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- 来自专栏python3
3-6 读写二进制文件
在前面两节，读写的文件都是针对文本文件。这一节，重点讲述二进制文件的读写。什么是二进制文件呢？
1.3K10发布于 2020-01-08 - 来自专栏算法一只狗
DeepSeek 开源的FlashMLA到底是什么？
DeepSeek之前开源的FlashMLA，其github仓库代码已经来带了6000+的stars数量了，果然DeepSeek团队才是真正的OpenAI。 它其实总结下来就是两个关键的信息适配DeepSeek中自研的MLA，能够有效加速MLA的推理速度。其实MLA技术一开始就是DeepSeek-V2中训练的一种方法。 而DeepSeek-V2提出的MLA（Multi-Head Latent Attention），在KV缓存数量上略大于GQA（2.25组），但具备恢复完整MHA效果的能力。 从部署使用上看，其用法相当简单，只需要安装对应的依赖，然后像下面一样调用即可DeepSeek团队在首日就开源了FlashMLA，相信在接下来的几天内，社区会有更多实践和应用落地。 DeepSeek正用行动证明，他们不仅仅是开源的践行者，更是AI技术普惠化的推动者。
39210编辑于 2025-03-18 DeepSeek V4是什么？能做什么？
DeepSeek V4不只是聊天机器人，它是能真正干活的AI助手。 一、DeepSeek V4是什么？ ▪ 3.1 网页版 访问 https://chat.deepseek.com，注册即可使用。 " ) response = client.chat.completions.create( model="deepseek-v4-pro", # 或 deepseek-v4-flash 访问 https://chat.deepseek.com 注册 2. 试试简单的任务（写代码、总结文档） 3. 熟悉后尝试复杂任务（Agent流程） 4. 需要更高级功能，升级到Pro版 一句话带走： DeepSeek V4不是聊天机器人，是你的AI工作伙伴。
2K10编辑于 2026-04-28- 来自专栏大模型系列
万字长文详解DeepSeek：DeepSeek是什么-超长上下文
成立不到三年，DeepSeek已发布包括DeepSeek-Coder、DeepSeek-MoE、DeepSeek-VL、DeepSeek-R1等多个重量级模型，在代码生成、混合专家架构、多模态理解与推理能力等方面实现多项突破 本文将从技术演进、核心架构、开源生态、应用场景、产业影响五大维度，全面剖析DeepSeek的技术内核与发展路径。一、DeepSeek是什么？ 阶段三：迈向通用智能——DeepSeek-VL与DeepSeek-R1（2025–2026）DeepSeek-VL：支持图文理解、OCR、视觉问答等多模态任务。 参考资料：DeepSeek官网：https://www.deepseek.comGitHub仓库：https://github.com/deepseek-aiHuggingFace模型库：https:/ /huggingface.co/deepseek-ai腾讯云《3年，从0到全球领跑：万字长文拆解DeepSeek大模型技术演进》百度开发者中心《DeepSeek模型全解析：核心差异与应用场景指南》
6.4K60编辑于 2026-04-06 - 来自专栏cwl_Java
C++编程之美-结构之法(代码清单3-6)
代码清单3-6 Int CalculateStringDistance(string strA, int pABegin, int pAEnd, string strB, int pBBegin
30750编辑于 2022-11-30 - 来自专栏一臻AI
DeepSeek之后，10万一个的Manus到底是什么？
从"AI会说"到"AI会做"的飞跃 如果说ChatGPT和DeepSeek只是会说话的AI，那Manus就是真正会干活的AI。 以前你对AI说："帮我分析这些简历。" 但现在DeepSeek基本干掉了提示词工程，Manus又干掉了复杂的RPA+智能体+AI工作流...留给低端牛马打工人的时间，似乎确实不多了。 那我们该怎么办？ 与其焦虑，不如拥抱变化。 1. 继DeepSeek之后，又一个让全球瞩目的国产AI产品诞生了。 创始人是90后，之前做过壹伴助手这个产品（很多公众号作者都在用），然后卖掉后继续创业，现在又带来了Manus这个颠覆性产品。
28510编辑于 2025-03-07 - 来自专栏爱可生开源社区
是什么原因导致慢 SQL？问问 ChatDBA 和 DeepSeek
下面让我们正式进入《一问一实验：AI 版》第 63 期，看看 ChatDBA 最新效果以及与热门大模型 DeepSeek-R1 在 慢 SQL 优化方面 的效果对比（结尾）。 ChatDBA 与 DeepSeek 解决数据库故障的能力对比。 问题 是什么导致了慢 SQL？如何优化？ ChatDBA VS DeepSeek DeepSeek 的回答 登录 DeepSeek 官网，提出相同的问题。 DeepSeek-R1 回答首先给出了对问题的分析，然后给出了修改 SQL 语句创建复合索引以及强制索引提示两个解决方，但并未考虑到临时表参数对慢查询的影响。 上下滑动查看交互截图 对比总结 ChatDBA 相较于 DeepSeek-R1 的优势总结如下： 1.
