距离CentOS 6在2020年11月结束进入EOL(Reaches End of Life)已经有大半年时间了,由于历史原因,还有一些项目无法迁移到7+系统,但是yum源还需要用,而官方于2020年12 月2日已经正式将CentOS 6相关的软件源移出官方源,随后各个镜像站也逐渐将其删除 目前使用yum已经无法正常更新,资源都是404 官方给提供了一个vault的源,提供历史所有发行的CentOS版本镜像 ,有三个地方需要修改,原本的CentOS-Base.repo中,目录是centos,需要替换为centos-vault $releasever原本是表示当前系统的发行版本的,通常只有大版本号,也就是6, releasever改为版本号比如6.10,保存CentOS-Base.repo,之后执行yum clean all清除之前的yum缓存,重新yum makecache 现在yum源可以正常工作了,但是只能保证基本的使用
先跑通,再谈项目里怎么用。 先看最后要跑成什么样 最后的结构是这样: Claude Code -> CC Switch -> DeepSeek Claude Code 是命令行里的 AI 编程助手。 但长期使用时,纯手工改环境变量容易乱。CC Switch 的价值就在这里,它把这些配置变成可见、可切换、可回退的 Provider。 长期使用时,还是建议把 DeepSeek Provider 放在 CC Switch 里管理。这样切回 Claude 官方、切到其他 Provider、排查哪个模型正在生效,都会直观很多。 团队里使用时,要多加几条规矩。 第一,API Key 不进截图、不进 Git、不进群聊。示例统一写 <你的 DeepSeek API Key>。 第二,Provider 命名要统一。 比如 DeepSeek-v4-pro、DeepSeek-v4-flash,不要每个人随手起一个名字。 第三,正式项目第一次使用时,只允许先读项目,不直接改项目。
很多人觉得 DeepSeek 不够聪明,其实大多数情况下不是模型的问题,而是使用方式的问题。 我自己总结下来,用好 DeepSeek 的核心不是会不会写提示词,而是学会把它当成一位专业同事,而不是搜索引擎。下面这几个方法,基本适用于绝大多数场景。 三、给它设定角色DeepSeek 很擅长角色扮演。 九、善用"对比分析"例如:不要问:DeepSeek怎么样? 十、学会让它帮你思考,而不是替你思考很多人把 DeepSeek 当成答案生成器。其实更好的方式是:我的想法是A,你认为有哪些漏洞?或者:如果你反对我的观点,你会怎么论证?
距离CentOS 6在2020年11月结束进入EOL(Reaches End of Life)已经有大半年时间了,由于历史原因,还有一些项目无法迁移到7+系统,但是yum源还需要用,而官方于2020年 12月2日已经正式将CentOS 6相关的软件源移出官方源,随后各个镜像站也逐渐将其删除 目前使用yum已经无法正常更新,资源都是404 ? 官方给提供了一个vault的源,提供历史所有发行的CentOS版本镜像,但是官方使用的是aws北美的服务,使用体验很差,国内阿里、腾讯也都提供vault源,国内使用更方便 CentOS官方:https: $releasever原本是表示当前系统的发行版本的,通常只有大版本号,也就是6,这里需要根据自己的系统版本,修改,通过cat /etc/redhat-release查看 $basearch原本是系统硬件架构 现在yum源可以正常工作了,但是只能保证基本的使用,毕竟已经失去官方的更新和维护,所以最好还是尽快更新到新版本 另外,如果觉得阿里、腾讯源不可靠,哪天关闭了不可用,可以自己做一个本地的源,如何同步在http
padStart方法使用说明 js padStart是什么 padStart() 方法用另一个字符串填充当前字符串(如果需要的话,会重复多次),以便产生的字符串达到给定的长度。 实例 'abc'.padStart(10); // " abc" 'abc'.padStart(10, "foo"); // "foofoofabc" 'abc'.padStart(6, 123465"); // "123abc" 'abc'.padStart(8, "0"); // "00000abc" 'abc'.padStart(1); // "abc" 详细使用说明 关键词搜索: es6 padStart方法使用、js新规则 padStart使用、js字符串前面补零、js 字符串不足补零 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。
