DeepSeek，这一名称由“Deep”和“Seek”两个英文单词组成，意为“深度探索”或“深度寻找”。它不仅仅是一个词汇，更是当前人工智能领域中的一款重要工具。DeepSeek主要是指杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发的AI大模型，它以其强大的智能搜索与分析能力，在众多用户中赢得了广泛的认可。DeepSeek作为一款功能强大、应用场景广泛的AI大模型，正逐渐改变着人们的生活和工作方式。
在人工智能领域，各种智能系统层出不穷，它们各自拥有独特的技术特点和优势。而DeepSeek AI，作为近年来备受瞩目的智能系统之一，其独特优势在与其他智能系统的对比中显得尤为突出。本文将深入剖析DeepSeek AI的独特优势，并通过与其他智能系统的对比，帮助读者更全面地了解这一智能系统的魅力所在。
在这篇文章中，我们将深入探讨 GRPO (Group Relative Proximal Optimization) 的细节，帮助大家理解它的工作原理，以及如何将其应用到自己模型的训练中。GRPO 显著降低了计算需求，并简化了强化学习 (RL) 过程。与 ChatGPT 采用的近端策略优化 (PPO) 方法相比，GRPO 使从人类反馈进行强化学习 (RLHF) 所需的计算量减少了近一半。如果再结合
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按照一下步骤解决权限问题（下面方法由deepseek生成，我使用的是这个方法有效）最近需要使用macbook处理语音模型，但是在安装PyAudio包的时候报错了。成功安装Homebrew，然后成功安装portaudio。最后在安装PyAudio的时候还可能遇到问题。然后还将讲Homebrew加入环境变量中，通过以下命令。或其他用户），需要修复所有权。这个时候需要解决一下权限问题。如果所有者不是您（
随着文字识别技术的不断发展成熟，百度AI上线了试卷分析与识别的能力，由于很多小伙伴对这个功能比较陌生，今天小编为大家详细介绍卷分析与识别的相关内容，我们一起来看下！ 试卷分析与识别 主要是分析作业、试卷的版面，并对图、表、标题、文本的位置加以输出，对分版块内容的OCR识别结果进行返回，对中、英两种语言进行支持，可在手写、印刷体混排等多种场景下进行应用。 功能展示 什么是试卷智能分析与识
互联网的迅猛发展，催生了海量数据的产生。如何挖掘数据的深层价值变得尤为重要。然而，数据挖掘复杂的数学内容使很多人望而却步。本议题试图以实例的形式，用尽量通俗的方式，针对性别预测这个分类问题，来谈一下数据挖掘基本的处理流程，常见的算法和算法的选择等。讲师：王琪，友盟数据挖掘工程师，武汉大学硕士，工作涉及友盟的各类数据挖掘和分析任务。对数据挖掘和分析，自然语言处理和文本检索有多年的理论和实践经验。..
从构建数据流水线到生产机器学习模型， Kotlin 可能是处理数据的绝佳选择：Kotlin 简洁、易读且易于学习。静态类型与空安全有助于创建可靠的、可维护的、易于故障排除的代码。作为一种 JVM 语言，Kotlin 提供了出色的性能表现， 并具有充分利用久经考验的 Java 库的整个生态系统的能力。
1.背景介绍深度学习和数据挖掘是两个不同的领域，它们在过去几年中都取得了显著的进展。深度学习主要关注于人工神经网络的研究，它们可以自动学习表示和预测，而数据挖掘则关注于从大量数据中发现有用模式和规律的过程。随着数据量的增加，以及计算能力的提高，这两个领域之间的界限逐渐模糊化，它们之间的融合成为一个新的研究领域。在这篇文章中，我们将讨论深度学习与数据挖掘的融合的背景、核心概念、算法原理、具体...
