专家经验模型（ 专业模型训练） 业务流程自动化（ A g e n t框架） 组织协同（ 工作流） 人机交互 赋能个人和 企业员工 生产力提升 多模态 能力 3 图片理解和处理 视频理解和处理 音频理解和处理 非结构化文档处理 47政企、创业者必读 DeepSeek能力很强大 个人使用绰绰有余 但要在政府、企业应用需要和场景结合  大模型要藏在产品后面  客户要的不是电动机，是「刮胡刀」「吹风机」 废钢智能定级 • 杂质识别 & 扣杂 • 废钢槽编号识别 • 多角度废钢图像采集 • 废钢智能定级 • 杂质识别 & 扣杂 • 废钢槽编号识别 • 皮带胶结头异常检测 • 皮带跑偏检测 • 烧结皮带跑偏检测 • 皮带托辊异常检测 • 分析监测烧结工序物料 成分 • 烧结皮带智能监测 • 烧结设备运行工况检测 • 料场生产计划智能配置 • 烧结矿成分预测 • 烧结矿质量预测 • 烧结烟气 高炉燎铁能耗预测 • 高炉在含量智能预监 • 铁包动态调度算法(铁包 跟踪) • 烟气余热回收控制 • 部署工艺模型分析诊断 • 能源诊断分析 • 建设质量工艺动态设计 优化 • 堆堵料异常检测 • 炼铁原料混匀过程调度 优化 • 风机风压参数实时捕捉 和分析检验 • ·计算最佳工艺参数 • 炼钢工序物料属性检测 • ·精炼钢水温度连续测量 • 炼钢设备远程监控及故障 诊断

数据分析 数据采集 数据处理 数据可视化 AIGC 数据应用 通过编写爬虫代码、访问数据库、读取文件、调用API等方式，采 集社交媒体数据、数据库内容、文本数据、接口数据等。 通过数据清洗、数据集成、数据变换、特征工程等方式，实 现数据纠错、数据整合、格式转换、特征提取等。 对数据进行诊断、预测、关联、聚类分析，常用于问题 定位、需求预测、推荐系统、异常检测等。 对数据进行分类、社交网络分析或时序模式挖掘，常用 将数据转化为统计图、热力图、网络关系图、词云、树形 图等，用于揭示数据中蕴含的模式、趋势、异常和洞见。 本质：以多agent实现从数据采集到可视全流程 模型特点 Claude 3.5 sonnet  平衡性能：在模型大小和 性能之间取得平衡，适合 中等规模任务。  多模态支持：支持文本和 图像处理，扩展应用场景。  可解释性：注重模型输出 的可解释性和透明性。 DeepSeek （如医疗、法律）进行优化， 提供高精度结果。  长文本处理：擅长处理长文本 和复杂文档，适合专业场景。  定制化能力：支持用户自定义 训练和微调，适应特定需求。 Open AI o3 mini  小型化设计：轻量级模型， 适合资源有限的环境。  快速响应：优化推理速度， 适合实时交互场景。  通用性强：适用于多种自 然语言处理任务，如对话 生成和文本理解。 爬虫数据采集

善用DeepSeek的两大关键：提出问题 鉴别答案 DeepSeek是什么? • DeepSeek是一家专注通用人工智能(AGI)的中国科技公司，主攻大模型研发与应用。 • DeepSeek-R1是其开源的推理模型，擅长处理复杂任务且可免费商用。性能对齐OpenAI-o1正 式版。 • DeepSeek-R1在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下，极大 提升了模型推理能力。在数学、代码、自然 个性化推荐 翻译与转换 多语言翻译 异常检测 多源信息融合 知识与推理 知识图谱构建 流程优化 数据可视化 数据分析 趋势分析 多模态交互 任务执行 任务协调 工具调用 格式转换 关系抽取 语言理解 文案写作 代码注释 故事创作 通用问答 专业领域问答 因果推理 知识推理 问答系统 逻辑推理 自然语言处理 文本生成与创作 建议生成 风险评估 ”技术细节不熟。电 脑右下角显示时间：3:05 PM，你手心冒汗，疯狂翻找资料，但文档光标始终停留在标题页…… 场景1：1小时内写完一个1万字的项目书 是否可用DeepSeek（深度求索）辅助处理？ 可以，但需分阶段“榨干AI效率”，核心策略：框架复制+模块填充+数据嫁接。 分步解决方案： 第一阶段：5分钟——用AI暴力生成框架（目标：3000字） 场景1：1小时内写完一个1万字的项目书

