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原创 【中大厂面试题】蔚来 java 校招最新面试

根据 JVM8 规范，JVM 运行时内存共分为虚拟机栈、堆、元空间、程序计数器、本地方法栈五个部分。还有一部分内存叫直接内存，属于操作系统的本地内存，也是可以直接操作的。元空间：元空间的本质和永久代类似，都是对JVM规范中方法区的实现。不过元空间与永久代之间最大的区别在于：元空间并不在虚拟机中，而是使用本地内存。Java 虚拟机栈：每个线程有一个私有的栈，随着线程的创建而创建。

2025-04-05 06:00:00 583

原创 【中大厂面试题】华为 校招 最新面试题

但也会有新的问题，比如此级别的事务正在执行时，另一个事务成功的插入了某条数据，但因为它每次查询的结果都是一样的，所以会导致查询不到这条数据，自己重复插入时又失败（因为唯一约束的原因）。：线程安全的哈希表，HashTable 的加锁方法是给每个方法加上 synchronized 关键字，这样锁住的是整个 Table 对象，不支持 null 键和值，由于同步导致的性能开销，所以已经很少被推荐使用，如果要保证线程安全的哈希表，可以用ConcurrentHashMap。：是一个线程安全的双端队列实现。

2025-04-04 06:00:00 624

原创 【中大厂面试题】 淘宝 java 后端 校招 最新面试题

因此，主键不应该过大，因为主键太大，其他索引也都会很大。Redis 的读写操作都是在内存中，所以 Redis 性能才会高，但是当 Redis 重启后，内存中的数据就会丢失，那为了保证内存中的数据不会丢失，Redis 实现了数据持久化的机制，这个机制会把数据存储到磁盘，这样在 Redis 重启就能够从磁盘中恢复原有的数据。在这种方式下，可以多个线程共享同一个目标对象，所以非常适合多个相同线程来处理同一份资源的情况，从而可以将CPU代码和数据分开，形成清晰的模型，较好地体现了面向对象的思想。

2025-04-03 09:19:03 1094

原创 【中大厂面试题】虾皮 后端 最新面试题

线程池中最多可容纳的线程数量。当一个新任务交给线程池，如果此时线程池中有空闲的线程，就会直接执行，如果没有空闲的线程，就会将该任务加入到阻塞队列中，如果阻塞队列满了，就会创建一个新线程，从阻塞队列头部取出一个任务来执行，并将新任务加入到阻塞队列末尾。线程池分为核心线程池，线程池的最大容量，还有等待任务的队列，提交一个任务，如果核心线程没有满，就创建一个线程，如果满了，就是会加入等待队列，如果等待队列满了，就会增加线程，如果达到最大线程数量，如果都达到最大线程数量，就会按照一些丢弃的策略进行处理。

2025-04-03 07:00:00 569

原创 使用Unsloth训练后保存模型的完整方法与技术细节

通过灵活组合上述方法，可最大化Unsloth在模型保存阶段的效率优势。适用于CPU推理或llama.cpp、Ollama等框架。将LoRA适配器与基础模型合并为完整模型，便于独立部署。适用于需要继续微调或存储空间受限的场景。：无损FP16（最大精度，但文件较大）。：4位量化（最小文件，适合低端设备）。支持将合并后的模型直接上传至社区平台。：保留FP16精度，适合GPU推理。：量化保存，显存占用减少50%以上。：8位量化（推荐通用场景）。

2025-04-02 11:45:31 955

原创 【中大厂面试题】得物 后端 最新面试题

在传统的基于会话和Cookie的身份验证方式中，会话信息通常存储在服务器的内存或数据库中。但在集群部署中，不同服务器之间没有共享的会话信息，这会导致用户在不同服务器之间切换时需要重新登录，或者需要引入额外的共享机制（如Redis），增加了复杂性和性能开销。image.png而JWT令牌通过在令牌中包含所有必要的身份验证和会话信息，使得服务器无需存储会话信息，从而解决了集群部署中的身份验证和会话管理问题。当用户进行登录认证后，服务器将生成一个JWT令牌并返回给客户端。

2025-04-02 09:03:41 887

原创 【中大厂面试题】小红书 后端 最新面试题

在 JDK 1.7 中它使用的是数组加链表的形式实现的，而数组又分为：大数组 Segment 和小数组 HashEntry。Segment 是一种可重入锁（ReentrantLock），在 ConcurrentHashMap 里扮演锁的角色；HashEntry 则用于存储键值对数据。一个 ConcurrentHashMap 里包含一个 Segment 数组，一个 Segment 里包含一个 HashEntry 数组，每个 HashEntry 是一个链表结构的元素。

2025-04-01 15:58:19 965

原创 基于 SSH 框架的健康管理平台：打造教师专属健康守护者

在快节奏的现代生活中，健康管理的重要性日益凸显。尤其是对于高校教师这一群体，他们面临着教学、科研的双重压力，慢性病的发病率较高。今天，我们就来深入探讨一款针对高校教师设计的健康管理平台，看看它是如何运用先进技术，为教师们的健康保驾护航的。

2025-04-01 14:27:39 460

原创 【中大厂面试题】腾讯云智 校招 java 后端最新面试

在 MySQL 里，根据加锁的范围，可以分为全局锁、表级锁和行锁三类。全局锁：通过flush tables with read lock 语句会将整个数据库就处于只读状态了，这时其他线程执行以下操作，增删改或者表结构修改都会阻塞。全局锁主要应用于做全库逻辑备份，这样在备份数据库期间，不会因为数据或表结构的更新，而出现备份文件的数据与预期的不一样。表级锁：MySQL 里面表级别的锁有这几种：表锁：通过lock tables 语句可以对表加表锁，表锁除了会限制别的线程的读写外，也会限制本线程接下来的读写操作。

2025-04-01 08:00:00 242

原创 deepseek如何进行预训练，具体代码实现步骤

通过上述方法，DeepSeek在性能与效率间取得了平衡，为大规模语言模型的训练提供了可复用的技术范式。

2025-03-31 11:20:09 614

原创 【中大厂面试题】招银网络科技 java 后端最新面试题

JVM 将堆空间分成了新生代和老生代，如下图所示：通过上图， 可以看到新生代和老年代的对比，Minor GC 发生在新生代，而 Full GC 发生在老年代。新生代分为三个区，一个 Eden 区和两个 Survivor 区。先来看下 Eden 区的作用，大部分新生成的对象都是在 Eden 区，Eden 区满了之后便没有内存给新对象使用，Eden 区便会 Minor GC 回收无用内存，剩下的存活对象便会转移到 Survivor 区。那两个 Survivor 区的作用分别是什么呢？

2025-03-31 09:42:31 187

原创 【中大厂面试题】 百度 java 后端最新面试题

在 JDK 1.7 版本之前， HashMap 数据结构是数组和链表，HashMap通过哈希算法将元素的键（Key）映射到数组中的槽位（Bucket）。如果多个键映射到同一个槽位，它们会以链表的形式存储在同一个槽位上，因为链表的查询时间是O(n)，所以冲突很严重，一个索引上的链表非常长，效率就很低了。所以在JDK 1.8版本的时候做了优化，当一个链表的长度超过8的时候就转换数据结构，不再使用链表存储，而是使用红黑树。

2025-03-31 09:40:02 250

原创 【中大厂面试题】知乎 后台 最新面试

MySQL可以按照四个角度来分类索引。B+tree索引、Hash索引、Full-text索引。聚簇索引（主键索引）、二级索引（辅助索引）。主键索引、唯一索引、普通索引、前缀索引。单列索引、联合索引。

2025-03-29 06:00:00 15

原创 【中大厂面试题】中国电信 后台最新面试

缺点是只能在有亲缘关系的进程间使用，且半双工的特性限制了数据传输的灵活性，同时管道的容量有限，如果写入速度过快可能导致数据堵塞。布隆过滤器：我们可以在写入数据库数据时，使用布隆过滤器做个标记，然后在用户请求到来时，业务线程确认缓存失效后，可以通过查询布隆过滤器快速判断数据是否存在，如果不存在，就不用通过查询数据库来判断数据是否存在。与进程不同，线程共享进程的内存空间，包括堆和全局变量。复制算法的原理是，将内存分成两块，每次申请内存时都使用其中的一块，当内存不够时，将这一块内存中所有存活的复制到另一块上。

2025-03-28 18:50:08 166

原创 【中大厂面试题】携程 后端 最新面试题

开发者可以根据需求定制类的加载方式，比如从网络加载class文件、数据库、甚至是加密的文件中加载类等。自定义类加载器可以用来扩展Java应用程序的灵活性和安全性，是Java动态性的一个重要体现。当一个类加载请求到达应用程序类加载器时，它会先把请求委派给它的父加载器（扩展类加载器）。扩展类加载器收到请求后，也会先委派给它的父加载器（启动类加载器）。启动类加载器会尝试从自己负责的核心类库中加载这个类，如果能加载成功，就返回加载的类；如果不能加载，就把请求返回给扩展类加载器。

2025-03-28 08:00:00 10

原创 用户实体行为分析（UEBA）架构设计（一）：UEBA框架

在数字时代，安全威胁如影随形，不断演变。从早期的安全运营中心（SOC）到如今的安全信息和事件管理系统（SIEM），再到当下大数据驱动的用户和实体行为分析（UEBA），人们一直在积极探索，运用各种技术和机制来检测安全威胁。UEBA 作为一种新兴的安全分析技术，借助机器学习算法对用户和实体行为进行深度分析。它不仅能够检测已知威胁，更具备识别未知威胁的能力，同时支持实时和离线两种检测模式。通过 UEBA，安全团队能够获得直观的风险评级和详尽的证据分析，从而及时响应并处理异常情况与安全威胁。

2025-03-27 18:14:08 23

原创 UEBA架构设计之路 (一)：UEBA框架

但这些系统的扩展性始终是个问题，当流量突发增长时很难跟得上，同时基于流量的检测可见性也不够，在交换机的接入层基本上由于成本原因，就无法再进行检测了，更不能通过其他网段的上下文来辅助，攻击如果巧妙一点，完全可以绕开这些设备。实时检测后需要触发动作，例如封IP，锁定账户，杀进程，误报解除等，这些动作可以不是直接拦截，而是提供出来进行人工决策，这些决策的反馈，进一步更新改进模型。但实际上，不仅可以为用户生成，也可为任何类型实体创建基线，包括用户，组，设备，设备组，应用等。如果是误报，将分析结果反馈给数据库。