随着社交媒体的兴起和用户生成内容的爆炸式增长，对电影情感分析的需求日益增加。一个基于Python平台的豆瓣电影情感数据分析可视化系统应运而生，旨在通过先进的数据处理和分析技术，为电影行业从业者、研究者及爱好者提供深入的电影情感洞察，提升电影市场研究的准确性和决策效率。通过本项目的实施，目标是解决传统电影数据分析中存在的信息滞后、情感分析不深入等问题，满足广大用户对于实时、高效电影情感分析的需求。个
然后使用获得的知识对剩余数据进行分类。此外，还有一种称为强化学习的类别，不在本研究范围内，但它允许代理通过与环境交互迭代学习来改进其经验和知识。自20世纪50年代以来，提出了许多与这两种学习范式（即监督和无监督）相关的方法。
视频监控智能分析系统的价值体现在当值班人员面对成百上千的摄像机，视频监控智能分析系统可以真正的在风险产生时预防或干预。分布在现场的各大品牌的监控终端将现场的视频流对接给视频监控系统，把现场的风险的分析和识别转交给机器视觉算法或者芯片，使值班人员从“死盯”监视器的工作中解脱出来，当计算机发现问题时候，产生报警，同时同步给值班人员进行响应。
智能视频分析系统技术建设智慧工厂、智慧石化、智慧煤矿、智慧港口、智慧校园等场景，提高客户自身的智能化信息化水平，对项目现场的围墙周界、大门、财务室、档案室、食堂、车间、宿舍以及危险地带的活动检测。视频系统将告警信息推送给管理人员，及时采取应对措施，适用于全国各地传统监控系统智能升级改造。
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本月，阿里云发布并开源了全新的推理模型。通过大规模强化学习，千问QWQ-32B在数学、代码及通用能力上实现质的飞跃，整体性能比肩Deepseek-R1。在保持强劲性能的同时，千问QwQ-32B还大幅降低了部署使用成本，在消费级显卡上也能实现本地部署，其参数量约为 DeepSeek-R1 满血版的 1/21 且推理成本是后者的1/10，仅需4张4090，就可以部署一个QWQ满血版。
熬夜写论文的你，是不是也经历过这些？刷了3小时短视频，文档依旧空白。文献综述毫无头绪，创新点更是想破脑袋。导师催稿的微信像定时炸弹，你却连大纲都没定好……别慌！用对工具，论文也能“弯道超车”。这次我实测了国内热门的3款AI工具——DeepSeek、豆包、笔灵AI，帮你找到最适合论文党的“外挂”。
导师又在群里催论文进度了。嘴上答应得挺快，实际一个字都憋不出来。三个月写初稿？写着写着手机就黏在手上了，这真的不是故意的！好不容易东拼西凑交了一篇，导师直接开骂："这写的什么玩意？！" 导师不给指导，自己又没经验，最后还要背锅，真的委屈到裂开……于是我开始全网搜"写论文神器"。结果呢？满屏广告！唯一靠谱点的DeepSeek，用起来简直让人抓狂——
在AIGC蓬勃发展的当下，我们仿佛置身于一个信息洪流之中。打开网页、翻阅资讯，大量由人工智能生成的内容扑面而来。这些内容看似丰富多样，却往往陷入千篇一律的困境。同样的表达、相似的观点，让人审美疲劳。而对于内容创作者与使用者来说，如何打破这一僵局，让自己的内容在海量信息里崭露头角？答案或许就藏在降重这一关键动作中 ，它将成为内容脱颖而出的秘密武器。下面分享几个网址，希望能够帮助你。
特征工程学习目标学习时间序列数据的特征预处理方法学习时间序列特征处理工具Tsfresh（TimeSeries Fresh）的使用数据预处理时间序列数据格式处理、加入时间步特征time特征工程时间序列特征构造、特征筛选、使用tsfresh进行时间序列特征处理# 库函数导入import warningswarnings.filterwarnings('ignore')import numpy as n
在AIGC盛行的时代，大量内容如潮水般涌来，看似丰富，实则同质化严重，满是AI批量生产的痕迹。千篇一律的表述、似曾相识的观点，让受众在信息洪流中感到麻木。但就在这片“复制粘贴”的沼泽里，有一束光悄然照进——降重。它宛如一把神奇的手术刀，精准剔除冗余与重复，又似一位妙笔生花的工匠，重塑文字脉络，赋予AIGC全新生命力，使其褪去机械感，绽放出十足的原创魅力，在内容的浩瀚星空中熠熠生辉。说了这么多，呐，
Datawhale赛事作者：牧小熊，华中农业大学，Datawhale成员赛题介绍科大讯飞：糖尿病遗传风险检测挑战赛。背景：截至2022年，中国糖尿病患者近1.3亿。中国糖尿病患病原因受生活方式、老龄化、城市化、家族遗传等多种因素影响。同时，糖尿病患者趋向年轻化。糖尿病可导致心血管、肾脏、脑血管并发症的发生。因此，准确诊断出患有糖尿病个体具有非常重要的临床意义。糖尿病早...
