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2-5 快速幂模板
这个就是在快速乘的基础上改一下 sum=0--->sum=1 x+=x--->x*=x //快速幂模板 public double quickPow(double x,long y){ double sum=1; while(y>0){ if((y&1)==1){ sum*=x; } x*=x; y=y>>1; }
33720发布于 2021-06-01 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
学习分类 2-5 线性可分
感知机非常简单同时又很容易理解，但是相对应的，缺点也很多。感知机最大的缺点就是它只能解决线性可分的问题。
56410编辑于 2022-11-08 - 来自专栏Hank’s Blog
2-5 R语言基础 factor
#因子：分类数据 #有序和无序 #整数向量+标签label #Male/Female #常用于lm(),glm()
41910发布于 2020-09-16 - 来自专栏老张的求知思考世界
DeepSeek原理与项目实战
今天，小异带来一本新书《DeepSeek 原理与项目实战》，这本书还未正式出版，便已引发广泛关注，其中文繁体版和英文版版权更是抢先售出，收获了读者们如潮的好评。 当技术爆炸遇见知识鸿沟，《DeepSeek 原理与项目实战》这本兼顾理论深度、技术广度和实践经验的好书，便为读者打开了通向DeepSeek世界的大门。 实战与高级集成应用 理论和工具都学会后，就要动手实战了，第三部分（第 10~12章）详细讲解了从函数回调、缓存机制到实际应用开发的全流程。 集成实战1：基于LLM的Chat类客户端开发 集成实战2：AI 智能助理开发 集成实战3：基于VS Code的辅助编程插件开发 Part.3 结语 在当下大模型技术快速迭代的浪潮中，本书以技术前瞻性、实战系统性和应用普适性形成显著特色 ● 实战系统性：突破传统技术书籍重理论轻实践的局限，从生成式AI的理论基础讲解到DeepSeek-V3的技术架构，再到具体的开发实践，构建了从模型部署、参数微调到应用落地的全链路技术框架。
87610编辑于 2025-03-10 - 来自专栏前端必修课
DeepSeek 文生图实战指南
我是程序员 NEO 让我们开始今天的技术分享~ 想让 DeepSeek 生成精美图片吗？本文将为您揭示一个简单而强大的解决方案，让您轻松实现 AI 创意的可视化呈现。 突破 DeepSeek 的限制 DeepSeek 作为新晋的 AI 助手，虽然在对话能力上表现出色，但并不直接支持图像生成功能。 不过，通过本文介绍的方法，我们可以轻松突破这一限制，让 DeepSeek 秒变"画家"。 核心解决方案 关键在于利用 Pollinations.ai 提供的图像生成 API。 =100&model=flux&nologo=true 参数说明： width/height：控制图片尺寸 seed：随机种子，保证图片的可重复性 nologo=true：去除水印，获得清晰原图 实战指南
1K11编辑于 2025-03-07 - 来自专栏NetCore 从壹开始
2-5 安装容器Web工具：Docker Portainer
现在已经习惯了容器化了，不仅可以很快的配合CICD来实现部署，同时主要是也能解决一些疑难杂症，比如在Linux中经常会有各种图形图像的依赖包问题。特别是内网环境。
96220编辑于 2023-01-09 - 来自专栏大模型成长之路
【大模型学习 | RAG & DeepSeek 实战】
Deepseek & RAG 实战 编者常常有许多材料需要阅读查阅，但自己又比较懒，为此，想在大模型的学习过程中基于RAG技术将本地知识库与大模型结合起来，加快自身的效率。 在本次的项目设计，需要达成以下目标： 开源大模型的本地部署及使用 （以Deepseek为例）； PDF文本分析 ➕ 相似prompt检索提取 （关键）； 将检索到的信息与原prompt结合作为输入，得到结果 : f"""请根据以下参考内容回答问题： {retrieved} 问题：{query}"""}]4️⃣ 模型部署mode_name_or_path = '/root/autodl-tmp/deepseek-ai /deepseek-llm-7b-chat'# 加载预训练的分词器和模型tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(mode_name_or_path, trust_remote_code
1.1K31编辑于 2025-07-19 - 来自专栏Deep learning进阶路
