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RSS订阅原创 基于DeepSeek的智能编程实践指南：从代码生成到系统优化的全链路开发
本指南将深入解析其六大核心应用场景，并辅以34个实操案例，帮助开发者构建AI增强型工作流。] 高危漏洞：直接使用shell=True可能导致命令注入。：基于AST语法树分析与项目级上下文理解。
2025-04-05 10:22:44
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原创 用DeepSeek辅助学术论文写作：从选题，润色到逐章突破的全流程指南
核心要素覆盖# 结构化生成指令"/abstract 生成包含以下要素的摘要草案：1. 研究问题的重要性（2句）2. 方法创新点（包含技术关键词）3. 主要实验结果（带具体数值）4. 理论/实践贡献要求：保持150-250词，学术英语，避免缩写"优化技巧使用/condense压缩冗余信息添加/highlight标注关键创新短语通过/coherence检查逻辑流（问题→方法→结果→结论）示例演进。
2025-04-05 10:13:59
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原创 DeepSeek投喂数据训练AI教程
通过本地部署DeepSeek模型并投喂领域数据，开发者可快速构建专业化AI应用。该方案已在实际生产环境中验证，某电商企业通过投喂10万条客服对话记录，将自动回复准确率从62%提升至91%。建议初次使用者遵循「小数据验证→逐步扩展」的原则，同时关注DeepSeek官方技术社区获取最新优化方案。
2025-04-04 10:30:00
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原创 深入解析DeepSeek API：开发者二次开发完整指南
return {通过本文介绍的技术方案，开发者可以快速构建基于DeepSeek API的生产级应用。与LangChain等框架集成实现RAG使用FastAPI构建中间件服务实现AB测试不同模型版本官方文档持续更新，建议定期查阅DeepSeek开发者门户获取最新API变更信息。
2025-04-04 10:15:00
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原创 DeepSeek技术原理解读：从算法革新到产业变革
DeepSeek通过算法创新实现“软件定义算力”，为AI普惠化提供中国方案。其技术路线证明：在算力受限背景下，通过架构优化与开源协作，仍可突破技术壁垒。未来，随着多模态融合与分布式推理的深化，DeepSeek或将成为AGI演进的关键推手。
2025-04-03 19:48:35
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原创 如何本地部署DeepSeek：从零实现AI模型私有化部署
本地部署DeepSeek可兼顾数据隐私与定制化需求，个人用户推荐Ollama方案快速上手，开发者或企业可基于vLLM或分布式框架实现高性能推理。部署时需注意模型真实性（避免误用蒸馏版）与硬件适配性，进阶用户可探索多模态交互与自定义知识库功能。
2025-04-03 19:39:16
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原创 如何在美赛中画出出彩图片
在美赛中，精美的图表不仅能让你的数学模型和结果更加清晰地传达给评审人员，还能展示你对细节的关注。使用合适的绘图工具，设计简洁且专业的图表，并注重图表的细节和美观，能够帮助你提升报告的整体质量。无论是函数图、散点图、折线图，还是其他类型的图表，精致的图形设计都会使你的作品在众多参赛作品中脱颖而出。
2025-01-25 10:01:43
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原创 如何写美赛（MCM/ICM）论文中的Summary部分
