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【大模型】DeepSeek-R1-Distill-Qwen部署及API调用

DeepSeek-R1-Distill-Qwen是由中国人工智能公司深度求索（DeepSeek）开发的轻量化大语言模型，基于阿里巴巴的Qwen系列模型通过知识蒸馏技术优化而来。

油泼辣子多加·2025-03-10 17:29

【从0到1构建高并发后端系统：Spring Boot + Redis + RabbitMQ实战指南】

一、架构演进路径图图1：从单体架构到微服务集群的演进过程二、核心优化策略与落地实践1.数据库优化方案分库分表实践：//ShardingSphere分片策略配置spring:shardingsphere:

小怪兽9699·2025-03-10 17:58

深度学习和机器学习的差异

一、技术架构的本质差异传统机器学习（MachineLearning）建立在统计学和数学优化基础之上，其核心技术是通过人工设计的特征工程（FeatureEngineering）构建模型。

The god of big data·2025-03-10 16:28

利用大型语言模型进行市场分析与预测

这些数据蕴藏着丰富的市场信息，可以帮助企业更好地了解消费者需求、预测市场趋势、优化营销策略。然而，传统的数据分析方法往往难以有效地处理和分析这些非结构化文本数据。

AI天才研究院·2025-03-10 16:27

Spring Boot整合MinIO对象存储教程

嘵奇·2025-03-10 16:54

从 “12.3” 的崩溃到完美的解决方案：一场类型选择的冒险之旅

从Java的Integer到MySQL的VARCHAR，再到BigDecimal的登场，这不仅是一次技术debug的过程，更是一

小丁学Java·2025-03-10 16:23

PyBroker：利用 Python 和机器学习助力算法交易

PyBroker：利用Python和机器学习助力算法交易你是否希望借助Python和机器学习的力量来优化你的交易策略？那么你需要了解一下PyBroker！

skywalk8163·2025-03-10 15:48

关于网络数通工程师 IPsec 协议的常见面试问题(2)。

以下是IPsec协议在面试中可能涉及的进阶问题及补充知识点，涵盖技术细节、部署优化和实际场景分析：八、协议交互流程细节IKEv1与IKEv2的区别问：IKEv2相比IKEv1有哪些改进？

他不爱吃香菜·2025-03-10 15:45

大话机器学习三大门派：监督、无监督与强化学习

系统阐述了机器学习的三大范式：监督学习（少林派）凭借标注数据精准建模，擅长图像分类等预测任务；无监督学习（逍遥派）通过数据自组织发现隐藏规律，在生成对抗网络（GAN）等场景大放异彩；强化学习（明教）依托动态环境交互优化策略

安意诚Matrix·2025-03-10 15:44

Mysql 复习笔记- 基础篇9 [数据库索引概述]

在MySQL5.1和更新的版本中，InnoDB可以在服务器端过滤掉行后就释放锁，但在早期的MySQL版本中，InnoDB直到事务提交时才会解锁。对不需要的元组的加锁，会增加锁的开销，降低并发性。

void.bug·2025-03-10 15:43

1.3 DeepSeek 技术栈的定位与AI赋能场景

****六、开发者生态建设****七、技术演进路线****本章核心价值总结**一、DeepSeek技术全景定位1.1技术栈层级架构应用能力层开发框架层AI核心引擎基础设施层智能对话预测分析图像理解决策优化

北辰alk·2025-03-10 14:42

（十）Ubuntu 20.04+akiaaa大神 Stable Diffusion整合包 AI绘画教程-外挂VAE模型等快捷设置教程

一、说明我们在运行Stable-Diffusion-webuiclip时初始快捷设置为如图所示我们需要显示“外挂VAE模型”以及“clip终止层数”的快捷设置，我们需要在设置中设置参数二、参数设置依次点击设置---》用户界面---》快捷设置列表然后再下拉菜单中选择这两部居然不行，没有出现想要的效果，后来我后天bashwebui.sh-f了一下下，就可以了看下图

浪淘沙jkp·2025-03-10 14:10

MySQL常见数据类型详解：数值、字符串与日期时间类型

在MySQL数据库设计中，合理选择数据类型是优化存储空间、提升查询性能的关键。本文基于详细的分类表格，系统讲解MySQL中常见的数值、字符串和日期时间类型，帮助开发者快速掌握其特性及适用场景。

