- 大模型背后的向量魔法:Embedding技术初探 - 程序设计实验室by 程序设计实验室 on 7 2 月, 2025 at 9:22 上午
本文原本是2022年写的,然而一直没有完善,自从LLM火起来之后,NLP领域的技术更新很快,本文只是大概介绍了Embedding相关的基础知识,具体应用接下来会在博客更新发布。 前言 又是很长一段时间没更新博客了,这个暑假非常忙,也稍微做出了一点成果,接下来会继续在博客上分享~ 今年以来,大模型
- 痞子衡嵌入式:恩智浦i.MX RT1180系列MCU启动那些事(2)- Boot配置(BOOT Pin/eFUSE) - 痞子衡by 痞子衡 on 7 2 月, 2025 at 8:54 上午
大家好,我是痞子衡,是正经搞技术的痞子。今天痞子衡给大家介绍的是恩智浦i.MX RT118x系列MCU的Boot配置。 痞子衡旧文 《RT四位数Boot简介》 里为大家介绍了 Boot 基本原理以及 i.MXRT1xxx Boot 方式,此外也有文章 《RT1xxx Boot配置》 介绍了 i.MX
- ThreeJs-14HTML混合3D渲染 - Heymar-10by Heymar-10 on 7 2 月, 2025 at 7:50 上午
一.css渲染器基本使用 使用场景:经常在一些3D物体左右还会跟随一些文字等,实际都是标签,应用场景非常广泛 先完成基本的3D,月球围绕地球转,这里就是给月球加了sin函数 然后现在就先创建一个标签体出来 2D渲染器出了暴露出来一个渲染器还有一个对象器 但是到这里并不会显示出来,还要创建2D渲染器跟
- Windows11本地部署DeepSeek加速 - DECHINby DECHIN on 7 2 月, 2025 at 7:12 上午
本文介绍了一个可以相比之下更快速的在本地部署DeepSeek的方法,除了在上一篇博客中介绍的从Github或者Github加速网站获取Ollama之外,还可以通过从国内的其他大模型文件平台下载模型文件,来加速本地模型的构建。
- 通过Ollama本地部署DeepSeek R1以及简单使用的教程(超详细) - Qubernetby Qubernet on 7 2 月, 2025 at 6:32 上午
本文介绍了在Windows环境下,通过Ollama来本地部署DeepSeek R1。该问包含了Ollama的下载、安装、安装目录迁移、大模型存储位置修改、下载DeepSeek以及通过Web UI来对话等相关内容。 1、下载Ollama 首先我们到Ollama官网去下载安装包,此处我们下载的是Wi
- 如何在WPS和Word/Excel中直接使用DeepSeek功能 - 麻雀小妖by 麻雀小妖 on 7 2 月, 2025 at 6:16 上午
以下是将DeepSeek功能集成到WPS中的详细步骤,无需本地部署模型,直接通过官网连接使用:1. 下载并安装OfficeAI插件 (1)访问OfficeAI插件下载地址:https://www.office-ai.cn/,下载插件(目前只支持windows系统)。 OfficeAI 助手 是一款免
- 使用C# 调用deepseek api接口,来实现正常访问 - 火星大能猫by 火星大能猫 on 7 2 月, 2025 at 6:05 上午
先上图,结果如图 先去官方网站充值api费用,默认 对应的C#代码封装 1 public class DeepSeekHelper 2 { 3 private static readonly HttpClient client = new HttpClient(); 4 private const
- 聊聊GRPO算法——从Open R1来看如何训练DeepSeek R1模型 - 又见阿郎by 又见阿郎 on 7 2 月, 2025 at 5:59 上午
概述 首发自个人公众号:阿郎小哥的随笔驿站 DeepSeek R1系列建议阅读之前的系列文章: 聊聊DeepSeek R1的一些总结 聊聊DeepSeek R1的开源复现库——Open R1之合成数据 聊聊DeepSeek R1的知识蒸馏与应用思考 简介 GRPO 是一种在线学习算法,这意味着它通过
- 腾讯云HAI与DeepSeek携手打造私有化高效代码助手 - 努力的小雨by 努力的小雨 on 7 2 月, 2025 at 4:11 上午
今天,我们依然以DeepSeek-R1大模型为核心,继续探索其在实际场景中的可用性。今天的重点将放在基于DeepSeek-R1大模型,结合JetBrains IDEA 插件代码助手(CodeGPT)进行的场景应用探索。 我们将利用腾讯云HAI服务器进行私有化部署,以确保数据安全和模型的高效运行。让我
- Java虚拟线程探索 - 曾彪彪by 曾彪彪 on 7 2 月, 2025 at 3:46 上午
在Java 21中,引入了虚拟线程,这是一个非常非常重要的特性,之前一直苦苦寻找的Java协程,终于问世了。在高并发以及IO密集型的应用中,虚拟线程能极大的提高应用的性能和吞吐量。 什么是虚拟线程 先来看一下虚拟线程的概念。 虚拟线程概念 DK 21 引入了虚拟线程的支持,这是为了改善 Java 应
