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RSS订阅原创 DeepSeek的对手：QWQ大模型
近年来，大型语言模型（LLM）领域发展迅猛，DeepSeek作为其中的佼佼者，凭借其强大的代码生成和数学推理能力，受到了广泛关注。1. 更强的通用推理能力：QWQ模型不仅在特定领域的推理任务上表现出色，在更广泛的日常场景中也展现出强大的推理能力。2. 创新的模型架构：QWQ模型在Transformer架构的基础上进行了改进，引入了专门用于推理的模块。2. 更好的可解释性：QWQ模型在推理过程中会生成推理路径，这使得用户可以了解模型的推理过程，从而增加对模型结果的信任度。
2025-03-13 23:00:12
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原创 我开启了可供大家使用的DeepSeek-R1：7b、Chatglm3:6b等六种大模型，免费哦
详情请参考：【大模型本地部署（可供外网调用） - 优快云 App】https://blog.youkuaiyun.com/2401_86075647/article/details/146190401?
2025-03-12 22:44:42
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原创 DeepSeek与QWQ大模型对比
DeepSeek和QWQ作为两种不同架构的大模型，各自在特定领域和应用场景中展现出独特优势。DeepSeek在自然语言处理和推荐系统等文本相关任务中表现突出，而QWQ则在图像识别、语音识别和金融风控等非文本任务中具有较强竞争力。在人工智能领域，大模型的发展日新月异。DeepSeek和QWQ作为两种具有代表性的大模型，各自在技术架构、应用场景和性能表现上展现出独特优势。2. 自注意力机制：通过自注意力机制，DeepSeek能够在处理长文本时保持较高的准确性，有效解决了长距离依赖问题。
2025-03-11 22:40:43
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原创 大模型本地部署（可供外网调用）
加载时间比较长，请耐心等待（2-3分钟左右），后续就会块（第一次较慢）这个列表是我所有的本地大模型，可以随意调用（但不要恶意攻击）选择完想要的模型后即可与模型对话。4.进入到openwebui。加载时间大约在1分钟。
2025-03-11 22:05:17
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原创 史上最慢的排序算法：猴子排序
（n 的阶乘）种可能性。猴子排序（Monkey Sort）是一种基于随机化的排序算法，其灵感来源于一种幽默的想象：假设有一群猴子在键盘上随意敲击，最终可能会打出一篇完整的莎士比亚的作品。猴子排序的空间复杂度是 O(1)，因为它只使用了常数级别的额外空间来存储一些变量（如临时数组和计数器）。不过，由于打乱数组的操作可能会在某些实现中使用额外的空间来存储打乱后的数组，因此在某些情况下也可以视为 O(n)。1. 最坏情况：在最坏情况下，猴子排序可能需要进行无限次的随机打乱，直到数组变为有序。
2025-01-26 16:37:44
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原创 机器学习论文
常见的监督学习算法包括线性回归（LinearRegression）、逻辑回归（LogisticRegression）、支持向量机（SupportVectorMachine）、决策树（DecisionTree）和神经网络（NeuralNetworks）等。通过不断的算法改进和应用扩展，机器学习将在未来发挥更大的作用。自动化机器学习（AutoML）旨在通过自动化的方式进行模型选择、特征工程和超参数优化，降低机器学习的使用门槛，使更多领域的专家能够利用机器学习技术。
2025-01-19 19:26:40
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原创 triangle_area_calculators库发布
print("底边为", isosceles_b, "等腰边为", isosceles_a, "顶角为", isosceles_theta_degrees, "度的等腰三角形面积：", TriangleAreaCalculators.area_of_isosceles_triangle_by_base_angle(isosceles_b, isosceles_a, isosceles_theta_degrees))# 示例9：计算等腰三角形面积（已知底边、等腰边和顶角，这里传入角度制角度）
2024-11-05 22:16:00
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原创 解数独Python
if solutions_found >= solutions_count: # 如果找到了指定数量的解，则停止搜索。grid[row][column] = 0 # 回溯。solveFunc(solutions_count=2) # 更改这里的数字来设置输出的解的数量。raise StopIteration # 使用异常来退出递归。solutions_found = 0 # 计数器，用于记录已找到的解的数量。pass # 捕获异常以优雅地结束递归。# 当所有空格都被填满时，找到了一个解。
