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DeepSeek模型与OpenAI模型原理和技术架构的异同分析

DeepSeek模型与OpenAI模型原理和技术架构的异同分析一、模型原理（一）DeepSeekR1DeepSeekR1的核心原理是基于强化学习（RL）的训练方式，其创新之处在于不依赖任何监督微调（SFT

程序猿000001号·2025-02-08 04:10

Apache Kafka：高吞吐分布式流平台的深度解析

lozhyf·2025-02-08 04:07

sqlite 常见命令表结构

在SQLite中，将表结构保存为SQL具有一定的便捷性和重要性，原因如下便捷性：备份和恢复：将表结构保存为SQL可以方便地进行备份。

未来之窗软件服务·2025-02-08 03:34

NAS（神经架构搜索）基准数据集

在NAS（神经架构搜索）任务中，基准数据集是指专门设计并提供固定的搜索空间、评价指标和预训练结果的数据集，用于公平评估和比较不同NAS算法的表现。

TAICHIFEI·2025-02-08 03:31

说话人识别----技术挑战点

技术挑战点为:与文本无关;说话人识别中的跨信道、噪音;短语音;多说话人、防假冒处理;训练库大小限制;

sunfoot001·2025-02-08 01:54

Chapter4.1 Coding an LLM architecture

4ImplementingaGPTmodelfromScratchToGenerateText4.1CodinganLLMarchitecture4ImplementingaGPTmodelfromScratchToGenerateText本章节包含编写一个类似于GPT的大型语言模型（LLM），这个模型可以被训练来生成类似人类的文本

亲持红叶·2025-02-08 01:53

Vim命令终极指南：从基础操作到高阶技巧

强制退出不保存:w"另存为指定路径:saveas"另存为新文件2.文件恢复与加密vim-r1.txt"恢复崩溃文件:recover1.txt"在Vim内恢复文件vim-xfile1"创建加密文档3.缓冲区管理

bae-唯一·2025-02-08 00:47

基于Pytorch的猫狗分类的代码演练

这个代码是以tensorflow为框架训练的，由于之前一直没有系统的了解tensorflow框架和Pytorch框架的区别，得着今天闲来无事，了解了一下，顺便看看能不能自己用Pytorch框架来训练猫狗分类的代码

摸爬滚打的包菜·2025-02-07 23:09

机器学习算法分类

以下是详细的分类介绍：1.根据学习方式进行分类1.1监督学习(SupervisedLearning)监督学习是指在训练过程中，输入数据（特征）和输出数据（标签）都是已知的。

和风化雨·2025-02-07 23:07

DeepSeek-V3：低成本高性能的AI代码生成器，开源大模型的又一里程碑

这款拥有6710亿参数的超大规模语言模型，以其低廉的训练成本（仅557万美元）和接近GPT-4o的性能，成为开源大模型领域的又一个里程碑，也为AI代码生成器领域带来了新的可能性。

·2025-02-07 22:52

Word中MathType公式导数符号不显示

最近在Word中用MathType插入公式，发现不显示导数符号，查阅资料后发现可能是字体问题，修改如下字体格式可以恢复正常。导数符号采用如下方式插入。

Xingmeng@·2025-02-07 21:58

毕业设计：基于卷积神经网络的鲜花花卉种类检测算法研究

目录前言课题背景和意义实现技术思路一、算法理论基础1.1卷积神经网络1.2目标检测算法二、数据集2.1数据集2.2数据扩充三、实验及结果分析3.1实验环境搭建3.2模型训练最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光

HaiLang_IT·2025-02-07 20:23

数据库第八章：存储引擎

1.简介相当于Linux文件系统,只不过比文件系统强大2、功能了解数据读写数据安全和一致性提高性能热备份自动故障恢复高可用方面支持存储引擎介绍showengines;CSVMRG_MYISAMMyISAMBLACKHOLEPERFORMANCE_SCHEMAMEMORYARCHIVEInnoDBFEDERATED

