《Deepseek R1 本地部署完全⼿册》 版权归：HomeBrew Ai Club 作者wechat：samirtan 版本：V2.0 更新⽇期：2025年2⽉8⽇ ⼀、简介 Deepseek R1 是⽀持复杂推理、多模态处理、技术⽂档⽣成的⾼性能通⽤⼤语⾔模型。本⼿册 为技术团队提供完整的本地部署指南，涵盖硬件配置、国产芯⽚适配、量化⽅案、云端替代⽅

开源 Greenplum 新篇章： 兼容欧拉开源操作系统的数据平台 支持国产生态的高级分析数据平台 作者：Greenplum 中文社区、 欧拉开源社区 完全兼容欧拉开源操作系统的 HTAP 数据平台 Greenplum 白皮书 SP2 软件仓库中引入 Greenplum 6.17.0 版本 ............................................................. 13 完全兼容欧拉开源操作系统的 HTAP 数据平台 Greenplum 白皮书 ............................................................................................ 17 完全兼容欧拉开源操作系统的 HTAP 数据平台 Greenplum 白皮书

SqlSessionFactory 中获取 中获取 SqlSession 既然有了 SqlSessionFactory ，顾名思义，我们就可以从中获得 SqlSession 的实例了。SqlSession 完全包含了面向数据库执行 SQL 命令所需的所有方法。你可以通过 SqlSession 实例来直接执行已映射的 SQL 语句。例如： SqlSession session = sqlSessionFactory ，这样它就允许你使用指定的完全限定 名“org.mybatis.example.BlogMapper.selectBlog”来调用映射语句，就像上面的例子中做的那样： Blog blog = (Blog) session.selectOne("org.mybatis.example.BlogMapper.selectBlog", 101); 你可能注意到这和使用完全限定名调用 Java 对象的 命名空间的一点注释 命名空间（ 命名空间（Namespaces） ）在之前版本的 MyBatis 中是可选的，容易引起混淆因此是没有益处的。现在的命名空间则是必须的，目 的是希望能比只是简单的使用更长的完全限定名来区分语句更进一步。 命名空间使得你所见到的接口绑定成为可能，尽管你觉得这些东西未必用得上，你还是应该遵循这里的规定以防哪天你改变了主意。出 于长远考虑，使用命名空间，并将它置于合适的 Java

可能是没那么注重⽤⼾和客⼾体验。⽉之暗⾯和
OpenAI
的差 异化路径会在哪⼉？有什么是⽉之暗⾯能做⽽
OpenAI
不做的？
杨植麟：短期内关键的⼀点在于⼤家的
tech
vision
不完全相同。很多领域并不是
OpenAI
的核⼼竞争 ⼒，⽐如图⽚⽣成，DALL-E
3
⾄少⽐
Midjourney
落后⼀代。GPT
的
long-context
也并不是
state-of- t 除了技术层⾯，价值观上我们有⼀点和
OpenAI
不同：我们希望在下⼀个时代，能成为⼀家结合
OpenAI
技术理想主义和字节所展现的商业化哲学观的公司。东⽅的效⽤主义我认为有⼀定的可取之 处。完全不关⼼商业价值的话，你其实很难真的做出来⼀个伟⼤的产品，或者让⼀个本⾝很伟⼤的技 术变得更伟⼤。
海外独⻆兽：你觉得模型公司应该讲什么故事？像
OpenAI
⼀样讲追求
AGI，还是超级应⽤的故事？ AGI
和产品对我们来说并不是⼿段和⽬的的关系，两个都是⽬的。同时，在追求
AGI
的过程中，我认为 所谓的数据⻜轮是很重要的，尽管它是⼀个⽼套的概念。 像
ChatGPT
这样的产品，还没有完全建⽴起基于⽤⼾数据的持续进化。我觉得这很⼤程度上是
base
model
还在进化，进化了⼀代，之前的⽤⼾数据就没什么⽤了。这跟发展阶段有关系
⸺
现 在“吃”的是
base
model
的

1999年4⽉ ：C-key（需$95解锁新功能），Windows版发布。 1.6x – 1999年6⽉ ：BeOS和PPC版发布。 1.80 – 2000年6⽉ ：取消C-key，Blender再次完全免费。 2.00 – 2000年8⽉ ：互动3D和实时引擎。 2.10 – 2000年12⽉：新引擎，物理仿真，还有Python。 2.20 – 2001年8⽉ ：⾓⾊动画系统。 2.21 – 2001年10⽉ 贴图（LSCM UV mapping），集成YafRay，细分曲⾯折痕加权（weighted creases in subdivision surfaces），渐变着⾊（ramp shaders），完全超采样（full OSA），等等。 2.35 -- 2004年12⽉: 另⼀个饱含改进的版本：物体钩挂，曲线变形和曲线锥化，粒⼦复制以及 更多。 2.36 -- 2004年12⽉: 稳定版本，幕后⼯作很多，法线和位移映射改进。 在2009年11⽉到2010年7⽉的 Beta版） 以及三个稳定版本 (从2.57 - 2011年4⽉ - 到 2.59 - 2011年8⽉). 这是 最重⼤的⼀个开发项⽬。因为Blender得到了完全的重构，添加了新功能， 重新设计了内部的窗⼜管理和事件/⼯具/数据处理系统、新的Python API。 该项⽬最终版本是2011年8⽉的Blender 2.59。 Blender 2.6x 到 2