Hjh`·2025-03-10 14:10

大模型好书推荐 -挖到宝了，500页RAG神书几乎把RAG讲得透透的

《基于大模型的RAG应用开发与优化——构建企业级LLM应用》是一本专注于RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）技术应用的书籍。

脱泥不tony·2025-03-10 14:07

AI浪潮下的数据保卫战：SSL证书为何成为企业刚需？

无论是训练AI模型、优化算法，还是提供个性化服务，数据的安全性和隐私保护都至关重要。

·2025-03-10 13:16

代码托管平台深度解析：Gitee如何赋能本土开发团队

一、本地化体验：消除开发环境壁垒Gitee扎根国内开发者生态，从网络基础设施到用户界面均针对本土需求优化：高速访问：国内服务器集群确保代码拉取、提交响应毫秒

·2025-03-10 13:16

构建高可用性、高性能和可扩展的Zabbix Server架构

简介本教程讲解了一下如何设计构建一个高性能、高可靠、高扩展的Zabbix监控集群。

·2025-03-10 13:14

7 款热门项目管理工具深度剖析：Gitee 的卓越优势与多元选择

合适的项目管理工具能显著提升协作效率、优化资源分配并确保项目按时交付。本文将为您详细介绍7款主流项目管理工具，着重推荐功能强大的Gitee，帮助您根据团队需求做出最佳选择。

·2025-03-10 13:43

大语言模型引擎全解析：Transformers、vLLM、Llama.cpp等，最佳选择全攻略！

然而，如何高效地运行和优化这些模型，成为了开发者和研究者面临的重要挑战。为此，一系列专为大语言模型设计的引擎应运而生。

大模型入门教程·2025-03-10 12:29

网络安全入门教程（非常详细）从零基础入门到精通，看完这一篇就够了

href="https://csdnimg.cn/release/blogv2/dist/mdeditor/css/editerView/kdoc_html_views-1a98987dfd.css"rel="stylesheet"/>href="https://csdnimg.cn/release/blogv2/dist/mdeditor/css/editerView/ck_htmledit_v

白帽黑客坤哥·2025-03-10 12:28

一个实例用全创建型模式-优化（冗余消除）

1.关联链接上一篇：一个实例用全创建型模式-CSDN博客目录：《一个实例讲完23种设计模式》2.内容当前：单件+抽象工厂+创建者+工厂方法+优化需求：坦克大战创建两种坦克坦克类型射程速度b7070米时/

科学的发展-只不过是读大自然写的代码·2025-03-10 12:57

k-Shape：高效准确的聚类方法

k-Shape依赖于一个可扩展的迭代优化过程，它创建同质和良好分离的集群。作为距离度量，k-Shape使用标准化的交叉相关。基于距离度量的性质，

优化算法侠Swarm-Opti·2025-03-10 12:26

基于BMO磁性细菌优化的WSN网络最优节点部署算法matlab仿真

目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.核心程序4.本算法原理5.完整程序1.程序功能描述无线传感器网络（WirelessSensorNetwork,WSN）由大量分布式传感器节点组成，用于监测物理或环境状况。节点部署是WSN的关键问题，合理的部署可以提高网络的覆盖范围、连通性和能量效率。磁性细菌是一类能够感知地球磁场并沿磁场方向游动的微生物。在BMO算法中，模拟磁性细菌的这种趋磁

软件算法开发·2025-03-10 12:25

SQL Server 性能优化最佳实践

本文将深入剖析SQLServer性能优化的关键技术，从诊断工具使用到实战调优策略，提供一套完整的优化闭环方案。一、性能分析：定位瓶颈的科学方法1.1内置监控工具实战1

Morris只会敲命令·2025-03-10 11:23

代码托管平台的选择：Gitee的本土化优势与高效开发实践

简洁的中文界面与本地化技术支持，进一步优化了用户体验，尤其适合国内开发团

kuaile0906·2025-03-10 11:23

C++程序编程中的 SetWindowLong 函数的几个常见用途（附源码）

给窗口指定新的窗口消息处理函数，以拦截窗口消息4、可以给窗口设置关联的UserData数据，方便在窗口内部使用这些数据5、64位程序中需要使用SetWindowLongPtr6、最后C++软件异常排查从入门到精通系列教程

dvlinker·2025-03-10 11:21

多宠识别：基于计算机视觉的智能宠物管理系统架构解析

行业痛点与技术方案演进在多宠家庭场景中，传统方案面临三大技术瓶颈：1.生物特征混淆：同品种/毛色宠物识别准确率低于65%2.动态场景适应：进食/奔跑状态下的误检率达30%+3.数据孤岛问题：离线设备无法实现持续学习优化快瞳科技采用

