 清华大学 DeepSeek 从入门到精通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) 意图识别(客服对话、用户查询) 实体提取(人名、地点、事件) 文本分类 文本分类 主题标签生成(如新闻分类) 垃圾内容检测 编程与代码相关 代码调试 • 错 误 分 析 与 修 复 建议 基于概率预测,通过大量数据训练来快速预测可能 的答案 基于链式思维(Chain-of-Thought),逐步推理 问题的每个步骤来得到答案 决策能力 依赖预设算法和规则进行决策 能够自主分析情况,实时做出决策 创造力 限于模式识别和优化,缺乏真正的创新能力 能够生成新的创意和解决方案,具备创新能力 人机互动能力 按照预设脚本响应,较难理解人类情感和意图 更自然地与人互动,理解复杂情感和意图 问题解决能力 擅长解决结构化和定义明确的问题 核心技能 子项 问题重构能力 将复杂、模糊的人类需求转化为结构化的AI任务 识别问题的核心要素和约束条件 设计清晰、精确的提示语结构 创意引导能力 设计能激发AI创新思维的提示语 利用类比、反向思考等技巧拓展AI输出的可能性 巧妙结合不同领域概念,产生跨界创新 结果优化能力 分析AI输出,识别改进空间 通过迭代调整提示语,优化输出质量 设计评估标准,量化提示语效果 跨域整合能力0 码力 | 103 页 | 5.40 MB | 8 月前3 清华大学 DeepSeek 从入门到精通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) 意图识别(客服对话、用户查询) 实体提取(人名、地点、事件) 文本分类 文本分类 主题标签生成(如新闻分类) 垃圾内容检测 编程与代码相关 代码调试 • 错 误 分 析 与 修 复 建议 基于概率预测,通过大量数据训练来快速预测可能 的答案 基于链式思维(Chain-of-Thought),逐步推理 问题的每个步骤来得到答案 决策能力 依赖预设算法和规则进行决策 能够自主分析情况,实时做出决策 创造力 限于模式识别和优化,缺乏真正的创新能力 能够生成新的创意和解决方案,具备创新能力 人机互动能力 按照预设脚本响应,较难理解人类情感和意图 更自然地与人互动,理解复杂情感和意图 问题解决能力 擅长解决结构化和定义明确的问题 核心技能 子项 问题重构能力 将复杂、模糊的人类需求转化为结构化的AI任务 识别问题的核心要素和约束条件 设计清晰、精确的提示语结构 创意引导能力 设计能激发AI创新思维的提示语 利用类比、反向思考等技巧拓展AI输出的可能性 巧妙结合不同领域概念,产生跨界创新 结果优化能力 分析AI输出,识别改进空间 通过迭代调整提示语,优化输出质量 设计评估标准,量化提示语效果 跨域整合能力0 码力 | 103 页 | 5.40 MB | 8 月前3
 清华大学 DeepSeek+DeepResearch 让科研像聊天一样简单提供数据分析程序代码, 能够提取大部分特征并 对其与生存率的关联进 行分析,但最终没有形 成明确的结论。 Kimi k1.5 能够精准分析关键 指标生存率,但对 特征提取不完整, 仅能识别较为浅层 的数据关联,分析 能力相对较弱。  DeepSeek R1与Open AI o3mini的数据分析能力相当,且领先其他两个模型,均能够精准抓取数据核心指标并做统计,找到各特征与核心 实时数据流处理与决策:利用o3mini在物 联网和工业自动化领域,快速处理来自传感器 和设备的实时数据,进行即时分析和决策,减 少停机时间,提高生产效率。 • 高频交易数据分析:利用o3mini快速处理 高频交易数据,识别市场趋势和交易模式,为 交易者提供实时决策支持。 • 数据报告自动化生成:基于o3mini自动 生成格式化的数据报告,包括图表、表格和文 字说明,帮助管理者快速理解分析结果。 • 数据接口标准化:根据标准格式输出数据, 情感分析,对数据进行深入解读,帮助市场调 研等领域理解消费者情感,优化产品和策略。 • 故事化数据呈现:借助o3mini将数据以 故事的形式呈现,增强数据的可读性和吸引力, 帮助公众理解复杂的科学和技术知识。 • 复杂数据模式识别:借助o3mini高效分 析复杂数据,帮助科学研究和工程领域发现 模式和规律,如天文学中的星系演化或地质 学中的地震数据分析。 • 多源数据融合分析:在智能交通和城市 规划中,o3mini有助于将不同来源的数据0 码力 | 85 页 | 8.31 MB | 8 月前3 清华大学 DeepSeek+DeepResearch 让科研像聊天一样简单提供数据分析程序代码, 能够提取大部分特征并 对其与生存率的关联进 行分析,但最终没有形 成明确的结论。 Kimi k1.5 能够精准分析关键 指标生存率,但对 特征提取不完整, 仅能识别较为浅层 的数据关联,分析 能力相对较弱。  DeepSeek R1与Open AI o3mini的数据分析能力相当,且领先其他两个模型,均能够精准抓取数据核心指标并做统计,找到各特征与核心 实时数据流处理与决策:利用o3mini在物 联网和工业自动化领域,快速处理来自传感器 和设备的实时数据,进行即时分析和决策,减 少停机时间,提高生产效率。 • 高频交易数据分析:利用o3mini快速处理 高频交易数据,识别市场趋势和交易模式,为 交易者提供实时决策支持。 • 数据报告自动化生成:基于o3mini自动 生成格式化的数据报告,包括图表、表格和文 字说明,帮助管理者快速理解分析结果。 • 数据接口标准化:根据标准格式输出数据, 情感分析,对数据进行深入解读,帮助市场调 研等领域理解消费者情感,优化产品和策略。 • 故事化数据呈现:借助o3mini将数据以 故事的形式呈现,增强数据的可读性和吸引力, 帮助公众理解复杂的科学和技术知识。 • 复杂数据模式识别:借助o3mini高效分 析复杂数据,帮助科学研究和工程领域发现 模式和规律,如天文学中的星系演化或地质 学中的地震数据分析。 • 多源数据融合分析:在智能交通和城市 规划中,o3mini有助于将不同来源的数据0 码力 | 85 页 | 8.31 MB | 8 月前3
 Ubuntu 桌面培训 2010. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72 III.17 识别支持 Feed 的网站 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 特性能帮助您更好地管理收件箱、发送和组织信 件。 关键特性: • 阻止垃圾邮件如果收件箱中的垃圾邮件和烦人的广告使您感到疲劳,Mozilla Thunderbird 提供了探测垃圾邮件的高效工具。这些工具分析邮件消息并识别出 那些最可能是垃圾邮件的。垃圾邮件可以自动探测出来并放置到一个特定的文件夹 中。 92 收发邮件 目录 Lucid Lynx 图 III.36 阻 止 垃 圾 邮 件 要在 Thunderbird 效提高作品的语言质量。 • 自动更正: OpenOffice.org 的自动更正功能可以自动纠正常见的拼写错误和输入 错误,从而使您的输入工作变得更加轻松。此外,自动更正功能还可以帮助您自动 应用正确的文档格式,并在识别出文字的特殊用法时自动插入特定的特殊字符 • 智能断字:当一个位于句尾的单词因为过长而不得不转入下一行的时候,智能断字 功能可以自动在句尾加入连字符号以保持单词的连贯性。该功能会自动搜索整个文 档0 码力 | 540 页 | 26.26 MB | 1 年前3 Ubuntu 桌面培训 2010. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72 III.17 识别支持 Feed 的网站 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 特性能帮助您更好地管理收件箱、发送和组织信 件。 关键特性: • 阻止垃圾邮件如果收件箱中的垃圾邮件和烦人的广告使您感到疲劳,Mozilla Thunderbird 提供了探测垃圾邮件的高效工具。这些工具分析邮件消息并识别出 那些最可能是垃圾邮件的。垃圾邮件可以自动探测出来并放置到一个特定的文件夹 中。 92 收发邮件 目录 Lucid Lynx 图 III.36 阻 止 垃 圾 邮 件 要在 Thunderbird 效提高作品的语言质量。 • 自动更正: OpenOffice.org 的自动更正功能可以自动纠正常见的拼写错误和输入 错误,从而使您的输入工作变得更加轻松。此外,自动更正功能还可以帮助您自动 应用正确的文档格式,并在识别出文字的特殊用法时自动插入特定的特殊字符 • 智能断字:当一个位于句尾的单词因为过长而不得不转入下一行的时候,智能断字 功能可以自动在句尾加入连字符号以保持单词的连贯性。该功能会自动搜索整个文 档0 码力 | 540 页 | 26.26 MB | 1 年前3
