鸿蒙DevEco本地模拟器提示不支持的CPU解决办法

最新推荐文章于 2025-04-25 09:53:10 发布

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文章标签： harmonyos 华为

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_53055691/article/details/127347419

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鸿蒙DevEco 本地模拟器不支持的CPU解决方法

问题描述
解决方法

问题描述

打开本地模拟器点击按钮之后弹窗提示不支持的CPU

解决方法

打开控制面板
搜索Windows 找到程序和功能里的启动或关闭Windows功能
把Hyper-V勾选并重新启动即可
（如果没有这一项或者无法打开，要在主板BIOS中找到CPU的虚拟化选项，各品牌主板的方式不同，可以自行百度）

![搜索](https://img-blog.csdnimg.cn/ec44de4edcdc4a4e94d9056c1359968d.png 请添加图片描述
打开Hyper-V
重启之后就可以正常使用本地虚拟机了
正常了！
尽情编程吧！

softzut

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【方法论】作为数据分析师，如何使用 DeepSeek 帮助自己的工作？

kngines

02-17

1139

如何用 DeepSeek 提升数据分析效率？实战指南与场景解析

DeepSeek数据可视化：让数据会说话

武哥的博客

02-15

633

在大模型时代，数据可视化不再是简单的图表绘制，而是需要AI来理解数据含义，自动选择最适合的可视化方式，并生成洞察。通过本文的学习，你将掌握如何让DeepSeek帮助我们实现更智能的数据可视化。通过本文的学习，相信大家已经掌握了如何使用DeepSeek来实现智能化的数据可视化。记住，好的可视化不仅要"好看"，更要"好用"、"有用"。下期预告：我们将深入探讨如何使用DeepSeek来实现智能化的数据分析报告生成，敬请期待！小贴士：智能选择可视化方式时，不仅要考虑数据特征，还要考虑业务场景和目标受众。

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本地部署 DeepSeek 实现深度学习模型可视化与分析

01-30

内容概要：本文详细介绍了如何在本地环境中部署名为 DeepSeek 的工具，用于深度学习模型的可视化和分析。主要内容涵盖了从环境准备、项目克隆、依赖安装到模型配置及服务启动的整个流程。首先明确系统的兼容性和所需的 Python 版本，然后通过 Git 克隆项目，并安装必要的第三方库。接着介绍如何设置深度学习模型文件的位置，使得能够成功加载预训练的模型。之后解释了启动服务后所呈现的交互式Web界面的功能——用户借此平台不仅可以直观地探索模型结构还能监测各个隐藏层的工作状态如激活值分布、权重梯度变化等。最后给出了关于GPU加速的支持指南及其性能上的潜在优势提示。适合人群：有一定基础的技术开发者或者研究人员，他们希望通过便捷的方法在自己搭建的小型实验室环境下快速评估或改进各种神经网络结构特性。使用场景及目标：适用于个人研究机构中进行AI实验测试阶段，尤其是在需要详细了解某一特定类型的深层神经网络运作机制并且寻求优化途径的情况下。利用文中提供的方法论可达成对模型内部机理更深层次的认知同时促进技术创新与发展进程。其他说明：文档不仅包含了每一步骤的具体操作指导还附带了一些实际案例作为补充材料辅助理解整个部署流程。另外也提到了针对可能出现的问题提出了排查思路和解决办法以保障项目的顺利完成。

AI数据分析：用deepseek进行贡献度分析(帕累托法则)

AIGCTribe的博客

06-07

2035

它指出在许多情况下，大约80%的效益来自于20%的原因。在相同的图表上绘制累积比例曲线，颜色为红色，使用次y轴，次y轴的刻度是从0到1，中间间隔0.1，数据来自于E列，在累积比例曲线上要显示累积比例的数值；image_path = r'F:\AI自媒体内容\AI行业数据分析\poetop50bots贡献度.png'保存图片到文件夹“F:\AI自媒体内容\AI行业数据分析”，图片标题为：poetop50bots贡献度；分析和决策：根据帕累托分析的结果，分析关键因素对整体效益的影响，并做出相应的决策。

DeepSeek + 数据分析：让数据洞察更智能、更高效

二哥为啥不像程序员？

02-26

5925

本文我们来聊聊DeepSeek如何用于数据分析工作者。：应用统计方法检验假设，评估变量之间的关系。：使用机器学习等技术构建预测模型，预测未来趋势和结果。：基于分析结果，解释数据的意义和影响。：从数据中提取有价值的洞察，支持业务决策。：根据数据分析的结果，制定或调整业务策略和行动计划。：将分析结果以清晰、简洁的方式呈现给非技术背景的决策者。：编写详细的分析报告，包括方法、结果、结论和建议。接下来我们细致的拆解一下每个部分能够结合DeepSeek做的事情和注意事项。