2025-03-27 17:59:12 35

原创 安全领域内比较好的博客和网站

以上博客和网站在安全领域具有较高的知名度和影响力，但网络安全领域知识更新迅速，你可以根据自己的兴趣和学习方向，选择适合自己的网站进行深入学习，并持续关注行业动态，不断提升自己的安全技术水平。

2025-03-27 16:59:50 780

原创 【中大厂面试题】滴滴 后端最新面试题

CAP 原则又称 CAP 定理, 指的是在一个分布式系统中, Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性）,三者不可得兼在分布式系统中的所有数据备份, 在同一时刻是否同样的值(等同于所有节点访问同一份最新的数据副本)在集群中一部分节点故障后, 集群整体是否还能响应客户端的读写请求(对数据更新具备高可用性)

2025-03-27 09:00:00 12

原创 【大厂面试题】腾讯音乐 后端 最新面试题

基于虚函数和继承来实现。例如，一个进程的全局变量在另一个进程中是不可见的，进程之间的数据交换相对复杂，需要通过进程间通信（IPC）机制，如管道、消息队列、共享内存等来实现。每一层父节点的索引值都会出现在下层子节点的索引值中，因此在叶子节点中，包括了所有的索引值信息，并且每一个叶子节点都有两个指针，分别指向下一个叶子节点和上一个叶子节点，形成一个双向链表。将 5 与根节点的索引数据 (1，10，20) 比较，5 在 1 和 10 之间，所以根据 B+Tree的搜索逻辑，找到第二层的索引数据 (1，4，7)；

2025-03-26 09:00:00 125

原创 【中大厂面试题】小鹏 后端 最新面试题

你想想，在两次握手的情况下，服务端在收到 SYN 报文后，就进入 ESTABLISHED 状态，意味着这时可以给对方发送数据，但是客户端此时还没有进入 ESTABLISHED 状态，假设这次是历史连接，客户端判断到此次连接为历史连接，那么就会回 RST 报文来断开连接，而服务端在第一次握手的时候就进入 ESTABLISHED 状态，所以它可以发送数据的，但是它并不知道这个是历史连接，它只有在收到 RST 报文后，才会断开连接。双亲委派机制确保了在整个类加载体系中，类的加载是有层次和顺序的。

2025-03-26 08:30:00 31

原创 【中大厂面试题】阿里云Java 后端 校招 最新面试题

Spring中规定了7种类型的事务传播特性：BIO（blocking IO）：就是传统的 java.io 包，它是基于流模型实现的，交互的方式是同步、阻塞方式，也就是说在读入输入流或者输出流时，在读写动作完成之前，线程会一直阻塞在那里，它们之间的调用是可靠的线性顺序。优点是代码比较简单、直观；缺点是 IO 的效率和扩展性很低，容易成为应用性能瓶颈。

2025-03-25 17:51:52 178

原创 【中小厂面试题】作业帮 java 后端最新面试题

GC Roots对象包括：虚拟机栈（栈帧中的本地变量表）中引用的对象、方法区中类静态属性引用的对象、本地方法栈中JNI（Java Native Interface）引用的对象、活跃线程的引用等。子类是对父类的一种扩展，它可以在父类的基础上添加新的属性和方法，也可以修改父类中原有的方法。内存利用率严重不足。每当程序调用一个方法时，系统都会为该方法建立一个方法栈，其所在方法中声明的变量就放在方法栈中，当方法结束系统会释放方法栈，其对应在该方法中声明的变量随着栈的销毁而结束，这就局部变量只能在方法中有效的原因。

2025-03-25 17:34:20 137

原创 【中小厂面试题】搜狐畅游 一面 java 后端最新面试题

Vue实例从创建到销毁的过程，就是生命周期，每一个组件或者实例都会经历一个完整的生命周期，总共分为三个阶段：初始化、运行中、销毁。实例、组件通过new Vue() 创建出来之后会初始化事件和生命周期，然后就会执行beforeCreate钩子函数，这个时候，数据还没有挂载，只是一个空壳，无法访问到数据和真实的dom，一般不做操作。

2025-03-25 17:32:40 295

原创 【大厂面试题】虎牙 一面 后端面试

在 JDK 1.7 中它使用的是数组加链表的形式实现的，而数组又分为：大数组 Segment 和小数组 HashEntry。Segment 是一种可重入锁（ReentrantLock），在 ConcurrentHashMap 里扮演锁的角色；HashEntry 则用于存储键值对数据。一个 ConcurrentHashMap 里包含一个 Segment 数组，一个 Segment 里包含一个 HashEntry 数组，每个 HashEntry 是一个链表结构的元素。

2025-03-25 06:00:00 14

原创 基于 Java 的在线购物系统：从设计到实现的全面解析

在 Windows NT/2000 Sever 等服务器环境和 Windows98/2000/XP 等客户端环境下对系统进行测试，涵盖图书查询、添加、修改、删除，用户注册、资料修改等功能。测试结果表明系统能达到预期功能，稳定运行。本系统运用 JSP+JavaBean 实现了业务逻辑处理，完成了小型电子商务平台的基本功能构建。不过，作为商业应用还需完善功能，尤其是加强网站信息安全性。在开发过程中，开发者提升了综合能力，对电子商务有了更深入的理解，为后续项目积累了宝贵经验。

2025-03-24 17:05:43 462

原创 【互联网大厂面试题】腾讯 一面 后端 校招 最新面试题

Spring AOP是Spring框架中的一个重要模块，用于实现面向切面编程。我们知道，Java 就是一门面向对象编程的语言，在 OOP 中最小的单元就是“Class 对象”，但是在 AOP 中最小的单元是“切面”。一个“切面”可以包含很多种类型和对象，对它们进行模块化管理，例如事务管理。在面向切面编程的思想里面，把功能分为两种核心业务：登陆、注册、增、删、改、查、都叫核心业务周边功能：日志、事务管理这些次要的为周边业务。

2025-03-24 16:49:50 339

原创 【大厂面试题】4399一面 后端面试题

在「串行化」隔离级别下，事务 B 在执行将余额 100 万修改为 200 万时，由于此前事务 A 执行了读操作，这样就发生了读写冲突，于是就会被锁住，直到事务 A 提交后，事务 B 才可以继续执行，所以从 A 的角度看，余额 V1、V2 的值是 100 万，余额 V3 的值是 200万。悲观锁：还是像它的名字一样，对于并发间操作产生的线程安全问题持悲观状态，悲观锁认为竞争总 是会发生，因此每次对某资源进行操作时，都会持有一个独占的锁，就像 synchronized，不管三七二十一，直接上了锁就操作资源了。

2025-03-24 08:58:22 719

原创 【大厂面试题】好未来 后端最新面试题

连接建立，cwnd = MSS，进入慢启动阶段，每收到一个 ACK，cwnd 翻倍，发送数据量不断增加。当 cwnd 达到 ssthresh，进入拥塞避免阶段，cwnd 线性增长。如果发生超时，ssthresh 减半，cwnd 重置为 MSS（1 个MSS），重新进入慢启动。当发送方收到三个重复的 ACK 时，认为数据包丢失，但不是因为网络拥塞，而是可能某个数据包的乱序。在快速重传之后，发送方进入快速恢复阶段。

2025-03-24 08:56:51 861

原创 【大厂面试题】唯品会 java 后端最新面试题

select 实现多路复用的方式是，将已连接的 Socket 都放到一个文件描述符集合，然后调用 select 函数将文件描述符集合拷贝到内核里，让内核来检查是否有网络事件产生，检查的方式很粗暴，就是通过遍历文件描述符集合的方式，当检查到有事件产生后，将此 Socket 标记为可读或可写， 接着再把整个文件描述符集合拷贝回用户态里，然后用户态还需要再通过遍历的方法找到可读或可写的 Socket，然后再对其处理。方法来删除指定下标的元素，该方法在删除元素后，会将后续元素向前移动，以填补被删除元素的位置。

2025-03-24 07:00:00 517

原创 【大厂面试题】华为线下一面 java 后端 最新面试题

栈（stack）是一种特殊的线性数据结构，只能够在一端（即栈顶）进行，采用后进先出原则（LIFO, Last In First Out），基本操作有加入数据（push）和输出数据（pop）两种运算。

2025-03-23 09:00:00 765

原创 【互联网大厂面试题】字节跳动 一面 java 后端最新面试题

可以按照四个角度来分类索引。B+tree索引、Hash索引、Full-text索引。聚簇索引（主键索引）、二级索引（辅助索引）。主键索引、唯一索引、普通索引、前缀索引。单列索引、联合索引。Java异常类层次结构图：Throwable类及其子类。ThrowableError和Exception，它们分别代表了不同类型的异常情况。Error（错误）：表示运行时环境的错误。错误是程序无法处理的严重问题，如系统崩溃、虚拟机错误、动态链接失败等。通常，程序不应该尝试捕获这类错误。例如，等。

2025-03-23 07:00:00 809

原创 【互联网大厂面试题】高德二面 java 最新面试题

根据 JDK 8 规范，JVM 运行时内存共分为虚拟机栈、堆、元空间、程序计数器、本地方法栈五个部分。还有一部分内存叫直接内存，属于操作系统的本地内存，也是可以直接操作的。元空间：元空间的本质和永久代类似，都是对 JVM 规范中方法区的实现。不过元空间与永久代之间最大的区别在于：元空间并不在虚拟机中，而是使用本地内存。Java 虚拟机栈：每个线程有一个私有的栈，随着线程的创建而创建。

2025-03-22 09:00:00 634

原创 【互联网大厂面试题】哈啰 java 最新面试题

根据 JDK 8 规范，JVM 运行时内存共分为虚拟机栈、堆、元空间、程序计数器、本地方法栈五个部分。还有一部分内存叫直接内存，属于操作系统的本地内存，也是可以直接操作的。元空间：元空间的本质和永久代类似，都是对 JVM 规范中方法区的实现。不过元空间与永久代之间最大的区别在于：元空间并不在虚拟机中，而是使用本地内存。Java 虚拟机栈：每个线程有一个私有的栈，随着线程的创建而创建。

