r读书笔记第13页

第十二届蓝桥杯模拟赛（第三期）

定义矩阵M的重量为矩阵中所有元素的和，几位weight(M)请找到矩阵左上角的一个子矩阵S（矩阵的前r行中的前c列组成），使得这个子矩阵的重量的两倍最接近矩阵M重量。

削皮去子吃草莓·2025-02-27 12:20

容器基础_搭建Docker-Ce版本(入门篇)

一、介绍基于docker-ce的一些常见命令二、步骤1、确定服务器版本uname-r说明：保证系统内核版本>=3.102、移除旧版本sudoyumremovedockerdocker-commondocker-selinuxdocker-engine3

琼歌·2025-02-27 12:18

R语言装环境Gcc报错以及scater包的安装

hasnotbeendeclaredin‘::’80|using::timespec_get;在conda的虚拟环境中升级gcc的版本condainstall-cconda-forgegcc=11gxx=11终极方法，在R的最新版本和环境下装啥都能成功

一穷二白到年薪百万·2025-02-27 11:11

在Anaconda的虚拟环境中安装R，并在vscode中使用

在Anaconda的虚拟环境中使用R，并且希望在VSCode中同时使用Python和R，确实需要同时安装Python和R。

smx6666668·2025-02-27 10:36

在docker中运行R容器，并在Windows下的vscode中使用该R

步骤1：安装和配置Docker安装DockerDesktopforWindows访问Docker官网下载安装程序。安装时启用WSL2后端（推荐）或Hyper-V（旧版Windows）。启动DockerDesktop并确保服务运行正常（任务栏出现Docker图标）。验证Docker安装打开PowerShell或命令提示符，运行：dockerrunhello-world如果看到欢迎信息，说明安装成功。

smx6666668·2025-02-27 09:00

有效使用DeepSeek-R1的7大技巧：提升AI助手效能的秘诀

本文将结合实际案例，分享7大有效的R1使用技巧，帮助你像CSDN大牛一样高效利用AI助手。技巧1：提出明确的要求技巧阐述：在与DeepSeekR1交互时，清晰明确的表达是关键。

小李独爱秋·2025-02-27 09:55

本地部署 deepseek-r1 1.5B方法-ubuntu20.04 python3.10 pycharm虚拟环境

1.环境安装ubuntu20.04python3.10pycharm虚拟环境2.拉取代码虚拟环境下安装vllm：pipinstallvllmubuntu命令窗口安装sudoaptinstallgit-lfs初始化GitLFS安装GitLFS后，你需要虚拟环境命令窗口初始化它：gitlfsinstall拉取代码gitlfsinstallgitclonehttps://huggingface.co/d

Terry Cao 漕河泾·2025-02-27 07:44

python open() 函数参数文件读写参数

函数open的参数如下：open(file,mode='r',buffering=-1,encoding=None,errors=None,newline=None,closefd=True,opener

licy__·2025-02-27 07:07

扣子和DIfy调用deepseek对比分析

近日，与网络高人学习，用Coze调用deepseek火山引擎版满血R1大模型，可以构建自己的业务级智能体，觉得还挺好玩的。

ISDF-CodeInkVotex·2025-02-27 06:30

使用 frp 实现内网穿透：从零到一的完整指南

字节跳动火山引擎官方，免费抵扣3625万tokens，畅享R1与V3模型！参与入口：点击进入为什么需要内网穿透？

山风wind·2025-02-27 05:58

从卡顿到丝滑：火山引擎DeepSeek-R1引领AI工具新体验

utm_term=202502dsinvite&ac=DSASUQY5&rc=GO9H7M38告别DeepSeek卡顿，探索火山引擎DeepSeek-R1的丝滑之旅在AI辅助工具日益普及的今天，DeepSeek

不苒·2025-02-27 05:54

基于LangChain4j调用火山引擎DeepSeek R1搭建RAG知识库实战指南

基于LangChain4j调用火山引擎DeepSeekR1搭建RAG知识库实战指南基于LangChain4j调用火山引擎DeepSeekR1搭建RAG知识库实战指南基于LangChain4j调用火山引擎DeepSeekR1搭建RAG知识库实战指南一、注册火山引擎账号二、RAG技术核心原理三、环境与工具准备1.核心组件2.依赖配置（Maven）四、代码实现步骤步骤1：初始化DeepSeek模型步骤2