43610编辑于 2025-06-17 - 来自专栏大模型系列
DeepSeek是什么？一文看懂国产开源大模型 DeepSeek 的功能、特点与使用方法
一句话总结：DeepSeek 是由中国初创公司“深度求索”开发的一系列完全开源、免费商用的大语言模型，以 DeepSeek-Coder（代码模型） 起家，现已扩展至 MoE 架构、多模态与智能体领域，目标是成为 引言：从“现象级模型”到“AI 基础设施”的跃迁 2023 年底，当中国 AI 行业陷入“百模大战”的同质化竞争时，一个成立不足一年的团队——深度求索（DeepSeek），凭借三款产品迅速出圈： DeepSeek-Coder ：性能超越 CodeLlama-34B 的开源代码大模型； DeepSeek-MoE：以稀疏激活实现“小成本、大性能”的混合专家模型； DeepSeek-VL：支持图文理解的多模态模型。 2.2 DeepSeek V4：下一代架构的三大支柱（技术前瞻，截至 2026 年 3 月） 虽然 V4 尚未正式发布，但 DeepSeek 在 2025–2026 年发布的三篇论文已勾勒出其技术蓝图： 这为 DeepSeek 这类独立实验室留下了宝贵的发展窗口。 结语：开源不是终点，而是新范式的起点 DeepSeek 的故事，是一个关于 技术理想主义如何在商业现实中扎根 的范本。
7.7K40编辑于 2026-03-27 - 来自专栏Linux运维技术之路
Deepseek 和Open Ai 大模型最大区别是什么
DeepSeek 和 OpenAI 的大模型（如 GPT 系列）在技术路线、架构设计和应用场景上存在显著区别。以下是两者的主要差异： 1. 模型架构 • DeepSeek： • 使用 MoE（Mixture of Experts，混合专家）架构，如 DeepSeek-V3 具有 6710 亿参数，但每次推理只激活 370 亿参数。 参数量和计算效率 • DeepSeek： • 参数量巨大（如 DeepSeek-V3 有 6710 亿参数），但通过 MoE 架构实现高效计算，每次推理只激活部分参数（如 370 亿）。 训练数据规模 • DeepSeek： • 在 14.8 万亿 token 的数据上进行了预训练，数据规模庞大。 开源与商业化 • DeepSeek： • 目前未完全开源，更多用于特定领域或商业化场景。
4.3K10编辑于 2025-02-04 - 来自专栏刷题笔记
3-6 银行业务队列简单模拟 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101221630 3-6 银行业务队列简单模拟 (20 分) 设某银行有A、B两个业务窗口
86830发布于 2019-11-08 - 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
4K32编辑于 2025-02-08 - 来自专栏AI技术探索和应用
打破信息差，小白也可以知道最近大火的DeepSeek是什么？
什么是DeepSeek？ DeepSeek的官网：https://www.deepseek.com/ DeepSeek是一款基于深度学习技术的人工智能平台，它能够模拟人类的思维过程，通过大量的数据学习和自我优化，从而提供精准的预测和决策支持 开源 Github开源地址：https://github.com/deepseek-ai HuggingFace模型地址：https://huggingface.co/deepseek-ai DeepSeek-R1 Deepseek的应用场景 DeepSeek的应用场景非常广泛，几乎涵盖了所有行业。以下是一些典型的应用案例： 金融领域：DeepSeek可以分析市场趋势，预测股票价格，帮助投资者做出更明智的决策。 教育领域：DeepSeek可以根据学生的学习情况，提供个性化的学习建议，提高学习效果。 Deepseek的未来展望 Deepseek的出现，标志着AI技术进入了一个新的阶段。
2.3K21编辑于 2025-02-24 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 3-6 Numpy数组(和矩阵)的合并与分割
在 numpy 中合并数组比较常用的方法有 concatenate、vstack 和 hstack。在介绍这三个方法之前，首先创建几个不同维度的数组：
1.2K10编辑于 2022-05-25 （数智化）招标采购行业未来的趋势是什么？DeepSeek这样答
最近，DeepSeek-R1这款开源推理模型火了！ 此外，平台已成功对接DeepSeek大模型，将借助DeepSeek在自然语言处理、机器学习、推理等能力，将AI能力融入招采全流程，赋能智能招采问答、采购文件智能编制及审查、围串标分析、大数据分析决策等应用场景
57910编辑于 2025-02-21- 来自专栏程序员修炼之路
AI届的拼多多登临iOS榜，DeepSeek到底是什么来头？
