清华大学 DeepSeek+DeepResearch 让科研像聊天一样简单1、读取即将上映的2025年电影数据集 2、对数据集进行深入分析和数据挖掘 任务 DeepSeek R1 能够准确对数据进行分类,从多个维度进行梳理和分析,借助可视化图表进行数据挖掘,基于分析结 果提供可行建议,但整体数据挖掘深度较浅,缺少对不同类型数据直接关联性的探究。 第一轮对话: 第二轮对话: (基于初步分析结果,选择其中一部分或某个方 向进行深入的数据挖掘) 提示词 测试结果受到数据样本、测试环境、AI 的最终依据。 数据挖掘 Claude 3.5 sonnet 基于数据集,在整体数据概括后提供多个 深入数据挖掘方向,根据需求输入研究倾 向,高效生成多个维度的数据分析,语言 简洁,挖掘深度较浅。 Kimi k1.5 提供数据的潜在用途方向,深入分 析过程中,从多个维度(如时间、 语言、地区)深入挖掘数据意义和 关联性,进一步总结趋势结论并提 出相关建议。 Kimi k1 数据读取输出逻辑性强、指标清晰 数据分析任务完成得较为简单 爬虫数据采集未形成明确结论 数据挖掘深度较浅 绘制出可视图表不稳定 Open AI o3 mini 数据分析高效、全面、准确 数据可视化能力突出、直接生成 网络爬虫任务爬取数据结果为空 暂不支持上传数据附件 数据挖掘深度较浅 Kimi k1.5 数据挖掘能力出色 快速读取文件数据,提取网址链接 长文本数据处理能力突出0 码力 | 85 页 | 8.31 MB | 8 月前3
清华大学 DeepSeek 从入门到精通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。 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 推理大模型是指能够在传统的大语言模型基础上,强化推理、逻辑分析和决策能力的模型。它 们通常具备额外的技术,比如强化学习、神经符号推理、元学习等,来增强其推理和问题解决能力。 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。 推理模型适配策略 通用模型适配策略 1. 决策需求 需权衡选项、评估风险、 选择最优解 目标 + 选项 + 评估标准 要求逻辑推演和量化分析 直接建议,依赖模型经验归纳 2. 分析需求 需深度理解数据/信息、 发现模式或因果关系 问题 + 数据/信息 + 分析 方法 触发因果链推导与假设验 证 表层总结或分类 3. 创造性需求 需生成新颖内容(文本/ 设计/方案) 主题0 码力 | 103 页 | 5.40 MB | 9 月前3
JavaScript 正则表达式迷你书 老姚 - v1.1版权说明 首先感谢看到这本《JavaScript 正则表达式迷你书》的读者朋友,但愿此书不会浪费你的宝贵时间。 此书是一本免费的书籍,您可以随便传播,但不能用于商业。 当读完后,如果你觉得此书对学习正则表达式有所帮助,慷慨如你,可以扫描下面的二维码赞赏一下。 不强求的,本来就是免费的嘛。说真的,我也不曾妄想,靠此就可以发大财,从此走上人生小巅峰。 当然,我也在想,如果能得到读者的认可,自己的小心脏肯定会砰砰的。 。这本小书用一个一个的小例子深入浅出地示 范了正则表达式的典型用法,值得一读。 — 大漠穷秋 我连续看了老姚在专栏的正则系列的前三篇,毫不犹豫就打赏了,而且顺藤摸瓜认识了老姚,没想到 老姚对学习本身研究颇深,当晚第一次聊天就是半宿。在本系列中,我印象最深的两句话是“正则表 达式是匹配模式,要么匹配字符,要么匹配位置”和“对于位置的理解,我们可以理解成空字符”, 这两句话可谓是醍醐灌顶, 虽然示例以JavaScript编写,但是对于正则表 达式的学习通用于其他语言。所以,不论您是前端还是后端工程师,通过阅读此迷你书都能获益。最 后,感谢老姚能够写出这一系列文章,让大家能够更轻松的理解和使用正则表达式。 — 程序猿DD 正则表达式是通用的技能,基础的东西永远绕不开。能在实战中进行总结,并形成专题,更是一种值 得学习的方式。也就几个小时的时间,看完这本图文并茂、贴近实战的教程之后,你会发现自己的代0 码力 | 89 页 | 3.42 MB | 11 月前3
JavaScript 正则表达式迷你书 老姚 - v1.0版权说明 首先感谢看到这本《JavaScript 正则表达式迷你书》的读者朋友,但愿此书不会浪费你的宝贵时间。 此书是一本免费的书籍,您可以随便传播,但不能用于商业。 当读完后,如果你觉得此书对学习正则表达式有所帮助,慷慨如你,可以扫描下面的二维码赞赏一下。 不强求的,本来就是免费的嘛。说真的,我也不曾妄想,靠此就可以发大财,从此走上人生小巅峰。 当然,我也在想,如果能得到读者的认可,自己的小心脏肯定会砰砰的。 。这本小书用一个一个的小例子深入浅出地示 范了正则表达式的典型用法,值得一读。 — 大漠穷秋 我连续看了老姚在专栏的正则系列的前三篇,毫不犹豫就打赏了,而且顺藤摸瓜认识了老姚,没想到 老姚对学习本身研究颇深,当晚第一次聊天就是半宿。在本系列中,我印象最深的两句话是“正则表 达式是匹配模式,要么匹配字符,要么匹配位置”和“对于位置的理解,我们可以理解成空字符”, 这两句话可谓是醍醐灌顶, 虽然示例以JavaScript编写,但是对于正则表 达式的学习通用于其他语言。所以,不论您是前端还是后端工程师,通过阅读此迷你书都能获益。最 后,感谢老姚能够写出这一系列文章,让大家能够更轻松的理解和使用正则表达式。 — 程序猿DD 正则表达式是通用的技能,基础的东西永远绕不开。能在实战中进行总结,并形成专题,更是一种值 得学习的方式。也就几个小时的时间,看完这本图文并茂、贴近实战的教程之后,你会发现自己的代0 码力 | 89 页 | 3.42 MB | 11 月前3