琴剑诗酒·2025-02-07 19:49

AI商业化：如何包装技术并找到客户需求？

一、引言在过去几年里，从GPT、Transformer到DeepSeek，以及分布式训练和微调技术的发展，为AI技术带来了质的飞跃。然而，光有先进的技术并不足以实现商业成功。如何将这些技术包装成易于

hjy1821·2025-02-07 17:34

深入浅出 DeepSeek-Coder-V2 是如何打破闭源模型封锁的

今天，我们就从模型架构、训练数据、强化学习优化三

fertiland·2025-02-07 17:33

传统AI算法工程师转型指南：如何成功切入大模型领域赛道“

通过这个项目了解到了文本的大致编解码流程，以及一些常见的文本预训练任务（mlm等等）。在做项目的过程中，为了节省训练成本，阅读了很多peft（参数高效微调）的文献，并且实践了lor

大模型玩家·2025-02-07 17:33

ubuntu22.04，瑞芯微RK3568部署YOLOv5(纯干货版)

目录1,训练自己的数据集转换为onnx2，onnx格式→rknn格式3,3588平台部署1,训练自己的数据集转换为onnx在Anaconda的yolov5，进入yolov5根目录，终端运行如下pythonmodels

今夕是何年，·2025-02-07 16:58

深度搜索MoE：利用大规模预训练模型提升信息检索效能

深度搜索MoE：利用大规模预训练模型提升信息检索效能DeepSeek-MoE项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepSeek-MoE项目简介DeepSeek-MoE

杭律沛Meris·2025-02-07 15:20

100.5 AI量化面试题：在使用LSTM预测股票价格时，如何有效处理金融时间序列的非平稳性？

目录0.承前1.数据预处理1.1平稳性检验1.2数据转换2.特征工程2.1技术指标构建2.2时间特征提取3.LSTM模型设计3.1数据准备3.2模型架构4.训练与验证4.1时序交叉验证4.2滚动预测5.

AI量金术师·2025-02-07 14:45

虚拟机硬盘文件丢失，通过xx-flat.vmdk恢复方法

今天早上虚拟服务器假死，没办法重新启动服务器，哪知道，其中有一个虚拟机打不开，提示原因:Thefilespecifiedisnotavirtualdisk。无法打开磁盘“/vmfs/volumes/4db4f346-a928774c-50af-3c4a92731f32/TEMSVR/TEMSVR_1.vmdk”或其所依赖的快照磁盘之一。打开存储目录查看，只剩下xx-flat.vmdk文件，从文件的

lasig·2025-02-07 14:42

大语言模型原理基础与前沿高效的MoE架构

大语言模型原理基础与前沿高效的MoE架构关键词：大语言模型，MoE架构，参数高效微调，分布式训练，模型压缩，推理加速1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习技术的飞速发展，大语言模型（LargeLanguageModels

AI架构设计之禅·2025-02-07 13:39

基于深度学习的行人摔倒检测识别系统 —— 使用YOLOv5实现行人摔倒检测

目录引言项目背景与目标1.1项目背景1.2项目目标系统设计与架构2.1系统功能概述2.2系统架构数据准备与处理3.1数据集选择与收集3.2数据标注3.3数据集划分YOLOv5模型训练与优化4.1YOLOv5

2025年数学建模美赛·2025-02-07 13:34

当大模型遇上Spark：解锁大数据处理新姿势

大模型，即大规模机器学习模型，是利用海量数据和强大算力训练出来的“大参数”模型。其发展历程可谓是一部科技创新的传奇史。从20世纪中叶人工智能概念的提出，到2006年深度学习技术崭露

敏叔V587·2025-02-07 11:52

基于langchain和gradio实现天气查询智能体，本地ollama大模型调实时天气api，前端输入即可自动返回天气

介绍：众所周知大模型训练数据都是用的历史数据，无法实时查询天气信息，因此使用本地ollama大模型调实时天气api接口的方式，大模型识别和理解你要查询的请求，然后调第三方天气api接口返回实时天气。

福小白·2025-02-07 10:48

基于 DeepSeek-R1 模型微调（SFT）技术详解

目录引言1.1大模型时代与微调的重要性1.2本文目的与结构概述DeepSeek-R1模型基础2.1模型简介2.1.1模型架构2.1.2预训练数据与目标2.2模型特点与优势2.2.1语言理解与生成能力2.2.2

zhangjiaofa·2025-02-07 10:43

idea2024新特性以及idea2024.1版本安装、激活

一、idea2024新特性1、行级别的代码补全IDEA现在可以根据代码的上下文分析，给我们提示一整行的代码，借助了大模型对数据的分析训练，同时确保了代码数据的安全性。

