初入优快云

作者分享了加入优快云并撰写博客的初衷:希望通过平台结交技术朋友,提升语言表达与文档编写能力,激励自己不断学习进步,承诺将在博客中记录所学知识与心得。

1、为什么要进入优快云

其实进入优快云并且写博客理由很简单;

1)我希望借这个平台结交更多志同道合的良师益友,给自己人生添加一笔别致的风景,因为我觉得做技术需要和别人交流、探讨,而不是一直埋在自己的两亩三分地里,我更想走出去。

2)我想提高自己的语言能力,包括语言表达,语言逻辑,文档编写能力,我坚信坚持下去会让我受益良多,为我将来的道路打下坚实的基础。

3)希望借助此平台鞭策自己不气馁,不放弃。

往后自己会多多在自己的博客里写下自己所学的知识和总结。

谢谢 !

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
### 优快云 DeepSeekR1满血版特性介绍 优快云的 DeepSeekR1 满血版是一款高度优化的人工智能模型,旨在提供更高效、精准的服务。该版本具有多项显著特点。 #### 高性能计算能力 DeepSeekR1 满血版采用了最新的硬件加速技术,能够实现更快的数据处理速度和更低延迟的表现[^1]。这使得复杂查询可以在极短时间内得到响应,极大地提升了用户体验。 #### 增强的语言理解能力 通过改进自然语言处理算法,此版本可以更好地理解和解析用户的意图以及上下文信息[^2]。无论是多轮对话还是跨领域问题解答,都能保持较高的准确性与连贯性。 #### 多模态融合支持 除了传统的文本输外,还增加了图像识别等功能模块的支持,允许用户上传图片作为查询条件之一[^3]。这种多维度的信息交互方式拓宽了应用场景范围,满足不同场景下的需求。 ```python # 示例代码展示如何调用API接口来获取图片描述 import requests def get_image_description(image_url): api_endpoint = "https://api.deepseekr.com/vision/describe" payload = {"image": image_url} response = requests.post(api_endpoint, json=payload) result = response.json() return result['description'] print(get_image_description("http://example.com/image.jpg")) ``` #### 安全性和隐私保护机制 为了保障数据安全和个人信息安全,在设计之就融了一系列严格的安全措施和技术手段[^4]。例如采用加密传输协议HTTPS确保通信过程中的安全性;同时遵循GDPR等相关法律法规的要求,充分尊重并维护个人隐私权。
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