深圳市快瞳科技有限公司·2025-03-10 11:49

Claude更新王炸功能：一键生成、评估、优化提示词！

关于提示词的教程，我已经写了很多，感兴趣的小伙伴可以在文末按需学习。当前生成式AI最强大的能力是什么？生成。既然是这样，那么为什么不让AI自己根据我们的任务需

AI信息Gap·2025-03-10 10:46

使用Java进行加密狗相关程序优化

个人心得1.加密狗通信优化-减少不必要的交互-分析加密狗操作流程，去除冗余的读取或写入操作。例如，如果在初始化阶段已经获取了某些配置信息且在后续流程中不会改变，就不需要重复读取。

加密狗定制分析赋值·2025-03-10 10:12

MySQL忘记密码，如何重置

1.以管理员权限打开cmd窗口，输入命令：netstopmysql，停止MySQL服务。a:win+r打开的运行窗口,输入cmd，一般是没有赋予管理员权限，需要配置，这里不细说。

青衫一笔墨·2025-03-10 10:41

AI 大模型应用数据中心建设：数据中心成本优化

AI大模型应用数据中心建设：数据中心成本优化1.背景介绍在人工智能（AI）和大模型应用的快速发展中，数据中心（DataCenter）成为了一个至关重要的组成部分。

杭州大厂Java程序媛·2025-03-10 09:38

Python计算机二级编程题真题及考点总结【纯干货】

Python计算机二级编程题真题及考点总结【纯干货】一、前言相较于各类Python基础教程和二级经验分享类文章，个人认为如果只是想要考取计算机二级证书的话，最快且有效的方法应是在明晰考纲的前提下有针对性的进行学习

python二级小助手·2025-03-10 09:37

python中横向制表符_python中制表符是什么意思

weixin_39850152·2025-03-10 09:04

物联网中如何解决网络复杂性的问题

以下是一些解决物联网网络复杂性问题的策略和方法：1.网络架构优化1.1分层架构采用分层的网络架构可以简化网络设计和管理。常见的分层架构包括：感知层：负责数

小赖同学啊·2025-03-10 09:03

Process-based Self-Rewarding Language Models 论文简介

基于过程的自奖励语言模型：LLM优化的新范式引言大型语言模型（LLM）在多种任务中展现出了强大的能力，尤其是在使用人工标注的偏好数据进行训练时。

ZHOU_CAMP·2025-03-10 08:31

Python爬虫–爬取酷狗音乐 2024亲测可用！！！

教程来喽！首先在右下角的歌单里面随便找一首其他的歌播放~然后再重新点回来——————你就会惊喜的发现——m

LinHZ2012·2025-03-10 08:59

MySQL时间溢出原理、实战影响与全面解决方案

一、问题背景与现象复现操作场景：本文将手把手带您了解mysql时间溢出原理、实战影响与全面解决方案，所有代码均通过dblensformysql数据库工具验证，推荐使用该工具进行可视化数据库管理和开发。

dblens 数据库管理和开发工具·2025-03-10 08:28

实战1. 利用Pytorch解决 CIFAR 数据集中的图像分类为 10 类的问题

注意：因为我们实战1里只讨论最简单的神经网络构建，所以准确率达到0.5以上就符合我们的目标，后面会不断学习新的模型进行优化CIFAR的数据集如下图所示：我们大概所需要的功能包如下：importnumpyasnpimpor

啥都鼓捣的小yao·2025-03-10 08:57

Vue 技术博客：从零开始构建一个 Vue Markdown 编辑器

本人外号：神秘小峯山峯转载说明：务必注明来源（注明：作者：王文峰哦）学习教程（传送门）Vue技术博客：从零开始构建一个VueMarkdown编辑器前言环境准备实现步骤1.引入组件与库2.模板设计3