1 -> 背景 随着人工智能技术的发展,大语言模型如ChatGPT、DeepSeek等不断涌现,为提升办公效率提供了新的途径。 WPS作为一款广泛使用的办公软件,集成DeepSeek等大模型,能够满足用户在文档编辑、内容创作、数据分析等方面对于智能化的需求,进一步提升办公体验。 个性化定制:用户可以根据自己的需求选择不同的DeepSeek模型(如deepseek-chat或deepseek-reasoner),并进行个性化的配置,以适应不同的工作场景。 降低使用门槛:通过OfficeAI插件,用户无需进行复杂的本地部署,只需简单配置即可在WPS中使用DeepSeek,操作简单便捷。 3 -> 本地部署deepseek 相关文章: 【DeepSeek】DeepSeek概述 | 本地部署deepseek 4 -> WPS引入deepseek 下载Office AI 以联想应用商店为例
点击右上角的头像,在下拉列表里选择设置: 选择模型供应商,这里有目前市面上大量的模型供应商,为了使用deekseek,模型供应商选择ollama,使用之前需要安装ollama插件 模型供应商插件安装好后 ,进入详细设置,这里模型名称就选deepseek-r1:1.5b, 基础URL选择http://host.docker.internal:11434 至此模型设置完毕,接着创建一个聊天助手应用: 测试完成后发布 ,点运行,就可以看到一个用户视角的应用 至此一个机遇deepseek的rag聊天应用就发布完成了。 比如我们要实现一个翻译专家,可以在左上角填写prompt模板,并且支持参数 如果应用比较复杂,需要执行多个步骤,可以编辑工作流,通过线将多个流程连接成一个整体,具体如下: 整体来说,dify使用起来是比较方便的
所以本篇文章主要探究如何使用HAI,一键轻松完成DeepSeek的部署。HAI点击立即使用进入HAI的控制台,在控制台页面点击新建。1. 新建应用点击新建之后进入HAI服务创建页面。 选择应用 - DeepSeek我们在社区应用下可以找到 DeepSeek-R1 进行选择。这里HAI提供了DeepSeek-R1 1.5B及7B两种模型环境,能够满足用户快速部署和使用的需求。3. 选择 ChatbotUI,就会自动跳转ChatBot页面使用DeepSeek。可以看到访问chatbot,使用的是HAI实例的公网IP和6889端口。2. 模型选择在上面选择社区应用的时候,我们就知道应用环境内置了DeepSeek-R1 1.5B和7B两个模型。我们可以切换模型。这样,我们就可以使用DeepSeek了。 结语与TIONE安装DeepSeek相比较,HAI也具备了快速部署DeepSeek的能力。通过一键式操作,用户就可以使用云化的DeepSeek。
二、实战中的多面手2.1 金融领域的"数字风控官"在某全国性商业银行的实战应用中,DeepSeek展现出超乎想象的风险洞察力。 3.2 开源的生态策略不同于传统企业的技术封闭,DeepSeek选择将核心代码向全球开发者开放。 4.2 全球布局的新棋局在东南亚市场,DeepSeek针对当地语言多样性推出"方言友好型"版本;在欧洲市场,则重点强化GDPR合规特性。 五、行业变革的启示录DeepSeek的崛起揭示了中国AI发展的新范式:通过底层创新突破算力桎梏,借助开源生态加速应用落地,最终用极致性价比打开市场。 这种技术普惠性,或许才是DeepSeek带给行业最深远的变革——让AI不再是科技巨头的专属玩具,而真正成为推动社会进步的基础设施。
为了调用 DeepSeek 的 https://api.deepseek.com/chat/completions API 并发送一个具体的问题,我们可以使用 Python 的 requests 库来实现 ()详细说明导入库:使用 requests 库发送 HTTP 请求。 这里假设使用 Bearer Token 方式进行认证。设置 Content-Type 为 application/json,因为我们将以 JSON 格式发送数据。 发起请求:使用 requests.post 方法发起 POST 请求。你可以根据需要更改为 requests.get 或其他 HTTP 方法。处理响应:检查响应的状态码,解析并打印返回的数据。 处理流式响应(如果支持)如果你的 API 支持流式响应,可以使用 stream=True 参数来逐行处理响应数据。
