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  • pdf文档 清华大学 DeepSeek+DeepResearch 让科研像聊天一样简单

    于客户细分、信用评分、社交媒体营销、股价预测等。 将数据转化为统计图、热力图、网络关系图、词云、树形 图等,用于揭示数据中蕴含的模式、趋势、异常和洞见。 本质:以多agent实现从数据采集到可视全流程 模型特点 Claude 3.5 sonnet  平衡性能:在模型大小和 性能之间取得平衡,适合 中等规模任务。  多模态支持:支持文本和 图像处理,扩展应用场景。  可解释性:注重模型输出 注释和解释,帮助修复难以辨认的古籍内容。 • 中 文 法 律 文 本 分 析 与 生 成 : 基于 DeepSeek R1的中文数据处理能力,快速分 析法律文本,提取关键信息,自动生成合同草 案、法律意见书等,提高律师工作效率。 • 智能医疗数据分析与诊断:构建智能医疗 平台,分析病历、检查报告和基因数据,帮助 医生提供更准确的诊断与治疗方案。 • 金融风险预测与管理:开发金融风险分析 工具,收集并分析市场数据,预测风险并为金 指令:我想让你充当一名科研类的英汉翻译,我会向你提供一种语言的一些段落,你的任务是将这些段落准确地、学术性 地翻译成另一种语言。翻译后不要重复原文提供的段落。您应使用人工智能工具(如自然语言处理)以及有关有效写作技巧 的修辞知识和经验进行回复。我会给你如下段落,请告诉我是用什么语言写的,然后翻译。我希望你能以标记表的形式给出 输出结果,其中第一列是原文,第二列是翻译后的句子,每行只给出一个句子
    0 码力 | 85 页 | 8.31 MB | 8 月前
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  • pdf文档 清华大学 普通人如何抓住DeepSeek红利

    元宇宙文化实验室 @新媒沈阳 团队 : 陶炜博士生 普通人如何抓住DeepSeek红利 p Deepseek是什么? p Deepseek能够做什么? ——在工作、学习、生活和社会关系中解决问题 p 如何提问?让AI一次性生成你想要的东西 卷不动了?DeepSeek帮你一键“躺赢”! 学习太难?DeepSeek带你“开挂”逆袭! 生活太累?DeepSeek帮你“减负”到家! 成补全等应用场 景, 支持联网搜索与深度思考模式,同时支持文件上传,能够扫描读取各类文件及图片中的文字内容。 决策支持 文体转换 个性化推荐 翻译与转换 多语言翻译 异常检测 多源信息融合 知识与推理 知识图谱构建 流程优化 数据可视化 数据分析 趋势分析 多模态交互 任务执行 任务协调 工具调用 格式转换 关系抽取 语言理解 文案写作 代码注释 故事创作 文章/故事/诗歌写作 营销文案 、广告语生成 社交媒体内容(如推文 、帖子) 剧本或对话设计 l 摘要与改写 长文本摘要(论文 、报告) 文本简化(降低复杂度) 多语言翻译与本地化 l 结构化生成 表格 、列表生成(如日程安排 、 菜谱) 代码注释 、文档撰写 文本生成 文本生成 03 02 01 语义分析 • 语义解析 • 情感分析(评论、反馈)
    0 码力 | 65 页 | 4.47 MB | 8 月前
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  • pdf文档 DeepSeek从入门到精通(20250204)