阿东知识库·2025-02-07 09:39

大模型元年：人工智能的“寒武纪大爆发”

一、从“专用”到“通用”：大模型开启AI新范式传统的人工智能模型往往是针对特定任务进行训练的“专用工具”，例如图像识别、语音识别等。而大模

小马过河R·2025-02-07 08:05

大模型生态开源工具整理

最近一直在做大模型应用开发工作,总结下用到的一些开源工具1-模型训练LLaMA-Factory整体介绍LLaMA-Factory是一个开源的微调框架，为开发者提供简便高效的工具，以便在预训练模型基础上快速适应特定任务需求

miracletiger·2025-02-07 08:35

python写接口调用模型_对YOLOv3模型调用时候的python接口详解

之前训练好的模型，在模型调用的时候，总是在lib=CDLL("/home/*****/*******/darknet/li

weixin_39835607·2025-02-07 07:28

C/C++调试---汇编2

然而，读取分配在寄存器中的局部变量和参数的正确值会比较有挑战，因为它们可能会在某些地方被临时保存、占用，然后恢复，这在优化的代码中相当常见。当调试器在这种情况下无法提供帮

麦兜c·2025-02-07 07:22

Redis持久化-秒杀系统设计

在一些场景下，我们还需要将Redis的数据进行持久化，以确保数据的安全性和恢复能力。除此之外，秒杀系统也越来越成为电商、抢购等平台的核心功能之一。

你也想高人一等啊？·2025-02-07 06:51

C05S18-Redis高可用

RDB持久化是指人工或者定时将内存的数据存入磁盘，属于冷备份，是Redis默认的持久化方式；AOF持久化类似于MySQL基于二进制恢复数据，REDIS相关操作会记录在二进制文件当

林农·2025-02-07 06:50

MinIO

一、三种部署方式单节点单硬盘测试环境使用，不提供任何超出底层存储卷实现的额外可靠性或可用性（RAID、LVM等）单节点多硬盘提供了驱动器级别的可靠性以及故障转移、恢复功能，可以配置容忍损失高达一半所有驱动器的能力

*老工具人了*·2025-02-07 06:47

nginx-ingress详解

一、ingress概述1、概述Kubernetes是一个拥有强大故障恢复功能的集群，当pod挂掉时，集群会重新创建一个pod出来，但是pod的IP也会随之发生变化，为了应对这种情况，引入了service

*老工具人了*·2025-02-07 06:17

聚类算法与应用

3.1基本原理3.1.1树状结构的建立3.1.2聚合或分裂策略3.2应用场景3.2.1生物学中的基因表达数据聚类3.2.2文本数据的主题分类4.聚类算法的实践应用4.1数据准备与预处理4.2算法选择与模型训练

theskylife·2025-02-07 06:16

DeepSeek开源引擎引爆央国企AI革命：一场自主可控的“智能突围战“

然而现实却充满挑战——某能源集团AI模型训练耗时长达72小时，某金融机构因数据安全问题被迫放弃云端方案，某制造央企为适配国产硬件额外投入超千万...这些痛点直指三大困局：性能瓶颈：

Light60·2025-02-07 05:43

4.2 过拟合与欠拟合

4.2.1什么是过拟合与欠拟合过拟合：一个假设在训练数据上能够获得比其他假设更好的拟合，但是在测试数据集上却不能很好地拟合数据，此时认为这个假设出现了过拟合的现象。

望云山190·2025-02-07 05:11

Colorful/七彩虹隐星P15 TA 24 原厂Win11 家庭版系统带F9 Colorful一键恢复功能

Colorful/七彩虹隐星P15TA24原厂Win11家庭中文版系统带F9Colorful一键恢复功能自动重建COLORFULRECOVERY功能带所有随机软件和机型专用驱动支持机型：隐星P15TA24

