，他们就像人类的“同事”，在工地上忙着贴砖、刷墙、搬运、检测；在体育训练场上帮助运动员矫正姿势；在医院里帮助医生发现帕金森早期征兆，在智慧工厂里与人类分工协作……作为南京市机器人产业“一核多翼”布局的“核”，江宁开发区当前聚集人工智能产业核心及上下游关联企业超百家。近日，《南京日报》走访了多家链条上的“明星企业”，耘瞳科技作为中国领先的智能检测与测量

耘瞳科技·2025-03-22 17:04

计算机集成电板 ppt,史上最全，PCB板和集成电路解析（干货分享）

原标题：史上最全，PCB板和集成电路解析(干货分享)目前的电路板，主要由以下组成：线路与图面(Pattern)：线路是做为原件之间导通的工具，在设计上会另外设计大铜面作为接地及电源层。

姚脑师·2025-03-22 17:32

2017安全之势：云、大数据、IoT、人工智能

2017已经到来，不妨来看看至顶网与业界大咖总

weixin_34392906·2025-03-22 17:02

Stream 流中 flatMap 方法详解

第二步：把多个子流拍平成一个大的扁平流。简单记忆：map()是一对一，flatMap()是一对多。️

遇见伯灵说·2025-03-22 17:01

大规异构集群混合并行分布式训练系统，解决算力不均衡问题 HETHUB

视频教程在这：3.2大规模异构集群，混合并行分布式系统，解释算力不均衡问题HETHUB_哔哩哔哩_bilibili一、大规模异构集群出现的原因：同一种GPU数量有限难以构建大规模集群：训练大规模模型依赖于大量的计算资源。例如，训练GPT-4模型（1.8万亿个参数）需要25000个A100GPU。用一种GPU加速器构建大规模集群是一个挑战。使用多种类型的GPU加速器构建大规模集群是解决同构GPU加速

爱串门的小马驹·2025-03-22 16:29

算法刷题记录——LeetCode篇(1) [第1~100题](持续更新)

更新时间：2025-03-21LeetCode刷题目录：算法刷题记录——专题目录汇总技术博客总目录：计算机技术系列博客——目录页优先整理热门100及面试150，不定期持续更新，欢迎关注！

Allen Wurlitzer·2025-03-22 16:56

LLM 大模型技术知识最佳学习路径图发布！

近日，经常有小伙伴私信我，大模型知识太多了，有点懵啊，我该如何学习LLM大模型？今天我们就来剖析下LLM大模型技术知识的学习路径。

AGI-杠哥·2025-03-22 15:54

[从零开始学习JAVA] Stream流

前言：本文我们将学习Stream流，他就像流水线一样，可以对我们要处理的对象进行逐步处理，最终达到我们想要的效果，是JAVA中的一大好帮手，值得我们了解和掌握。

Cools0613·2025-03-22 15:22

MiniMind：完全从 0 训练自己的大模型

是B站UP主近在远方的远开源的一个微型语言模型，改进自DeepSeek-V2、Llama3结构，项目包含整个数据处理、pretrain、sft、dpo的全部阶段，包含混合专家(MoE)模型。其目标是把上手LLM的门槛无限降低，直接从0开始训练一个极其轻量的语言模型，最低仅需2G显卡即可推理训练！

三花AI·2025-03-22 15:49

直方图梯度提升：大数据时代的极速决策引擎

但当数据量突破百万级时，传统梯度提升树（GBDT）面临三大致命瓶颈：训练耗时剧增：每个特征的分割点计算都需要全量数据排序内存消耗爆炸：存储排序后的特征值需要额外空间处理效率低下：无法有效利用现代CPU的多核特性而梯度提升决策树

万事可爱^·2025-03-22 14:14

【集成学习】：Stacking原理以及Python代码实现

今天我们就来介绍下stacking这个在机器学习模型融合当中的大杀器的原理。并在博文的后面附有相关代码实现。

Geeksongs·2025-03-22 14:14

模型部署后的版本回滚策略，如何确保服务降级的平滑性？

模型部署版本回滚策略与平滑服务降级技术体系（2025版）一、核心设计原则与架构模型部署回滚的平滑性需建立在版本隔离性、流量可控性、数据兼容性三大支柱上，结合2025年前沿技术实现多维保障：

百态老人·2025-03-22 14:39

【人工智能】大模型的幻觉问题：DeepSeek 的解决策略与实践

解锁Python编程的无限可能：《奇妙的Python》带你漫游代码世界大语言模型（LLM）的“幻觉”问题，即模型生成与事实不符或脱离上下文的内容，是限制其广泛应用的关键挑战之一。