山风wind·2025-02-27 05:53

DeepSeek R1、Kimi k1.5与OpenAI o1：技术架构、性能对比及应用前景深度剖析

在人工智能的浪潮中，大型语言模型（LLMs）已成为推动技术变革的核心引擎。DeepSeekR1、Kimik1.5和OpenAIo1作为这一领域的先锋代表，以其独特的技术架构和卓越的性能，引领着行业的发展方向。深入剖析这三款模型，不仅能让我们把握LLMs的技术脉搏，更能为未来的技术创新和应用拓展提供有力支撑。深度拆解技术架构DeepSeekR1：强化学习驱动的革新之路DeepSeekR1的核心在于对

WilsonShiiii·2025-02-27 00:48

深入解析 DeepSeek R1：强化学习如何驱动大模型推理能力的进化

引言在AI竞赛日益激烈的时代，DeepSeek-AI推出了DeepSeekR1，试图以强化学习（RL）直接训练推理能力，而非仅依赖传统的监督微调（SFT）。这一思路不仅为大规模语言模型（LLMs）带来了新的训练范式，还在跨任务推理迁移上表现出潜力。本文将深入解析DeepSeekR1的架构、训练方法和对比实验，并从多维度审视其局限性与未来发展方向。同时，我们也会在文中介绍DeepSeekR1蒸馏到多

海棠AI实验室·2025-02-26 23:07

按键的电路（默认低电平，按下高电平）

上拉电阻：R2是一个10k欧姆的电阻，它的一端连接到Key1_In，另一端连接到地（GND）。这个电阻的作用是当按键SW1未被按下时，Key1_In通过R2被下拉到地电平，保持低电平。

✧˖‹gσσ∂ иιghт›✧·2025-02-26 22:31

【C++基础】第十一课：处理类型

【C++基础】系列博客为参考《C++Primer中文版（第5版）》（C++11标准）一书，自己所做的读书笔记。1.类型别名类型别名是一个名字，它是某种类型的同义词。

x-jeff·2025-02-26 22:00

C语言练习题--网页色彩表示

红R绿G蓝B三原色理论上可以表示所有的颜色。在网页设计中常使用3个十六进制数字，分别表示红绿蓝三种颜色的亮度。

ᴅᴜᴅ·2025-02-26 22:26

DeepSeek-R1 满血版第三方在线平台汇总

为大家收集汇总了一些已经部署了DeepSeek-R1的第三方平台，这些渠道不仅降低了我们的使用成本，还能让我们更加轻松畅快地使用DeepSeek！无需再担心服务器繁忙的问题，赶快来看看吧！

Just_Paranoid·2025-02-26 22:55

buuctf-变异凯撒

acsii码值对比表:acsii码通过上面的acsii码值对比表可以看到第一个字符向后移了5,第二个向后移了6,第三个向后移了7,以此类推,很容易想到变异凯撒即每个向后移的位数是前一个加1:str="afZ_r9VYfScOeO_UL

qis_qis·2025-02-26 21:53

编译 Linux 4.15.11 内核并增加系统调用

MicrosoftWindows10.0.16299Build16299处理器：[email protected]物理内存：8.00GB虚拟机软件：OracleVMVirtualBox5.2.6r120293

Isolarae·2025-02-26 21:22

DeepSeek-V3：最强开源MoE模型的技术解析与使用指南

目录引言模型概览架构创新：负载均衡策略与训练目标预训练：追求极致的训练效率后训练：从DeepSeek-R1进行知识蒸馏模型下载评估结果基础模型标准基准测试上下文窗口聊天模型标准基准测试（大于67B的模型

认识祂·2025-02-26 19:10

当我的同事先用了通义灵码DeepSeek-R1模型……

当你发现同事的代码生成速度比你快，注释比你多，甚至还能智能问答时，别慌，他可能只是比你先用了通义灵码的DeepSeek-R1模型。

·2025-02-26 19:31

从零开始：使用PyTorch构建DeepSeek R1模型及其训练详解

本文将引导你使用PyTorch从零开始构建DeepSeekR1模型，并详细解释模型架构和训练步骤。DeepSeekR1是一个假设的模型名称，为了演示目的，我们将构建一个基于Transformer的简单文本生成模型。1.模型架构DeepSeekR1的核心是一个基于Transformer的编码器-解码器架构，包含以下关键组件：EmbeddingLayer:将输入的单词索引转换为密集向量表示。Posit

陆鳐LuLu·2025-02-26 19:02

04 路由表的IP分组传输过程

2.1、IP分组传输过程2.2、数据包转发过程2.3、IP分组传输过程和数据包转发的区别3、数据包的变化3.1、拓扑结构3.2、传输过程详解（主机A→主机B）3.2.1、主机A发送数据3.2.2、路由器R1

