LiuSid7的博客

原创 OpenAI全新发布o1模型 - 人类即将迈入了下一个时代。

在 2024 年的国际信息学奥林匹克竞赛（IOI）中，"o1" 在有限的提交次数下取得了 213 分，如果放宽提交次数限制，它的得分甚至可以达到 362.14 分，足以获得金牌。目前，"o1" 的思考时间仅为一分钟，但设想一下，如果它达到了真正的通用人工智能（AGI）水平，那么它的思考速度可能会变得更慢，而这种慢思考可能会带来意想不到的惊喜。OpenAI 表示，这款新模型在技术上实现了重大突破，与以往的大型模型有着根本的不同，因此它被视为一个全新的系列，从 "1" 开始编号。

原创 DeepSeek：技术人的效率倍增器

摘要：DeepSeek作为智能助手可显著提升技术人员工作效率。核心功能包括智能创作（文档生成、优化）、代码辅助（生成/调试）、数据处理（清洗/分析）和知识检索（概念速查/学习规划）。使用时需掌握提示词设计技巧（具体、结构化），并通过API集成构建自动化工作流。典型应用场景涵盖技术文档撰写、编程问题解决、数据分析等。建议采用"智能副驾驶"协作模式，保持结果验证，同时注意数据隐私。持续探索新功能和多模态应用可进一步提升使用效果。

原创 破解免费电影广告陷阱

免费电影广告陷阱的常见类型。技术层面识别陷阱的方法。

原创 电影预告片AI自动生成核心技术揭秘

采用背包算法在限定时长内选择最优片段组合。

原创 代码重构：提升30%开发效率的艺术

摘要：代码重构是在不改变外部行为的前提下优化内部结构的技术，能显著降低维护成本并提升开发效率。文章系统介绍了重构的核心原则（保持功能不变、小步前进等）、常见代码坏味道（重复代码、过长函数等）及重构技术分类（基础重构、对象重构、架构级重构）。重点阐述了工具与实践（SonarQube、IDE支持）、团队协作策略以及性能权衡方法，并通过案例展示了函数拆分、策略模式等具体重构过程。最后强调应将重构纳入开发流程，建立持续改进的技术文化。

原创 技术博客SEO优化全攻略

建立检查清单（硬件设计、代码审查）日志系统的重要性（故障快速定位）社区与文档资源利用（常见问题库）注：可根据实际项目经验补充具体案例，如传感器数据漂移、EMC整改失败等场景。

原创 硬件连接的艺术：技术文章大纲

硬件连接作为技术与艺术的融合鼓励读者动手实践与创新。

原创 # 2025年优化算法：龙卷风优化算法（Tornado optimizer with Coriolis force，TOC）

方法查找范围是否包含自身返回结果数量parent()直接父元素❌1parents()所有祖先元素❌多个closest()最近的匹配元素✅0或1推荐场景精确操作父节点 →parent()批量操作祖先节点 →parents()动态查找最近的特定元素 →closest()

原创 技术博客SEO优化全攻略

原创 智能暂停算法：平衡性能与能耗的决胜关键

当前技术瓶颈：长尾场景预测不准、多节点协同暂停等问题。未来趋势：结合联邦学习的分布式智能暂停、量子计算资源调度等方向。（注：实际写作时可嵌入代码片段、公式如动态阈值计算公式 $T_{dynamic} = \alpha \cdot L_t + \beta \cdot \Delta D$，以及评估指标对比图表。

原创 AI算力加速：设计办公创作效率翻倍指南

AI算力加速指南：释放设计、办公与创作潜能 AI算力正重塑工作流程，通过硬件（GPU/TPU优化、混合部署）与软件（轻量化模型、框架加速）协同提升效率。设计领域实现实时渲染与3D建模飞跃；办公场景优化文档处理与视频会议；创作端突破文本/音视频生成边界。关键在平衡算法与硬件，通过基准测试量化提升，避免资源浪费。未来，量子计算与神经形态芯片将推动新一轮变革，个人与企业解决方案加速融合。