2-5 线性表之循环链表
2-5 线性表之循环链表 循环链表就是链表首尾相接连成一个环，可以用单链表 和 循环链表来实现。
41540发布于 2019-07-02 - 来自专栏刷题笔记
2-5 Two Stacks In One Array (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101173005 2-5 Two Stacks In One Array (20 分) Write
72930发布于 2019-11-08 - 来自专栏刷题笔记
2-5 修理牧场 (35 分)【优先队列】
2-5 修理牧场 (35 分) 农夫要修理牧场的一段栅栏，他测量了栅栏，发现需要N块木头，每块木头长度为整数Li个长度单位，于是他购买了一条很长的、能锯成N块的木头，即该木头的长度是Li的总和
1K10发布于 2020-06-23 - 来自专栏大模型成长之路
【大模型学习 | RAG & DeepSeek 实战（二）】
Deepseek & RAG 实战（二）在【大模型学习 | RAG & DeepSeek 实战】-腾讯云开发者社区-腾讯云文章中，已经实现了基于RAG建立了本地知识库，通过检索相似度最高的知识来辅助大模型的问答系统
92221编辑于 2025-07-20 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记 | GWAS 操作流程2-5：杂合率检验
一般自然群体，基因型个体的杂合度过高或者过低，都不正常，我们需要根据杂合度进行过滤。偏差可能表明样品受到污染，近亲繁殖。我们建议删除样品杂合率平均值中偏离±3 SD的个体。
2.3K20发布于 2020-04-27 - 来自专栏九彩拼盘的叨叨叨
学习前端 第4周 第2-5天
了解什么叫响应式。 了解CSS3 Media Queries 了解Bootstrap 了解Bootstrap的全局 CSS 样式。特别是其中的栅格系统。 作业 用Bootstrap做页面 http://www.bootcss.com/ 。交互不需要实现
19710发布于 2018-08-27 腾讯云 DeepSeek 系列模型部署HAI实战
在这一技术浪潮中，国内头部云厂商加速布局AI基础设施与工具链建设，其中腾讯云凭借其Deepseek系列大模型与**高性能AI计算实例（HAI）**的深度整合，为开发者提供了从模型训练到应用落地的全栈解决方案 操作过程：第一步：跳转链接https://cloud.tencent.com/act/pro/deepseek2025#HAI-CPU购买一个体验版的HAI，用于本次部署HAI的必要条件；第二步：点击立即购买选择一个可以购买的资源 所以说要选择一个可以购买的进行支付即可；第三步：进行支付支付成功：选择已成功支付即可；第四步：登录cnb.cool地址登录成功：第五步：跳转这个地址https://cnb.cool/ai-awesome/deepseek 但是如果只是根据视频进行搭建还是会存在一定的问题，只有实际搭建的时候，才会发现一些问题，当然了搭建好了模型之后只是第一步，如何根据搭建的服务进行调用，才是最重要的，这个点后续会继续更新对应的文章进行介绍，毕竟现在搭建deepseek
57321编辑于 2025-03-23-DeepSeek技术解析：MoE架构实现与代码实战
以下是一篇结合DeepSeek技术解析与代码示例的技术文章，重点展示其核心算法实现与落地应用：DeepSeek技术解析：MoE架构实现与代码实战作为中国AI领域的创新代表，DeepSeek在混合专家模型 本文将通过代码实例解析其核心技术，并展示如何基于DeepSeek-MoE框架实现高效推理。 DeepSeek的 「专家位置感知调度」 算法通过：预分析计算图，将高频共现的专家分配到同物理设备采用RDMA网络传输协议，降低跨节点通信延迟一、MoE架构设计原理DeepSeek的稀疏化MoE架构通过动态路由机制 结语通过代码实践可以看出，DeepSeek的技术优势源于算法创新与工程优化的深度结合。 未来应用deepseek将更加广泛
1.5K10编辑于 2025-03-15- 来自专栏网络安全技术点滴分享
DeepseekScanner deepseek+python实现代码审计实战