2024-10-09 19:01:21
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原创 如何计算Pi？python
首先，它定义了一个名为`calculate_pi`的函数，该函数使用莱布尼茨级数来计算π的近似值。然后，它定义了一些辅助函数，如`factorial`、`power`和`sin`，这些函数用于计算泰勒级数展开式中的项和其他数学运算。接下来，它定义了一个名为`polygon_approximation`的函数，该函数计算正n边形的边长。最后，它定义了一个名为`estimate_pi`的函数，该函数通过不断增加正多边形的边数，直到相邻边长的差小于给定的精度阈值，来估算π的值。# 计算正n边形的边长。
2024-10-09 18:56:19
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原创 解方程1———拆括号Ptyhon
如果括号前有系数，将其乘以括号内的每一项。# 找到第一个左括号和最后一个右括号的位置。# 如果没有括号，直接返回原表达式。只是示例，下面几期会调整并实现完整的求解器！# 将拆分后的表达式重新组合。# 提取括号前的系数。# 提取括号内的内容。# 提取括号后的内容。# 检查表达式是否包含括号。
2024-10-07 23:49:03
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原创 一元一次方程求解器———项目思路和问题列举Python
5.求（c - b ）/ a 的值（即x的根）4.整理成ax + b = c 的形式。2.合并同类项时识别常数和非常数项。3.计算非常数项的和。
2024-10-07 23:43:37
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原创 Python、C++、java阶乘算法
阶乘是数学中的一个概念，通常定义为从1乘到指定的数。具体来说，一个正整数的阶乘（记作n!例如，5的阶乘（记作5!此外，阶乘函数还可以通过递归的方式定义，即n!阶乘在数学中有广泛的应用，特别是在排列组合问题中。例如，从n个不同元素中取出m个元素的所有排列的个数，就是n的阶乘除以（n-m）的阶乘与m的阶乘的乘积。阶乘的定义可以扩展到0，规定0的阶乘（0!）为1，这是一个特殊的定义，使得许多数学公式在涉及阶乘时更加简洁。总的来说，阶乘是一个重要的数学概念，它在数学、计算机科学和其他领域都有广泛的应用。
2024-10-03 16:33:13
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原创 等差数列求和程序
这段代码定义了三个函数：CITINIAI、CITINIAPN 和 SOAS。CITINIAI 函数用于检查输入的参数是否为整数，CITINIAPN 函数用于检查公差是否为正数且首项小于末项，SOAS 函数则根据这些条件计算等差数列的和。在测试部分，调用 SOAS 函数时传入了一个整数作为公差（1），同时满足 CITINIAI 和 CITINIAPN 的条件。因此，SOAS 函数将计算等差数列的和并返回结果。# 检查SOAS函数接收的公差是否为正数且首项小于末项。# 检查SOAS函数接收的参数是否为整数。
2024-08-13 00:17:54
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原创 python、java、c，c++各自的优点
跨平台：Java 的 "一次编写，到处运行"（Write Once, Run Anywhere）特性，使其在不同平台上具有很高的兼容性。每种语言都有其适用的场景和优势，选择哪种语言往往取决于项目需求、开发团队的熟悉度以及预期的应用领域。- 复杂性：C++ 比 C 更加复杂，提供了更多的特性和控制，但学习曲线也更陡峭。-面向对象：Java 是一种面向对象的编程语言，有助于构建模块化和可重用的代码。- 性能：C++ 保留了 C 语言的性能优势，同时增加了面向对象的特性。
2024-08-06 08:51:50
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原创 什么是Python
作为一门高层次、解释型、互动式和面向对象的脚本语言，Python的设计注重代码的可读性和简洁性。Python的说明文档极其简单，且代码结构清晰，强制缩进，使得代码易读、易维护。另外，Python具有动态类型系统和自动内存管理功能，这使得开发者可以专注于解决问题，而不必过多关注语言细节。总之，Python以其简洁明了的语法、强大的库支持及其广泛的适用场景，成为了全球最受欢迎的编程语言之一，并在实际生活中有着广泛的应用。Python是一种功能强大、易于学习的编程语言，拥有丰富的库和框架，可以满足各种开发需求。
2024-08-04 18:35:07
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原创 数据库插入案例-Python
使用`cursor.execute`执行SQL语句创建一个名为`users`的表，包含`id`, `name`, `age`, `username`, `password`, `phone_number`字段。这段代码是一个Python脚本，用于连接SQLite数据库，并创建一个用户表，然后提示用户输入个人信息，将这些信息插入到数据库中，并打印出最新注册的用户信息。- 使用`hashlib.sha256`对用户输入的密码进行SHA-256加密，并使用`hexdigest`方法获取加密后的字符串。