蒙娜丽宁·2025-03-22 13:29

黑客攻击deepseek服务原理解析

黑客可通过操纵大模型的连续对话上下文回顾机制，构造恶意请求以触发模型进入无限思考循环或超长上下文处理，从而形成对对话服务的DoS攻击（拒绝服务攻击）。

大囚长·2025-03-22 12:23

【软件架构系列：一文读懂数据流体系结构风格】

数据流体系结构风格的类型（一）批处理风格（二）连续数据流风格三、数据流体系结构风格的特点（一）数据驱动一切（二）模块化与可复用性强（三）易于并行处理四、数据流体系结构风格的优势（一）维护轻松（二）扩展容易（三）性能优化空间大五

youngerwang·2025-03-22 12:52

【广告架构day1】爱奇艺广告系统的演进之路：实践中的一些经验

爱奇艺效果广告是2015年开始全新搭建的一个广告投放平台，随着信息流业务的增长，整个投放平台也经历了一次大的架构调整和多次

软件真理与光·2025-03-22 11:46

用 pytorch 从零开始创建大语言模型（零）：汇总

用pytorch从零开始创建大语言模型（零）：汇总本系列官方代码库：https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/tree/main官方书籍：BuildaLargeLanguageModel

墨绿色的摆渡人·2025-03-22 11:12

Java高并发容器的内核解析：从无锁算法到分段锁的架构演进

一、BlockingQueue体系：生产者-消费者模式的工业级实现1.阻塞队列的四大行为矩阵行为

猿享天开·2025-03-22 10:10

AI时代个人财富增长实战指南：从零基础到精通变现的完整路径

（本文基于人工智能技术发展规律，结合互联网经济底层逻辑，为普通从业者构建系统性AI应用框架）一、建立AI认知基础：技术理解与工具掌握技术分类认知人工智能工具分为四大功能模块：自然语言处理（文本生成、对话交互

A达峰绮·2025-03-22 10:38

【大模型书籍PDF】从零开始大模型开发与微调：基于PyTorch与ChatGLM （推荐）_从零开始大模型开发与微调 pdf

今天又来给大家推荐一本大模型方面的书籍。

喝不喝奶茶丫·2025-03-22 10:06

大语言模型学习路线：从入门到实战

大语言模型学习路线：从入门到实战在人工智能领域，大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）正迅速成为一个热点话题。

大模型官方资料·2025-03-22 10:05

Java基础面试题学习

主要源于封装继承多态这三大特性。

PowerCloud·2025-03-22 10:03

软考系统架构设计师考试学习和考试的知识点大纲，覆盖所有考试考点

以下是软考系统架构设计师考试的知识点大纲，覆盖所有官方考点，分为基础知识、核心技术、系统设计、案例分析、论文写作五大模块，帮助系统性学习和备考：一、基础知识模块计算机组成与体系结构计算机硬件组成（CPU

DKPT·2025-03-22 10:03

设计模式-抽象工厂模式（Abstract Factory Pattern）结构|原理|优缺点|场景|示例

设计模式（分类）设计模式（六大原则）创建型（5种）工厂方法抽象工厂模式单例模式建造者模式原型模式结构型（7种）适配器模式装饰器模式代理模式外观模式桥接模式组合模式享元模式行为型（11种）策略模式模板方法模式观察者模式迭代器模式责任链模式命令模式备忘录模式状态模式访问者模式中介者模式抽象工厂模式

TsengOnce·2025-03-22 10:02

CSS动画：性能优化指南

浏览器渲染机制：理解性能瓶颈根源1.1像素管道（PixelPipeline）全流程1.2各阶段性能损耗对比二、性能分析实战：ChromeDevTools深度使用2.1性能问题定位四步法2.2关键指标解读三、六大核心优化策略

双囍菜菜·2025-03-22 10:01

24远景能源-动力，10月最后一周面试！【NTAKYsW】

大模型公司收实习啦，入局好机会，全是大佬不卷后端研发实习生简历投递请联系我，牛客会屏蔽邮箱日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。

