qml 静态编译程序执行错误 无法定位程序输入点 CreateDXGIFactory2 于动态链接库 dxgi.dll 上...

最新推荐文章于 2025-08-18 23:24:50 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/cheungxiongwei/p/8445397.html

本文介绍了解决QT中出现的动态链接库dxgi.dll入口找不到的问题, 提供了两种解决办法: 一是重新编译QT静态库, 二是直接删除有问题的动态库. 并附上了详细的解决方案链接.

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

DeepSeek在教育领域的应用技巧有哪些？
借雨醉东风的博客
02-21 882
关注我，持续分享逻辑思维&管理思维&面试题；可提供大厂面试辅导、及定制化求职/在职/管理/架构辅导；推荐专栏，目前已完成所有内容。一顿烧烤不到的费用，让人能紧跟时代的浪潮。从普通网站，到公众号、小程序，再到AI大模型网站。干货满满。学成后可接项目赚外快，绝对划算。不仅学会如何编程，还将学会如何将AI技术应用到实际问题中，为您的职业生涯增添一笔宝贵的财富。
从DeepSeek入手，Transformer架构大揭秘！
qq_23519469的博客
02-21 1899
Transformer 架构的优势那是相当突出，在并行计算方面，它完全不依赖序列顺序，不同位置信息能同时处理，大大缩短了训练时间。就像工厂里多条生产线同时开工，生产效率直线上升。而且它处理长距离依赖关系的能力超强，自注意力机制让模型在计算时，能直接捕捉到序列中任意两个位置的关联，完全不受距离限制，这是传统 RNN 和 LSTM 望尘莫及的。在文本处理里，不管句子多长，它都能精准把握上下文逻辑。
DeepSeek如何赋能教育个性化学习场景
2501_91651629的博客
05-21 904
通过对这些数据的挖掘，DeepSeek可以发现学生在学习过程中的优势和不足，以及学习习惯和偏好，为个性化学习提供坚实的数据基础。例如，通过分析学生在数学作业中的答题数据，DeepSeek可以准确判断学生对不同知识点的掌握程度，是在函数部分理解困难，还是在几何图形的解题上存在问题，从而为后续的精准辅导提供依据。它能够深入分析学生的学习数据，精准把握学生的学习状况，为每个学生量身定制个性化的学习方案，从而显著提升学习效果和效率。个性化的学习体验让学生感受到学习的乐趣和成就感，从而激发学生的学习兴趣和主动性。
教师必备DeepSeek使用指南来了！5大教学应用场景+实操案例+隐藏用法→
youmaob的博客
04-09 1647
录音完成后，通义会自动生成总结纪要，包括全文摘要、章节速览、要点回顾以及思维导图，方便老师随时随地回顾会议内容。如在录音时勾选了【区分发言人】，还会生成每个发言人的总结。
DeepSeek实用技巧系列-辅助教学
wangchenaaaa的博客
03-06 432
Deepseek辅助教师教学
DeepSeek行业融合：重塑教育行业格局(附实战案例详解81套)
梵心白莲的博客
03-22 1194
开启教育新纪元：DeepSeek重塑教育行业格局-实战案例详解81套
AI联网搜索技巧揭秘：prompt用法，效率翻倍！
m0_65555479的博客
03-25 1225
本文详细介绍了如何利用AI工具，特别是那些具有深度联网搜索能力的大模型，来提高信息检索的效率和准确性。前言随着今年DeepSeek的爆火，结合去年至今KIMI、通义千问、豆包大模型的快速发展，在日常工作中，很多同学都养成了“遇事不决，AI来答”的良好习惯。使用AI工具进行问答，往往能帮助我们快速提效，补全知识信息短板。同时，我们对于"深度联网搜索"模式的依赖程度也在日益上升，甚至有时候能让我们忘记了搜索引擎的存在。比如通义与DPSK的网页版：。
华为携手DeepSeek，推理性能再创高峰！独家技术报告揭秘！
m0_65555479的博客
05-19 714