 RocketMQ v3.2.4 开发指南说明 namesrvAddr Name Server 地址列表,多个 NameServer 地址用分号 隔开 clientIP 本机 IP 客户端本机 IP 地址,某些机器会发生无法识别客户端 IP 地址情况,需要应用在代码中强制指定 instanceName DEFAULT 客户端实例名称,客户端创建的多个 Producer、 Consumer 实际是共用一个内部实例(这个实例包含 Broker 对外服务的监听端口 namesrvAddr null Name Server 地址 brokerIP1 本机 IP 本机 IP 地址,默认系统自动 识别,但是某些多网卡机器会 存在识别错误的情况,这种情 况下可以人工配置 brokerName 本机主机名 brokerClusterName DefaultCluster Broker 所属哪个集群0 码力 | 52 页 | 1.61 MB | 1 年前3 RocketMQ v3.2.4 开发指南说明 namesrvAddr Name Server 地址列表,多个 NameServer 地址用分号 隔开 clientIP 本机 IP 客户端本机 IP 地址,某些机器会发生无法识别客户端 IP 地址情况,需要应用在代码中强制指定 instanceName DEFAULT 客户端实例名称,客户端创建的多个 Producer、 Consumer 实际是共用一个内部实例(这个实例包含 Broker 对外服务的监听端口 namesrvAddr null Name Server 地址 brokerIP1 本机 IP 本机 IP 地址,默认系统自动 识别,但是某些多网卡机器会 存在识别错误的情况,这种情 况下可以人工配置 brokerName 本机主机名 brokerClusterName DefaultCluster Broker 所属哪个集群0 码力 | 52 页 | 1.61 MB | 1 年前3
 基于go和flutter的实时通信/视频直播解决方案 段维伟业务接入模块 • SFU 节点 (用于转发webrtc 流,与biz模块配合创建视频会议系 统) • AVP 节点 (用于从SFU节点拉取数据进行数据处理,视频流存 储,音视频混合,CV ,语音识别,图形识别等) • 网关节点与go-sip stack 或rtmp/hls/srt等协议组合成协议网关 • 转换RTC流成直播流推送到CDN ION客户端支持 • Ion-sdk-js 网页端SDK0 码力 | 38 页 | 2.22 MB | 1 年前3 基于go和flutter的实时通信/视频直播解决方案 段维伟业务接入模块 • SFU 节点 (用于转发webrtc 流,与biz模块配合创建视频会议系 统) • AVP 节点 (用于从SFU节点拉取数据进行数据处理,视频流存 储,音视频混合,CV ,语音识别,图形识别等) • 网关节点与go-sip stack 或rtmp/hls/srt等协议组合成协议网关 • 转换RTC流成直播流推送到CDN ION客户端支持 • Ion-sdk-js 网页端SDK0 码力 | 38 页 | 2.22 MB | 1 年前3
 强大的音视频处理工具: FFmpegffmpeg -i course_16335_video_normalWatermark_864w 获取 30 另外,在去除⽔印之前,可以借助于ffplay去播放,给⽔印区域加上绿⾊ 框: 便于识别⽔印位置对不对。 举例: 可看到右上⻆的区域,加上了绿⾊边框: 可以看出⽔印矩形区域的位置明显不对,和希望的位置有偏差,然后继续 去调整 x 、 y 、 w 、 h 参数即可。 crifan0 码力 | 73 页 | 11.57 MB | 1 年前3 强大的音视频处理工具: FFmpegffmpeg -i course_16335_video_normalWatermark_864w 获取 30 另外,在去除⽔印之前,可以借助于ffplay去播放,给⽔印区域加上绿⾊ 框: 便于识别⽔印位置对不对。 举例: 可看到右上⻆的区域,加上了绿⾊边框: 可以看出⽔印矩形区域的位置明显不对,和希望的位置有偏差,然后继续 去调整 x 、 y 、 w 、 h 参数即可。 crifan0 码力 | 73 页 | 11.57 MB | 1 年前3
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