撰写美赛论文中的Summary是一项需要技巧的任务，它不仅是对论文的简单概述，更是展示你研究价值和创新的关键部分。通过清晰、简洁且精准的表达，能够让评审在最短的时间内理解你的建模思路和解决方案，进而为你的论文打下坚实的基础。
2025-01-25 09:54:23
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原创 2025美赛B题完整代码+建模过程
通过适当的模型构建和参数敏感性分析，我们可以为朱诺市的可持续旅游业发展提供有效的建议和策略，推动经济增长的同时助力环境保护和当地居民福祉。本模型旨在量化朱诺市的可持续旅游业，并考量多种因素，以优化游客体验、保护环境以及保障当地社区的需求。为此，我们确定了几个主要变量和约束条件。设 T 为所接待的游客数量。设 R(T) 为朱诺市从游客那里获得的总收入，通常可以表示为 R(T)=P⋅T，其中 P 是每位游客的平均消费。
2025-01-24 17:18:10
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原创 2025美赛A题完整代码+建模过程
在本模型中，我们利用磨损程度 D 、每次使用的接触面积 A 和使用年限 t 来推算出楼梯的使用频率 U。通过合理的数据收集与分析，这个估算可以为考古学家提供有关楼梯使用频率的重要信息。对于问题“楼梯使用的频率如何？”，我们可以通过磨损深度和轮廓变化的度量来估算楼梯的使用频率。以下是一个可能的方法来构建模型与公式。磨损度测量假设我们可以获得楼梯各个踏步的磨损深度数据，记为D_i，其中i为踏步编号。磨损深度的均匀性与磨损量直接相关，假设磨损深度越大，使用人群越多。踏步宽度。
2025-01-24 17:11:31
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原创 2025美赛D题完整代码+建模过程
优化巴尔的摩市公共交通网络的项目将带来居民生活的显著改善，同时推动经济发展和环境保护。通过量化不同利益相关者的影响，这个项目将有助于重塑巴尔的摩交通系统，促进城市可持续发展。推荐的交通网络项目是建设一个综合性的公交快速交通系统（Bus Rapid Transit，BRT），连接巴尔的摩市中心与周边社区的主要交通枢纽，包括主要的商业区、工作场所以及居民居住区。P: 公交车的总数量R: 每辆公交车的最大载客量C: 在比赛结束时需要乘坐公交的居民数量T: 公交车的平均到达时间（包括等待时间）
2025-01-24 17:06:13
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原创 2025美赛C题完整代码+建模过程
在这一部分，我们组织和实施了模型开发的流程，对国家奖牌总数建模，提出了具体的预测方法及关于不同国家的潜在分析。这将帮助奥运委员会理解2016年和2020年之间表现的变化，并为未来的奥运会制定更具战略性的发展计划。要开发一个预测各国奖牌总数的模型，我们可以采用回归分析的方法，利用历史数据来识别影响奖牌数量的主要因素。我们可以使用回归方法来开发模型，其中总奖牌数作为因变量。一个合理的初步模型可以是线性回归模型：其中： - Mtotali2028 是我们要预测的国家 i 在 2028 年的总奖牌数。
2025-01-24 17:00:26
951
原创 2025美赛E题完整代码+建模过程
我们的模型将自然过程与农业实践结合，通过微分方程描述生态系统的动态，并考量人类决策（如除草剂的使用和移除）对生态平衡的直接影响。这样的建模可以帮助预测森林到农业区的转变对生态系统的长期影响，为农民提供数据支持，优化农业管理，促进可持续发展。对于进一步的分析，我们可以利用数值模拟方法（如欧拉法）来解决这些微分方程，从而得到系统的时间演化过程。通过这样的模型，我们可以更好地理解农业生态系统的复杂性，以及物种与环境之间的相互关系。首先，我们需要定义系统中的关键变量和参数。P : 初级生产者（农作物）种群密度。
2025-01-24 16:49:46