一、功能概述 DeepseekScanner实现了扫描源代码项目中的所有代码文件发送给deepseek进行安全审计的功能。 具体细节包括扫描所有子目录中的代码文件，然后依次将代码文件切片发送到deepseek api进行智能代码审计。审计结果包含存在安全问题的代码文件、代码位置行数、安全漏洞问题名称、存在安全漏洞的代码块。 save_results_to_file(filepath, file_scan_results) except Exception as e: print(e) 2.代码文件切片发送给deepseek 做安全审计 //从项目中的各个目录提取代码文件后，开始对代码进行切片发送给deepseek做安全审计 def scan_file(file_path, scan_results, directory): 对项目中的所有代码进行安全审计 python scanner.py E:\work\sqli-secound-order --all 2.结果展示 四、总结 DeepseekScanner通过python+deepseek
56910编辑于 2025-06-16 - 来自专栏技术专栏全家桶
OpenClaw整合DeepSeek、Kimi模型并嵌入飞书实战
01、接入Kimi-K2.5模型 上一篇总结了OpenClaw的运行原理和基于MimiMax模型的部署实战：Agent之最新OpenClaw原理与实战大全 这篇将整合DeepSeek和Kimi模型，OpenClaw 国外模型成本费用较高，这里我们选择国内的DeepSeek和Kimi 2.5模型，这些模型在性能及价格方面评价都不错。 02、接入DeepSeek OpenClaw里面的列出来的模型里面没有deepseek。 : { "deepseek": { "baseUrl": "https://api.deepseek.com/v1", "apiKey": "${DEEPSEEK_API_KEY /deepseek-chat" } } } } 不用重启直接热加载配置。
14.5K24编辑于 2026-03-05 如何用DeepSeek优化代码生成？实战案例分析
如何用DeepSeek优化代码生成？ 实战案例分析一、DeepSeek的技术特点与优势DeepSeek是一款基于大规模预训练模型的代码生成工具，具有以下特点和优势：多任务能力：支持代码生成、代码补全、代码优化等多种任务。 二、实战案例：使用DeepSeek生成代码案例1：快速生成快速排序算法以下是使用DeepSeek生成快速排序算法的代码示例：from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM# 加载模型和分词器tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-coder- 使用上下文数据DeepSeek可以根据项目上下文生成符合规范的代码。例如，在电商系统中，它可以自动生成折扣计算逻辑。四、总结与展望DeepSeek在代码生成和优化方面展现了强大的能力。
1.7K10编辑于 2025-04-06- 来自专栏人工智能
腾讯云AI实战：DeepSeek模型训练与微调
关于DeepSeek模型简介DeepSeek是由腾讯控股，中国知名私募巨头幻方量化旗下的人工智能公司深度求索（DeepSeek）自主研发的AI大模型。 DeepSeek致力于研究和开发先进的通用人工智能模型AGI，其模型包括DeepSeek LLM、DeepSeek MoE、DeepSeek V2、DeepSeek-V3等，并且全部开源。 DeepSeek是基于Transformer架构，广泛应用于自然语言处理任务，比如文本分类、情感分析、机器翻译等，DeepSeek模型具有以下特点：高性能：基于Transformer架构，性能卓越。 从零开始：DeepSeek模型训练接下来就来从头开始进行DeepSeek模型训练。（一）准备工作在开始训练之前，需要做些准备工作，如下所示：注册腾讯云账号：访问腾讯云官网，注册账号并完成实名认证。 1、创建训练任务在TI One平台上创建一个新的训练任务，选择DeepSeek模型，并配置训练参数。
4.2K82编辑于 2025-02-06 - 来自专栏C++
【DeepSeek】DeepSeek概述 | 本地部署deepseek
1 -> 概述 DeepSeek是由中国的深度求索公司开发的一系列人工智能模型，以其高效的性能和低成本的训练而受到关注。 知识蒸馏：DeepSeek-R1通过知识蒸馏，将长链推理(CoT)模型的推理能力蒸馏到标准LLM中，显著提升了推理性能。 推动行业变革：DeepSeek的成功挑战了传统的“大力出奇迹”的AI发展模式，为行业提供了新的发展思路和方向，激发了更多的创新和探索。 2.2 -> 部署deepseek-r1模型 回到ollama官网点击左上角的Models进入如下界面。 这样本地部署deepseek就算完成啦
3.7K32编辑于 2025-02-08
腾讯云开发者
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