Bard，作为其首次亮相的对话 LLM 产品，无疑具有其里程碑意义，尽管它的首秀并不尽 如人意，车翻了又翻。 三、 Claude 2、PaLM 2、Llama 等模型与产品也展现了 LLM 在语言理解和多模态处理能力方面的探索，甚至 Claude 2 还一度被誉为实力可以硬刚 ChatGPT。而 Meta 开源的 Llama 2 更成为了 LLM 领域开源势力的典型代表，它的 出现，犹如一颗投入平静湖面的石子，激荡起层层水波， GPT-2和GPT-3模型开发的前研究人员组建， 专注于开发通用 AI 系统和语言模型，并秉持负责任的 AI 使用理念。 李彦宏称：“无论是哪家公司，都不可能靠突击几个月就能做出这样的大语 言模型。深度学习、自然语言处理，需要多年的坚持和积累，没法速成。” 长度是 Llama 1 的 2 倍，并采用了分组查询注意力机制。具体来说，Llama 2 预训练模型是在 2 万亿的 token 上训练的，微调 Chat 模型是在 AI、支持全栈编程语言、跨平台真机预览、一键部署，用于 构建全栈网络和多平台应用程序。 2023 年 10 月，百川智能发布 Baichuan2-192K 大模型，上下文窗口长度高 达 192K，号称是当时全球最长的上下文窗口，能够处理约 35 万个汉字。 在上下文窗口长度、长窗口文本生成质量、长上下文理解以及长文本问答、 摘要等方面的表现均全面领先 Claude2。 2023 年 9 月，蚂蚁集团正式开 源代码大模型 CodeFuse——基

人工智能内生安全风险 3.1.1 模型算法安全风险 （a）可解释性差的风险。以深度学习为代表的人工智能算法内部运行逻 辑复杂，推理过程属黑灰盒模式，可能导致输出结果难以预测和确切归因，如 有异常难以快速修正和溯源追责。 （b）偏见、歧视风险。算法设计及训练过程中，个人偏见被有意、无意引入， 或者因训练数据集质量问题，导致算法设计目的、输出结果存在偏见或歧视， 甚至输出存在民族、宗教、国别、地域等歧视性内容。 不完备、标注人员能力不够、标注错误等问题，不仅会影响模型算法准确度、 可靠性、有效性，还可能导致训练偏差、偏见歧视放大、泛化能力不足或输出 错误。 （d）数据泄露风险。人工智能研发应用过程中，因数据处理不当、非授 权访问、恶意攻击、诱导交互等问题，可能导致数据和个人信息泄露。 3.1.3 系统安全风险 （a）缺陷、后门被攻击利用风险。人工智能算法模型设计、训练和验证 的标准接口、特性库和工 能消除模型算法存在的安全缺陷、歧视性倾向，提高鲁棒性。 4.1.2 数据安全风险应对 （a） 在训练数据和用户交互数据的收集、存储、使用、加工、传输、提 供、公开、删除等各环节，应遵循数据收集使用、个人信息处理的安全规则， 严格落实关于用户控制权、知情权、选择权等法律法规明确的合法权益。 （b） 加强知识产权保护，在训练数据选择、结果输出等环节防止侵犯知 识产权。 （c） 对训练数据进行严格筛选，确保不包含核生化导武器等高危领域敏

中国长三角数字经济大会“数字经济优秀案例企业” CTDC 年度优秀微服务创新产品奖 浙江省大数据应用服务创新奖 信通院 OSCAR 尖峰开源用户奖 教育部科技进步一等奖（ “海量混合时态数据融合处理关键技术及应用”项目） 全球云计算大会“全球最佳实践奖” 2021 2020 2019 2018 HONOR 数帆荣誉 07 （部分） 北京嗨学网教育科技股份有限公司 北京卡车之家信息技术股份有限公司 让数据中台与底层计算存 储解耦。 先设计 后开发 业内首个提出中台的模型设 计标准，遵循先设计后开发理 念，通过模型设计中心对逻辑 建模进行指导。 统一指标管理 基线智能预警 海量任务运维和管理，提供 异常基线报警处理，辅助任务 运维人员完成工作。 数据资产360 建立集安全、价值、成本、质 量、标准于一体的健康评估指 标体系和优化工具，打造360° 无死角数据资产治理体系。 指标建设流程规范化，消除指 与检索，支持任务运行状态各 维 度 metrics 的 汇 总 与 展 示，实现全链路监控与智能诊 断。 PRODUCT 基于 Apache Flink 构建的高性能、一站式实时大数据处理方案，广泛适用于流式数据处理场景。 有数实时计算平台 一站式、低门槛分析建模平台，帮助客户更快、更便捷、更智能地挖掘数据价值。 有数机器学习平台 19 产品能力 产品能力 全渠道数据融合 支持多渠道数据整合，可灵活

Chacon 序 欢迎来到 Pro Git 第二版。 第一版出版到现在已经过去了四年。 到今天，Git 虽然出现了许多改变，但是还有很 多重要的事情一如昨日。 因为 Git 核心团队对保持向后兼容性异常固执，所以直到今天大多数核心命令与概念依 然有效，但是围绕 Git 的社区还是有一些重大的增加与改变。 本书的第二版就是为了更新书籍并讲解那些改动以 使其对新用户更有帮助。 当我写第一版时，Git Git。本章面向那些希望在你自己的组织或个人服务器搭建用于合作的 Git 的读者。 如 果你希望让别人处理这些事务，我们也会探讨一些托管选项。 第五章 将阐述多种分布式工作流的细节，以及如何使用 Git 实现它们。 学习完本章，你应该能够在多个远程仓 库之间游刃有余，通过电子邮件使用 Git， 熟练地处理多个远程分支和合作者贡献的补丁。 第六章 介绍 GitHub 托管服务以及深层次的工具。我们将涵盖注册与账户管理， 地数据 库中读取。 你能立即看到项目历史。如果你想查看当前版本与一个月前的版本之间引入的修改， Git 会查找到一 19 个月前的文件做一次本地的差异计算，而不是由远程服务器处理或从远程服务器拉回旧版本文件再来本地处理。 这也意味着你在离线或者没有 VPN 时，几乎可以进行任何操作。 如你在飞机或火车上想做些工作，就能愉快地 提交（到你的 本地 副本，还记得吗？）， 直到有网络连接时再上传。如你回家后