王大师王文峰·2025-03-10 08:57

Pycharm搭建CUDA，Pytorch教程（匹配版本，安装，搭建全保姆教程）_cuda12(1)

查看cuda版本![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/ba9a3507f82a43b8891b42ab1566a71c.png)输入setcuda查看环境变量![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/722e47935a14465a906ed5b923d3cd45.png)如上两图即为下载成功！##二、安装Pytorch#

2401_84557821·2025-03-10 08:56

Vue 框架深度解析：源码分析与实现原理详解

Diff算法实现3.1Diff算法流程图3.2核心Diff源码四、模板编译全流程剖析4.1编译流程图4.2编译阶段源码五、组件系统与生命周期5.1组件初始化流程5.2生命周期源码触发点六、异步更新队列与性能优化

北辰alk·2025-03-10 08:25

Training-free Neural Architecture Searchthrough Variance of Knowledge of Deep Network Weights（预览版本）

神经架构搜索(NAS)旨在通过遵循明确定义的优化范式来弥补这一差距，该范式系统地寻找最佳架构，给定客观标准，例如最大分类准确度。

境心镜·2025-03-10 08:54

分子动力学仿真软件：GROMACS_（12）.并行计算与性能优化

并行计算与性能优化并行计算的基本概念并行计算是指同时使用多个计算资源（如处理器、计算节点等）来执行计算任务，以提高计算效率和速度。

kkchenjj·2025-03-10 08:54

FreeRTOS内存管理之heap_4.c源码解析

最简单，，具有确定性，从静态数组中分配内存，不允许释放内存，不会导致内存碎片化，一锤子买卖，不算真正的动态内存分配；heap_2——非确定性，允许释放内存，但不会合并相邻的空闲块，也就是说没有内存碎片优化措施

星辰&流星·2025-03-10 08:23

linux下raid0创建教程,Linux下构建raid0、raid1、raid5

根据raid0属性，构建时至少需要两块硬盘，硬盘类型不限假设系统后加入3块scsi硬盘，系统识别后分别是sdb、sdc、sdd各分成一个区，这里先设置sdb[root@myserverroot]#fdisk/dev/sdbThenumberofcylindersforthisdiskissetto1044.Thereisnothingwrongwiththat,butthisislargertha

许执是只喵·2025-03-10 07:22

mysql 存储过程和自定义函数详解

首先创建存储过程或者自定义函数时，都要使用usedatabase切换到目标数据库，因为存储过程和自定义函数都是属于某个数据库的。存储过程是一种预编译的SQL代码集合，封装在数据库对象中。以下是一些常见的存储过程的关键字：存储过程1.存储过程的定义CREATEPROCEDURE:用于创建一个新的存储过程。CREATEPROCEDUREprocedure_name(parameter_list)BEG

angen2018·2025-03-10 07:21

react+ts+eslint+prettier 配置教程

1.创建项目npxcreate-react-appmy-app--templatetypescript2.安装依赖eslint：核心代码质量工具。prettier：代码格式化工具。eslint-plugin-prettier：将Prettier的规则集成到ESLint中。eslint-config-prettier：禁用与Prettier冲突的ESLint规则。@typescript-eslint

鸿是江边鸟，曾是心上人·2025-03-10 07:50

基于PyTorch的深度学习5——神经网络工具箱

•如何选择优化器。•动态修改学习率参数。5.1核心组件神经网络核心组件不多，把这些组件确定后，这个神经网络基本就确定了。这些核心组件包括：1)层：神经网络的基本结构，将输入张量转换为输出张量。

Wis4e·2025-03-10 07:49

kafka + flink +mysql 案例

假设你有两个Kafka主题：user_activities_topic和product_views_topic，并且你希望将user_activities_topic中的数据写入到user_activities表，而将product_views_topic中的数据写入到product_views表。mavenorg.apache.flinkflink-streaming-java_2.121.14

angen2018·2025-03-10 07:47

支持向量机 SVM 简要介绍

）下面是我在学习过程中遇到的对我很难理解的概念和我抄下来的笔记主要资料来源：《统计学习方法》，维基百科拉格朗日对偶问题是什么假设f(x),ci(x),hj(x)是定义在Rn上的连续可微函数，考虑以下最优化问题

_夜空的繁星_·2025-03-10 06:16

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