Ctrl+C 和 Ctrl+V 的搬运工·2025-02-26 18:31

《DAMA数据管理知识体系指南》第十章参考数据和主数据管理读书笔记

《DAMA数据管理知识体系指南》第十章参考数据和主数据管理读书笔记1.引言主数据和参考数据是组织跨系统共享的核心资源，其一致性直接影响业务决策和数据质量。

数据大包哥·2025-02-26 17:52

【Manifest 的日常核心价值：被忽视的「幕后功臣」】

部署流程的自动化基石场景：每次代码合并到主分支后自动部署无Manifest：手动记录本次构建产物的文件名→容易出错，无法与CDN联动有Manifest：#部署脚本自动读取Manifest刷新CDNFILES=$(jq-r'

Gazer_S·2025-02-26 13:54

R语言：高效数据分析和可视化的利器

R语言：高效数据分析和可视化的利器R语言是一种强大而灵活的数据分析和统计建模工具，广泛用于学术界和工业界。它提供了丰富的库和包，使得数据处理、统计分析和可视化变得更加容易和高效。

TechPr·2025-02-26 13:19

R语言：探索数据的利器

R语言：探索数据的利器R语言是一种强大而灵活的编程语言，尤其在数据科学和统计分析领域中广泛应用。作为一门开源语言，R语言拥有丰富的数据处理和可视化功能，同时支持大规模数据分析和机器学习。

ByteWhiz·2025-02-26 12:48

深度求索DeepSeek：AI大模型的全域应用与技术突破

其基于DeepSeek-R1系列大模型的创新架构，以600万美元的超低训练成本（仅为OpenAI同类模型的1/30）3，在自然语言处理、逻辑推理、多模

量子纠缠BUG·2025-02-26 11:11

DeepSeek免费福利限时开启，AI界的“薅羊毛”机会来了！

作者：京东科技张新磊背景最近一直在关注deepseek的动态，现在看到一则好消息，分享给大家；国家超算中心目前上线了deepseek且免费调用DeepSeek-R1:7B、DeepSeek-R1:14B

·2025-02-26 09:40

golang调用deepseekr1

1.官方文档2.请求看一下因为deepseek官方API的deepssek-r1响应太慢，于是用了腾讯的API来测试funcmain(){cfg:=config.Config{BaseURL:"https

又菜又爱玩呜呜呜~·2025-02-26 06:06

【R语言】在Jupyter Notebook中使用conda管理的R语言

Motivation忽然发现jupyter竟然能拿来写R，帮教授配了个环境结果g了，试了一下感觉像是conda管理包的问题，记录一下正确的步骤。

小丫么小阿豪·2025-02-26 06:59

Linux+conda+R+Rstudio下载安装环境全方面配置

很多小伙伴不习惯在R中用到conda环境，其实这可能是因为你还没有使用到对环境有更高要求的包。

爱吃鱼子酱·2025-02-26 06:29

洛谷 CF2022A：Bus to Pénjamo ← 模拟题

所有家庭将乘坐一辆大巴，每辆大巴有r排，2个座位。一个人在以下情况下被认为是幸福的：●另一名家庭

hnjzsyjyj·2025-02-26 05:57

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。随着模型规模的不断扩大，算力需求呈指数级增长，训练成本飙升，而性能提升的边际收益却逐渐递减，形成了所谓的“ScalingLaw”瓶颈。与此同时，OpenAI、谷歌等巨头通过闭源策略垄断技术，限制了中小企业和研究机构的参与空间。在这样的背景下，DeepSee

·2025-02-26 05:05

跨平台编程：在Conda中搭建R语言环境的终极指南

跨平台编程：在Conda中搭建R语言环境的终极指南在数据科学和统计分析领域，R语言以其强大的数据处理能力和丰富的图形表示功能而广受欢迎。

2401_85812026·2025-02-26 05:56

深度求索：解析DeepSeek R1与V3模型的技术差异

深度求索：解析DeepSeekR1与V3模型的技术差异引言模型定位与核心能力DeepSeekV3应用场景及示例DeepSeekR1应用场景及示例模型架构与训练方法DeepSeekV3的架构特点DeepSeekR1的强化学习策略性能表现与基准测试DeepSeekV3的性能优势领域DeepSeekR1的性能优势领域应用场景与部署成本分析DeepSeekV3的适用场景及部署成本优势DeepSeekR1的

walkskyer·2025-02-26 05:53

大模型是如何蒸馏像Qwen-7B，Llama-3 这种小模型的？

2.蒸馏数据的使用与模型归属蒸馏技术的作用：DeepSeek将自研大模型（如DeepSeek-R1）生成的80万条高质量解题数据（称为“蒸馏数据”）用于训练Qwen、Llam