华为昇腾在超大规模MoE模型推理部署方面取得了显著突破，其性能全面超越英伟达Hopper架构。华为通过“以数学补物理”的策略，利用数学理论、工具、算法和建模等方式，弥补硬件和工艺的局限性，最大化发挥芯片和系统能力。具体产品包括CloudMatrix384超节点和Atlas800IA2推理服务器，分别在不同时延约束下实现了高吞吐量。华为还计划全面开源相关技术报告和代码，进一步推动技术创新。这一突破不仅展示了华为在AI芯片领域的实力，也为大模型推理应用落地提供了强有力的支持。
DeepSeek 超实用提问技巧大揭秘，让你的问题秒变高质量答案！
03-19
还列举了丰富的应用场景与案例，像内容创作、打造个人知识库、计划制定和休闲娱乐等方面，并提供了相关学习资源，如官网、51CTO 官网 AI 专区及在线课程 DeepSeek 专区等。 适用人群 普通大众：想利用 AI 工具辅助...
【人工智能领域】DeepSeek新模型大揭秘
04-16
适合人群：对人工智能领域感兴趣的读者，尤其是从事机器学习、深度学习研究的专业人士和技术爱好者。 使用场景及目标：①帮助读者理解DeepSeek模型的工作原理和技术细节；②为研究人员提供参考，促进相关领域的技术...
【性能优化技巧】：揭秘如何让你的Spring AI与DeepSeek运行效率翻倍！
[Spring AI 调用 DeepSeek：快速集成国产大模型的实战指南（包含本地部署方案）](https://storage.yandexcloud.net/newspressfeed/wp-content/uploads/2024/02/1-prompt.png) # 1. Spring AI与DeepSeek简介及其性能...
三种方法！教会你用DeepSeek绘制各种图表，真的太好用了（建议收藏）
yizhen91y的博客
04-05 1803
三种方法！教会你用DeepSeek像聊天一样生成最美图表（建议收藏）
深层语义知识图谱：提升NLP文本预处理效果的关键技术
最新发布
训意学的博客
08-18 627
自然语言处理（NLP）技术在过去十年取得了飞跃式发展，但其核心挑战之一——让机器真正“理解”语言——仍未完全解决。传统的文本预处理流程，包括数据清洗、文本规范化和词向量化，构成了所有下游任务的基石。然而，这些主流方法，如基于TF-IDF的特征提取或基于Word2Vec的词嵌入，在本质上依赖于统计共现（statistical co-occurrence）。它们能出色地捕捉词汇间的“相关性”，例如，“医生”和“医院”经常一同出现，但却难以洞察其背后更深层次的“因果性”——即一个事件或概念如何导致另一个的发生。
UniSpeech：结合有标签与无标签数据的统一语音表征学习
08-18 259
在本文中，我们提出了一种统一的预训练方法 UniSpeech，用于结合有标签与无标签数据进行语音表征学习，其中监督的音素 CTC 学习与具备音素感知的对比式自监督学习以多任务学习的方式联合进行。由此得到的表征能够捕捉与音素结构更相关的信息，并提升跨语言与跨领域的泛化能力。我们在公共的 CommonVoice 数据集上评估了 UniSpeech 在跨语言表征学习中的有效性。
yolo安装
a1111111111ss的博客
08-15 631
我在cmd一直更新不了pip 一直说错误。我扭头去anaconda成功。
艾伦·图灵：计算理论与人工智能的奠基人
拒绝AI玄学，只聊真技术▲
08-15 1227
图灵以。
大模型速度优化入口
weixin_36378508的博客
08-14 1271
如果你固定了计算能力，要得到TTFT和Throughput等数据，你需要知道是在Prefilling阶段和Decoding的计算量分别是多少。大模型压缩方式【GPU还是CPU】如何快速估计推理计算量。
机器学习-KNN 算法实战指南：从原理到超参数优化
HK0807的博客
08-15 488
机器学习-KNN 算法实战指南：从原理到超参数优化
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