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原创 【深度学习】DeepSeek模型介绍与部署
我们提出了 DeepSeek-V3，一个强大的混合专家 (MoE) 语言模型，拥有 671B 总参数，其中每个 token 激活 37B 参数。为了实现高效推理和成本效益的训练，DeepSeek-V3 采用了多头潜在注意力 (MLA) 和 DeepSeekMoE 架构，这些架构在 DeepSeek-V2 中得到了充分验证。此外，DeepSeek-V3 首次提出了无辅助损失的负载平衡策略，并设置了多 token 预测训练目标，以增强性能。
2025-02-01 12:25:27
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原创 【Deepseek】服务器部署Deepseek全流程
在服务器上部署 DeepSeek 模型需要细致的准备和配置，但通过上述步骤，您可以成功地在 Linux 服务器上运行并远程访问该模型。根据您的硬件条件和需求，选择合适的模型规模，并进行相应的优化，以获得最佳性能。希望本指南对您的部署过程有所帮助。。
2025-03-25 13:56:44
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原创 【NLP】 API在大语言模型中的应用
API是大语言模型落地应用的关键桥梁，开发者通过标准化接口即可快速获得：文本生成（如客服对话）、数据分析（如文档摘要）、自动化（如代码生成）等能力。实际开发中需重点关注提示工程优化异步性能调优和合规性控制。随着模型技术的演进，未来LLM API将向更低延迟、更低成本和更高专业性的方向发展。
2025-03-19 19:33:13
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原创 【Linux】使用VirtualBox部署Linux虚拟机
安装完成后，系统会提示重启。为了获得更好的性能（如支持共享文件夹、自动调整分辨率等），你需要安装。如果需要虚拟机与主机共享网络（比如访问互联网），可以在。重启虚拟机，进入你安装好的 Linux 系统。按钮开始创建新的虚拟机。
2025-02-01 12:02:18
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原创 [USACO05DEC] Scales S （DFS+剪枝）
每次称牛时，他都把某头奶牛安置在天平的某一边，然后往天平另一边加砝码，直到天平平衡，于是此时砝码的总质量就是牛的质量（约翰不能把砝码放到奶牛的那边，因为奶牛不喜欢称体重，每当约翰把砝码放到她的蹄子底下，她就会尝试把砝码踢到约翰脸上）。约翰有一架用来称牛的体重的天平。现在约翰告诉你每个砝码的质量，以及天平能承受的最大质量，你的任务是选出一些砝码，使它们的质量和在不压坏天平的前提下是所有组合中最大的。个砝码开始，每个砝码的质量至少等于前面两个砝码（也就是质量比它小的砝码中质量最大的两个）的质量的和。
2025-01-31 17:11:18
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原创 【深度学习】 UNet详解
我们将训练一个 UNet 模型，使用交叉熵损失函数和 Adam 优化器。训练时，输入的图像和标签将通过 DataLoader 加载。# 超参数# 数据加载# 初始化模型与优化器model = UNet(in_channels=3, out_channels=2).to(DEVICE) # 假设是二分类# 训练过程# 前向传播# 计算损失# 反向传播# 更新参数。
2025-01-26 12:25:46
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原创 独木桥（贪心）
你希望找些刺激，于是命令你的士兵们到前方的一座独木桥上欣赏风景，而你留在桥下欣赏士兵们。由于先前的愤怒，你已不能控制你的士兵。另外，总部也在安排阻拦敌人的进攻，因此你还需要知道你的部队最多需要多少时间才能全部撤离独木桥。每个士兵都有一个初始面对的方向，他们会以匀速朝着这个方向行走，中途不会自己改变方向。但是，如果两个士兵面对面相遇，他们无法彼此通过对方，于是就分别转身，继续行走。突然，你收到从指挥部发来的信息，敌军的轰炸机正朝着你所在的独木桥飞来！的数据，满足初始时，没有两个士兵同在一个坐标，
2025-01-25 12:35:16
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原创 [NOIP2012 提高组] 借教室
借教室的原则是先到先得，也就是说我们要按照订单的先后顺序依次为每份订单分配教室。如果在分配的过程中遇到一份订单无法完全满足，则需要停止教室的分配，通知当前申请人修改订单。大到院系举办活动，小到学习小组自习讨论，都需要向学校申请借教室。教室的大小功能不同，借教室人的身份不同，借教室的手续也不一样。个教室，而它们具体是哪些教室，每天是否是相同的教室则不用考虑。天剩余的教室数为$2$，因此无法满足。第$1$份订单满足后，$4$天剩余的教室数分别为。，表示租借的数量，租借开始、结束分别在第几天。
2025-01-19 11:48:53
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原创 [Atcoder Beginner 057 D] Maximum Average Sets
