本文分类:news发布日期:2025/2/6 5:04:57
相关文章
人工智能DeepSeek培训讲师叶梓AI大模型DeepSeek基础培训提纲
在当今数字化时代,人工智能(AI)与大模型技术正深刻地改变着各个行业。本次培训旨在系统地介绍AI与大模型的基础知识、工作原理、应用实践以及DeepSeek的相关内容,帮助学员全面了解并掌握这一前沿技术,提升其在实际工作…
建站知识
2025/2/6 5:02:54
Windows Docker笔记-简介摘录
Docker是一个开源的容器化平台,可以帮助开发人员将应用程序与其依赖项打包在一个独立的容器中,然后在任何安装的Docker的环境中快速、可靠地运行。
几个基本概念和优势: 容器:容器是一个轻量级、独立的运行环境,包含了…
建站知识
2025/2/6 5:00:52
微服务知识——微服务拆分规范
文章目录 一、微服务拆分规范1、高内聚、低耦合2、服务拆分正交性原则3、服务拆分层级最多三层4、服务粒度适中、演进式拆分5、避免环形依赖、双向依赖6、通用化接口设计,减少定制化设计7、接口设计需要严格保证兼容性8、将串行调用改为并行调用,或者异步…
建站知识
2025/2/6 4:59:50
代码随想录二刷|回溯1
回溯
组合问题
方法
组合
题干
给定两个整数 n 和 k,返回范围 [1, n] 中所有可能的 k 个数的组合。
你可以按 任何顺序 返回答案。
思路
(1)定义全局变量数组,作为存放组合的数组和存放最终答案的数组
(2&…
建站知识
2025/2/6 4:58:49
(2025,LLM,下一 token 预测,扩散微调,L2D,推理增强,可扩展计算)从大语言模型到扩散微调
Large Language Models to Diffusion Finetuning 目录
1. 概述
2. 研究背景
3. 方法
3.1 用于 LM 微调的高斯扩散
3.2 架构
4. 主要实验结果
5. 结论 1. 概述
本文提出了一种新的微调方法——LM to Diffusion (L2D),旨在赋予预训练的大语言模型(…
建站知识
2025/2/6 4:57:48
使用 Ollama 在 Windows 环境部署 DeepSeek 大模型实战指南
文章目录 前言Ollama核心特性 实战步骤安装 Ollama验证安装结果部署 DeepSeek 模型拉取模型启动模型 交互体验命令行对话调用 REST API 总结个人简介 前言
近年来,大语言模型(LLM)的应用逐渐成为技术热点,而 DeepSeek 作为国产开…
建站知识
2025/2/6 4:55:46
【力扣】240.搜索二维矩阵 II
题目 我的代码
class Solution {
public:bool searchMatrix(vector<vector<int>>& matrix, int target) {for(int i0;i<matrix.size();i){for(int j0;j<matrix[0].size();j){if(targetmatrix[i][j]){return true;}else if(target<matrix[i][j]){brea…
建站知识
2025/2/6 4:54:45