2025-03-22 08:00:00 800

原创 【金融行业】众安保险 java 最新面试题

双亲委派机制规定了 Java 类加载器在加载类时的层次关系和委托顺序。当一个类加载器收到类加载请求时，它首先不会自己去尝试加载这个类，而是把这个请求委派给父类加载器去完成，每一层的类加载器都是如此，直到委派到最顶层的启动类加载器。只有当父类加载器无法完成该加载请求（在它的搜索范围内没有找到所需的类）时，子加载器才会尝试自己去加载。启动类加载器（Bootstrap Class Loader）：它是最顶层的类加载器，由 C++ 实现，负责加载 Java 的核心类库，如java.langjava.util。

2025-03-21 10:19:00 432

原创 【银行行业】微众银行java 最新面试题

这种清晰的职责划分使得代码结构更加清晰，当需要修改某个功能时，开发人员可以快速定位到相关的代码部分，而不必担心影响其他部分的功能，而且这种低耦合度的设计使得代码的修改和维护更加容易，一个部分的变化不会对其他部分产生重大影响。：针对业务上字段比较多的大表进行的，一般是把业务宽表中比较独立的字段，或者不常用的字段拆分到单独的数据表中，是一种大表拆小表的模式。复制算法的原理是，将内存分成两块，每次申请内存时都使用其中的一块，当内存不够时，将这一块内存中所有存活的复制到另一块上。复制算法解决了空间碎片的问题。

2025-03-21 09:08:59 388

原创 【通信行业】中国移动 java 最新面试

还有强大的生态系统，比如Spring框架，Hibernate，各种库和工具，社区支持大，企业应用广泛。红黑树的高度通常比 AVL 树略高，其高度上限为 2log(n + 1)，因此查询操作的时间复杂度同样为 (log n)，但在实际应用中，由于树的高度相对较高，其查询性能可能会略逊于 AVL 树。而依赖注入则是将对象的创建和依赖关系的管理交给 Spring 容器来完成，类只需要声明自己所依赖的对象，容器会在运行时将这些依赖对象注入到类中，从而降低了类与类之间的耦合度，提高了代码的可维护性和可测试性。

2025-03-20 18:48:23 641

原创 【互联网大厂面试题】美的 java 最新面试题

特性继承多态核心目的复用代码，构建层次结构统一接口，多样化实现操作对象类与类的关系方法与对象的关系关键语法extends关键字父类引用 = new 子类对象()继承是面向对象编程中代码重用的一种重要机制，在 Java 中通过extends关键字来实现继承，子类可以直接使用父类中已定义好的属性和方法，还可以添加自己特有的属性和方法，实现功能的扩展。继续也具备传递性，如果类 C 继承自类 B，类 B 继承自类 A，那么类 C 不仅继承了类 B 的属性和方法，也间接继承了类 A 的属性和方法。

2025-03-20 18:45:22 734

原创 【互联网大厂面试题】小米（三面）校招 java 后端 最新面试题

B+Tree 只在叶子节点存储数据，而 B 树 的非叶子节点也要存储数据，所以 B+Tree 的单个节点的数据量更小，在相同的磁盘 I/O 次数下，就能查询更多的节点。：这是B+树的一个重要特性，确保了所有数据项的检索都具有相同的I/O延迟，提高了搜索效率。：通过类的全限定名（包名 + 类名），获取到该类的.class文件的二进制字节流，将二进制字节流所代表的静态存储结构，转化为方法区运行时的数据结构，在内存中生成一个代表该类的java.lang.Class对象，作为方法区这个类的各种数据的访问入口。

2025-03-20 13:59:48 1095

原创 【车企大厂面试题】理想汽车（C++一面）

是一种引用计数智能指针，允许多个shared_ptr对象共享同一个对象，并通过引用计数来管理内存的释放，当最后一个shared_ptr指向对象析构时，会释放对象所占用的内存。不适合处理循环引用的情况，可能导致内存泄漏。：是一种独占式智能指针，确保只有一个指针可以指向一个对象，不能进行复制，但可以移动它的所有权。：是用于解决std::shared_ptr可能导致的循环引用问题的智能指针。它允许引用shared_ptr所管理的对象，但不会增加引用计数，不会影响对象的生命周期，避免循环引用导致的内存泄漏。

2025-03-19 09:35:47 877

北京大学DeepSeek私有化部署与一体机应用：从个人到企业的全场景解决方案
内容概要：本文档是关于DeepSeek私有化部署和一体机的报告，由北京大学AI肖睿团队撰写。报告详细介绍了DeepSeek模型及其不同版本（V2、V3、R1）的特点与适用场景，涵盖了从个人用户到企业级用户的部署方案。对于个人用户，文档讲解了如何通过Ollama命令行工具在本地设备上高效部署DeepSeek模型，包括硬件配置建议、命令行操作指南及前端展示工具的配置。对于企业级用户，文档介绍了基于Transformers和vLLM框架的高性能部署方案，分享了服务器配置、性能数据及报价参考。此外，文档还探讨了几种低成本动态量化部署方案（如llama.cpp、KTransformers、Unsloth），并对其性能进行了评测。最后，文档展示了DeepSeek一体机的配置与性能数据，特别是北大青鸟AI实验室的实际应用案例。 适合人群：具备一定编程基础的研发人员，尤其是对大模型私有化部署感兴趣的个人开发者、中小企业技术负责人以及高校AI实验室建设者。 使用场景及目标：①帮助个人用户快速在本地设备上部署DeepSeek模型，体验模型能力；②为企业提供高性能推理引擎的构建方案，支持专业服务；③在有限资源下实现动态量化部署，降低部署成本；④为选购DeepSeek一体机提供参考建议，助力各行业利用AI提升效率。 其他说明：报告提供了详细的命令行操作指南、配置参数说明及性能测试数据，确保读者能够根据自身需求选择最优部署路径。同时，文档还附有相关GitHub链接和学术论文参考，方便读者深入了解技术细节。

2025-04-01

北京大学DeepSeek私有化部署与一体机应用：从个人到企业的全场景解决方案
内容概要：本文档是关于DeepSeek私有化部署和一体机的报告，由北京大学AI肖睿团队撰写。报告详细介绍了DeepSeek模型及其不同版本（V2、V3、R1）的特点与适用场景，涵盖了从个人用户到企业级用户的部署方案。对于个人用户，文档讲解了如何通过Ollama命令行工具在本地设备上高效部署DeepSeek模型，包括硬件配置建议、命令行操作指南及前端展示工具的配置。对于企业级用户，文档介绍了基于Transformers和vLLM框架的高性能部署方案，分享了服务器配置、性能数据及报价参考。此外，文档还探讨了几种低成本动态量化部署方案（如llama.cpp、KTransformers、Unsloth），并对其性能进行了评测。最后，文档展示了DeepSeek一体机的配置与性能数据，特别是北大青鸟AI实验室的实际应用案例。 适合人群：具备一定编程基础的研发人员，尤其是对大模型私有化部署感兴趣的个人开发者、中小企业技术负责人以及高校AI实验室建设者。 使用场景及目标：①帮助个人用户快速在本地设备上部署DeepSeek模型，体验模型能力；②为企业提供高性能推理引擎的构建方案，支持专业服务；③在有限资源下实现动态量化部署，降低部署成本；④为选购DeepSeek一体机提供参考建议，助力各行业利用AI提升效率。 其他说明：报告提供了详细的命令行操作指南、配置参数说明及性能测试数据，确保读者能够根据自身需求选择最优部署路径。同时，文档还附有相关GitHub链接和学术论文参考，方便读者深入了解技术细节。

2025-04-01

北京大学DeepSeek私有化部署与一体机应用：从个人到企业的全场景解决方案
内容概要：本文档是关于DeepSeek私有化部署和一体机的报告，由北京大学AI肖睿团队撰写。报告详细介绍了DeepSeek模型及其不同版本（V2、V3、R1）的特点与适用场景，涵盖了从个人用户到企业级用户的部署方案。对于个人用户，文档讲解了如何通过Ollama命令行工具在本地设备上高效部署DeepSeek模型，包括硬件配置建议、命令行操作指南及前端展示工具的配置。对于企业级用户，文档介绍了基于Transformers和vLLM框架的高性能部署方案，分享了服务器配置、性能数据及报价参考。此外，文档还探讨了几种低成本动态量化部署方案（如llama.cpp、KTransformers、Unsloth），并对其性能进行了评测。最后，文档展示了DeepSeek一体机的配置与性能数据，特别是北大青鸟AI实验室的实际应用案例。 适合人群：具备一定编程基础的研发人员，尤其是对大模型私有化部署感兴趣的个人开发者、中小企业技术负责人以及高校AI实验室建设者。 使用场景及目标：①帮助个人用户快速在本地设备上部署DeepSeek模型，体验模型能力；②为企业提供高性能推理引擎的构建方案，支持专业服务；③在有限资源下实现动态量化部署，降低部署成本；④为选购DeepSeek一体机提供参考建议，助力各行业利用AI提升效率。 其他说明：报告提供了详细的命令行操作指南、配置参数说明及性能测试数据，确保读者能够根据自身需求选择最优部署路径。同时，文档还附有相关GitHub链接和学术论文参考，方便读者深入了解技术细节。

2025-04-01

Java EE+SSH+Oracle：健康管理系统源码与论文全套解析
内容概述 该资源为面向高校教师的健康管理平台毕业设计论文。因高校教师慢性病高发、传统体检管理方式不佳，故开发此平台。经系统需求分析，明确系统目标为开发开放、易维护、交互友好的平台。前台具备饮食管理、健康日志、体检管理、疾病预测评估功能；后台实现管理员登录及教师、体检结果、健康新闻管理等功能。 技术上，采用 Java 语言与 SSH 框架，借助 MyEclipse 和 Oracle 数据库开发。系统遵循 J2EE 三层结构，详细阐述各层技术实现，如 Hibernate 持久化、Service 层设计等。数据库设计 7 张表存储数据，从网络、环境、物理等层面保障安全。通过多种测试确保系统质量。 适用人群 计算机专业学生：用于课程设计、毕业设计，学习软件开发流程及相关技术在项目中的应用。 Java 开发人员：借鉴 SSH 框架整合实践，提升实际开发能力。 健康管理行业技术人员：参考功能设计优化现有系统或开发新模块。 适用场景 学术研究：为计算机专业学术研究提供案例，助力学术论文撰写与课题研究。 教学：作为教学素材辅助教师授课，帮助学生理解理论知识，提升实践能力。

2025-04-01

java 后台面试题汇总：java + spring + mybatis + linux + 数据结构
java 后台面试题汇总：java + spring + mybatis + linux + 数据结构