2024-07-30 12:01:00
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原创 爬虫案例_Python
这些信息包括：内容类型（'Content-Type'）、引用页面（'Referer'）和请求方式（'X-Requested-With'）。d. 检查result中的'errno'键的值是否为0，如果为0，表示成功获取数据。print(f"请求失败，错误码：{result['errno']}，错误信息：{result['errmsg'].decode()}")e. 使用列表推导式从translations中提取每个翻译结果的值（'v'键对应的值），并使用''.join()方法将它们连接成一个字符串。
2024-07-27 21:47:23
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原创 天气预报-python
plt.plot(pd.date_range(start=max(data.index), periods=3), forecast, color='red', label='预测')# 预测未来3天的温度（在这个例子中，我们只有一个数据集，所以预测结果可能不准确）print('未来3天的预测温度：', forecast[0])# 划分训练集和测试集（在这个例子中，我们只有一个数据集）plt.plot(train, label='训练集')plt.plot(test, label='测试集')
2024-07-15 21:42:54
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原创 如何让程序识别输入的是中文/英文
print(detect_language(input_str)) # 输出： Chinese。print(detect_language(input_str)) # 输出： English。input_str = "你好，这是一个测试"
2024-07-12 12:46:40
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原创 Python-NumPy 库编写复杂程序
NumPy 是一个用于 Python 编程语言的库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。- ndarray（N-dimensional array object）： 一个具有向量运算能力的快速且节省空间的多维数组对象。- 用于对数组进行操作的通用函数：这些函数以 `numpy.` 开头，如 numpy.sin、numpy.sqrt 等。- 在使用 NumPy 时，建议使用 `import numpy as np` 导入模块，这样可以方便地使用 `np.
2024-07-11 12:52:38
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原创 函数接受一个字符串参数，返回该字符串中每个字符出现的次数
在Python中，我们可以使用字典（dict）来存储每个字符及其出现的次数。遍历字符串中的每个字符，如果字符已经在字典中，则将其计数加一；如果不在字典中，则将其添加到字典中并设置计数为1。- 对于非常长的字符串，这种方法可能会消耗较多的内存和时间。在这种情况下，可以考虑使用其他数据结构或算法来优化性能。如果只想计算字母的出现次数，可以在循环中添加条件判断。- 如果需要忽略大小写，可以在处理之前将输入字符串转换为全部小写或全部大写。- 该函数区分大小写，即大写的'A'和小写的'a'被视为不同的字符。
2024-07-10 16:28:09
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原创 装饰器_Python
在这个示例中，我们定义了一个名为`timer_decorator`的装饰器，它接受一个函数作为参数。在装饰器内部，我们定义了一个名为`wrapper`的函数，它会在被装饰的函数执行前后分别记录时间，然后计算并打印函数运行时间。最后，我们使用`@timer_decorator`装饰了一个名为`example_function`的示例函数。装饰器是Python中一种特殊类型的函数，它允许我们在不修改原函数代码的情况下，为函数添加新的功能。- 在使用装饰器时，需要确保装饰器定义在被装饰函数之前，否则会报错。
2024-07-09 17:12:29
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原创 kociemba 算法
在这个示例中，`cube_state`是一个代表魔方当前状态的字符串，每个字母代表一个颜色，例如'U'代表上层的黄色，'R'代表右侧的红色等。在使用该算法时，应注意输入状态的准确性，并遵循标准的魔方操作规则。- Kociemba算法利用魔方的特殊性质和旋转规则，将复杂的魔方状态空间划分为较小的、易于管理的状态集，然后使用IDA*搜索算法寻找最短的解法路径。- 在使用Kociemba算法时，需要确保输入的魔方状态准确无误，错误的输入可能导致算法无法正确工作或输出错误的解法。2. **使用示例**
2024-07-08 16:43:07