无限的奇迹·2025-02-07 04:37

tensorflow模型继续训练？？

之前训练的模型没有收敛就结束了，再次训练，增加训练次数是不是就会收敛了？有时，网上的参考答案并不能解决问题，因为每个人的细节不同，总有些关键细节问题决定成败。

小李飞刀李寻欢·2025-02-07 04:35

使用一个大语言模型对另一个大语言模型进行“调教”

以下是基于搜索结果整理的详细步骤和方法：1.准备工作安装必要的库•Transformers：用于加载和训练模型。•Datasets：用于处理数据集。

大霸王龙·2025-02-07 03:25

Ollama安装部署deepseek

内置的模型下载llama3模型(亲测垃圾机房都可以跑起来)下载DeepSeek-V3模型运行模型搭建Web环境OllamaOllama是一个开源的大型语言模型服务工具，旨在帮助用户在本地环境中部署和运行大规模预训练语言模型

angel725·2025-02-07 02:53

MySQL数据库：掌握备份与恢复的艺术，确保数据安全无忧

2.二进制日志清理2.1自动2.2手工3.日志如何滚动flushlogs;slow：二.备份恢复1.在备份恢复中的职责1.1备份策略的设计(1)备份周期:(2)备份工具:(3)备份方式:逻辑

团儿.·2025-02-07 02:21

掌握MySQL数据库备份与恢复技巧，确保数据安全无忧！

MySQL数据库备份与恢复是维护数据安全的关键步骤。掌握这一技能，可确保在发生系统故障或意外删除时能快速恢复数据。本文将介绍基本的备份策略和一些高级技巧，帮助您有效管理和保护数据。

jizhi-dataset·2025-02-07 02:50

Stable Diffusion使用样例实践（二）

细节上可以多训练几次，得到满意的为准。

Allen-Steven·2025-02-07 00:38

MATLAB主成分分析实战指南

本文将详细介绍如何使用MATLAB进行PCA的每个步骤，包括数据预处理、计算协方差矩阵、提取特征向量和特征值、选择主成分、数据转换、结果可视化以及从主成分恢复原始数据。P

Ready-Player·2025-02-06 23:03

DeepSeek R1和V3区别

DeepSeekR1和V3是深度求索（DeepSeek）推出的两款大模型，尽管基于相似的技术框架（如混合专家架构MoE），但在设计目标、训练方法、性能表现和应用场景上存在显著差异。

@Rocky·2025-02-06 23:02

代码随想录算法训练营第二十八天| 回溯算法01

77.组合对着在回溯算法理论基础给出的代码模板，来做本题组合问题，大家就会发现写回溯算法套路。在回溯算法解决实际问题的过程中，大家会有各种疑问，先看视频介绍，基本可以解决大家的疑惑。本题关于剪枝操作是大家要理解的重点，因为后面很多回溯算法解决的题目，都是这个剪枝套路。题目链接/文章讲解：代码随想录视频讲解：带你学透回溯算法-组合问题（对应力扣题目：77.组合）|回溯法精讲！_哔哩哔哩_bilibi

Rachela_z·2025-02-06 23:02

机器学习算法 —— 朴素贝叶斯

博客的简介（文章目录）目录朴素贝叶斯朴素贝叶斯的介绍朴素贝叶斯的优点朴素贝叶斯的缺点朴素贝叶斯的应用实战（贝叶斯分类）莺尾花数据库函数导入数据导入和分析模型训练模型预测原理简析模拟离散数据集朴素贝叶斯朴素贝叶斯的介绍朴素贝叶斯法

ZShiJ·2025-02-06 23:01

[论文笔记] Deepseek技术报告

介绍了两代模型：DeepSeek-R1-Zero（纯RL，无SFT冷启动数据）和DeepSeek-R1（在RL前加入少量冷启动数据和多阶段训练流程，提升可读性及推理表现）。

心心喵·2025-02-06 22:53

服务器数据恢复—raidz阵列多块硬盘离线导致服务器不可用的数据恢复

服务器数据恢复环境&故障：一台配有32块硬盘的服务器在运行过程中突然崩溃不可用。经过初步检测，基本上确定服务器硬件不存在物理故障。管理员重启服务器后问题依旧。需要恢复该服务器中的数据。

·2025-02-06 21:03

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