    代码注释、文档撰写 结构化生成 文章/故事/诗歌写作 营销文案、广告语生成 社交媒体内容(如推文、帖子) 剧本或对话设计 文本创作 长文本摘要(论文、报告) 文本简化(降低复杂度) 多语言翻译与本地化 摘要与改写 02 01 03 文本生成 自然语言理解与分析 知识推理 知识推理 逻辑问题解答(数学、常识推 理) 因果分析(事件关联性) 语义分析 语义解析 情感分析(评论、反馈) 并非全面更强,仅在其训练目标领域显著优于通用模型 通用场景更灵活,但专项任务需依赖提示语补偿能力 • 例如:GPT-3、GPT-4(OpenAI),BERT(Google),主要用于语言生成、语言理解、文本分类、翻译 等任务。 快思慢想:效能兼顾 全局视野 概率预测(快速反应模型,如ChatGPT 4o) 链式推理(慢速思考模型,如OpenAI o1) 性能表现 响应速度快,算力成本低 慢速思考,算力成本高 “用Python编写快速排序函 数,输出需包含注释。” ✅ 结果精准高效 ❌ 限制模型自主优化空 间 需求导向 描述问题背景与目标, 由模型规划解决路径 复杂问题、需模型自主 推理 “我需要优化用户登录流程, 请分析当前瓶颈并提出3种方 案。” ✅ 激发模型深层推理 ❌ 需清晰定义需求边界 混合模式 结合需求描述与关键 约束条件 平衡灵活性与可控性 “设计一个杭州三日游计划, 要求包含西湖和灵隐寺,且
    0 码力 | 104 页 | 5.37 MB | 8 月前
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  • pdf文档 清华大学 DeepSeek 从入门到精通

    代码注释、文档撰写 结构化生成 文章/故事/诗歌写作 营销文案、广告语生成 社交媒体内容(如推文、帖子) 剧本或对话设计 文本创作 长文本摘要(论文、报告) 文本简化(降低复杂度) 多语言翻译与本地化 摘要与改写 02 01 03 文本生成 自然语言理解与分析 知识推理 知识推理 逻辑问题解答(数学、常识推 理) 因果分析(事件关联性) 语义分析 语义解析 情感分析(评论、反馈) 并非全面更强,仅在其训练目标领域显著优于通用模型 通用场景更灵活,但专项任务需依赖提示语补偿能力 • 例如:GPT-3、GPT-4(OpenAI),BERT(Google),主要用于语言生成、语言理解、文本分类、翻译 等任务。 快思慢想:效能兼顾 全局视野 概率预测(快速反应模型,如ChatGPT 4o) 链式推理(慢速思考模型,如OpenAI o1) 性能表现 响应速度快,算力成本低 慢速思考,算力成本高 “用Python编写快速排序函 数,输出需包含注释。” ✅ 结果精准高效 ❌ 限制模型自主优化空 间 需求导向 描述问题背景与目标, 由模型规划解决路径 复杂问题、需模型自主 推理 “我需要优化用户登录流程, 请分析当前瓶颈并提出3种方 案。” ✅ 激发模型深层推理 ❌ 需清晰定义需求边界 混合模式 结合需求描述与关键 约束条件 平衡灵活性与可控性 “设计一个杭州三日游计划, 要求包含西湖和灵隐寺,且
    0 码力 | 103 页 | 5.40 MB | 8 月前
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  • pdf文档 Service Mesh结合容器云平台的思考和实践

    2008年毕业于浙江大学,曾在思科和浙大网新有超过 9年的工作经验和5年的云计算领域工作经验,带领团 队完成公司第一代基于Kubernetes的云平台开发和第 二代基于Kubernetes的DevOps云平台开发 来自于浙江大学SEL实验室目录 CONTENTS Kubernetes平台下的微服务演进 Pilot核心功能解读 Pilot-Agent核心流程解读Kubernetes平台下的微服务演进当我们在讨论微服务的时候我们在讨论什么? 载服务发现、负载均衡、TLS终止、HTTP/2 & gRPC流量代理、熔断、健康检查等功能。 • Mixer 翻译过来是混音器,Mixer负责在整个Service Mesh中实施访问控制和使用策略。Mixer是一个可扩展组 件,内部提供了多个模块化的适配器(adapter)。 • Pilot 翻译过来是领航员,Pliot对Envoy的生命周期进行管理,同时提供了智能路由(如A/B测试、金丝雀部 署 配置,使这些规则生效。 • Istio-Auth 服务间认证和终端用户认证功能Istio的Pilot功能解析Pilot官方架构Istio – EnvoyPilot-Agent的核心流程解读Pilot工作流程Pilot-Agent的部署形式 pilot-agent在pilot/cmd包下面,是个单独 的二进制。 pilot-agent跟envoy打包在同一个docker镜 像里,镜像由Dockerfile
    0 码力 | 28 页 | 3.09 MB | 6 月前
    3
  • pdf文档 2024 中国开源开发者报告

