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  • pdf文档 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
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  • pdf文档 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
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  • pdf文档 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
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  • pdf文档 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
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  • pdf文档 Ubuntu 桌面培训 2010

    Ubuntu 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
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  • pdf文档 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 64bit
    0 码力 | 31 页 | 874.28 KB | 1 年前
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  • pdf文档 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 rocketmq
    0 码力 | 57 页 | 2.39 MB | 1 年前
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  • pdf文档 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
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  • ppt文档 GPU Resource Management On JDOS

    Resource 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
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  • pdf文档 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
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