2301_79125642·2025-03-22 09:59

AR眼镜——软件技术栈的必经之路

Julian.zhou·2025-03-22 09:29

Caffeine vs Guava Cache：性能巅峰对决，谁才是 Java 本地缓存之王？

本文通过算法原理、并发性能、内存管理、实战测试四大维度，彻底揭秘两者的性能差异，文末附迁移指南和选型建议！一、核心差异：算法与淘汰策略

Julian.zhou·2025-03-22 09:28

【颠覆性缓存架构】Caffeine双引擎缓存实战:CPU和内存双优化，命中率提升到92%，内存减少75%

一、经典方案的致命陷阱：资源浪费之谜1.1真实事故现场案例回放：某电商大促期间，缓存集群CPU飙升至90%导

Julian.zhou·2025-03-22 09:28

量子位招聘 | DeepSeek帮我们改的招聘启事

如果你与我们志同道合，对AI大模型、具身智能、终端硬件、AI新媒体编辑感兴趣，我们正在招聘这些领域的原创作者。以下岗位均为全职，工作地点：北京中关村。

·2025-03-22 09:11

钉钉发布“AI创新N次方计划”，为AI生态免除佣金、保证金和算力费用

AI时代大幕拉开，钉钉生态也进入新

·2025-03-22 09:41

光影香江聚四海，蓝陵科技扬帆数字内容新蓝海

蓝陵科技携三大创新数字解决方案惊艳亮相，与各国行业领袖共探影视工业化转型路径，开启文化科技出海新篇章。

LhcyyVSO·2025-03-22 08:46

Pytorch使用手册-DCGAN 指南（专题十四）

1.Introduction本教程将通过一个示例介绍DCGANs（深度卷积生成对抗网络）。我们将训练一个生成对抗网络（GAN），在给它展示大量真实名人照片后，它能够生成新的“名人”图片。这里的大部分代码来源于PyTorch官方示例中的DCGAN实现，而本文档将对该实现进行详细解释，并阐明这种模型的运行机制及其背后的原因。无需担心，你不需要事先了解GAN的知识，但初次接触的读者可能需要花一些时间来理

AI专题精讲·2025-03-22 08:43

普通大众航拍、娱乐、户外、创作等情况对无人机的筛选推荐

HolyStoneHS170、HubsanX4特点：价格低廉：适合预算有限或初次体验用户续航短：约5-10分钟功能简化：无专业摄像头，主打基础飞行乐趣适合场景：儿童娱乐、新手练习操控2.中端级（1000-3000元）推荐机型：大疆

yychen_java·2025-03-22 07:36

法律行业——合同审查与AI律师

这一变革的核心驱动力源于法律服务的两大根本矛盾：‌传统人工服务效率瓶颈‌与‌市场对高精度、低成本法律产品的迫切需求‌‌。‌

zhouyaowei1983·2025-03-22 06:27

如何加快制造业数字化转型

加速制造业数字化转型的五大战略支点制造业数字化转型已进入深水区。工信部数据显示，2025年我国规模以上工业企业数字化研发工具普及率达88%，但全流程数字化覆盖率不足35%。

九河智造云·2025-03-22 06:23

Angular 动态加载组件与服务注入

由于TestBComponent非常大，并且使

t0_54program·2025-03-22 06:23

微软Data Formulator：用AI重塑数据可视化的未来

DataFormulator是一款基于大语言模型（LLM）的AI工具，旨在帮助用户通过自然语言和界

几道之旅·2025-03-22 06:51

java面向对象基础

引入三大特征封装核心思想就是“隐藏细节”、“数据安全”，将对象不需要让外界访问的成员变量和方法私有化，只提供符合开发者意愿的公有方法来访问这些数据和逻辑，保证了数据的安全和程序的稳定。

miehamiha·2025-03-22 05:19

如何使用百度云Qianfan进行AI应用开发

作为开发者，Qianfan支持多种AI应用开发组件，包括大语言模型（LLMs）、对话模型、嵌入模型和向量存储等。本文将重点介绍如何利用这些组件进行实际的AI应用开发。

dgay_hua·2025-03-22 05:47

免费GIS工具箱：支持多种格式的模型预览及编辑，还能进行协同编辑

01打破价格与功能的双重困境在地理信息系统（GIS）领域，大多数软件的高价一直是小型企业、科研团队以及个人开发者的一大阻碍。这些软件不仅采购成本高，后续的维护和升级费用也不低。与此同时，很多软件功能

GISBox·2025-03-22 05:47

【大语言模型_5】xinference部署embedding模型和rerank模型

一、安装xinferencepipinstallxinference二、启动xinference./xinference-local--host=0.0.0.0--port=5544三、注册本地模型1、注册embedding模型curl-XPOST"http://localhost:5544/v1/models"\-H"Content-Type:application/json"\-d'{"mod

没枕头我咋睡觉·2025-03-22 05:14

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