闫哥大数据·2025-02-26 03:12

在window中终止占用端口进程

假设您要查找占用端口8080的进程：打开命令提示符（CMD）：按Win+R，输入cmd并按Enter。

海豹IT·2025-02-26 01:56

linux内核模块管理命令lsmod、insmod、rmmod、modinfo、modprobe、depmod

文章目录前言一、Linux内核模块管理命令二、基本介绍2.1这些命令均是安装再“kmod”包中2.1CentOS中所有与内核模块相关的文件都存放在"/lib/modules/$(uname-r)/“下面

zbee·2025-02-26 00:23

结构可靠度 matlab编程,结构可靠度编程作业.doc

Matlab编程作业姓名：余振学号专业：结构工程指导老师：杨春侠习题一：承受恒载和楼面活荷载的钢筋混凝土轴心受压短柱，已知恒载产生的轴向力NG为正态分布，活载产生的轴向力NL为极值Ⅰ型分布，截面承载能力(抗力)R为对数正态分布

未来以至·2025-02-26 00:52

Anaconda 2025 最新版安装与Python环境配置指南（附官方下载链接）

一、软件定位与核心功能Anaconda2025是Python/R数据科学集成开发平台，预装1500+科学计算库，新增AI模型可视化调试、多环境GPU加速等特性。

waicsdn_haha·2025-02-26 00:22

创建.gitignore忽略全部node_modules

有时候在github上创建repo时会忘记创建.gitignore文件，此时只需要：在根目录创建.gitignore文件将**/node_modules写在.gitignore中在终端执行gitrm-r-

不吃虾米虾皮虾酱·2025-02-26 00:21

射频学习之HFSS入门（一）

HFSS下载与介绍下载介绍基本概念特点工作流程优势下载我下载的版本是ANSYSElectromagneticsSuite2023R1通过这篇文章下载，教程非常详细介绍基本概念HFSS(High-FrequencyStructureSimulator

OKay_J·2025-02-25 23:47

时序差分(TD)算法:

TD算法：小猴子每走1步，看一下这个路口的V值，还有获得的奖励r；回到原来的路口，把刚刚看到的V值和奖励r进行运算，估算出V值。和蒙地卡罗(MC)不同：TD算法只需要走N步。就可以开始回溯更新。

waski·2025-02-25 23:15

Python微调DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B模型：使用Transformers和PyTorch进行训练

前言近年来，基于Transformer架构的预训练语言模型如GPT、BERT等已经取得了显著的成果，广泛应用于自然语言处理（NLP）的各个领域。为了让这些模型更加适应特定任务，我们通常会进行微调（Fine-tuning）。本博客将详细介绍如何微调一个名为Qwen-1.5B的模型，使用HuggingFace的Transformers库与PyTorch框架来实现。我们将通过一步步的代码解析，帮助你理解

煤炭里de黑猫·2025-02-25 21:02

ERP系统之比较——SAP Oracle BAAN JDE SSA

ERP系统之比较——SAP、Oracle、BAAN、JDE、SSAERP/MRPII系统剖析SAPSAP公司简介R/2和R/3系统是德国SAP公司所提供的MRPII产品。

又是两个大汉堡·2025-02-25 21:31

【YOLOv11改进[注意力]】引入YOLOv12的A2C2f模块改进v11

目录一YOLOv121区域注意力(AreaAttention)2R-ELAN(残差高效层聚合网络)3架构优化4实验二魔改YOLOv111整体修改

Jackilina_Stone·2025-02-25 19:20

eclipse ssh mysql数据库_Eclipse搭建SSH环境&&实现Struts2分页显示mysql数据库表中内容...

1、本项目的环境jdk1.7.0_21；eclipse-jee-luna-R-win32-x86_64；apache-tomcat-8.0；2、创建表createtableuser_test(userIdintauto_in

CelioHsu·2025-02-25 19:47

目标检测进化史：从R-CNN到YOLOv11，技术的狂飙之路

随着深度学习技术的飞速发展，目标检测算法也取得了巨大的突破，从最初的R-CNN到如今的YOLOv11，每一次的技术演进都为该领域带来了新的活力和可能性。

紫雾凌寒·2025-02-25 17:32

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