Ubuntu 桌面培训 2010Ubuntu 操作系统的培训。目标对象不必预先了 解 Ubuntu,但必须具备基本的计算机使用能力。要开始学习本课程,请先在您的计 算机硬盘上安装 Ubuntu 10.04 LTS。 28 学生职责 目录 Lucid Lynx 本课程以模块为单位来组织。在教室中进行全日制学习的话,两天就可以学习完整个 课程。另外,您可以按需选择主题和课程,本课程的关键部分可以在一天之内学完。 学生职责 • 上机练习 课程总结 表 10 第 二 天 - 第 10 章 教员职责 教员的职责如下: • 合理有效地组织课堂学习,并保证教室环境有益于学习;包括按照日程表安排上课 时间、课间休息和午餐时间。 • 在实验课上回答学生提问,并帮助学生完成练习。 • 向学生传授有价值的学习经验。 • 在课程结束时,提供调查问卷以便学生做出反馈。 培训前准备和检查 • 了解学生的资质和期望。课程中的某些部分可能要按需进行调整。 Linux 操作系统的熟悉程度。 2. 明确介绍整个培训的教学意图和目标。 3. 制定课间休息的规则。 内容设置 使用下列方法: • 对主题进行简要介绍。 • 从学习者的角度解释为何该主题很重要。 • 联系之前学习的主题 主要内容 您可以使用以上介绍的任意教学方法,也可以按照学生的资质和教学内容的复杂程度 任意组合以上提到的方法。采用多样的教学风格和方法可以避免单调,有利于教学实 践。0 码力 | 540 页 | 26.26 MB | 1 年前3
MySQL高可用 - 多种方案经常有网友问 mysql 高可用如何实现,希望得到一些能实际使用的可验证的高可用 方案。所以花了些时间对 mysql 高可用的几种常用方式做一下总结,及写出详细的配置 方案,方便网友学习以及验证,希望对大家学习 mysql 高可用有所帮助。这也是本文档 的目的所在 由于本人经验和水平有限,有不对之处烦请指出,多交流,互相帮助,共同进步。 下面的几种高可用方案在 Centos 5.5 64bit0 码力 | 31 页 | 874.28 KB | 1 年前3
消息中间件RocketMQ原理解析 - 斩秋前言 此文档是从学习 rocketmq 源码过程中的笔记中整理出来的,由于时间及能力原因,理 解有误之处还请谅解,希望对大家学习使用 rocketmq 有所帮助。 Rocketmq 是阿里基于开源思想做的一款产品,代码托管于 github 上,要想学好用好 rocketmq0 码力 | 57 页 | 2.39 MB | 1 年前3
RocketMQ v3.2.4 开发指南三、RocketMQ 3.x 基亍公司内部开源共建原则, RocketMQ 项目只维护核心功能,丏去除了所有其他运行时依赖,核心功能最 简化。每个 BU 的个性化需求都在 RocketMQ 项目乀上迕行深度定制。RocketMQ 吐其他 BU 提供的仁仁是 Jar 包,例如要定制一个 Broker,那举只需要依赖 rocketmq-broker 返个 jar 包即可,可通过 API 迕行交互, 如果定制0 码力 | 52 页 | 1.61 MB | 1 年前3
GPU Resource Management On JDOSResource Management On JDOS 梁永清 liangyongqing1@jd.com 提供的服务 1. 用于实验的 GPU 容器 2.基于 Kubeflow 的机器学习训练服务 3.模型管理和模型 Serving 服务 Experiment Training Serving 均基于容器,不对业务方直接提供 GPU 物理机 GPU 实验 JDOS 常规的容器服务0 码力 | 11 页 | 13.40 MB | 1 年前3
基于 KUBERNETES 的 容器器 + AI 平台视频演示 多集群和镜像仓库 多租户和旧系统的集成 运⾏行行和构建应⽤用 Rudder - 应⽤用编排技术框架 Cyclone - 持续集成与交付引擎 运⾏行行 AI 应⽤用(机器器学习) - 58s 视频演示 Kubeflow 的应⽤用 Kubeflow 之上 构建集群与管理理资源 多集群和镜像仓库 • 企业想要的 • 隔离性和安全性 • 容错性与混合云0 码力 | 19 页 | 3.55 MB | 1 年前3
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