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原创 2025美赛F题完整代码+建模过程
以下是我们模型中的一些关键变量： - Pi: 国家i的网络安全政策强度。可以通过法律条文的数量（Li）、预防措施的质量（Qi）等指标计算得出。- Ci: 国家i的网络犯罪发生率，具体数据可以来源于不同国家的网络犯罪报告。- Si: 社会经济指标的综合评分，用于衡量各国的脆弱性和抵御网络犯罪的能力。我们可以考虑利用一种聚合函数，例如： 使用率教育水平收入水平Si=w1⋅(使用率)+w2⋅(教育水平)+w3⋅(收入水平) 其中w1, w2, w3代表不同指标的重要权重。
2025-01-24 16:25:29
391
原创 2025美国大学生数学建模竞赛（美赛）选题建议
ABCDEF题选题建议及初步分析：（要注意的是，本次选题建议会给出每道题目的题目分析、第一问建模过程和推荐算法，然后根据学生不同的专业，针对性给出选题建议）。
2025-01-24 08:31:01
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原创 利用chatgpt在数学建模竞赛中获取数据
通过明确数据需求、使用ChatGPT进行搜索和验证、自动化数据获取、数据清洗和预处理以及利用ChatGPT进行数据分析建议等步骤，你可以更好地利用数据来支持你的数学建模工作。虽然ChatGPT不能直接参与数据清洗和预处理过程，但你可以利用ChatGPT来查找相关的数据处理方法和工具，提高你的工作效率。虽然ChatGPT本身并不直接支持数据下载，但你可以通过ChatGPT获取的数据源信息，结合其他编程工具（如Python的爬虫库）来实现自动化数据获取。通过ChatGPT，你可以提出关于数据获取的问题。
2024-05-22 09:15:00
480
原创 利用ChatGPT指导数学建模：选择模型与求解方法
我们需要考虑问题的特点、数据的可用性、计算资源的限制等因素，以选择最合适的建模模型和求解方法。接下来，我们可以利用ChatGPT的建议，选择合适的建模模型和求解方法，例如使用线性回归模型，并采用最小二乘法进行求解。ChatGPT的回答可以为我们提供各种建模模型的介绍和分析，帮助我们更好地选择适合问题的建模模型。ChatGPT的回答可以为我们提供各种求解方法的介绍和分析，帮助我们更好地选择适合问题的求解方法。ChatGPT的回答可以帮助我们更好地理解房价预测的问题，为选择合适的建模模型和求解方法提供指导。
2024-05-22 09:00:00
735
原创 利用ChatGPT辅助理解数学建模竞赛题目与拆解问题
通过利用ChatGPT辅助理解数学建模竞赛题目与拆解问题，我们可以更加高效地理清思路、把握关键问题，并为解题提供更多的可能性。ChatGPT作为一个强大的自然语言处理模型，可以为我们提供丰富的信息和灵感，极大地辅助我们进行思考和决策。希望本文所介绍的方法和技巧能够帮助读者更好地应对数学建模竞赛中的各种挑战，取得优异的成绩。
2024-05-21 13:17:43
953
原创 利用ChatGPT辅助数学建模竞赛：理清思路、解题技巧与实战经验
总结竞赛中取得的成绩和经验教训；寻找进一步提高建模能力的方法和资源。通过利用ChatGPT在数学建模竞赛中辅助解题，我们可以更加高效地理清思路、选择解决方案、实际建模与求解，并最终取得更好的成绩。在未来的竞赛中，希望每位参赛者都能充分利用人工智能技术，发挥自己的创造力和智慧，取得优异的成绩。
2024-05-21 12:24:50
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原创 如何使用AIGC来模型选择与调参
在数学建模竞赛中，模型选择与调参（hyperparameter tuning）是取得优异成绩的关键步骤。选择合适的模型和优化模型的参数可以显著提高模型的性能。近年来，AIGC（人工智能生成内容）技术的发展，为模型选择与调参提供了新的方法和工具。本文将详细介绍如何使用AIGC来辅助模型选择与调参，并通过具体实例进行说明。
