Docker初学到实战(七)搭建Web应用-前端

该项目我用的是,VS+Asp.NET WEB 应用,搭建和前一篇文章API的搭建是一模一样:

Docker初学到实战(六)搭建WebApi-后端


最后搭建完成之后别忘了开放物理机对应的端口:

 开放端口后就可以通过公网IP加端口访问看看效果:

至此我们的网站就搭建好了,只不过现在只能用IP地址访问,后续要做的就是申请域名、解析域名、配置ssl证书,当你访问量大的时候还有什么负载均衡那些。这些东西都可以通过云服务商提供的服务,教程和服务都还不错,大家可以试试。

但是接下来我要做的一部就是《Jenkins自动化部署》,我这一个API和WEB页面也需要做到一键发布,大家可以看看。

### DeepSeek 思维实现原理 思维(Chain of Thought, CoT)作为一种强化学习框架下的技术,在处理复杂任务时能够有效提高模型的推理能力以及决策过程的透明度[^2]。具体到DeepSeek平台上的实施,其核心在于构建一个多阶段的推理机制。 #### 构建多阶段推理流程 为了使机器具备类似于人类专家解决问题的能力,系统设计者引入了分层结构来模拟逐步分析的过程。每一层专注于特定类型的逻辑运算或者事实验证,从而形成一条连贯的思想路径。当面对新问题时,该架构允许模型按照预定顺序执行一系列子任务,最终得出结论。 #### 提升可解释性与准确性 除了改善计算效率外,采用CoT方法还意味着可以更清晰地记录下每次判断背后的理由。这不仅有助于外部审计人员理解AI系统的运作模式,同时也便于内部调试优化工作。通过对中间状态的有效监控,开发团队能及时发现潜在缺陷并加以修正,进而保障整体性能表现稳定可靠[^3]。 #### 应用实例说明 以自然语言处理领域为例,假设给定一段文本要求概括主要内容。借助于预先训练好的大型预训练模型作为基础组件,再加上精心设计的任务导向型提示词(prompt),使得整个求解条更加紧凑高效: 1. **初步解析**:识别输入材料的关键要素; 2. **关联匹配**:查找相似案例或已有知识库条目; 3. **综合归纳**:提炼共通特征并给出简洁描述; 上述每一步骤均受到严格控制,并且全程留有痕迹以便后续审查评估。 ```python def chain_of_thought(input_text): parsed_elements = parse_input(input_text) # 初步解析 matched_cases = find_similar_cases(parsed_elements) # 关联匹配 summary = generate_summary(matched_cases) # 综合归纳 return { 'parsed': parsed_elements, 'matched': matched_cases, 'summary': summary } ```
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