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。 文本生成 表格、列表生成（如日程安排、菜谱） 代码注释、文档撰写 结构化生成 文章/故事/诗歌写作 营销文案、广告语生成 社交媒体内容（如推文、帖子） 剧本或对话设计 文本创作 多语言翻译与本地化 摘要与改写 02 01 03 文本生成 自然语言理解与分析 知识推理 知识推理 逻辑问题解答（数学、常识推 理） 因果分析（事件关联性） 语义分析 语义解析 情感分析（评论、反馈） 意图识别（客服对话、用户查询） 实体提取（人名、地点、事件） 文本分类 文本分类 主题标签生成（如新闻分类） 垃圾内容检测 编程与代码相关 代码调试 • • 错 误 分 析 与 修 复 建议 • 代 码 性 能 优 化 提 示 技术文档处理 • API文档生成 • 代码库解释与示 例生成 代码生成 • 根 据 需 求 生 成 代 码片段（Python、 JavaScript） • 自 动 补 全 与 注 释 生成 常规绘图 如何使用DeepSeek？ 网页端：https://chat.deepseek.com APP：DeepSeek

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 于客户细分、信用评分、社交媒体营销、股价预测等。 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 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 k1.5  垂直领域优化：针对特定领域 （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 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 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

com) 版权 © 2010 JimHu (jimhuyiwei@gmail.com) 欢迎访问本课程网站：http://people.ubuntu.com/˜happyaron/udc-cn 生成时间：20100725T1630 版本：Daily 本课程由 Canonical 有限公司和 Ubuntu 培训社区创作 2008-2010。 这个协议受到知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享的约束 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 一些教学提示和指导方针 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 课程结构 . . . . 的步 骤进行示范。 • 复习题:提问应贯穿在每节课的过程中，以确保学生能够理解关键的概念。 • 上机练习:每隔一段时间，应让学生亲自动手做一些练习来模拟现实生活中可能会遇 到的情况。 一些教学提示和指导方针 • 使用较为直白的语言讲解，能让学生听起来更加自然舒服，且更有助于其理解相关 内容。 • 保持环境舒适和轻松。 • 请尽快回答学生的疑问。如果有不确定的问题，应向学生说明情况并争取在隔天给

为每封邮件设置的标签，方便服务器过滤使用。目前只支 持每个消息设置一个 tag，所以也可以类比为 Notify 的 MessageType 概念 Keys null 选填，代表这条消息的业务关键词，服务器会根据 keys 创建哈希索引，设置后， 可以在 Console 系统根据 Topic、Keys 来查询消息，由于是哈希索引，请尽可能 保证 key 唯一，例如订单号，商品 Id 等。 Flag sh mqbroker -m 项目开源主页：https://github.com/alibaba/RocketMQ 36 Broker 启劢时，如何加载配置 ### 第一步生成 Broker 默讣配置模版 sh mqbroker -m > broker.p ### 第二步修改配置文件, broker.p ### 第三步加载修改过的配置文件 nohup sh

Transparent,PingFang SC,20,&&H00FFFFFF, H00FFFFFF,&&H000000FF, H000000FF,&&HB HB 获取 48 常⻅问题 当导⼊视频时会提示：载⼊视频的分辨率与当前 脚本指定的分辨率不匹配 不要⽤默认选择：直接设为视频分辨率 会导致预览看到的视频很⼩，字幕很⼩ 后续调整字幕的⼤⼩后，预览中视频⾥的字幕仍旧很⼩，导 致字幕字体⼤⼩⽆法⽣效 fatal error warning info verbose debug ffmpeg强制覆盖输出⽂件 ffmpeg强制覆盖输出⽂件 = 不需要当每次检测到已存在⽂件再提示你是否 要覆盖 ffmpeg version 4.2-static https://johnvansickle.com/ffmpeg/ ffmpeg version 4.2-static https://johnvansickle 100 获取 62 ⽤ffmpeg时，如果输出⽂件已存在，默认不会覆盖，会提示你： File xxx.mp4 already exists. Overwrite ? File xxx.mp4 already exists. Overwrite ? [[y/N y/N]] 要输⼊y，才可以继续： 如果不想要提示，⽽是强制覆盖源⽂件，则可以加上参数： -y 相关参数含义： # ffmpeg

com 下下来的虽然名字是 index.html，但其实是脚本文件，所以我们 chmod +x index.html 这样我们就可以执行这个文件： sudo ./index.html 安装完成后根据提示，可以将当前用户加到 docker 用户组里，这样就不用每次 执行 docker 都需要 sudo 了。 sudo usermod -aG docker <你的用户名> 对于 Centos6,首先要把企业常用软件包的软件源安装上

offset 查找到 commitLog 中 的 prepared 消息，设置消息状态 commitType 或者 rollbackType ， 让后将信息添加到 commitLog 中， 其实二阶段生成了两条消息 事物消息发送 三：Broker 落地消息 2.1 普通消息落地 tranStateTable 文件重建事物状态表 异常恢复： 先按照正常流程恢复 Tran Redo Log commitLog 异常恢复，commitLog 根据 checkpoint 时间点重新生成 redolog， 重新分发 消息 DispatchRequest, 分发消息到位置信息到 ConsumeQueue 更新 Transaction State Table ConsumeRequest 任务的 run 方法 判断 proccessQueue 是否被 droped 的， 废弃直接返回，不在消费消息 每个 messagequeue 都会生成一个队列锁来保证在当前 consumer 内，同一个队列串行 消费， 判断 processQueue 的 lock 属性是否为 true，lock 属性是否过期，如果为 false 或者过期，

真实案例 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72 7.3.1. 使用构造函数生成正则表达式 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72 7.3.2. 使用字符串保存数据 . . . . . . . . . 本书采用 Asciidoc 格式编写。 使用 Asciidoctor 构建本书电子版。 教程: • 语法教程 • 转换PDF教程 书中用的可视化图片是由 Regulex 正则表达式可视化工具生成。 其余图片是由 Processon 制作。 JavaScript 正则表达式迷你书 前言 | 第 1 页 意见和疑问 如果有意见或者问题的话，可以直接通过以下方式联系到我。 • 前端网 escapeHTML('') ); // => "<div>Blah blah blah</div>"; 其中使用了用构造函数生成的正则，然后替换相应的格式就行了，这个跟本章没多大关系。 倒是它的逆过程，使用了括号，以便提供引用，也很简单，如下： JavaScript 正则表达式迷你书 3. 第三章 正则表达式括号的作用

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– Job 调度 （部门 quota 限制 + 优先级） • 创建训练 – 用户选择集群提供代码地址和执行命令即可 – 选择所用框架（镜像）：支持官方，亦可自制 （提供 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