发展历史 2023 年 11 月 2 日：DeepSeek 发布了首个开源模型 DeepSeek Coder，这是一个支持多种编程语言的代码生成和调试模型。 2023 年 11 月 29 日：DeepSeek 发布了参数规模达 670 亿的通用大模型 DeepSeek LLM，包括 7B 和 67B 的 base 及 chat 版本。 最新产品：DeepSeek-R1 产品介绍 DeepSeek-R1 是 DeepSeek 于 2025 年 1 月 20 日发布的最新 AI 推理模型，性能直逼 OpenAI 的 o1 正式版。 总结 DeepSeek 作为一家新兴的 AI 科技公司，通过不断创新和技术突破，推出了多款高性能、低成本的 AI 模型，如 DeepSeek Coder、DeepSeek LLM、DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1。
73010编辑于 2025-02-04 - 来自专栏人工智能
DeepSeek R1(32k) 中的 32k 是什么含义？
的典型应用场景长文本总结（如论文、技术文档）多轮复杂对话（如客服、心理咨询）长代码文件的分析与生成对比参考GPT-4标准版：8k上下文GPT-4Turbo：128k上下文Claude3：200k上下文DeepSeek 扩展知识：Token是什么？1token≈0.75个英文单词或1.5个汉字，32ktoken约等于24,000英文单词或48,000汉字。 窗口限制的影响若输入超过32k，模型会遗忘超出部分的信息，因此超长文本需要分段处理或选择更大窗口的模型（如DeepSeek128k版本）。
1.2K00编辑于 2026-03-08 从7亿用户到行业洗牌“2025 AI应用落地的冰与火之歌”
应用落地的冰与火之歌” 一、热榜事件深度解析：两个关键事件读懂AI落地困局 二、趋势数据可视化：读懂2025 AI应用落地的三个核心数据 三、普通人视角的机会与警示：不同角色的AI落地选择指南 四、未来3- 6个月预测：AI应用落地将迎来三大突破 五、互动讨论：你心中的AI爆款应用该是什么样？ 四、未来3-6个月预测：AI应用落地将迎来三大突破 技术突破点：多模态能力从“演示阶段”进入“实用阶段”。 五、互动讨论：你心中的AI爆款应用该是什么样？ 开源模型体验地址：DeepSeek官网（https://www.deepseek.com）、Meta Llama官网（https://ai.meta.com/resources/models-and-libraries
83910编辑于 2025-12-31GPT-4训练花了1亿美元，DeepSeek只花了560万——AI模型的参数军备竞赛结束了
GPT-4花了超过1亿美元，DeepSeek-V3花了560万美元。差了18倍。 这是什么概念？在Elo评分体系中，两个选手分差25分以内意味着胜率接近54:46——也就是说，打100盘棋，领先者只多赢8盘。 用人话说：你让这5个模型做同一道题，差不多5次有3次答案一样。 三、MoE：用671B参数的知识，付37B参数的账单 3.1 MoE到底是什么？ MoE（Mixture of Experts，混合专家）是当前最重要的模型架构创新。 懒：API调一下就行，不用管部署 稳：SLA保障、安全合规、技术支持 快：不用等GPU交付 新：闭源模型通常比开源快3-6个月发布新能力 5.3 什么时候该用开源？ 日Token量 < 50M 闭源API 自部署TCO更高 日Token量 > 100M 开源自部署 年省5000万 数据敏感（金融/医疗） 开源自部署 数据不出域 需要最新能力 闭源API 开源滞后3-
19910编辑于 2026-06-25DeepSeek入门指南：零门槛抢占AI红利的程序员进阶路径
DeepSeek作为新一代AI开发框架，为程序员提供了从入门到精通的完整技术栈支持。其核心优势在于低门槛设计与全流程支持，使开发者无需深厚数学基础即可快速构建AI应用。 环境配置三步法容器化部署：docker pull deepseek/base:latest依赖安装：pip install deepseek-core==2.3.1环境验证：import deepseek ; print(deepseek. import Clientconfig = { "api_key": "YOUR_API_KEY", # 控制台获取 "endpoint": "https://api.deepseek.com top_p)：建议阈值0.9终止符(stop_tokens)：如["\n", "}"]四、职业发展赋能能力跃迁路径基础阶段：掌握Prompt工程与API调用（1-3个月）进阶阶段：构建RAG架构与企业级项目（3-
37610编辑于 2026-04-06- 来自专栏C++
【DeepSeek】deepseek可视化部署
1 -> 前文 【DeepSeek】DeepSeek概述 | 本地部署deepseek 通过前文可以将deepseek部署到本地使用，可是每次都需要win+R输入cmd调出命令行进入到命令模式，输入命令 ollama run deepseek-r1:latest。 点击使用自己的 API Key 或本地模型 点击第一个Chatbox AI 进入该界面后，点击CHATBOX AI，选择其他的模型提供方 选择Ollama API这个模型提供方 点击模型，会显示已经部署到本地的deepseek 首先，我得明白快速幂算法是什么。好像它是一种计算a的b次方的方法，特别适用于大指数的情况，这样可以避免时间复杂度太高。 那快速幂的基本思想是什么呢？
1.1K20编辑于 2025-02-12
腾讯云开发者
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