2025-04-01

LangChain框架详解：大语言模型应用开发的核心模块与实践
内容概要：本文介绍了LangChain这一开源框架，它专为开发基于大型语言模型（LLM）的应用程序而设计。文章阐述了LangChain的核心理念、架构组成及其重要性。LangChain通过模块化设计解决了大模型应用开发中的效率低下和局限性问题，提供了标准化的接口和丰富的抽象层，使开发者能够轻松接入不同大模型并构建高效的应用程序。文中详细讲解了几个关键模块，包括Model I/O、Retrieval、Chains、Memory、Agents和Callbacks，以及如何安装和使用LangChain进行开发。此外，还展示了具体的代码示例，如如何调用OpenAI的API、构建LLMChain链路、设置回调机制和实现对话记忆功能。 适合人群：对大语言模型有一定了解并且有兴趣开发基于LLM的应用程序的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标：①帮助开发者快速掌握LangChain的基本概念和使用方法；②提供实用的代码示例，便于开发者实际操作；③解释如何通过LangChain克服大模型应用开发中的常见难题，如模型差异、输出不稳定等。 阅读建议：鉴于LangChain涉及较多的专业术语和技术细节，建议读者在阅读时结合官方文档和示例代码一起学习，尤其是对于核心模块的理解和实践。同时，关注GitHub上的最新版本更新，以获取最新的特性和改进。

2025-03-31

LangChain框架详解：大语言模型应用开发的核心模块与实践
内容概要：本文介绍了LangChain这一开源框架，它专为开发基于大型语言模型（LLM）的应用程序而设计。文章阐述了LangChain的核心理念、架构组成及其重要性。LangChain通过模块化设计解决了大模型应用开发中的效率低下和局限性问题，提供了标准化的接口和丰富的抽象层，使开发者能够轻松接入不同大模型并构建高效的应用程序。文中详细讲解了几个关键模块，包括Model I/O、Retrieval、Chains、Memory、Agents和Callbacks，以及如何安装和使用LangChain进行开发。此外，还展示了具体的代码示例，如如何调用OpenAI的API、构建LLMChain链路、设置回调机制和实现对话记忆功能。 适合人群：对大语言模型有一定了解并且有兴趣开发基于LLM的应用程序的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标：①帮助开发者快速掌握LangChain的基本概念和使用方法；②提供实用的代码示例，便于开发者实际操作；③解释如何通过LangChain克服大模型应用开发中的常见难题，如模型差异、输出不稳定等。 阅读建议：鉴于LangChain涉及较多的专业术语和技术细节，建议读者在阅读时结合官方文档和示例代码一起学习，尤其是对于核心模块的理解和实践。同时，关注GitHub上的最新版本更新，以获取最新的特性和改进。

2025-03-31

LangChain框架详解：大语言模型应用开发的核心模块与实践
内容概要：本文介绍了LangChain这一开源框架，它专为开发基于大型语言模型（LLM）的应用程序而设计。文章阐述了LangChain的核心理念、架构组成及其重要性。LangChain通过模块化设计解决了大模型应用开发中的效率低下和局限性问题，提供了标准化的接口和丰富的抽象层，使开发者能够轻松接入不同大模型并构建高效的应用程序。文中详细讲解了几个关键模块，包括Model I/O、Retrieval、Chains、Memory、Agents和Callbacks，以及如何安装和使用LangChain进行开发。此外，还展示了具体的代码示例，如如何调用OpenAI的API、构建LLMChain链路、设置回调机制和实现对话记忆功能。 适合人群：对大语言模型有一定了解并且有兴趣开发基于LLM的应用程序的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标：①帮助开发者快速掌握LangChain的基本概念和使用方法；②提供实用的代码示例，便于开发者实际操作；③解释如何通过LangChain克服大模型应用开发中的常见难题，如模型差异、输出不稳定等。 阅读建议：鉴于LangChain涉及较多的专业术语和技术细节，建议读者在阅读时结合官方文档和示例代码一起学习，尤其是对于核心模块的理解和实践。同时，关注GitHub上的最新版本更新，以获取最新的特性和改进。

2025-03-31

开源大型语言模型DeepSeek LLM的开发与评估：基于缩放定律的优化及多语言性能分析.rar
内容概要：本文介绍了名为DeepSeek LLM的开源大型语言模型项目，该项目旨在以长远的眼光推进开源语言模型的发展。DeepSeek LLM基于2万亿个中英文token的数据集进行训练，涵盖了7B和67B两种参数规模的模型。文中详细探讨了模型的预训练、微调、直接偏好优化（DPO）等技术细节，以及模型在多种基准测试中的表现。DeepSeek LLM在代码、数学和推理等领域超越了现有的LLaMA-2 70B模型，并在中文和英文开放式评估中表现出色。此外，文章还讨论了模型的安全性评估，结果显示DeepSeek LLM在处理敏感问题时具有很高的安全性。 适合人群：具备一定机器学习和自然语言处理基础知识的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标：①了解大型语言模型的最新进展和技术细节；②评估DeepSeek LLM在不同任务中的表现，特别是代码、数学和推理任务；③探讨如何通过预训练、微调和DPO等技术提升模型性能；④研究模型在安全性评估中的表现。 其他说明：DeepSeek LLM项目不仅在技术上有所创新，还强调了模型的安全性和实用性。未来工作将继续优化模型性能，特别是在推理、中文知识、数学和代码能力等方面。此外，项目团队还将发布更多技术报告，详细介绍代码智能和混合专家（MoE）方面的研究成果。

2025-03-31

开源大型语言模型DeepSeek LLM的开发与评估：基于缩放定律的优化及多语言性能分析.zip
内容概要：本文介绍了名为DeepSeek LLM的开源大型语言模型项目，该项目旨在以长远的眼光推进开源语言模型的发展。DeepSeek LLM基于2万亿个中英文token的数据集进行训练，涵盖了7B和67B两种参数规模的模型。文中详细探讨了模型的预训练、微调、直接偏好优化（DPO）等技术细节，以及模型在多种基准测试中的表现。DeepSeek LLM在代码、数学和推理等领域超越了现有的LLaMA-2 70B模型，并在中文和英文开放式评估中表现出色。此外，文章还讨论了模型的安全性评估，结果显示DeepSeek LLM在处理敏感问题时具有很高的安全性。 适合人群：具备一定机器学习和自然语言处理基础知识的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标：①了解大型语言模型的最新进展和技术细节；②评估DeepSeek LLM在不同任务中的表现，特别是代码、数学和推理任务；③探讨如何通过预训练、微调和DPO等技术提升模型性能；④研究模型在安全性评估中的表现。 其他说明：DeepSeek LLM项目不仅在技术上有所创新，还强调了模型的安全性和实用性。未来工作将继续优化模型性能，特别是在推理、中文知识、数学和代码能力等方面。此外，项目团队还将发布更多技术报告，详细介绍代码智能和混合专家（MoE）方面的研究成果。

2025-03-31

开源大型语言模型DeepSeek LLM的开发与评估：基于缩放定律的优化及多语言性能分析
内容概要：本文介绍了名为DeepSeek LLM的开源大型语言模型项目，该项目旨在以长远的眼光推进开源语言模型的发展。DeepSeek LLM基于2万亿个中英文token的数据集进行训练，涵盖了7B和67B两种参数规模的模型。文中详细探讨了模型的预训练、微调、直接偏好优化（DPO）等技术细节，以及模型在多种基准测试中的表现。DeepSeek LLM在代码、数学和推理等领域超越了现有的LLaMA-2 70B模型，并在中文和英文开放式评估中表现出色。此外，文章还讨论了模型的安全性评估，结果显示DeepSeek LLM在处理敏感问题时具有很高的安全性。 适合人群：具备一定机器学习和自然语言处理基础知识的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标：①了解大型语言模型的最新进展和技术细节；②评估DeepSeek LLM在不同任务中的表现，特别是代码、数学和推理任务；③探讨如何通过预训练、微调和DPO等技术提升模型性能；④研究模型在安全性评估中的表现。 其他说明：DeepSeek LLM项目不仅在技术上有所创新，还强调了模型的安全性和实用性。未来工作将继续优化模型性能，特别是在推理、中文知识、数学和代码能力等方面。此外，项目团队还将发布更多技术报告，详细介绍代码智能和混合专家（MoE）方面的研究成果。

2025-03-31

深度探秘 DeepSeek：2025 年 AI 技术全景与创新解析
内容概述：DeepSeek 是一家在 AI 领域有重要影响力的公司，其模型家族包括 DeepSeek - V2、V3 和 R1 等，在训练成本、计算效率和推理性能上表现出色。技术创新涵盖模型架构（如 DeepSeekMoE、MLA）、训练算法（如 FP8 训练、GRPO）等方面。商业模式上，通过 API 提供服务，具有高性价比优势。在应用场景方面，已与中国电信、中国联通等合作，应用广泛。同时，文档分析了 AI 大模型市场现状，指出 DeepSeek 推动了行业发展，带来新的竞争格局和发展机遇。 适用人群 AI 技术研究者：可深入了解 DeepSeek 的技术原理和创新点，为研究工作提供参考，如探索新的模型架构和训练算法。 企业决策者：帮助企业评估是否采用 DeepSeek 的技术和服务，为企业的 AI 战略布局提供依据，考虑如何在自身业务中应用以提升竞争力。 行业分析师：有助于分析 AI 大模型市场动态，研究 DeepSeek 对行业格局的影响，预测行业未来发展趋势。 使用场景 技术研究场景：在探索 AI 模型技术时，对比 DeepSeek 与其他模型的优劣，学习其创新技术，为开发更先进的模型提供思路。 商业决策场景：企业在选择 AI 合作伙伴、制定技术投资策略时，依据文档对 DeepSeek 的分析，判断其是否符合企业需求和发展战略。 行业分析场景：撰写 AI 行业报告、分析市场竞争态势时，引用文档内容，阐述 DeepSeek 在行业中的地位和作用，为行业研究提供数据和观点支持。