- 鸿蒙页面开发 - 组件复用样式 @Styles - 时光凉忆by 时光凉忆 on 7 2 月, 2025 at 3:07 上午
这篇文章介绍一个装饰器 @Styles,它的主要作用是复用样式 当多个组件都有相同的样式,如果每个组件单独设置,会造成大量重复的代码冗余。这时我们可以使用 @Styles 将这些相同样式封装成一个方法,供这些组件调用,达到复用样式的目的 使用方法 @Styles 使用分为两种情况,定义在组件内或定义
- 全网最简单DeepSeek-R1本地部署教程 - 花开花落花谢by 花开花落花谢 on 7 2 月, 2025 at 2:45 上午
1.安装ollama 打开ollama网址:https://ollama.com/ 选择你电脑的系统进行下载 我的电脑是windows的就点击windows然后点击下载即可 下载完毕后双击打开下载的.exe文件等待软件自动安装完毕 安装完毕后,点击键盘的win+r键输入cmd进入命令行 然后输入ol
- 并发编程 - 线程同步(四)之原子操作Interlocked详解一 - IT规划师by IT规划师 on 7 2 月, 2025 at 1:38 上午
本文介绍Interlocked类的使用,包括Read、Increment、Decrement和Add方法,适用于多线程环境安全操作变量,解决了非原子操作导致的线程安全问题,并提供示例代码。
- C# Winform 实现静态变量属性的值变了,触发事件,类似WPF的双向绑定 - VipSoftby VipSoft on 7 2 月, 2025 at 12:49 上午
在C# WinForms中,虽然没有像WPF那样内置的双向绑定机制,但你可以通过事件和属性封装来实现类似的功能。具体来说,你可以在静态属性的set访问器中触发一个自定义事件,然后在需要的地方订阅这个事件,以便在属性值发生变化时执行相应的操作。 全局状态的隐患 问题:静态类和静态事件引入了全局状态,这
- C# 深度学习框架 TorchSharp 原生训练模型和图像识别-自定义网络模型和识别手写数字 - 痴者工良by 痴者工良 on 7 2 月, 2025 at 12:35 上午
目录使用 Torch 训练模型定义神经网络加载数据集创建网络模型定义损失函数训练识别手写图像 教程名称:使用 C# 入门深度学习 作者:痴者工良 教程地址:https://torch.whuanle.cn 电子书仓库:https://github.com/whuanle/cs_pytorch Mao
- RocketMQ实战—5.消息重复+乱序+延迟的处理 - 东阳马生架构by 东阳马生架构 on 6 2 月, 2025 at 3:59 下午
大纲 1.根据RocketMQ原理分析为什么会重复发优惠券 2.引入幂等性机制来保证数据不会重复 3.如何用死信队列处理优惠券系统数据库宕机 4.基于RocketMQ的订单库同步为什么会消息乱序 5.如何解决RocketMQ的消息乱序问题 6.RocketMQ的顺序消息机制的代码实现 7.基于Roc
- VSCODE接入DeepSeek R1实现AI完成自动化脚本实战开发 - 久曲健by 久曲健 on 6 2 月, 2025 at 3:51 下午
大家好,我是六哥,今天还是我们喜爱的DeepSeek的玩法,今天来个实战案例,和大家分享一下如何将DeepSeek接入VS Code,结合AI Toolkit插件完成自动化脚本的实战开发。 一、准备 微软官方为我们提供了一个针对AI辅助的插件——AI Toolkit for Visual Studi
- 【忍者算法】从图书馆编目到数组搜索:探索缺失的第一个正整数|LeetCode 41 缺失的第一个正整数 - 忍者算法by 忍者算法 on 6 2 月, 2025 at 3:38 下午
从图书馆编目到数组搜索:探索缺失的第一个正整数 生活中的算法 想象你是一位图书馆管理员,正在整理一排连续编号的图书。这些书应该从1号开始按顺序排列,但是有些编号的书不见了。你的任务是找出第一个缺失的编号。这就像是在做点名,发现第一个没来上课的同学。 这个场景在生活中很常见。比如: 餐厅服务员查看哪个
- 中介者模式 - 烟沙九洲by 烟沙九洲 on 6 2 月, 2025 at 3:36 下午
中介者模式的目的是把多方会谈变成双方会谈,从而实现多方的松耦合。用一个中介对象来封装一系列的对象交互。这样,系统中的各个对象不直接互相引用,而是通过中介者进行交互,从而降低了系统的耦合度。
- 基于开源Drasi 实时监控和自动响应系统 - 张善友by 张善友 on 6 2 月, 2025 at 3:01 下午
Drasi 是微软使用MIT协议开源的一个项目,已经提交到CNCF孵化,github:https://github.com/drasi-project/drasi-platform/ ,他提供了一个集成解决方案,可以用于监控变化并自动做出适当的响应,解决扩展事件驱动系统所面临的挑战。它提供了一个统一