原创 AI算力加速：效率翻倍的终极指南

《AI算力加速指南》从硬件优化到软件框架，全面解析提升设计、办公和创作效率的技术方案。硬件层面涵盖GPU/TPU加速、分布式计算和边缘计算；软件工具包括主流AI框架、轻量化模型和AutoML技术。针对不同行业场景提供优化方案：设计领域聚焦实时渲染和图像生成，办公场景侧重文档处理和自动化流程，内容创作关注视频剪辑和音乐生成工具。最后探讨云服务选择、混合部署等实战策略，并展望量子计算等未来趋势，为技术从业者提供实用参考。

原创 AI工具能否终结程序员996？

原创 博客摘录「 C++经典程序代码大全」2025年7月15日

声明常量(只读变量)PI为3.1416float fCir_L(float);//声明自定义函数fCir_L()的原型 float fCir_S(float);

原创 Python竞赛环境搭建全攻略

Python竞赛环境搭建技术指南 摘要：本文系统介绍了Python竞赛环境搭建的关键技术，涵盖环境需求分析、搭建流程、优化方案及常见问题处理。针对算法、数据分析等不同竞赛场景，详细解析了Python解释器安装、虚拟环境管理、依赖库配置等核心步骤，提出了镜像源加速、轻量化构建等优化技巧，并提供了容器化部署、自动化脚本等高效解决方案。通过Kaggle/ACM等实战案例，展示了时间敏感场景下的快速调试方法，最后探讨了云环境和在线平台的发展趋势，为参赛者提供全面的环境搭建指导。（149字）

原创 Python环境搭建

解释Python环境搭建竞赛的目的，例如提升开发者的环境配置效率、标准化开发流程、或解决跨平台兼容性问题。强调竞赛对团队协作和自动化部署的推动作用。

原创 JavaScript性能优化：实战技巧大揭秘

《JavaScript性能优化实战技术》摘要：文章系统介绍了JavaScript性能优化的关键技术，从基础指标（FCP/TTI/TBT）到代码级优化，包括减少JS执行时间、内存管理（WeakMap/WeakSet应用）、防范内存泄漏等。重点阐述了加载优化（代码分割/懒加载）、渲染优化（避免布局抖动）和网络优化（缓存策略/HTTP2）。高级技术部分涉及WebWorkers多线程和WebAssembly集成，并通过电商网站和游戏案例展示实战应用。最后强调建立闭环优化流程，通过监控和A/B测试持续改进性能。全文提

原创 如何做好一份技术文档？

做好一份技术文档需要明确目的和受众、选择合适的格式和工具、使用代码示例和注释、保持文档更新和维护以及遵循最佳实践和行业标准。通过遵循这些建议，我们可以编写出高质量、易读、易维护的技术文档，为项目的成功提供有力支持。

原创 QWen3到底有多强

综上所述，QWen3以其卓越的性能、低廉的成本和广泛的应用前景，展现了其在人工智能领域的强大实力。作为阿里在AI领域又一次重大进步，QWen3的发布不仅为业界树立了新的标杆，更为我们描绘了一个充满无限可能的未来。随着技术的不断发展和应用的不断深化，我们有理由期待QWen3在未来能够带给我们更多的惊喜和突破。

原创 如何实现大模型的本地化部署

在人工智能快速发展的今天，大型语言模型（LLM）和深度学习模型在各个领域得到了广泛应用。然而，这些大模型往往面临着部署成本高、资源需求大、环境配置复杂等问题。因此，实现大模型的本地化部署成为了一个重要的研究方向。本文将详细介绍如何实现大模型的本地化部署，并配以相关图片进行说明。

原创 解锁DeepSeek潜能：Docker+Ollama打造本地大模型部署新范式

在人工智能领域，大型语言模型（LLM）的部署一直是技术挑战之一。传统方法往往受限于环境配置复杂、资源需求高、维护困难等问题。然而，随着Docker和Ollama等工具的兴起，一种新的本地大模型部署范式正在逐步成型。本文将详细介绍如何利用Docker和Ollama，解锁DeepSeek大模型的潜能，打造高效、便捷的本地部署方案。