2024-05-21 10:00:00
468
原创 如何使用AIGC来辅助数据预处理
在数学建模竞赛中，数据预处理是成功的关键步骤之一。数据预处理不仅能够提升模型的性能，还能减少噪音和误差，从而提高模型的稳定性和准确性。人工智能生成内容（AIGC）技术的迅猛发展，为数据预处理提供了强大的工具和方法。本文将详细介绍如何使用AIGC来辅助数据预处理，并通过具体实例进行说明。
2024-05-20 13:53:18
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原创 电工杯历年赛题+优秀论文+格式要求
4.竞赛组委会将对竞赛论文查重，内容重复率超过40%的，视为雷同论文，参赛队伍将被取消评奖资格，情节严重的，组委会将以适当的方式给予公开通报批评。3.参赛成品要求：竞赛论文规范要求详见《“中国电机工程学会杯”全国大学生电工数学建模竞赛论文规范》，不符合要求竞赛论文，取消评奖资格。1.有关竞赛组织工作中的具体事项，参照本通知附件和《“中国电机工程学会杯”全国大学生电工数学建模竞赛管理办法》执行。2.竞赛持续72小时，参赛队伍需在规定时间内完成论文撰写，并按时提交竞赛论文，竞赛论文是评价竞赛成绩的主要依据。
2024-05-20 13:44:59
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原创 wordpress免费主题推荐
以上列举的主题都是免费提供的，并且拥有各自独特的特点和优势。无论你是想要一个简约的博客、一个专业的企业网站，还是一个功能强大的电子商务平台，都可以在这些主题中找到适合你需求的选择。在选择主题时，建议先确定你的网站需求，然后仔细研究每个主题的特点和功能，选择最适合你的那一个。
2024-05-07 16:45:14
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原创 wordpress详解
WordPress 作为一个功能强大、灵活性强且易于使用的内容管理系统，在网站建设领域具有重要地位。其丰富的主题和插件生态系统、强大的社区支持和安全可靠的特性，使得它成为了全球范围内最受欢迎的CMS之一，为用户提供了强大的网站建设工具和技术支持。
2024-05-07 16:42:18
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原创 2024MathorCup数学应用挑战赛B题
图 1 为一张甲骨文原始拓片的图像分割示例，左图为一整张甲骨文原始拓片，右图即为利用图像分割算法[4]实现的拓片图像上甲骨文的单字分割。: 基于前三问对甲骨文原始拓片图像的单字分割研究，请采用合适的方法进行甲骨文原始拓片的文字识别，附件 4 (Recognize 文件夹)中给出了部分已标注的甲骨文字形 (不限于此训练集，可自行查找其他资料，如使用外部资料需在论文中注明来源)，请对测试集中的 50 张甲骨文原始拓片图像进行文字自动识别，并以适当结果呈现。B题 甲骨文智能识别中原始拓片单字自动分割与识别研究。
2024-04-12 13:55:19
1151
原创 Linux中关于驱动方面常用命令行介绍
请注意，这些命令通常需要以root或具有适当权限的用户身份运行。此外，驱动开发和管理通常需要深入的Linux内核知识和经验，因此在进行相关操作时请谨慎行事，并确保了解每个命令的作用和潜在风险。Linux中关于驱动方面的常用命令行涵盖了多个方面，包括驱动加载与卸载、设备查看与管理、驱动信息查询以及驱动开发等。
2024-04-02 09:00:00
628
原创 Linux中关于文件管理方面常用命令行介绍
Linux操作系统以其高效的文件管理系统而著称，它提供了丰富的命令行工具来管理文件和目录。这些命令行工具使得用户可以轻松地创建、复制、移动、删除和查找文件，以及修改文件的权限和所有权。实际上，Linux提供了更多的命令和选项，以满足不同用户对文件管理的需求。随着对Linux的深入学习和使用，用户将能够掌握更多高级的文件管理技巧，并更加高效地管理文件和目录。通过指定不同的选项，用户可以查看文件的详细信息，如大小、修改日期和权限等。命令用于估计文件和目录的磁盘使用情况。命令用于改变文件或目录的所有者和所属组。