2025-03-25

DeepSeek 商业模式与应用场景剖析：AI 商业新机遇
内容概述：DeepSeek 是一家在 AI 领域有重要影响力的公司，其模型家族包括 DeepSeek - V2、V3 和 R1 等，在训练成本、计算效率和推理性能上表现出色。技术创新涵盖模型架构（如 DeepSeekMoE、MLA）、训练算法（如 FP8 训练、GRPO）等方面。商业模式上，通过 API 提供服务，具有高性价比优势。在应用场景方面，已与中国电信、中国联通等合作，应用广泛。同时，文档分析了 AI 大模型市场现状，指出 DeepSeek 推动了行业发展，带来新的竞争格局和发展机遇。 适用人群 AI 技术研究者：可深入了解 DeepSeek 的技术原理和创新点，为研究工作提供参考，如探索新的模型架构和训练算法。 企业决策者：帮助企业评估是否采用 DeepSeek 的技术和服务，为企业的 AI 战略布局提供依据，考虑如何在自身业务中应用以提升竞争力。 行业分析师：有助于分析 AI 大模型市场动态，研究 DeepSeek 对行业格局的影响，预测行业未来发展趋势。 使用场景 技术研究场景：在探索 AI 模型技术时，对比 DeepSeek 与其他模型的优劣，学习其创新技术，为开发更先进的模型提供思路。 商业决策场景：企业在选择 AI 合作伙伴、制定技术投资策略时，依据文档对 DeepSeek 的分析，判断其是否符合企业需求和发展战略。 行业分析场景：撰写 AI 行业报告、分析市场竞争态势时，引用文档内容，阐述 DeepSeek 在行业中的地位和作用，为行业研究提供数据和观点支持。

2025-03-25

DeepSeek 冲击下的 AI 行业格局与发展趋势洞察
内容概述：DeepSeek 是一家在 AI 领域有重要影响力的公司，其模型家族包括 DeepSeek - V2、V3 和 R1 等，在训练成本、计算效率和推理性能上表现出色。技术创新涵盖模型架构（如 DeepSeekMoE、MLA）、训练算法（如 FP8 训练、GRPO）等方面。商业模式上，通过 API 提供服务，具有高性价比优势。在应用场景方面，已与中国电信、中国联通等合作，应用广泛。同时，文档分析了 AI 大模型市场现状，指出 DeepSeek 推动了行业发展，带来新的竞争格局和发展机遇。 适用人群 AI 技术研究者：可深入了解 DeepSeek 的技术原理和创新点，为研究工作提供参考，如探索新的模型架构和训练算法。 企业决策者：帮助企业评估是否采用 DeepSeek 的技术和服务，为企业的 AI 战略布局提供依据，考虑如何在自身业务中应用以提升竞争力。 行业分析师：有助于分析 AI 大模型市场动态，研究 DeepSeek 对行业格局的影响，预测行业未来发展趋势。 使用场景 技术研究场景：在探索 AI 模型技术时，对比 DeepSeek 与其他模型的优劣，学习其创新技术，为开发更先进的模型提供思路。 商业决策场景：企业在选择 AI 合作伙伴、制定技术投资策略时，依据文档对 DeepSeek 的分析，判断其是否符合企业需求和发展战略。 行业分析场景：撰写 AI 行业报告、分析市场竞争态势时，引用文档内容，阐述 DeepSeek 在行业中的地位和作用，为行业研究提供数据和观点支持。

2025-03-25

2024移动充电机器人行业发展报告：技术革新与市场机遇分析
内容概要：这份《2024年移动充电机器人行业研究报告》详细介绍了移动充电机器人这一创新型补能手段的发展历程、市场需求及其未来的市场前景。报告指出，在电动车销售激增和技术发展的背景下，移动充电机器人应运而生，解决了传统固定式充电设施的局限，如场地限制、充电排队等，并实现了从'人找桩'到'桩找人'的转变。产品分为人工操控式、全自动化和导轨式三种主要形式。同时，行业内涌现出多家代表企业如易佳电、黑马原力、亿嘉和发展势头迅猛，部分厂商已经开始大批量投放市场。报告总结了该行业面临的机遇与挑战，并强调未来市场将走向充电多样化和服务场景化，尽管短期存在规模小、盈利困难等诸多问题，但仍被视为补能行业的特别补充力量。 适用人群：新能源汽车行业从业者，特别是从事移动充电设备制造和运营的厂家、投资机构，以及政府相关部门决策者。 使用场景及目标：旨在帮助企业把握移动充电机器人行业发展脉络、制定发展战略，也为相关政策制定提供依据，包括但不限于评估新技术的应用潜力，优化产业链上下游配置，以及推动相关法律法规完善等方面。 其他说明：报告提到多项具体政策措施，比如多地出台针对移动充电机器人的补贴细则；此外还展示了实际案例的数据支持，强调了用户需求调研的重要性，指出了当前产品形态及存在的技术难点。最后提醒，由于行业发展仍处在早期阶段，相关企业需积极探索可行商业模式并应对来自技术和市场两方面的不确定因素。

2025-03-25

2024移动充电机器人行业发展报告：技术革新与市场机遇分析
内容概要：这份《2024年移动充电机器人行业研究报告》详细介绍了移动充电机器人这一创新型补能手段的发展历程、市场需求及其未来的市场前景。报告指出，在电动车销售激增和技术发展的背景下，移动充电机器人应运而生，解决了传统固定式充电设施的局限，如场地限制、充电排队等，并实现了从'人找桩'到'桩找人'的转变。产品分为人工操控式、全自动化和导轨式三种主要形式。同时，行业内涌现出多家代表企业如易佳电、黑马原力、亿嘉和发展势头迅猛，部分厂商已经开始大批量投放市场。报告总结了该行业面临的机遇与挑战，并强调未来市场将走向充电多样化和服务场景化，尽管短期存在规模小、盈利困难等诸多问题，但仍被视为补能行业的特别补充力量。 适用人群：新能源汽车行业从业者，特别是从事移动充电设备制造和运营的厂家、投资机构，以及政府相关部门决策者。 使用场景及目标：旨在帮助企业把握移动充电机器人行业发展脉络、制定发展战略，也为相关政策制定提供依据，包括但不限于评估新技术的应用潜力，优化产业链上下游配置，以及推动相关法律法规完善等方面。 其他说明：报告提到多项具体政策措施，比如多地出台针对移动充电机器人的补贴细则；此外还展示了实际案例的数据支持，强调了用户需求调研的重要性，指出了当前产品形态及存在的技术难点。最后提醒，由于行业发展仍处在早期阶段，相关企业需积极探索可行商业模式并应对来自技术和市场两方面的不确定因素。

2025-03-25

2024移动充电机器人行业发展报告：技术革新与市场机遇分析
内容概要：这份《2024年移动充电机器人行业研究报告》详细介绍了移动充电机器人这一创新型补能手段的发展历程、市场需求及其未来的市场前景。报告指出，在电动车销售激增和技术发展的背景下，移动充电机器人应运而生，解决了传统固定式充电设施的局限，如场地限制、充电排队等，并实现了从'人找桩'到'桩找人'的转变。产品分为人工操控式、全自动化和导轨式三种主要形式。同时，行业内涌现出多家代表企业如易佳电、黑马原力、亿嘉和发展势头迅猛，部分厂商已经开始大批量投放市场。报告总结了该行业面临的机遇与挑战，并强调未来市场将走向充电多样化和服务场景化，尽管短期存在规模小、盈利困难等诸多问题，但仍被视为补能行业的特别补充力量。 适用人群：新能源汽车行业从业者，特别是从事移动充电设备制造和运营的厂家、投资机构，以及政府相关部门决策者。 使用场景及目标：旨在帮助企业把握移动充电机器人行业发展脉络、制定发展战略，也为相关政策制定提供依据，包括但不限于评估新技术的应用潜力，优化产业链上下游配置，以及推动相关法律法规完善等方面。 其他说明：报告提到多项具体政策措施，比如多地出台针对移动充电机器人的补贴细则；此外还展示了实际案例的数据支持，强调了用户需求调研的重要性，指出了当前产品形态及存在的技术难点。最后提醒，由于行业发展仍处在早期阶段，相关企业需积极探索可行商业模式并应对来自技术和市场两方面的不确定因素。

2025-03-25

大模型微调指南：使用DeePseek-R1进行特定领域专家模型训练与部署
内容概要：本文详细介绍了如何将DeePseek-R1大模型微调为特定领域的专家系统，涵盖了从理论解释到实际操作的全流程。文章首先阐述了为何需要微调模型（如提升特定领域的专业知识和适应不同的任务需求、保证数据的安全性和节约成本），接着对比长文本处理、知识库利用及模型微调三种方法之间的差异，并深入讲解微调的基本流程（预训练模型的选择、数据集准备、超参数设置）。随后，针对非专业人士易入门的角度，文章示范了一个具体案例——如何用unsloth工具在Google Colab环境下构建一个微调版本的算命大师模型。文中还涉及微调后的模型测试比较及其后续部署至HuggingFace和Ollama平台的具体方法。 适合人群：具有基础编程能力并对自然语言处理感兴趣的研发人员和AI爱好者。 使用场景及目标：本文的目标读者可通过本指南学习并实践怎样根据自己所需的垂直领域（如金融、医学、心理咨询等领域），对现有的通用大模型进行针对性的优化和定制化训练；了解何时及为何应选用微调手段而不是直接采用标准模型或构建全新模型的方法来达成目的。

2025-03-24

大模型微调指南：使用DeePseek-R1进行特定领域专家模型训练与部署
内容概要：本文详细介绍了如何将DeePseek-R1大模型微调为特定领域的专家系统，涵盖了从理论解释到实际操作的全流程。文章首先阐述了为何需要微调模型（如提升特定领域的专业知识和适应不同的任务需求、保证数据的安全性和节约成本），接着对比长文本处理、知识库利用及模型微调三种方法之间的差异，并深入讲解微调的基本流程（预训练模型的选择、数据集准备、超参数设置）。随后，针对非专业人士易入门的角度，文章示范了一个具体案例——如何用unsloth工具在Google Colab环境下构建一个微调版本的算命大师模型。文中还涉及微调后的模型测试比较及其后续部署至HuggingFace和Ollama平台的具体方法。 适合人群：具有基础编程能力并对自然语言处理感兴趣的研发人员和AI爱好者。 使用场景及目标：本文的目标读者可通过本指南学习并实践怎样根据自己所需的垂直领域（如金融、医学、心理咨询等领域），对现有的通用大模型进行针对性的优化和定制化训练；了解何时及为何应选用微调手段而不是直接采用标准模型或构建全新模型的方法来达成目的。 其他说明：阅读者应在开始动手之前先熟悉一些预备知识点（参考前一篇文章），并且建议初次接触这类工作的学习者优先选择简易实例来进行练习。另外，文中提到的所有工具和服务都是开放给公众使用的，比如Colab提供云计算服务支持、unsloth提高本地训练效率、而HuggingFace则是分享和部署模型的好地方