原创 QWen3对比QWen2.5：显著优势解析

在预训练方面，QWen3使用的数据量几乎达到了QWen2.5的两倍，涵盖了119种语言和方言的约36万亿个token，而QWen2.5则是在18万亿个token上进行预训练的。由于QWen3在性能上的显著提升和功能的丰富化，它的应用场景也得到了极大的拓展。综上所述，QWen3相比QWen2.5在思考模式的创新、语言支持的扩展、预训练数据的增加和训练方法的改进、模型架构的优化和推理效率的提升以及应用场景的拓展等方面都展现出了显著的优势。与之前的版本QWen2.5相比，QWen3在多个方面展现出了显著的优势。

原创 大模型与MCP：重塑AI应用的新篇章

近年来，随着人工智能技术的飞速发展，大模型和MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）逐渐成为技术领域的热门话题。MCP的核心目标是通过标准化通信方式，简化AI模型与现实世界数据的交互，推动AI技术的广泛应用和生态发展。它们通过提供强大的数据处理能力、标准化的通信接口以及灵活的应用场景，为AI技术的广泛应用和生态发展奠定了坚实的基础。

原创 浅谈Trae产品的快速入门

Trae通过极简安装流程和中文友好交互大幅降低使用门槛，其AI原生特性尤其适合快速原型开发和跨职能团队协作。建议开发者优先体验Builder模式和设计稿转代码功能，探索AI编程的高效边界71318。

原创 10个SQL Server常见问题及解决方案

启用混合验证模式：在SQL Server配置管理器中，将“安全性”选项卡的验证方式改为“SQL Server和Windows身份验证”并重启服务。验证服务状态：通过“服务管理器”确认SQL Server服务（如MSSQLSERVER）是否已启动。重写低效查询：避免嵌套循环过多，改用JOIN优化或分页查询（如OFFSET-FETCH）。检查备份路径权限：确保SQL Server服务账户有写入权限，必要时清理旧备份释放空间。检查网络协议：确保TCP/IP协议已启用，端口（默认1433）未被防火墙拦截。

原创 AI扫盲贴：Token是什么？Token如何计算？

TokenToken的核心价值在于标识与验证身份认证（替代密码验证）代码解析（结构化编程语言）文本处理（量化语言模型输入输出）。其本质是通过数字化标识提升效率和安全性。

原创 Python数据处理必备十大技巧

Python数据处理

原创 DeepSeek重塑产品经理角色：从“需求翻译者”到“智能决策架构师”

人工智能的进化正以前所未有的速度重构软件行业的生产关系，而DeepSeek作为新一代AI技术的代表，已深度渗透产品经理的核心工作场景。风险预警：自动监控用户评论情感值波动，提前14天预测产品口碑滑坡风险某银行通过AI生成的智能营销方案，使客户转化率提升34%，但需警惕数据偏差——当工具建议“降低价格以提升销量”时，需结合品牌战略进行人工校准。战略创新组：聚焦0到1的创新探索，人均产出效率达传统团队的3倍这种模式下，产品经理需具备“跨组翻译”能力，确保AI输出与战略目标的一致性。

原创 DeepSeek重塑软件行业：研发工程师的机遇与挑战

代码生产的效率革命DeepSeek通过自然语言指令生成可运行代码的能力，显著缩短了开发周期。例如，研发工程师输入“用Python实现数据可视化”等需求，系统可快速生成基础代码框架，甚至自动优化算法参数。这种能力尤其适用于标准化功能模块（如CRUD操作）的开发，使工程师能将精力集中于复杂业务逻辑和架构设计。此外，其“全局改写”功能可自动调整代码结构，帮助团队统一编码规范，降低技术债务积累风险。质量保障的智能化升级。