    本部分图表仅用于数据展示,不涉及先后排名 作为国内及业内领先的 AI 开发基础设施,本部分图表 中的开发框架、向量数据库、 开发平台、大模型均表现出 色,代表着它们的代码提交 频率、参与者、代码合并比 率等协作开发工作保持着较 高的水平。 17 / 111 OSS Compass Insight 本部分图表仅用于数据展示,不涉及先后排名 稳健性-活跃度 作为 AI 开发生态中的关键组 成部分,本部分图表中的开发 速完善。这一趋势表明,未来中国有可能在全球人工智能领域占据更为核心的地位。 开源生态的繁荣与协作 随着开源模型影响力的提高,中国开源社区的活跃度也明显提升。无论是企业、研究机构还 是个体开发者都更加积极地参与到开源工作中。 以阿里巴巴的通义千问 Qwen 为例,据不完全统计,截止 2024 年 9 月,全球已有近 8 万基于 Qwen 的衍生模型,超越了 Meta 的 Llama。该系列模型已被集成到 Hugging 设,建立了更完善的协作机制,从而在开源模型 (如 InternLM) 和数据集 (如 Infinity-MM) 领 域贡献了大量有影响力的基础工作和资源。 2024 年,中国开源社区涌现出众多高质量的自发研究成果。其中,MAP 团队推出的全开 源模型 Map Neo 引人瞩目。该模型在训练数据、脚本以及模型对齐工作上实现了全面公开, 成为国内少有的真正意义上完全开源的项目。 22 / 111 而 InstantX 团队的
    0 码力 | 111 页 | 11.44 MB | 8 月前
    3
  • pdf文档 【周鸿祎清华演讲】DeepSeek给我们带来的创业机会-360周鸿祎-202502

    智能体推动大模型快速落地  能够调用各种工具,具有行动能力  调用企业专业知识,更懂企业  将日常重复性业务流程形成Playbook,实现流程自动化  通过目标拆解,多次调用大模型以及专家模型协同,形成 慢思考能力 传统软件是辅助人的工具,Agent是能够自主工作的数字员工,是新的生产力政企、创业者必读 22 DeepSeek出现之前的十大预判 之九 开源效果追赶上闭源  语义理解 逻辑推理 语言翻译 文本创作 自动驾驶 具身智能 1 2 4 5 知识问答 代码编程 文本生成 多轮对话 图像生成 视频生成 音频生成 A I 数字人 生物制药 新材料研究 脑机接口 基础科学 能源自由 宇宙探索 生命科学 科学 能力 6 AI Fo r Science 知识管理( 内部知识管理、 外部情报分析、 大数据分析、 工作流知识) 专家经验模型( 专家经验模型( 专业模型训练) 业务流程自动化( A g e n t框架) 组织协同( 工作流) 人机交互 赋能个人和 企业员工 生产力提升 多模态 能力 3 图片理解和处理 视频理解和处理 音频理解和处理 非结构化文档处理 47政企、创业者必读 DeepSeek能力很强大 个人使用绰绰有余 但要在政府、企业应用需要和场景结合  大模型要藏在产品后面  客户要的不是电动机,是「刮胡刀」「吹风机」
    0 码力 | 76 页 | 5.02 MB | 5 月前
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  • pdf文档 Comprehensive Rust(简体中文) 202412