2024-04-02 08:45:00
413
原创 Linux中关于网络方面常用命令行介绍
实际上，Linux提供了大量的网络工具和命令，用于满足各种网络管理和配置的需求。随着对网络管理的深入了解和经验积累，用户将能够更加熟练地运用这些工具来管理和优化Linux系统的网络环境。它会发送一系列带有递增TTL值的IP数据包，并记录每个跃点返回的信息，从而得到数据包在网络中的完整路径。通过它可以查看当前系统的网络接口状态、IP地址、子网掩码等信息。）是一个功能强大的网络工具，它可以用于读取和写入TCP和UDP连接。更详细的信息，包括每个套接字的进程ID、状态、使用的协议等。示例：追踪到目标主机的路径。
2024-04-01 10:48:28
606
原创 Linux常用命令行介绍
命令行界面提供了大量的命令和工具，使用户能够高效地管理系统、文件和程序。随着你对Linux的深入了解，你会发现更多的命令和工具来帮助你完成任务。使用命令行界面需要一些学习和实践，但一旦你掌握了它，你将能够充分利用Linux的强大功能。是最基本的命令之一，用于显示当前目录中的文件和子目录。你可以使用它来备份目录或组合多个文件为一个单独的文件。你可以使用它来设置用户、组和其他用户的读、写和执行权限。命令用于移动文件或目录到新的位置，或者重命名它们。命令用于改变文件或目录的所有者和所属组。
2024-04-01 10:46:12
840
原创 ChatGPT引领量化交易革命：AI在金融创新的浪潮中崭露头角
总之，ChatGPT作为人工智能领域的杰出代表，正以其强大的自然语言处理能力和深度学习能力，引领量化交易进入新时代。虽然目前的应用还处于初级阶段，但随着技术的不断进步和市场的不断成熟，ChatGPT在金融创新中将发挥越来越重要的作用，推动金融行业实现更加高效、智能和可持续的发展。量化交易，作为现代金融领域的一种重要交易方式，依赖于复杂的数学模型和大量的历史数据来制定交易策略。这段代码通过调用ChatGPT的API接口，向其发送市场趋势的询问，并根据ChatGPT的回复来制定交易策略。
2024-03-31 21:17:38
938
原创 Sora的详细介绍
Sora，作为一种创新的数据处理工具，其定义与起源都充满了科技的气息。它不仅仅是一个简单的数据处理软件，更是一个集成了多种先进技术的数据处理平台。从起源上看，Sora的诞生源于对数据处理效率和稳定性的不懈追求。随着大数据时代的到来，传统的数据处理方式已经无法满足日益增长的数据处理需求。因此，开发一种更加高效、稳定的数据处理工具成为了迫切的需求。而Sora正是在这样的背景下应运而生。在特点与优势方面，Sora表现出色。它采用了先进的算法和数据结构，能够快速处理海量数据，并且保证数据的准确性和稳定性。
2024-03-31 21:08:25
1080
原创 Stable Diffusion：文字到图像的魔法之旅
Stable Diffusion是一种潜在扩散模型，它的工作原理就像是在一个充满噪声的图像世界中，逐渐去除噪声，还原出清晰、具体的图像。为了解决这个问题，Stable Diffusion引入了潜在扩散的概念，在较低维度的潜在空间上进行扩散过程，从而大大减少了内存和计算成本。正是因为这种开源的特性，Stable Diffusion在短短的时间内就获得了巨大的发展，与众多工具和平台进行了集成，形成了丰富的预训练模型资源。同时，我们也应关注其可能带来的挑战和问题，如版权、隐私和伦理等，以确保技术的健康发展。
2024-03-28 14:38:37
329
原创 Stable Diffusion的界面参数详解
这些参数不仅影响着模型的生成效果，还能够帮助用户更加精准地控制生成图像的风格、内容等。通过合理设置和调整这些参数，用户可以生成出符合自己需求的图像作品，并享受创作的乐趣。每次输入相同的文本描述和分辨率，但使用不同的随机种子，都会得到不同的生成结果。通过调整风格控制参数，用户可以指定生成图像的风格、色调等，以满足不同的创作需求。较高的截断阈值会使生成的图像更加接近训练数据的分布，而较低的截断阈值则会增加生成图像的多样性和新颖性。生成时间：界面上还会显示生成图像所需的时间，帮助用户了解模型的处理速度和性能。
