+ 免费 + 开源 + 强大 • 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。 Deepseek可以做什么？ 直接面向用户或者支持开发者，提供智能对话、文本生成、语义理解、计算推理、代码生成补全等应用场景， 支持联网搜索与深度思考模式，同时支持文件上传，能够扫描读取各类文件及图片中的文字内容。 非推理大模型： 适用于大多数任务，非推理大模型一般侧重于语言生成、上下文理解和自然语言处理，而不强 调深度推理能力。此类模型通常通过对大量文本数据的训练，掌握语言规律并能够生成合适的内容，但缺乏像 推理模型那样复杂的推理和决策能力。 维度 推理模型 通用模型 优势领域 数学推导、逻辑分析、代码生成、复杂问题拆解 文本生成、创意写作、多轮对话、开放性问答 劣势领域 发散性任务（如诗歌创作） 需要严格逻辑链的任务（如数学证明） 需要严格逻辑链的任务（如数学证明） 性能本质 专精于逻辑密度高的任务 擅长多样性高的任务 强弱判断 并非全面更强，仅在其训练目标领域显著优于通用模型 通用场景更灵活，但专项任务需依赖提示语补偿能力 • 例如：GPT-3、GPT-4（OpenAI），BERT（Google），主要用于语言生成、语言理解、文本分类、翻译 等任务。 快思慢想：效能兼顾 全局视野 概率预测（快速反应模型，如ChatGPT

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 R1  高效推理：专注于低延迟和 高吞吐量，适合实时应用。  轻量化设计：模型结构优化， 资源占用少，适合边缘设备 和移动端。  多任务支持：支持多种任务， 如文本生成、分类和问答。 Kimi k1  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 1、阅读网页源代码，提取特定网页内容； 2、撰写python脚本； 3、提取并合并网址； 4、提取网址内容； 5、写入文件。 任务 你需要完成以下两个任务： 1.阅读网页【网址】源代码【对应网页源代码】。提取所 有包含“春运2025丨X月X日，全社会跨区域人员流动量完 取所有需求链接，输出完 整可运行python脚本，代 码运行后生成文件，但数 据采集结果为空。 DeepSeek R1 能够提取所有网址并进行 筛选、去重，所撰写代码 运行后完成数据爬虫任务， 所获取数据准确，少量数 据有所遗漏。 提示词 测试结果受到数据样本、测试环境、AI抽卡、提示词模板等因素影响，仅供参考，无法作为决策制定、质量评估或产品验证的最终依据。 爬虫数据采集

接 口 ， 处 理 回 调 ， 在 调 endTransactionOneway 向 broker 发送请求更新事物消息的最终状态 无 Prepared 消息，且遍历完，则终止扫描这个文件的定时任务 2.2.5 事物消息的 load&recover TransactionStateService.load ()事物状态服务加载， 加载只是建立文件映射 redoLog 队列恢复，加载本地 变量 构建 offsetStore 消费进度存储对象 启动消费消息服务 向 mqClientFactory 注册本消费者 启动 client 端远程通信 启动定时任务 定时获取 nameserver 地址 定时从 nameserver 获取 topic 路由信息 定时清理下线的 borker 定时向所有 broker entlyServic的submitConsumeRequest方法构建ConsumeRequest 任务提交到线程池。 长轮询向 broker 拉取消息是批量拉取的， 默认设置批量的值为 pullBatchSize = 32， 可配置 消费端 consumer 构建一个消费消息任务 ConsumeRequest 消费一批消息的个数是 可配置的 consumeMessageBatchMaxSize

. . 145 IV.III.I OpenOffice.org 电子表格的主要特性 . . . . . . . . . . . . . . . . . 145 IV.III.II 完成基本的制表任务 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 146 IV.IV 使用 OpenOffice.org 演示 户可以免费从一个版本 升级到下一个。Microsoft 计划的发布不频繁并且对用户并不完全透明。 安全方面 Ubuntu 很少成为病毒和恶意软件的目标。超级用户 root 默认被锁定，只 有特定的任务可以以超级用户权限运行。而 Microsoft Windows 中用户可以直接使 用超级用户。 图 I.6 Ubuntu 安 全 Ubuntu 介绍 15 Ubuntu 桌面培训 目录 自定义：通过这门课程您很快就会发现， 由自 由软件组成的桌面环境而努力。桌面环境，即图形用户界面，是计算机系统中最外层 的软件。GNOME 项目的目标包括创建软件开发框架，选择桌面应用程序，编写负责 引导应用软件的程序，文件句柄，窗口和任务管理器等。来自世界各地的社区成员 将 GNOME 翻译到各种语言中，让使用不同的语言的人们都能享用 GNOME。(参 考：http://en.wikipedia.org/wiki/GNOME) 26

dockerfile 生成镜像服务） – 选择存储来源：对接了内部的存储 – 填写代码地址，执行的命令等 – 可以选择是否监控训练，提供 tensorboard 任务列表 可以指定 git 的 commit-id 发起任务 任务详情 可以查看具体的容器列表，以及查看容器的日志和事件 Serving 服务 提供统一便捷的 Serving 服务，只需用户指定模型，即可提供 grpc 和 rest

Kubeflow 社区的联合创始⼈人 • kubeflow/tf-operator • 定义 TFJob Spec (CRD) • 跟踪 TensorFlow 任务运⾏行行状态 • ⽀支持分布式 TensorFlow 任务 KUBEFLOW 之上 • 借⼒力力容器器平台提供⽣生产级的集群资源管理理 • ⼯工作区隔离与共享 • 数据、模型、环境、应⽤用等 • 全⾯面⽀支持 AI

情，还是做不到的。 比如匹配这样的字符串：1010010001…。 虽然很有规律，但是只靠正则就是无能为力。 6.2.2. 是否有必要使用正则？ 要认识到正则的局限，不要去研究根本无法完成的任务。同时，也不能走入另一个极端：无所不用正则。能 用字符串 API 解决的简单问题，就不该正则出马。 比如，从日期中提取出年月日，虽然可以使用正则： JavaScript 正则表达式迷你书 6

情，还是做不到的。 比如匹配这样的字符串：1010010001…. 虽然很有规律，但是只靠正则就是无能为力。 6.2.2. 是否有必要使用正则？ 要认识到正则的局限，不要去研究根本无法完成的任务。同时，也不能走入另一个极端：无所不用正则。能 用字符串 API 解决的简单问题，就不该正则出马。 比如，从日期中提取出年月日，虽然可以使用正则： JavaScript 正则表达式迷你书 6