融合未来：Deepseek与大数据分析平台的智能融合之道

Sapphire521的博客

04-06

904

高效精准的数据检索：利用卷积神经网络（CNN）和Transformer模型，对文本、图像、语音等多模态数据进行深度分析。超前预测能力：通过历史数据与实时数据的融合，为未来趋势预测提供有力支持。海量数据处理：采用分布式计算和云计算技术，实现PB级数据的实时处理。行业数据建模：通过机器学习、数据挖掘算法建立多维度数据模型，为决策提供精准依据。

从入门到精通：如何用Deepseek成为数据分析高手？

Interview_TC的博客

02-15

6487

每天，全球产生2.5亿GB数据，但80%的人仍在用Excel手动处理表格。你是否也面临这些问题？ ✅ 数据清洗耗时占分析过程的60% ✅ 复杂模型需要反复调试代码 ✅ 团队协作时版本混乱难以追溯Deepseek的数据分析模块，正是为解决这些痛点而生。本文将手把手教你：无论你是学生还是从业者，这篇5000字指南都将成为你的数据分析加速器！案例对比：某零售企业用Excel处理10万行销售数据需8小时，Deepseek仅需23分钟避坑提示：中文列名务必用下划线替代空格（如“用户_ID”）新手技巧：按住Shift

用DeepSeek自动生成PPT数据分析报告，只需要1分钟。会计的天要塌了！

m0_59235945的博客

02-12

2051

学了这么多DeepSeep+Excel牛X应用，但昨天兰色还是被它又一个惊天操作给震撼到了。它它…竟然可以把财务三大报表（资产负债表、损益表和现金流量表）自动生成PPT报告。三大报表由上面excel报表自动生成的精美PPT财务报告如果我不说，你一定以为这是熬夜加班做出的数据分析报告，但用DeepSeek+Kimi，我只用了1分钟就完成了。闲话少说，一起跟兰色做吧。打开DeepSeek官网（https://www.deepseek.com/）点击开始对话，点击曲别针按钮上传三大报表的excel文件。

DeepSeek学术写作测评第二弹：数据分析、图表解读，效果怎么样？

dinaxuejie的博客

01-27

7789

尤其是现在Scaling law现在已经到了瓶颈期，deepseek独辟蹊径的训练方法，确实让人眼前一亮，也给这些AI从业者更多信心和启发。经常有同学，特别是医生，面临的情况是，想要发文章，也有数据，但是不知道该怎么分析，从哪里下手，才能找到写论文的突破口和角度。并且更绝的是它记得之前的纳入人群的表格数据，还会在后续分析中引入之前的数据；结论部分除了对图片结果进行总结，还对接下来的通路富集分析进行了预判，非常的智能！和AI界三大巨头相比，较短的训练时间，1/20的芯片数量，效果居然能这么好。

数据整理利器：一篇文章教你玩转DeepSeek数据分析！

风一样

02-18

1577

数据分析不再是难题！跟DeepSeek一起，让数据说话，让分析更轻松！

Python数据分析中结合DeepSeek 多用点自家的产品更放心

jvd312020的博客

02-02

2110

Python数据分析中结合DeepSeek的方法新技术的应用可以更好的提升自己的工作效率！在Python数据分析中结合DeepSeek，可以通过以下步骤实现。DeepSeek通常指深度求索公司开发的AI工具或API，假设你指的是使用其API进行数据分析。以下是结合DeepSeek进行数据分析的流程：### 1. **安装必要的Python库**确保已安装以下常用数据分析库：```bash```### 2. **获取DeepSeek API**

Python实现股票数据可视化

02-04

在当今信息技术迅猛发展的时代，金融市场的数据分析与可视化变得尤为重要。随着数据科学的兴起，Python作为一门强大的编程语言，因其简洁易懂、功能强大而成为数据分析领域的佼佼者。本文将深入探讨如何使用Python...

deepseek及可视化工具包 (mac版本)

02-07

可视化工具chatbox则是为了将数据分析结果以更直观的方式展现给用户，它能够将复杂的数据分析过程和结果通过图形化界面呈现出来，使用户能够更快速地理解数据背后的含义。通过使用chatbox，用户不仅可以看到数据的...