个以下的物品，计算出所选物品平均值的最大值，并求出能使选择物品的平均值最大的选择方法有几种。第一行一个实数，代表所选物品平均价值的最大值。如果选手答案与标准答案的绝对误差或相对误差在。第二行一个整数，代表所选物品平均价值达到最大选择方法的数量。另外，由于除此之外的物品的选择方法中没有价值平均值为。个物品，价值的平均值是最大的，所以第一行输出。物品价值平均值最大的物品的选择方法可能有多个。的东西，所以第二行输出。你需要从这些物品中选择。以下，则视为正确答案。
2025-01-18 13:15:08
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原创 [NOIP2001 提高组] 数的划分
份，且每份不能为空，任意两个方案不相同（不考虑顺序）。NOIP 2001 提高组第二题。，下面三种分法被认为是相同的。个整数，即不同的分法。问有多少种不同的分法。
2025-01-17 10:15:00
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原创 [NOIP2015 提高组] 跳石头
为了提高比赛难度，组委会计划移走一些岩石，使得选手们在比赛过程中的最短跳跃距离尽可能长。这项比赛将在一条笔直的河道中进行，河道中分布着一些巨大岩石。块岩石（不含起点和终点的岩石）。在比赛过程中，选手们将从起点出发，每一步跳向相邻的岩石，直至到达终点。块岩石与起点的距离。这些岩石按与起点距离从小到大的顺序给出，且不会有两个岩石出现在同一个位置。，分别表示起点到终点的距离，起点和终点之间的岩石数，以及组委会至多移走的岩石数。块岩石（不能移走起点和终点的岩石）。的两个岩石移走后，最短的跳跃距离为
2025-01-15 12:00:00
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原创 # 逆序对
猫猫 TOM 和小老鼠 JERRY 最近又较量上了，但是毕竟都是成年人，他们已经不喜欢再玩那种你追我赶的游戏，现在他们喜欢玩统计。最近，TOM 老猫查阅到一个人类称之为“逆序对”的东西，这东西是这样定义的：对于给定的一段正整数序列，逆序对就是序列中。知道这概念后，他们就比赛谁先算出给定的一段正整数序列中逆序对的数目。注意序列中可能有重复数字。个数，表示给定的序列。序列中每个数字不超过。过 50 万吧 by chen_zhe。输出序列中逆序对的数目。请使用较快的输入输出。
2025-01-14 12:45:00
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原创 [NOIP2016 提高组] 玩具谜题
小南发现，这个谜题中玩具小人的朝向非常关键，因为朝内和朝外的玩具小人的左右方向是相反的：面朝圈内的玩具小人，它的左边是顺时针方向，右边是逆时针方向；而面向圈外的玩具小人，它的左边是逆时针方向，右边是顺时针方向。如果下次有更多的玩具小人藏他的眼镜，或是谜题的长度更长，他可能就无法找到眼镜了。小南发现玩具小人们围成了一个圈，它们有的面朝圈内，有的面朝圈外。行，每行包含一个整数和一个字符串，以逆时针为顺序给出每个玩具小人的朝向和职业。保证不会出现其他的数。小南有一套可爱的玩具小人，它们各有不同的职业。
2025-01-12 09:30:00
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原创 [NOIP2009 普及组] 多项式输出
号连接此项与前一项，分别表示此项系数为正或者系数为负。紧跟一个正整数，表示此项系数的绝对值（如果一个高于。多项式中，多项式的开头、结尾不含多余的空格。次项的系数，每两个整数之间用空格隔开。，从左到右按照次数递减顺序给出多项式。次项系数为正，则多项式开头不出。，则接下来紧跟的指数部分的形式为“NOIP 2009 普及组 第一题。，则接下来紧跟的指数部分形式为。行，按题目所述格式输出多项式。次项系数为负，则多项式以。次的项，其系数的绝对值为。，表示一元多项式的次数。，则仅需输出系数即可。
2025-01-11 11:55:38
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原创 【数据结构】 学习笔记（含代码）
数据结构（Data Structure）是指在计算机中存储和组织数据的方式。它不仅仅关乎数据的存储，还关乎如何有效地进行数据操作、访问、修改和删除等。不同的数据结构适用于不同的应用场景和需求。常见的数据结构包括线性结构（如数组、链表、栈、队列）、非线性结构（如树、图）、哈希表、堆等。数据结构的选择直接影响程序的效率和性能，良好的数据结构设计能够使得算法的实现更加高效、简洁，并能提高计算机系统的资源利用率。
2025-01-06 17:21:06
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原创 【面向对象程序设计与C++】学习笔记
面向对象(Object Oriented)是一种软件开发方法，一种编程范式。面向对象的概念和应用已超越了程序设计与软件开发，扩展到如应用结构、应用平台等领域。面向对象是一种对现实世界理解和抽象的方法，是计算机编程技术发展到一定阶段后的产物。简而言之，面向过程就是根据业务从上到下写代码，而面向对象就是将数据和函数绑定到一起，加速开发程序，减少重复的代码的重写过程。对象可以是人们要研究的任何事物，包括具体的（如程序、计算机）和抽象的（如思想、规则、计划等）每一类对象都有属性（如大小、形状、重量等）和行为。
2024-12-20 21:19:58
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空空如也
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