2025-03-24

内外网DeepSeek部署实战：基于Ollama的多客户端集成与安全强化方案
内容概要：本文详细介绍了如何在内网环境中安全、高效地部署大型语言模型 DeepSeek（LLM）。主要内容涵盖四个重要方面：安装配置Ollama及相关工具、多客户端集成、安全加固以及常见问题解决。首先，明确硬件和软件的需求，包括高性能GPU和足够大的内存等；其次，逐步指导Ollama在不同操作系统上的安装方法及其关键环境变量配置；再者，列举了几款常用的多客户端集成方式，像 Lmstudio、Chatbox、Cherry-Studio 和 Lobe Chat，并对每个产品的特点进行了简析；接着重点讨论了内部网络安全保护措施，涉及网络隔离、访问控制、模型安全保障及数据防护机制等多个维度；最后，针对部署过程中可能出现的问题提供了详细的排查思路和技术支持方案。 适合人群：具备一定IT基础知识，尤其是对于有兴趣在内部网络中部署大模型的研究员、开发者或者企业技术人员来说非常实用。 使用场景及目标：①帮助个人或企业在内部环境下快速完成 DeepSeek 部署，满足对自然语言处理的需求；②确保内部网络的安全性和私密性不受外界干扰，适用于金融、医疗等高度敏感行业的应用开发。

2025-03-24

毕业设计汽车式起重机液压系统的设计(论文设计说明书18000字,CAD图纸13张)
内容概要：本文详细介绍了QY20B型汽车起重机液压系统的设计过程，涵盖其背景、发展史、主要运动机构及其液压回路设计。文章首先概述了汽车起重机的分类和发展历程，强调了液压技术在现代起重机中的重要性。接着，文章深入分析了QY20B型汽车起重机的五大主要运动机构（支腿、回转、伸缩、变幅、起升）的工作原理及相应的液压回路设计。每个回路的设计均考虑了性能要求、功能实现及工作原理，确保系统稳定可靠。此外，文章还详细计算了支腿油缸的受力、液压元件的选择及液压系统的性能验算，确保设计的可行性和安全性。 适合人群：从事工程机械设计、液压系统设计及相关领域的工程师和技术人员，以及对起重机技术感兴趣的高等院校学生和研究人员。 使用场景及目标：①为从事汽车起重机液压系统设计的工程师提供详细的参考案例；②帮助技术人员理解和掌握液压系统设计的关键技术和计算方法；③为高等院校学生提供学习和研究起重机液压系统设计的实用资料。 其他说明：本文不仅提供了详细的液压系统设计过程，还结合了实际工程应用，确保设计的实用性和可靠性。文中引用了大量参考文献，确保设计依据的科学性和权威性。阅读本文有助于读者深入了解汽车起重机液压系统的设计原理和实现方法，为实际工程应用提供有力支持。

2025-04-02

【毕业设计论文】6.3吨随车起重机设计：含起升、起重臂与回转机构的详细CAD图解及优化
内容概要：本文详细介绍了6.3吨随车起重机的设计，这是一种将起重和运输相结合的高效设备，首次采用伸缩臂型结构，具备结构紧凑、操作简便的优点。文章重点阐述了三个主要机构的设计：起升机构、起重臂和回转机构。起升机构包括液压马达、减速机、棘轮停止器和卷筒，通过液压系统控制货物的升降。起重臂采用伸缩式箱形结构，内置伸缩油缸，以液压缸实现变幅，不同部位使用不同强度钢材以减轻自重。回转机构由回转支承装置和回转驱动装置构成，采用脂润滑的回转支承、蜗轮旋杆减速机和液压马达，确保运行平稳。此外，文中还涉及了详细的力学计算、材料选择和关键部件设计。 适合人群：机械工程专业学生、从事起重设备设计与制造的技术人员、对起重机设计有兴趣的研究人员。 使用场景及目标：①适用于需要了解随车起重机设计原理和技术细节的场合；②为从事起重机设计、制造和维护的工程师提供参考；③作为高校相关专业的教学资料，帮助学生掌握起重机设计的关键技术和流程。 其他说明：本文档附带CAD图纸，有助于直观理解各部件的具体结构和组装方式。设计过程中充分考虑了安全性、可靠性和经济性，旨在为实际应用提供可靠的理论依据和技术支持。

2025-04-02

【毕业设计论文】汽车维修企业服务和管理模式的深度探讨与实践分析
内容概要：本文系统全面地探讨了汽车维修企业的服务和管理模式。首先，文章介绍了汽车维修企业的发展背景，指出其服务模式包括4S店、特约维修、独立店铺、在线服务、汽车俱乐部等不同类型，并分析了它们的特点和适用场景。接着，文章深入探讨了汽车维修企业的现代化管理，涵盖企业管理的任务和职能、经营理念、八大要素等内容。此外，文章还分析了中小型汽车维修企业的经营战略模式，如“精、专”经营、寻找市场空隙、经营特色、联合经营、特许经营等，并介绍了二级管理模式的应用。最后，文章简要讨论了计算机管理系统（如ERP）在汽车维修企业管理中的应用。通过这些分析，文章旨在为汽车维修企业在服务和管理上的运作提供帮助。 适合人群：汽车维修企业管理层、从业人员及相关专业的学生。 使用场景及目标：①帮助管理层理解不同服务模式的特点，选择最适合自身的经营模式；②指导从业人员提高服务质量，提升客户满意度；③为学生提供理论与实践相结合的学习材料，加深对汽车维修企业管理的理解。 其他说明：本文基于作者的实习经验和理论研究，虽然涵盖了广泛的主题，但仍有一些方面需要进一步深入探讨，如汽车维修企业的广义概念界定、更细致的管理内容研究和服务模式的深入分析等。文中提到的案例和数据有助于读者更好地理解和应用相关理论。

2025-04-02

【毕业设计论文】汽车卧铺盖板拉延模设计：基于UG软件的三维建模与工艺优化
内容概要：本文档详细介绍了汽车卧铺盖板拉延模的设计过程，涵盖了从设计准备到最终完成的各个关键步骤。首先，概述了汽车模具行业在中国的发展现状及前景，强调了技术规范的重要性。接着，文档深入探讨了设计前的技术协议解读、材料选择标准、结构设计原则等内容，并对压边圈、上模、下模的具体设计进行了详尽描述。设计过程中，使用了UG软件进行三维建模，确保模具结构符合冲压工艺要求，同时对模具各组件如导板、导柱、安全平台等进行了细致设计。文档还特别关注了模具材料的选择及其热处理工艺，以保证模具的耐用性和高效性。最后，文档介绍了模具设计的收尾工作，包括出图、自检和会签流程。 适用人群：具备一定机械设计基础，特别是对汽车模具设计感兴趣的工程技术人员或相关专业学生。 使用场景及目标：①了解汽车覆盖件冲压模具设计的基本流程和技术要点；②掌握UG软件在模具三维建模中的应用；③熟悉模具材料选择及其热处理工艺；④学习模具各组件的设计原则和具体实施方法。 其他说明：本文档不仅提供了理论知识，还结合实际案例，有助于读者在实践中应用所学内容。此外，文档中引用了大量企业内部标准和技术规范，确保设计方案的实用性和可靠性。

2025-04-02

【毕业设计论文】汽车卸胎器的行星齿轮增力机构设计与Pro/E仿真
内容概要：本文详细介绍了汽车卸胎器的设计与仿真，该卸胎器采用行星齿轮减速放大机构，具备轻巧便携、高效实用的特点。文章首先分析了工程机械维修工具的市场需求，指出传统工具的不足，提出行星式卸胎器的研发背景和意义。接着详细描述了卸胎器的工作原理，包括行星齿轮传动系统的设计、计算及优化过程，以及通过pro/E软件完成的虚拟样机设计与运动仿真。文章还列举了卸胎器的主要技术参数，如传动比、最大安全输出扭矩、重量等，并提供了详细的使用说明和注意事项。最后，文章总结了设计过程中的关键技术和未来改进的方向。 适合人群：从事机械设计、制造及相关领域的工程师、技术人员，以及对机械维修工具有兴趣的研究人员。 使用场景及目标：①适用于卡车、载重车、军车等重型车辆在野外作业时遇到轮胎螺母松动或需要拆装的情况；②提供一种轻巧便携、高效实用的维修工具，帮助用户快速完成螺母的紧固或拆卸工作。 其他说明：本文不仅详细描述了卸胎器的设计原理和制造过程，还通过运动仿真验证了其合理性和可行性。此外，文章还提出了未来可能的改进方向，如引入自动控制系统和LED显示功能，以进一步提升用户体验。

2025-04-02

【毕业设计论文】基于51单片机的汽车行驶记录仪设计与USB通信实现
内容概要：文章《汽车行驶状态记录仪的研究与实现》探讨了基于51单片机的汽车行驶记录仪的设计与实现。该记录仪能够记录车辆行驶速度、时间、里程及其他相关信息，并通过USB和RS232接口输出数据。文中首先介绍了记录仪的研究背景与发展现状，指出其在交通安全管理和事故分析中的重要意义。接着详细描述了记录仪的硬件设计，包括电源模块、实时时钟模块、数据采集模块、中央处理器、IO扩展、数据存储模块、人机交互模块和通信模块。随后讨论了软件设计，涵盖数据采集、存储、显示、键盘处理、串行通信、USB通信等关键环节。最后，文章总结了调试过程中遇到的问题及解决方案，并提出了未来改进的方向，如采用ARM处理器替代51单片机以提升性能。 适合人群：从事汽车电子产品研发的技术人员，尤其是对嵌入式系统和单片机有一定了解的工程师。 使用场景及目标：适用于汽车行驶记录仪的开发与优化，旨在提高记录仪的实时性、可靠性和数据安全性，满足交通管理部门对车辆行驶数据记录和分析的需求。 阅读建议：本文内容详尽，涵盖了硬件设计、软件编程及调试等多个方面。读者应重点关注记录仪的整体设计方案、各模块的功能实现及调试技巧，同时结合自身项目需求进行实践探索。