    . 12 1.2 键盘快捷键 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 1.3 翻译 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 2 使用 Cargo 17 2 15-25 人。这样少的人数可以让大家能够 更轻松地提问,也可以让仅有一位的讲师有足够时间回答问题。确保教室里有讲师和学生用的桌子, 并能够坐下来使用笔记本电脑。特别地,讲师需要进行大量的现场编码工作,因此讲台是不需要的。 4. 课程当天,请提早到教室进行准备。建议直接在笔记本电脑上运行 mdbook serve 来演示课程内 容(请参阅安装说明)。这样可以确保在更换页面时不会出现延迟,演示效果更好。使用笔记本运行还 Ctrl + Enter : Execute the code sample that has focus. • s : Activate the search bar. 1.3 翻译 一批优秀的志愿者已将本课程翻译成其他语言: • 巴西葡萄牙语版本译者:@rastringer、@hugojacob、@joaovicmendes 和 @henrif75。 • 简体中文版本译者:@suetfei
    0 码力 | 359 页 | 1.33 MB | 10 月前
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  • pdf文档 DeepSeek图解10页PDF

    型进行微调,以适应特定任务,如行业术语、企业内部知识库等。 3. 离线运行,适用于无网络环境。可在离线环境下运行:适用于无互联网 连接或网络受限的场景。提高系统稳定性:即使云服务宕机,本地大模型依 然可以正常工作,不受外部因素影响。 本教程搭建 DeepSeek 好处 本地搭建 DeepSeek 三个比较实际的好处: • 本教程接入的是 DeepSeek 推理模型 R1,开源免费,性能强劲 • 本教程搭建方法 一键下载后安装就行,安装过程基本都是下一步。 不知道去哪里下载的,可以直接在我的公众号后台回复:ollama,下载这个 软件,然后装上,可以拿着手机扫码下图1直达我的公众号: 教程作者:郭震,工作 8 年目前美国 AI 博士在读,公众号:郭震 AI,欢迎关注获取更多原创教程。资 料用心打磨且开源,是为了帮助更多人了解获取 AI 知识,严禁拿此资料引流、出书、等形式的商业活动 图 1: 我的公众号:郭震 第二步,命令窗口输入:ollama pull deepseek-r1:1.5b,下载大模型 deepseek- r1 到我们自己的电脑,如下图3所示: 图 3: DeepSeek-r1 下载到本地电脑命令 教程作者:郭震,工作 8 年目前美国 AI 博士在读,公众号:郭震 AI,欢迎关注获取更多原创教程。资 料用心打磨且开源,是为了帮助更多人了解获取 AI 知识,严禁拿此资料引流、出书、等形式的商业活动 至此在我们本地电脑,DeepSeek
    0 码力 | 11 页 | 2.64 MB | 8 月前
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  • pdf文档 Nacos架构&原理

    Nacos 这里又 做了另⼀份工作——数据存储抽象。 数据存储抽象 正如前面所说,⼀致性协议,就是用来保证数据⼀致的,如果利用⼀致性协议实现⼀个存储,那么 服务模块以及配置模块,就由原来的依赖⼀致性协议接口转变为了依赖存储接口,而存储接口后面 的具体实现,就比⼀致性协议要丰富得多了,并且服务模块以及配置模块也无需为直接依赖⼀致性 协议而承担多余的编码工作(快照、状态机实现、数据同步)。使得这两个模块可以更加的专注自 Distro 协议 背景 Distro 协议是 Nacos 社区自研的⼀种 AP 分布式协议,是面向临时实例设计的⼀种分布式协议, 其保证了在某些 Nacos 节点宕机后,整个临时实例处理系统依旧可以正常工作。作为⼀种有状态 的中间件应用的内嵌协议,Distro 保证了各个 Nacos 节点对于海量注册请求的统⼀协调和存储。 设计思想 Distro 协议的主要设计思想如下:  Nacos 每个 他节点。  每个节点只负责部分数据,定时发送自己负责数据的校验值到其他节点来保持数据⼀致性。  每个节点独立处理读请求,及时从本地发出响应。 下面几节将分为几个场景进行 Distro 协议工作原理的介绍。 数据初始化 新加入的 Distro 节点会进行全量数据拉取。具体操作是轮询所有的 Distro 节点,通过向其他的机 器发送请求拉取全量数据。 39 > Nacos 架构 在全量拉取操作完成之后,Nacos
    0 码力 | 326 页 | 12.83 MB | 9 月前
    3
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