原创 2025年DeepSeek的发展前景及行业影响力研究报告

为此，我们详细分析了公司在前景、行业影响力、技术创新以及市场拓展等多个方面的表现。在前景方面，deepSeek公司凭借在人工智能领域的深厚积累，以及持续的技术创新和市场拓展，展现出强劲的发展势头。公司推出的基于深度学习的问答系统，通过模型能力的增强，不断助力金融机构实现数字化转型，提高服务效率和质量。在行业影响力方面，deepSeek公司凭借其在金融科技领域的领先地位，以及不断的技术创新和应用场景拓展，赢得了广泛的认可和市场份额。公司市场份额逐年攀升，技术影响力也日益增强。

原创 DeepSeek新手指南——快速掌握智能助手核心功能

DeepSeek新手指南—快速掌握智能助手核心功能

原创 用户量7天破亿的DeepSeek到底是何方神圣？

消息传到硅谷，那些平日里镇定自若的大佬们也坐不住了，纷纷揉了揉眼睛，不敢相信眼前发生的一切，仿佛在怀疑自己是不是出现了幻觉。复工后的打工人，靠着键盘上高频次的 “Ctrl+V” 艰难维持工作效率，而就在这时，DeepSeek 在年前惊艳登场，宛如一颗科技核弹，在全球范围内掀起了惊涛骇浪。新增了Deepseek-R1个1.5b，7b，8b，14b的版本。这是因为人工智能模型的训练需要消耗大量电力，随着 DeepSeek 的技术突破，市场对美国传统电力供应商在人工智能产业链中的作用产生了新的思考。

原创 谷歌Gemini数学反超o1！成本仅1/10

MATH和HiddenMath基准测试中，两种模型均提升了约20%，其中Pro版本以86.5%的成绩略胜o1-preview（85.5%）。价格调整方面，1.5pro型号的输入token价格下调64%，输出token价格下调52%，增量缓存token价格下调64%，新价格将于10月1日生效。最终，还有Gemini 1.5 Flash-8B的实验版本更新，它在文本处理和多模态交互能力上都取得了显著进步。此次更新包括两款型号：Gemini-1.5-Pro-002和Gemini-1.5-Flash-002。

原创 一款可以离线使用的本地大模型

AI已经在各个领域展示出了惊人的能力，很多人通过各种渠道也都已经体验了AI产品，从最早爆火的ChatGPT，到后来的Gemini，再到最近刷屏的Kimi。今天我们要向大家介绍的就是一款开箱即用的搭载本地知识库的私有化大模型工具集。，选择要使用的大模型，然后下载对应的安装包。目前支持9款大模型下载，可以根据自己电脑的配置选择对应的大模型。FlashAI是什么？FlashAI是⼀款私有化本地运⾏的⼤模型⼯具集的应⽤，⽆需联⽹，⽆需配置，开箱即可体验⼤语⾔模型提供的各种⾼效，功能⻬全的效率⼯具应⽤。

原创 讨论：单张4090能运行的最强开源大模型？

这88G的显存足以支持全精度的Yi-1.5-34B模型，或者在Qwen2-72B的量化模型中实现更长的上下文。这些显卡的128G显存不仅能够运行int8量化的Qwen2-72B模型，还能利用HBM显存和张量并行技术，提供比单块4090 48G更快的性能（假设存在这样的型号）。GPU的真正优势在于其对prompt的评估速度，也就是处理输入的速度。例如，使用12代i7 CPU运行7亿参数的模型，速度大约是每秒10个token，而使用2060 GPU可以达到每秒30个token，两者之间的差距并不大。

原创 史上最强开源模型llama3.1

在模型设计上，Meta选择了传统的仅解码器（decoder-only）transformer架构，而非更为复杂的混合专家模型，这样做是为了确保训练过程的稳定性。Meta公司对Llama 3.1进行了深入的综合评估，测试范围广泛，包括超过150个不同的基准数据集，这些测试覆盖了众多语言和多样化的任务类型。此外，他们还采用了迭代式的后训练策略，每一轮都结合了监督微调和直接偏好优化技术，利用高质量的合成数据来持续提升模型的性能。在训练数据的准备上，Meta通过优化数据处理和筛选机制，显著提升了数据的整体质量。