2025-04-02

毕业设计汽车工程中Santana2000轿车制动系统设计与性能分析
内容概要：本文档是关于Santana2000轿车制动系统设计的本科毕业论文。文中首先强调了制动系统对汽车安全的重要性，并指出随着汽车市场的快速发展，提高制动系统的性能成为关键问题。随后详细介绍了制动系统的发展历程、结构分类及鼓式和盘式制动器的优缺点。最终确定采用液压双回路前盘后鼓式制动器，并对前后制动器、制动主缸、制动管路布置等进行了设计计算。此外，论文还探讨了制动性能评价指标，包括制动效能、稳定性和方向稳定性，并通过MATLAB绘制了制动力分配曲线。最后总结了设计成果，认为所设计的制动系统基本达到了预期目标。 适合人群：汽车工程及相关专业的本科生、研究生，以及从事汽车制动系统设计和研究的技术人员。 使用场景及目标：①了解汽车制动系统的基本原理和发展趋势；②掌握不同类型制动器的结构特点及其优劣；③学习如何进行制动系统的设计计算，包括主要参数的选择和计算方法；④评估制动系统的性能，确保其符合安全标准。 其他说明：此次毕业设计不仅是一次理论与实践相结合的学习过程，也为作者提供了宝贵的实际操作经验。通过查阅大量相关资料，作者深入学习了先进制动系统的知识，并在导师的帮助下完成了设计任务。尽管设计可能存在不足之处，但它在一定程度上解决了汽车制动时可能出现的问题，为未来的工作奠定了坚实的基础。

2025-04-02

汽车主动伞齿轮的机械加工工艺规程与工装设计毕业论文
内容概要：本文档《汽车主动伞齿轮毕业设计》详细介绍了汽车主动伞齿轮的工艺工装设计，旨在巩固和检验学生在校期间所学专业知识，提升解决实际机械类技术问题的能力。文档内容涵盖工艺规程设计、工艺装备设计、刀具和量具设计等方面。通过对零件的材料选择、加工精度、工艺路线、加工设备及辅助工具的选择与设计进行了全面探讨。文中具体阐述了从毛坯设计到最终检验的全过程，并详细列出了各加工工序的参数计算和选择依据，提供了完整的工艺路线方案分析。此外，文档还涉及了夹具、刀具及量具的具体设计过程，包括其结构形式、尺寸计算和技术要求。 适合人群：机械工程及相关专业的高年级本科生、研究生及从事机械制造行业的技术人员。 使用场景及目标：①作为毕业设计或课程设计的参考，帮助学生理解和掌握机械加工工艺规程的制定；②作为企业内部培训教材，指导技术人员进行类似零件的工艺设计和工装设计；③为机械制造领域的研究人员提供基础数据和设计思路。 其他说明：文档基于当前大多数机械工厂的平均技术水平编写，随着技术进步，未来可通过数控加工和机器人加工进一步提升工艺刚度和精度。文档中部分内容如材料强度校核、有限元分析等尚待深入研究和完善。感谢赵丽巍老师及同组同学的帮助和支持。

2025-04-02

机械工程领域汽车主动伞齿轮的工艺规程与工装设计毕业设计
内容概要：本文档是关于汽车主动伞齿轮的毕业设计，涵盖了机械加工工艺规程、夹具设计、刀具及量具设计三大方面。通过对零件的作用和工艺分析，确定了使用20CrMnTi材料，并详细描述了毛坯图的绘制、工艺路线的制定、加工设备的选择以及各工序的具体加工参数。此外，还深入探讨了钻孔夹具、车面锥夹具、专用刀具和量具的设计，包括结构设计、尺寸计算及公差配合等。最终，通过此设计，作者不仅巩固了专业知识，还培养了实际操作能力。 适合人群：机械工程专业本科生，尤其是即将进行毕业设计的学生；从事机械制造行业的工程师和技术人员。 使用场景及目标：①帮助学生理解机械零件的加工流程，掌握工艺规程设计的基本方法；②为工程师提供实际案例参考，优化生产工艺和提高产品质量；③作为教学资料，辅助机械制造相关课程的教学。 其他说明：此设计基于当前大多数机械工厂的平均技术水平，考虑了实际生产中的可行性。文中提到的加工参数和设计方法，可以为类似零件的加工提供有价值的参考。尽管存在一些不足之处，如未进行详细的强度校核和有限元分析，但整体上仍是一份较为完整的机械加工教学手册。

2025-04-02

自卸车改装设计：EQ3090自卸车总体布局与关键部件设计研究(毕业设计）
内容概要：本文档为武汉理工大学的毕业设计论文，主题为自卸车改装设计。文中首先概述了自卸车的设计特点及国内外发展现状，指出自卸车在我国专用车市场中的地位及其与国外产品的差距。随后，详细介绍了EQ3090自卸车的总体设计过程，涵盖车厢设计、举升机构设计、取力器设计及主车副车架的改装设计。具体设计参数包括外廓尺寸、轮距与轴距、前悬后悬、装载质量、整备质量、总质量和轴载质量等。此外，文中还讨论了专用汽车总体布置原则、车厢结构形式、举升机构形式选择、取力器设计等内容，并进行了必要的计算与校核。最后，作者回顾了毕业设计的三个阶段：资料查找、实习和图纸绘制及设计说明书编写。 适合人群：汽车工程专业的本科生、研究生，从事专用车辆设计与制造的技术人员。 使用场景及目标：①为从事自卸车及其他专用车辆设计与制造的工程技术人员提供参考；②帮助读者了解自卸车的设计流程和关键技术；③为相关专业的学生提供毕业设计的范例。 其他说明：本文档不仅提供了详细的理论分析和技术方案，还结合了作者的实际设计经验和体会，有助于读者更好地理解和应用相关内容。

2025-04-02

自卸车改装设计：EQ3090自卸车总体布局与关键部件设计研究(毕业设计）
内容概要：本文档为武汉理工大学的毕业设计论文，主题为自卸车改装设计。文中首先概述了自卸车的设计特点及国内外发展现状，指出自卸车在我国专用车市场中的地位及其与国外产品的差距。随后，详细介绍了EQ3090自卸车的总体设计过程，涵盖车厢设计、举升机构设计、取力器设计及主车副车架的改装设计。具体设计参数包括外廓尺寸、轮距与轴距、前悬后悬、装载质量、整备质量、总质量和轴载质量等。此外，文中还讨论了专用汽车总体布置原则、车厢结构形式、举升机构形式选择、取力器设计等内容，并进行了必要的计算与校核。最后，作者回顾了毕业设计的三个阶段：资料查找、实习和图纸绘制及设计说明书编写。 适合人群：汽车工程专业的本科生、研究生，从事专用车辆设计与制造的技术人员。 使用场景及目标：①为从事自卸车及其他专用车辆设计与制造的工程技术人员提供参考；②帮助读者了解自卸车的设计流程和关键技术；③为相关专业的学生提供毕业设计的范例。 其他说明：本文档不仅提供了详细的理论分析和技术方案，还结合了作者的实际设计经验和体会，有助于读者更好地理解和应用相关内容。

2025-04-02

自卸车改装设计：EQ3090自卸车总体布局与关键部件设计研究(毕业设计）
内容概要：本文档为武汉理工大学的毕业设计论文，主题为自卸车改装设计。文中首先概述了自卸车的设计特点及国内外发展现状，指出自卸车在我国专用车市场中的地位及其与国外产品的差距。随后，详细介绍了EQ3090自卸车的总体设计过程，涵盖车厢设计、举升机构设计、取力器设计及主车副车架的改装设计。具体设计参数包括外廓尺寸、轮距与轴距、前悬后悬、装载质量、整备质量、总质量和轴载质量等。此外，文中还讨论了专用汽车总体布置原则、车厢结构形式、举升机构形式选择、取力器设计等内容，并进行了必要的计算与校核。最后，作者回顾了毕业设计的三个阶段：资料查找、实习和图纸绘制及设计说明书编写。 适合人群：汽车工程专业的本科生、研究生，从事专用车辆设计与制造的技术人员。 使用场景及目标：①为从事自卸车及其他专用车辆设计与制造的工程技术人员提供参考；②帮助读者了解自卸车的设计流程和关键技术；③为相关专业的学生提供毕业设计的范例。 其他说明：本文档不仅提供了详细的理论分析和技术方案，还结合了作者的实际设计经验和体会，有助于读者更好地理解和应用相关内容。

2025-04-02

清华大学AIGC理论与实践：元宇宙与AI生成内容助力工作和学习
内容概要：本文详细介绍了AIGC（人工智能生成内容）在工作和学习中的应用前景。文章首先概述了AIGC的基本概念和技术发展历程，强调了其在文本、图像、音频、视频等多模态内容生成中的广泛应用。文中引用了清华大学沈阳教授团队的研究成果，探讨了AIGC在元宇宙、虚拟数字人、大语言模型等方面的最新进展。此外，文章还列举了AIGC在不同行业的具体应用实例，如电商、教育、医疗、金融等，并分析了其对就业市场的潜在影响。最后，文章指出了AIGC面临的挑战和未来发展方向，呼吁社会各界共同探索这一新兴技术的无限可能。 适合人群：对人工智能技术感兴趣的各界人士，尤其是从事内容创作、技术研发、企业管理等相关工作的专业人士。 使用场景及目标：①了解AIGC的核心技术和应用场景；②探讨AIGC在不同行业中的应用潜力；③评估AIGC对未来工作和学习模式的影响；④思考AIGC带来的机遇与挑战。 其他说明：本文结合了多位专家学者的观点和最新的研究成果，提供了丰富的案例和数据支撑，旨在为读者提供全面而深入的见解。文章还特别提到，AIGC不仅能够大幅提升内容生产和处理的效率，还在推动各行各业的数字化转型中扮演着重要角色。