相信你可以更加自如地刷题和阅读文献，逐步构建起完整的知识体系。 我深深赞同费曼教授所言：“Knowledge isn’t free. You have to pay attention.”从这个意义上看，这本 书并非完全“免费”。为了不辜负你为本书所付出的宝贵“注意力”，我会竭尽所能，投入最大的“注意力” 来完成本书的创作。 本人自知学疏才浅，书中内容虽然已经过一段时间的打磨，但一定仍有许多错误，恳请各位老师和同学批评 14.4 0‑1 背包问题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 314 14.5 完全背包问题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 321 14.6 编辑距离问题 . . - 1) # 归：返回结果 n + res end 图 2‑3 展示了该函数的递归过程。 图 2‑3 求和函数的递归过程 虽然从计算角度看，迭代与递归可以得到相同的结果，但它们代表了两种完全不同的思考和解决问题的范 式。 ‧ 迭代：“自下而上”地解决问题。从最基础的步骤开始，然后不断重复或累加这些步骤，直到任务完成。 ‧ 递归：“自上而下”地解决问题。将原问题分解为更小的子问题，这些子问题和原问题具有相同的形式。

相信你可以更加自如地刷题和阅读文献，逐步构建起完整的知识体系。 我深深赞同费曼教授所言：“Knowledge isn’t free. You have to pay attention.”从这个意义上看，这本 书并非完全“免费”。为了不辜负你为本书所付出的宝贵“注意力”，我会竭尽所能，投入最大的“注意力” 来完成本书的创作。 本人自知学疏才浅，书中内容虽然已经过一段时间的打磨，但一定仍有许多错误，恳请各位老师和同学批评 14.4 0‑1 背包问题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 320 14.5 完全背包问题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 327 14.6 编辑距离问题 . . // 归：返回结果 return n + res; } 图 2‑3 展示了该函数的递归过程。 图 2‑3 求和函数的递归过程 虽然从计算角度看，迭代与递归可以得到相同的结果，但它们代表了两种完全不同的思考和解决问题的范 式。 ‧ 迭代：“自下而上”地解决问题。从最基础的步骤开始，然后不断重复或累加这些步骤，直到任务完成。 ‧ 递归：“自上而下”地解决问题。将原问题分解为更小的子问题，这些子问题和原问题具有相同的形式。

相信你可以更加自如地刷题和阅读文献，逐步构建起完整的知识体系。 我深深赞同费曼教授所言：“Knowledge isn’t free. You have to pay attention.”从这个意义上看，这本 书并非完全“免费”。为了不辜负你为本书所付出的宝贵“注意力”，我会竭尽所能，投入最大的“注意力” 来完成本书的创作。 本人自知学疏才浅，书中内容虽然已经过一段时间的打磨，但一定仍有许多错误，恳请各位老师和同学批评 14.4 0‑1 背包问题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 319 14.5 完全背包问题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 327 14.6 编辑距离问题 . . // 归：返回结果 return n + res; } 图 2‑3 展示了该函数的递归过程。 图 2‑3 求和函数的递归过程 虽然从计算角度看，迭代与递归可以得到相同的结果，但它们代表了两种完全不同的思考和解决问题的范 式。 ‧ 迭代：“自下而上”地解决问题。从最基础的步骤开始，然后不断重复或累加这些步骤，直到任务完成。 ‧ 递归：“自上而下”地解决问题。将原问题分解为更小的子问题，这些子问题和原问题具有相同的形式。

相信你可以更加自如地刷题和阅读文献，逐步构建起完整的知识体系。 我深深赞同费曼教授所言：“Knowledge isn’t free. You have to pay attention.”从这个意义上看，这本 书并非完全“免费”。为了不辜负你为本书所付出的宝贵“注意力”，我会竭尽所能，投入最大的“注意力” 来完成本书的创作。 本人自知学疏才浅，书中内容虽然已经过一段时间的打磨，但一定仍有许多错误，恳请各位老师和同学批评 14.4 0‑1 背包问题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 319 14.5 完全背包问题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 326 14.6 编辑距离问题 . . hello‑algo.com 23 return n + res; } 图 2‑3 展示了该函数的递归过程。 图 2‑3 求和函数的递归过程 虽然从计算角度看，迭代与递归可以得到相同的结果，但它们代表了两种完全不同的思考和解决问题的范 式。 ‧ 迭代：“自下而上”地解决问题。从最基础的步骤开始，然后不断重复或累加这些步骤，直到任务完成。 ‧ 递归：“自上而下”地解决问题。将原问题分解为更小的子问题，这些子问题和原问题具有相同的形式。

相信你可以更加自如地刷题和阅读文献，逐步构建起完整的知识体系。 我深深赞同费曼教授所言：“Knowledge isn’t free. You have to pay attention.”从这个意义上看，这本 书并非完全“免费”。为了不辜负你为本书所付出的宝贵“注意力”，我会竭尽所能，投入最大的“注意力” 来完成本书的创作。 本人自知学疏才浅，书中内容虽然已经过一段时间的打磨，但一定仍有许多错误，恳请各位老师和同学批评 14.4 0‑1 背包问题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 323 14.5 完全背包问题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 330 14.6 编辑距离问题 . . // 归：返回结果 return n + res } 图 2‑3 展示了该函数的递归过程。 图 2‑3 求和函数的递归过程 虽然从计算角度看，迭代与递归可以得到相同的结果，但它们代表了两种完全不同的思考和解决问题的范 式。 ‧ 迭代：“自下而上”地解决问题。从最基础的步骤开始，然后不断重复或累加这些步骤，直到任务完成。 ‧ 递归：“自上而下”地解决问题。将原问题分解为更小的子问题，这些子问题和原问题具有相同的形式。