熟悉python开发的同学,可以快速使用https://github.com/langchain-ai/langchain上手。 对应golang开发的同学来说,其实也有一个go版本的langchaim:https://github.com/tmc/langchaingo,这里详细介绍下如何通过langchain使用本地的deepseek openai.WithBaseURL("http://127.0.0.1:11434/v1/"), openai.WithToken("ollama"), openai.WithModel("deepseek-r1 = nil { log.Fatal(err) } fmt.Println(completion) } 使用GenerateFromSinglePrompt }, }) // output会根据指定的内容生成要求大模型根据指定格式返回的提示词,与基础提示词拼接就是最终提示词 template := "请问今天{{.input}}天气怎么样
六、我们怎样才能使用 Floyd-Warshall 算法的输出来检测权重为负值的环路?如果要写代码,请用go语言。 下面是一个使用 Go 语言实现的简单代码,它展示了如何使用 Floyd-Warshall 算法,并检测负权重环的存在: package main import ( "fmt" "math deepseek: 要检测权重为负值的环路,可以使用Floyd-Warshall算法计算后的距离矩阵。若存在某个节点到自身的距离为负数,则说明存在负权环路。 main 函数:定义一个示例图(使用邻接矩阵表示),调用 Floyd-Warshall 算法并检查是否存在权重为负值的环路。 } } return false } func main() { // 示例图的邻接矩阵 graph := [][]int{ {0, 6,
目前,包括供水企业在内的很多企业都在探索使用DeepSeek技术来助力企业提质增效。供水企业可以通过以下多种方式使用DeepSeek技术,提升智能化管理水平和运营效率: 1. 管网健康诊断与优化 DeepSeek能够通过机器学习算法分析管网压力和流量数据,定位泄漏点并预测管道剩余寿命。 例如,某市水务局部署DeepSeek的泄漏检测模型后,漏损率从25%降至12%,年节约成本超千万元。 3. 例如,鹏鹞环保通过整合DeepSeek技术,优化混凝工艺,药剂消耗降低15%,出水浊度达标率提升至99.5%。 6. 模型选型:根据具体需求选择DeepSeek的预训练模型或定制开发。 系统集成:通过API或微服务架构将DeepSeek嵌入水务管理平台。 持续迭代:在线学习更新模型,适应数据分布变化。
“DeepSeek爆改ERP。 大数据产业创新服务媒体 ——聚焦数据 · 改变商业 “只要点击一下,就能自动生成采购订单。” 这是某家制造企业在ERP系统中上线新功能时的宣传语。 但实际使用中,很快暴露出一连串问题: 模型虽能写出一份“像样的申请单”,但物料编码经常错配、库存判断逻辑混乱、交付周期计算偏差大; 由于没有和主数据、库存系统深度打通,AI并不掌握物料分类的实际逻辑,生成内容 这使得AI在ERP系统中往往陷入一种“身份尴尬”的局面: 它能提供建议,但系统不知道该怎么处理这些建议; 它生成的内容,没有办法自动触发审批流程; 没有一个标准机制来“背书”AI的输出质量。 这种“所说即所得”的体验,极大降低了ERP使用门槛,尤其对非财务、非IT背景的业务人员而言,无需学习复杂操作流程,也能轻松调用系统能力。 怎么让AI真正“融入”ERP系统? 将大模型接入ERP系统不是难事,真正的难点是“融入”——让AI成为系统逻辑的一部分,真正服务业务、落地执行、产生价值。