计算机毕业设计Spark+PyTorch知识图谱美团美食推荐系统 美团餐厅推荐系统 美团推荐系统 美食价格预测 美团爬虫 美食数据分析 美食可视化大屏
在学术与内容创作领域，AI使用越来越普遍，可一旦AIGC率过高，文章便难以达标。今天就给大家介绍几款降AIGC率的实用工具，助力文章顺利通过检测。
Python大数据挖掘与分析NumPy基础和高级numpy的基本运算（已知arr=np.array(list)）arr.min()和arr.max()求arr最小或最大值arr.exp()和arr.sqrt()指数运算和开方运算arr.mean([axis=x])求数组均值。arr.sum([axis=x])数组求和arr.sort([axis=x])和arr.argsort(axis=x)前者为
视频监控智能分析银行系统通过安装在银行的营业厅、取款机处或者银行柜台以及银行门口等区域的各大品牌的终端监控摄像头，视频监控智能分析在系统后台软件上的视频画面内设置智能分析区域，通过上面的操作实现对银行的7*24小时的智能视频监控分析报警，对进出人员行为进行智能分析。如果监控画面当有异常行为发生时，系统可以在100ms内自主分析并自动报警，通知监控室的值班人员。
以下文章来源于谈数据，作者石秀峰“数据治理”这个10多年前就已经出现的名称，在最近这几年时间一下子火了起来。不知何时，江湖中流传出了：“数字转型、治理先行”的说法。于是乎，我们看到：不仅是传统提供数据仓库、BI、主数据管理、元数据管理、数据集成等数据服务的软件供应商在说数据治理，“BATJ”等互联网公司，大型国企、央企也都在谈数据治理，很多企业都将数据治理作为数字化战略的一项必要举措，列入了企业的
在AIGC蓬勃发展的当下，大量内容借助人工智能批量生成，虽带来高效，却也陷入千篇一律的泥沼。不管是学术论文，还是商业文案，一旦被判定AIGC痕迹过重，就难以获得认可。如何让内容摆脱AI刻板印象，在众多信息中脱颖而出？别着急，今天就为大家带来五款宝藏软件，它们堪称降重神器，掌握使用技巧，便能带你突出重围，赋予内容独特灵魂与价值。
Multi-Range Attentive Bicomponent Graph Convolutional Network for Traffic Forecasting（AAAI202）解决问题：实现交通流量预测动机：1.由于道路网络和交通条件所带来的复杂的时空相关性和不确定性；2.这些方法受限于捕捉交通数据非线性的能力，而忽略或几乎不利用空间相关性3.cnn限制模型处理网格结构(如图像和视频)
毕业季又要来了！论文写不完的焦虑感是不是又上来了？导师天天催进度，你盯着电脑屏幕却一个字憋不出来。文献读不懂？查重总标红？排版乱七八糟？别慌！现在有了AI神器，写论文真的不用那么痛苦！我这半个月试了十几种工具，最后锁定了三款救命神器。尤其是第一个，连导师都夸“逻辑清晰专业度高”！今天手把手教你用，保证看完就能上手！
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