2025-04-01

清华大学AIGC理论与实践：元宇宙与AI生成内容助力工作和学习
内容概要：本文详细介绍了AIGC（人工智能生成内容）在工作和学习中的应用前景。文章首先概述了AIGC的基本概念和技术发展历程，强调了其在文本、图像、音频、视频等多模态内容生成中的广泛应用。文中引用了清华大学沈阳教授团队的研究成果，探讨了AIGC在元宇宙、虚拟数字人、大语言模型等方面的最新进展。此外，文章还列举了AIGC在不同行业的具体应用实例，如电商、教育、医疗、金融等，并分析了其对就业市场的潜在影响。最后，文章指出了AIGC面临的挑战和未来发展方向，呼吁社会各界共同探索这一新兴技术的无限可能。 适合人群：对人工智能技术感兴趣的各界人士，尤其是从事内容创作、技术研发、企业管理等相关工作的专业人士。 使用场景及目标：①了解AIGC的核心技术和应用场景；②探讨AIGC在不同行业中的应用潜力；③评估AIGC对未来工作和学习模式的影响；④思考AIGC带来的机遇与挑战。 其他说明：本文结合了多位专家学者的观点和最新的研究成果，提供了丰富的案例和数据支撑，旨在为读者提供全面而深入的见解。文章还特别提到，AIGC不仅能够大幅提升内容生产和处理的效率，还在推动各行各业的数字化转型中扮演着重要角色。

2025-04-01

北京大学DeepSeek-R1与Kimi 1.5：强化学习驱动的强推理模型开发及技术解析
内容概要：本文介绍了北京大学对齐小组关于DeepSeek-R1、Kimi 1.5及类强推理模型的研究成果。文章首先概述了DeepSeek-R1开创的RL（强化学习）加持下强推理慢思考范式的新边界，包括其技术细节如GRPO算法、规则化奖励机制等。接着，文章深入探讨了DeepSeek-R1的技术管道，特别是如何通过大规模强化学习提升模型的推理能力和长文本思考能力。文中还对比了不同技术路径如STaR-based Methods与RL-based Methods，并讨论了强化学习与蒸馏技术在提升模型推理能力方面的差异。此外，文章分析了DeepSeek-R1在数学、编程等领域的卓越表现，以及其社会和经济效益。最后，文章展望了未来技术方向，包括模态扩展、强推理能力赋能Agentic发展、模型监管和安全保证等。 适合人群：对深度学习、强化学习及大语言模型感兴趣的科研人员和工程师，尤其是关注模型推理能力和多模态扩展的研究者。 使用场景及目标：①了解最新强化学习技术在提升模型推理能力方面的应用；②掌握DeepSeek-R1的技术细节和实现方法；③探索强推理模型在多模态场景下的应用潜力；④研究模型的安全对齐和监管机制。 其他说明：本文不仅提供了技术细节，还讨论了模型的社会和经济效益，强调了未来研究方向的重要性。阅读本文有助于读者

2025-04-01

北京大学DeepSeek-R1与Kimi 1.5：强化学习驱动的强推理模型开发及技术解析
内容概要：本文介绍了北京大学对齐小组关于DeepSeek-R1、Kimi 1.5及类强推理模型的研究成果。文章首先概述了DeepSeek-R1开创的RL（强化学习）加持下强推理慢思考范式的新边界，包括其技术细节如GRPO算法、规则化奖励机制等。接着，文章深入探讨了DeepSeek-R1的技术管道，特别是如何通过大规模强化学习提升模型的推理能力和长文本思考能力。文中还对比了不同技术路径如STaR-based Methods与RL-based Methods，并讨论了强化学习与蒸馏技术在提升模型推理能力方面的差异。此外，文章分析了DeepSeek-R1在数学、编程等领域的卓越表现，以及其社会和经济效益。最后，文章展望了未来技术方向，包括模态扩展、强推理能力赋能Agentic发展、模型监管和安全保证等。 适合人群：对深度学习、强化学习及大语言模型感兴趣的科研人员和工程师，尤其是关注模型推理能力和多模态扩展的研究者。 使用场景及目标：①了解最新强化学习技术在提升模型推理能力方面的应用；②掌握DeepSeek-R1的技术细节和实现方法；③探索强推理模型在多模态场景下的应用潜力；④研究模型的安全对齐和监管机制。 其他说明：本文不仅提供了技术细节，还讨论了模型的社会和经济效益，强调了未来研究方向的重要性。阅读本文有助于读者

2025-04-01

北京大学DeepSeek-R1与Kimi 1.5：强化学习驱动的强推理模型开发及技术解析
内容概要：本文介绍了北京大学对齐小组关于DeepSeek-R1、Kimi 1.5及类强推理模型的研究成果。文章首先概述了DeepSeek-R1开创的RL（强化学习）加持下强推理慢思考范式的新边界，包括其技术细节如GRPO算法、规则化奖励机制等。接着，文章深入探讨了DeepSeek-R1的技术管道，特别是如何通过大规模强化学习提升模型的推理能力和长文本思考能力。文中还对比了不同技术路径如STaR-based Methods与RL-based Methods，并讨论了强化学习与蒸馏技术在提升模型推理能力方面的差异。此外，文章分析了DeepSeek-R1在数学、编程等领域的卓越表现，以及其社会和经济效益。最后，文章展望了未来技术方向，包括模态扩展、强推理能力赋能Agentic发展、模型监管和安全保证等。 适合人群：对深度学习、强化学习及大语言模型感兴趣的科研人员和工程师，尤其是关注模型推理能力和多模态扩展的研究者。 使用场景及目标：①了解最新强化学习技术在提升模型推理能力方面的应用；②掌握DeepSeek-R1的技术细节和实现方法；③探索强推理模型在多模态场景下的应用潜力；④研究模型的安全对齐和监管机制。 其他说明：本文不仅提供了技术细节，还讨论了模型的社会和经济效益，强调了未来研究方向的重要性。阅读本文有助于读者

2025-04-01

北京大学：DeepSeek大模型推理技术及其教育与学术赋能应用详解
内容概要：本文详细介绍了DeepSeek推理模型R1及其背后的技术原理和应用场景。DeepSeek由幻方量化孵化，专注于开发大语言模型（LLM），并在2025年1月推出了推理模型R1。该模型在复杂推理任务中表现出色，尤其擅长数学、编程和自然语言推理任务。DeepSeek R1的特点包括开源、低成本和国产化，这些优势使其成为全球大模型赛道的重要竞争者。此外，文章还探讨了DeepSeek的工作原理，如Transformer架构、思维链（Chain of Thought）、模型蒸馏和强化学习。最后，文章展示了DeepSeek R1在编程任务、教育、科研、文档分析、开放领域问答与写作等多个领域的具体应用案例，并提供了详细的提示词技巧，帮助用户更好地利用这一工具。 适合人群：对人工智能特别是大语言模型感兴趣的研发人员、教育工作者、科研人员以及希望利用AI技术提升工作效率的企业和个人。 使用场景及目标：①编程任务中的代码生成和算法设计；②教育领域的教学设计、作业批改、个性化教案生成；③科研任务的实验设计、数据分析和论文撰写；④文档分析和长上下文理解任务；⑤开放领域问答与写作。 其他说明：DeepSeek R1不仅具备强大的推理能力，还因其开源、低成本和国产化的特性，打破了AI行业的高价壁垒，推动了AI技术的普惠化。用户可以通过官网、API、手机APP等多种途径使用DeepSeek R1，同时还可以通过私有化部署满足特定需求。此外，DeepSeek提供了丰富的提示词技巧，使不同层次的用户都能快速上手并高效利用这一工具。

2025-04-01

北京大学：DeepSeek大模型推理技术及其教育与学术赋能应用详解
内容概要：本文详细介绍了DeepSeek推理模型R1及其背后的技术原理和应用场景。DeepSeek由幻方量化孵化，专注于开发大语言模型（LLM），并在2025年1月推出了推理模型R1。该模型在复杂推理任务中表现出色，尤其擅长数学、编程和自然语言推理任务。DeepSeek R1的特点包括开源、低成本和国产化，这些优势使其成为全球大模型赛道的重要竞争者。此外，文章还探讨了DeepSeek的工作原理，如Transformer架构、思维链（Chain of Thought）、模型蒸馏和强化学习。最后，文章展示了DeepSeek R1在编程任务、教育、科研、文档分析、开放领域问答与写作等多个领域的具体应用案例，并提供了详细的提示词技巧，帮助用户更好地利用这一工具。 适合人群：对人工智能特别是大语言模型感兴趣的研发人员、教育工作者、科研人员以及希望利用AI技术提升工作效率的企业和个人。 使用场景及目标：①编程任务中的代码生成和算法设计；②教育领域的教学设计、作业批改、个性化教案生成；③科研任务的实验设计、数据分析和论文撰写；④文档分析和长上下文理解任务；⑤开放领域问答与写作。 其他说明：DeepSeek R1不仅具备强大的推理能力，还因其开源、低成本和国产化的特性，打破了AI行业的高价壁垒，推动了AI技术的普惠化。用户可以通过官网、API、手机APP等多种途径使用DeepSeek R1，同时还可以通过私有化部署满足特定需求。此外，DeepSeek提供了丰富的提示词技巧，使不同层次的用户都能快速上手并高效利用这一工具。

2025-04-01

北京大学：DeepSeek大模型推理技术及其教育与学术赋能应用详解
内容概要：本文详细介绍了DeepSeek推理模型R1及其背后的技术原理和应用场景。DeepSeek由幻方量化孵化，专注于开发大语言模型（LLM），并在2025年1月推出了推理模型R1。该模型在复杂推理任务中表现出色，尤其擅长数学、编程和自然语言推理任务。DeepSeek R1的特点包括开源、低成本和国产化，这些优势使其成为全球大模型赛道的重要竞争者。此外，文章还探讨了DeepSeek的工作原理，如Transformer架构、思维链（Chain of Thought）、模型蒸馏和强化学习。最后，文章展示了DeepSeek R1在编程任务、教育、科研、文档分析、开放领域问答与写作等多个领域的具体应用案例，并提供了详细的提示词技巧，帮助用户更好地利用这一工具。 适合人群：对人工智能特别是大语言模型感兴趣的研发人员、教育工作者、科研人员以及希望利用AI技术提升工作效率的企业和个人。 使用场景及目标：①编程任务中的代码生成和算法设计；②教育领域的教学设计、作业批改、个性化教案生成；③科研任务的实验设计、数据分析和论文撰写；④文档分析和长上下文理解任务；⑤开放领域问答与写作。 其他说明：DeepSeek R1不仅具备强大的推理能力，还因其开源、低成本和国产化的特性，打破了AI行业的高价壁垒，推动了AI技术的普惠化。用户可以通过官网、API、手机APP等多种途径使用DeepSeek R1，同时还可以通过私有化部署满足特定需求。此外，DeepSeek提供了丰富的提示词技巧，使不同层次的用户都能快速上手并高效利用这一工具。

2025-04-01

空空如也

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