DeepSeek赋能数据中台：元数据系统的构建与实施指南

最新发布

DataLaneYoker

04-25

1225

元数据系统结合 DeepSeek 将朝着更加智能化、融合化的方向发展。在自然语言交互功能增强方面，DeepSeek 将不断优化其语言理解和生成能力，使元数据系统能够更好地理解用户的自然语言查询和指令。用户无需再掌握复杂的查询语法和数据结构知识，只需通过简单的自然语言提问，就能快速获取所需的元数据信息。

DeepSeek+大数据分析快速应用落地

二进制专栏

04-16

1173

编写一个 sqoop 命令，将 hive 中的 ai_test 数据库中的ads_yj_xl_gl 数据导出到 mysql 数据库中，mysql 数据库的主机名是 node01,用户名是 root，密码是 123456。提示词：根据以上 3 个文件，生成 hive 的建表语句，建表时字段为英文，注释为中文，字段名称不要太长,注意第一行是我们的表头。1、准备一个 hive 的环境，并可以进行远程连接。

DeepSeek入门介绍：让你的数据处理与分析之旅变得轻松有趣

不谷的博客

02-09

1961

DeepSeek就像你的智能数据助手一样，能帮你轻松搞定数据处理和分析工作哦！无论是数据分析师、奶茶店老板还是学生朋友都能从中受益呢！所以赶快行动起来吧！让DeepSeek成为你工作和学习中的得力助手吧！在未来的日子里，我相信DeepSeek还会不断进化和发展哦！它会变得更加智能、更加高效、更加易用呢！让我们一起期待DeepSeek的未来吧！希望这篇入门介绍博客能对你有所帮助哦！祝你使用DeepSeek愉快！

DeepSeek在调取数据库数据并以可视化形式呈现的过程

m0_68894275的博客

02-27

678

通过上述步骤，DeepSeek能够高效地调取数据库数据，并以直观的可视化形式呈现分析结果。这一过程不仅提高了数据分析的效率，还帮助用户更好地理解数据背后的洞察。

DeepSeek：支持软件开发过程中的数据可视化与自动化报告生成

m0_68894275的博客

02-27

722

DeepSeek作为一种高效的数据可视化和自动化报告生成工具，能够显著提升软件开发过程中的数据分析效率。它不仅支持从数据库中调取数据，还能通过智能算法生成直观的可视化图表，并自动生成标准化的报告。通过集成DeepSeek，开发者可以更高效地完成数据分析和报告生成任务，专注于核心业务逻辑的开发。

deepseek 可视化分析

03-24

### DeepSeek LLM 可视化分析工具与数据展示 DeepSeek 是一种先进的大型语言模型 (LLM)，其功能可以通过多种方式实现可视化和数据分析。以下是关于如何对 DeepSeek 进行可视化分析以及可能使用的工具和技术。 #### 工具支持对于 DeepSeek 的可视化分析，可以采用一些现有的开源框架或定制开发的方式完成特定需求的任务。例如 NapKin 和 ChatExcel 提供了两种不同的应用场景下的解决方案[^1]： - **NapKin**：用于绘制时间轴或其他形式的时间序列图，能够帮助理解 DeepSeek 在不同时间节点上的行为变化或者训练过程中的性能表现。 - **ChatExcel**：适用于结构化数据处理场景下生成图表的功能扩展，通过自然语言交互快速创建复杂的 Excel 表格并将其转化为直观的图形表示。此外，在更广泛的层面上还可以利用其他通用型机器学习/深度学习平台来进行深入探索，比如 TensorBoard 或者 Hugging Face Spaces 中的相关项目资源等。 #### 数据展示方法当涉及到具体的数据展示时，则需考虑以下几个方面来构建有效的视觉表达方案: - 时间维度追踪: 如果关注的是随着时间推移而产生的趋势, 则可选用折线图、柱状图等形式展现关键指标随迭代次数增加的变化情况. - 特征空间映射: 对于高维向量组成的嵌入(embedding), t-SNE降维算法配合散点图能较好地揭示样本间关系及其聚类特性. - 输入输出对比: 借助平行坐标系(parallel coordinates)或多变量气泡图(multivariate bubble charts)等方式比较原始输入与经过模型预测后的差异之处. 下面给出一段简单的 Python 实现代码片段作为参考实例之一——基于 Matplotlib 库制作基本统计分布直方图: ```python import matplotlib.pyplot as plt def plot_histogram(data): plt.hist(data, bins='auto', color='#0504aa', alpha=0.7, rwidth=0.85) plt.grid(axis='y', alpha=0.75) plt.xlabel('Value') plt.ylabel('Frequency') plt.title('Histogram of Data Distribution') plt.show() # Example usage with random data generation if __name__ == "__main__": import numpy as np rand_data = np.random.randn(1000)*10 + 50 plot_histogram(rand_data) ``` 上述脚本展示了如何简单快捷地生成一份有关数值范围内的频率分布概况报告，这对于初步了解某些定量属性非常有用。最后值得注意的一点是，由于像 Deepseek-r1 这样的先进模型内部运作机制复杂度较高，因此很多时候我们所观察到的现象实际上是经由强化学习调优之后得出的最佳策略路径反映出来的结果[^2]。