CHACON 序 欢迎来到 Pro Git 第二版。 第一版出版到现在已经过去了四年。 到今天，Git 虽然出现了许多改变，但是还有很多重要的事情一如昨日。 因为 Git 核心团队 对保持向后兼容性异常固执，所以直到今天大多数核心命令与概念依然有效， 但是围绕 Git 的社区还是有一些重大的增加与改变。 本书的第二版就是为了更 新书籍并讲解那些改动以使其对新用户更有帮助。 当我写第一版时，Git Git。本章面向那些希望在你自己的组织或个人服务 器搭建用于合作的 Git 的读者。 如果你希望让别人处理这些事务，我们也会探 讨一些托管选项。 第五章 将阐述多种分布式工作流的细节，以及如何使用 Git 实现它们。 学习 完本章，你应该能够在多个远程仓库之间游刃有余，通过电子邮件使用 Git， 熟练地处理多个远程分支和合作者贡献的补丁。 第六章 介绍 GitHub 托管服务以及深层次的工具。我们将涵盖注册与账户管 示出来——它只需直接从本地数据库中读取。 你能立即看到项目历史。如果 你想查看当前版本与一个月前的版本之间引入的修改， Git 会查找到一个月前 的文件做一次本地的差异计算，而不是由远程服务器处理或从远程服务器拉回 旧版本文件再来本地处理。 这也意味着你在离线或者没有 VPN 时，几乎可以进行任何操作。 如你在飞机 或火车上想做些工作，就能愉快地提交（到你的 本地 副本，还记得吗？）， 直到有网络连接时再上传。如你回家后

始 投入使用。 OSM（Open Service Mesh）是一个轻量级、 可扩展的云原生服务网格项目，旨在为运行在 Kubernetes上的应用程序提供简单、完整且独 立的服务网格解决方案，包括处理在Kuberne- tes集群上运行的微服务的流量管理、策略执行 和可观测性等任务，以简化应用程序的部署和 管理。OSM于2020年8月推出，同年加入云原 生计算基金会（CNCF）。不久后，该项目成为 域名配置https证书时，增加搜索功能或优 先匹配与域名相同的证书； • 支持配置日志存储路径。 近日，Prometheus v2.44.0发布，版本特性更 新如下： • 将每次发送的默认样本数提高到2000； • 支持处理原生直方图数据； • 在命令行中添加用于检查Prometheus服务 器健康状态和可用性的功能； • 添加所有查询加载的样本总数指标。 OpenYurt v1.3.0发布 OpenYurt是由阿里云开源的基于原生Kuberne- Cattell表示，“只有让更 多的人了解如何开展红队测试和评估人工智能模 型，才能解决这些模型中的各种问题。”通过对 人工智能模型组开展最大规模的红队演习，AI Village和DEF CON希望能培养出处理人工智能 系统漏洞的研究者社区。事实证明，大语言模型 的锁定难度远超想象，部分原因在于所谓“提示 词注入”技术。人工智能研究员Simon Willison 详细介绍了提示词注入的危险，这种技术可以令

/api/translations/(string:project)/(string:component)/(string:languag e)/file/ 冲突处理 定义如何处理已经翻译的上传字符串。 需要编辑的字符串 还有一个选项可用于处理导入文件中需要编辑的字符串。可以通过以下三种方 式之一处理此类字符串：“不导入”、“导入为‘需要编辑’”或“导入为已翻译”。 覆盖作者身份 使用管理员权限，您还可以指定上传文件的作者身份。如果您以其他方式收到 markup。 参见 不安全的 HTML 修复首尾空白 使首尾空白和源字符串保持一致。可使用 ignore-begin-space 和 ignore-end- space 标记精确调整行为以跳过字符串的处理部分。 质量检查 Weblate 对字符串进行了广泛的质量检查。以下部分将对它们进行更详细的描 述。还有针对特定语言的检查。如果有错误报告，请将缺陷提交。 概要:: 范围:: 检查的类:: 检查的标识符:: 的部件。 提示 出于性能原因，检查可能不会发现所有不一致，它限制了匹配的数量。 备注 如果字符串在一个部件中被翻译，而在另一个部件中没有被翻译，这个检查 也会启动。它可以作为一种快速的方法来手动处理在某些部件中未被翻译的 字符串，只需点击显示在 其它的出现位置 选项卡中的每一行的 使用此译文 按钮。 您可以使用 自动翻译 附加部件来自动翻译已经在另一个部件中已翻译的新 添加的字符串。 参见