简而言之,AI 是一个强大的工具,但工具的使用效果取决于使用者的能力。我们需通过不断练习提升与 AI 的沟通能力,同时警惕 “幻觉” 陷阱,才能真正发挥 AI 的价值。 三、应用 Deepseek 的N种技巧 那么,如何用好这个“AI 神器”呢?给大家分享几个技巧。 3.1 提问模版 以往与 ChatGPT 这类指令模型对话时,我们常使用复杂的提示词模板。 3.3 尝试连续提问 使用 AI 时,不要期望它一次性完成完美内容,可以尝试将其视为博学但经验不足的实习生。知识储备丰富,但需要您的引导才能交出满意答卷。 考虑到学生的消费能力,怎么设计更有吸引力的价格策略? 3. 能否结合期末季、社团活动等校园节点设计营销活动?” 四、总结 最后,使用Deepseek的小贴士如下: 描述清晰: 尽量清晰地描述你的需求,这样Deepseek才能更好地理解你的意图,提供更精准的服务。
其中,DeepSeek作为一款新兴的AI模型,以其强大的文本生成和理解能力逐渐受到关注。那么,作为一个普通人,如何才能有效地使用DeepSeek呢? 三、如何获取和使用DeepSeek? 注册和登录 要使用DeepSeek,首先需要访问DeepSeek的官方网站并注册一个账户。注册过程通常需要提供电子邮件地址和设置密码。 五、DeepSeek的最佳实践 合理使用API调用 DeepSeek的API调用是有限制的,尤其是免费和基础套餐。因此,在使用过程中要合理规划API调用,避免超出限制。 如果需要处理敏感信息,可以考虑在本地进行预处理或使用加密技术。 结合其他工具 DeepSeek可以与其他工具和平台结合使用,以提升应用效果。 七、结语 DeepSeek是一款功能强大、易于使用的AI模型,可以帮助普通人完成各种自然语言处理任务。通过本文的介绍,相信你对DeepSeek有了更深入的了解,并掌握了基本的使用方法。
tp6是默认开启的true 使用这个的条件:数据库中必须填写create_time update_time这两个固定字段才行!!!!不然不起作用 <?
DeepSeek凭借其独特的场景化对话架构与多模态认知引擎,正在重新定义人机交互的边界——它不仅能理解你“说了什么”,更能感知你“为何而说”。 一、DeepSeek的对话技巧1.提问技巧1.1 明确具体目标技巧1:明确需求、场景与约束 错误示例: 帮我写个方案。 缺陷:缺少行业、格式、目标等关键信息。 技巧2:补充背景信息 错误示例: “产品具有卓越性能”这句话怎么修改更好? 缺陷:缺失产品类型、受众等背景。 正确示例: 我正在修改智能手环英文产品说明书,目标用户是北美户外运动爱好者。 使用激励性动词(如“征服极端环境”) 关键点:明确修改目标与受众偏好。技巧3:分步拆解复杂问题 错误示例: 如何从零开始做小红书账号? 缺陷:问题过于宽泛,回答缺乏针对性。 6.总结高效提问核心:明确需求、分步拆解、背景补充、格式约束。 进阶技巧: 多轮对话保持逻辑连贯,逐步深入问题本质。 善用“续写”“简化”“示例”等指令提升交互效率。
1、访问https://console.cloud.tencent.com/lkeap/,立即使用大模型知识引擎 2、创建使用Open AI SDK方式接入 3、复制API KEY 3、下载AI助手https ://cherry-ai.com/、设置-添加-选择提供商类型为OpenAI 4、填入刚刚得API密钥和API地址https://api.lkeap.cloud.tencent.com、添加deepseek
使用Ollama部署deepseek大模型 前置条件 使用英伟达显卡下载cuda驱动 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads Ollama Ollama # 1.5B Qwen DeepSeek R1 # 所需空间大约 1.1G ollama run deepseek-r1:1.5b # 7B Qwen DeepSeek R1 # 所需空间大约 4.7G ollama run deepseek-r1:7b # 8B Llama DeepSeek R1 # 所需空间大约 4.9G ollama run deepseek-r1:8b # 14B Qwen DeepSeek R1 # 所需空间大约 9G ollama run deepseek-r1:14b # 32B Qwen DeepSeek R1 # 所需空间大约 20G ollama run deepseek-r1:32b # 70B Llama DeepSeek R1 # 所需空间大约 43G ollama run deepseek-r1:70b # 671B Llama DeepSeek