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7-3 打印沙漏
点这里 7-3 打印沙漏 本题要求你写个程序把给定的符号打印成沙漏的形状。
64320发布于 2019-11-08 - 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。
87910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 - 来自专栏繁花云
7-3笔记
对数的定义：一般地，如果ax=N（a>0，且a≠1），那么数x叫做以a为底N的对数，记作x=logaN，读作以a为底N的对数，其中a叫做对数的底数，N叫做真数。
51600发布于 2018-07-31 - 来自专栏以终为始
7-3 情人节 （15 分)
输入按照点赞的先后顺序给出不知道多少个点赞的人名，每个人名占一行，为不超过10个英文字母的非空单词，以回车结束。一个英文句点.标志输入的结束，这个符号不算在点赞名单里。
17520编辑于 2023-03-09 - 来自专栏刷题笔记
7-3 约瑟夫环 (25 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101472782 7-3 约瑟夫环 (25 分) N个人围成一圈顺序编号，从1号开始按1、
1K10发布于 2019-11-08 - 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 - 来自专栏刷题笔记
7-3 电话聊天狂人 (25 分)
点这里 7-3 电话聊天狂人 (25 分) 给定大量手机用户通话记录，找出其中通话次数最多的聊天狂人。 输入格式: 输入首先给出正整数N（≤105），为通话记录条数。
1K20发布于 2019-11-08 - 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 - 来自专栏刷题笔记
7-3 寻找大富翁 (50分)
胡润研究院的调查显示，截至2017年底，中国个人资产超过1亿元的高净值人群达15万人。假设给出N个人的个人资产值，请快速找出资产排前M位的大富翁。
1.4K10发布于 2020-06-23 - 来自专栏以终为始
7-3 树的同构 （25 分）
7-3 树的同构 （25 分） 给定两棵树T1和T2。如果T1可以通过若干次左右孩子互换就变成T2，则我们称两棵树是“同构”的。
21510编辑于 2023-03-09 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
57421编辑于 2025-03-23- 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 7-3 求数据的主成分pca
首先创建一个虚拟的测试样本，样本具有两个特征，并且两个特征之间具有相应的线性关系。这里之所以让两个特征之间具有一定的线性关系是因为对这样的两个特征进行降维效果会比较明显。
76150发布于 2019-11-13 - 来自专栏刷题笔记
7-3 堆栈操作合法性 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/98609302 7-3 堆栈操作合法性 (20 分) 假设以S和X分别表示入栈和出栈操作。
1.5K20发布于 2019-11-08 - 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 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 - 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
57110编辑于 2025-06-16 -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freesan44
PTA 7-3 拼题 A 是真爱 (20 分)
如果一个人在一段话里很多次提到 pintia，那对拼题 A 就是真爱啦~ 本题就请你检查一下给定的文字中出现了几次 pintia。
38310编辑于 2021-12-06
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