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原创 3x+1 问题_Python
1、解释说明：3x+1问题，又称为Collatz猜想，是一个经典的数学问题。给定一个正整数n，按照以下规则进行操作：- 如果n是偶数，则将其除以2；- 如果n是奇数，则将其乘以3再加1。重复这个过程，最终会得到1。这个问题的关键在于，对于任何正整数n，是否都会最终得到1，目前还没有得到证明。在Python中，我们可以编写一个简单的程序来模拟这个过程。2、使用示例：def collatz(n): if n == 1: return [1] elif n % 2 ==
2024-07-08 13:20:48
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原创 排序算法_Python
3，归并排序的时间复杂度为O(n log n)，空间复杂度为O(n)。2. **三数取中法选择基准元素**：从待排序序列的首、尾和中间选择三个元素，将它们排序后的中间元素作为基准元素。- **分区操作**：重新排序数列，所有比基准值小的元素摆放在基准前面，所有比基准值大的元素摆在基准后面。1. **空间复杂度**：归并排序需要额外的存储空间来临时存放合并后的数组，因此它的空间复杂度为O(n)。1. **随机选择基准元素**：在每次分区时，随机选择一个元素作为基准元素，降低最坏情况发生的概率。
2024-07-08 10:45:55
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原创 井字棋 AI-Python
具体来说，如果当前是MAX节点（即玩家希望最大化收益的节点），它会评估所有可能的走法，并选择能带来最大价值的走法。通过这种递归方式，Minimax算法能够找到一条最优路径，使得在对方采取最佳反应的情况下，自己的损失最小。这种技术通过维护两个值——Alpha（当前找到的最大下界）和Beta（当前找到的最小上界），在搜索过程中剪枝那些不可能优于已有选择的子树，从而显著减少搜索量。总的来说，Minimax算法通过构建博弈树并递归评估每个可能的游戏状态，寻找在对手采取最优反应的情况下能够保证的最佳结果。
2024-07-07 22:05:41
1648
原创 论机器学习
从Hinton等人提出的深度学习理论开始，再到TensorFlow等工具的出现 ，这些论文不仅在理论上取得了突破，更在实际问题解决上展现了强大的能力。例如，Duchi等人提出的自适应次梯度方法以及Kingma等人的Adam优化算法，都是在实际中广泛应用的提升机器学习模型训练性能的技术。最后，在迁移学习和特征提取方面，Yosinski等人的论文揭示了深度神经网络各层特征的通用性与特异性，而Razavian等人则展示了预训练CNN在不同任务上的迁移能力。
2024-07-06 19:49:43
246
原创 五子棋 AI_Python 升级版
super().__init__(screen, text, x, y, [(153, 51, 250), (221, 160, 221)], True) # 紫色。font_image = font.render(text, True, (255, 215, 0), (255, 255, 255)) # 金黄色。direction = [(1, 0), (0, 1), (1, 1), (1, -1)] # 四个方向。
2024-07-04 17:03:36
331
原创 时间序列模型_python 程序
选择合适的模型：根据数据特点和问题需求，选择合适的时间序列模型，如ARIMA、SARIMA、Holt-Winters等。注意数据的稳定性：在进行时间序列分析之前，需要检查数据的稳定性。确保数据的完整性和准确性：时间序列分析依赖于高质量的数据，因此在开始分析之前，需要确保数据的完整性和准确性。考虑季节性因素：如果数据具有明显的季节性变化，需要在建模时考虑这一点，可以使用季节性差分或季节性模型进行处理。选择合适的时间间隔：根据实际问题和数据特点，选择合适的时间间隔（如秒、分钟、小时、天等）对数据进行采样。
2024-06-29 12:06:20
485
原创 不用 abs（）取绝对值 Python
这段代码定义了一个名为`culcalate`的函数，该函数接受一个参数`operation1`。函数的目的是计算输入值的绝对值。在Python中，通常我们使用内置的`abs()`函数来获取一个数的绝对值。在这个示例中，我们定义了一个名为`my_abs`的函数，它接受一个参数`x`。由于`math.sqrt()`函数不能接受负数作为参数，所以在计算负数的平方根时，需要先将其平方，然后再取平方根。虽然这种方法可以实现取绝对值的功能，但在实际应用中，推荐使用内置的`abs()`函数，因为它更简洁且易于理解。
2024-06-29 10:39:47
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原创 五子棋人机对战 python 程序
五子棋人机对战是指在计算机上实现的五子棋游戏，其中一方是玩家，另一方是由计算机程序控制的AI。玩家和AI轮流在棋盘上下子，目标是将自己的棋子连成五个，横、竖、斜均可。当有一方成功连成五个棋子时，该方获胜。这个程序实现了简单的人机对战，但机器的棋力有待提高。
2024-06-29 10:10:03
657
空空如也
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