2024-03-28 13:18:17
1707
原创 Stable Diffusion的微调方法详解
Stable Diffusion作为一种强大的文本到图像生成模型，已经在艺术、设计和科研等多个领域取得了广泛的应用。本文将详细介绍Stable Diffusion的微调方法，包括数据准备、模型结构选择、训练策略等多个方面，以帮助读者更深入地理解和应用这一技术。综上所述，Stable Diffusion的微调方法涉及多个方面，包括数据准备、模型结构选择、训练策略等。通过合理的微调过程，可以使模型更好地适应特定任务或领域，从而发挥其最大的潜力。希望本文能为读者提供有益的参考和启发。
2024-03-28 13:16:09
1938
原创 如何使用Midjourney：开启你的AI文生图之旅
Midjourney支持多轮迭代，你可以根据每次生成的结果，逐步调整和优化你的描述和参数，直到得到满意的图像。当你对生成的图像满意时，可以点击导出按钮，将图像保存到本地。然后，你可以将图像用于各种场景，如设计、创作、社交媒体分享等。Midjourney生成的图像质量高、细节丰富，能够满足你在各种场合的需求。通过掌握上述使用方法和注意事项，相信你一定能够轻松开启你的AI文生图之旅，创作出属于你的独特作品。首先，你需要访问Midjourney的官方网站，在首页点击注册按钮，按照提示填写相关信息，完成注册。
2024-03-25 17:19:15
1073
原创 Midjourney：一场视觉与文本的奇幻之旅
Midjourney，作为一个强大的AI文生图工具，其核心在于通过深度学习模型，将输入的文本描述转化为生动、逼真的图像。除了基本的文生图功能外，Midjourney还提供了丰富的定制选项，让用户可以根据自己的需求进行个性化的设置。同时，Midjourney还支持多轮迭代，用户可以根据生成的初步图像，对文本描述进行调整和优化，以获得更加满意的结果。Midjourney便是这场技术革命中的一颗璀璨明珠，它以其独特的文生图能力，让文字与图像之间的界限变得模糊，开启了一场视觉与文本的奇幻之旅。
2024-03-25 17:14:41
635
原创 LLaMA中文版部署与微调详解
随着LLaMA的开源，越来越多的研究者和开发者开始尝试部署和微调这一模型，以适应不同的应用场景。需要注意的是，上述代码仅为示例，实际使用时你可能需要根据自己的需求和数据集进行适当修改。此外，微调过程可能需要较长的时间和计算资源，因此请确保你的环境配置能够满足需求。LLaMA中文版的微调过程通常包括数据准备、任务定义、训练配置和模型训练等步骤。通过本文的介绍，你应该对LLaMA中文版的部署与微调有了更深入的了解。希望这些信息和示例代码能够帮助你成功部署和微调LLaMA模型，以适应你的具体应用场景。
2024-03-24 09:00:00
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原创 Llama模型在留学咨询中的微调应用探索
首先，随着留学市场的不断变化和更新，我们需要不断更新和优化模型的数据集，以确保其能够提供最新、最准确的留学信息。我们可以期待更加智能、精准的留学咨询工具的出现，为学生们提供更加全面、个性化的服务。具体地，我们可以将学生的个人情况、咨询问题等作为输入，对应的推荐结果、申请策略等作为输出，通过反向传播算法和优化器，不断调整模型的参数，以最小化预测结果与真实结果之间的误差。通过与学生的互动，该工具能够为他们提供个性化的留学建议，帮助他们更加清晰地了解自己的目标国家和专业，并制定出切实可行的留学规划。
2024-03-24 08:45:00
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空空如也
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