DeepSeek是一个第三代智能交互系统，具备知识处理、复杂推理和多模态交互能力，提供高效响应、安全架构和行业解决方案，支持教育、金融、医疗等领域，持续发展以实现通用人工智能。
全尺寸人形机器人“小麦”身高174cm、搭配自研灵巧手，并搭载DeepSeek大模型，可以在商业服务场景应对各类服务需求，包括基于VLM视觉语言大模型能力，识别分析用户特征，基于相关信息预测用户偏好，提供对应服务；由[追觅科技]原人形机器人业务负责人、创新机器人研究院负责人喻超于2024年9月苏州注册成立的人形机器人创企【鹿明机器人】已完成两轮融资，目前首款通用人形机器人LUS1正在研发中；启动“
自GPT采用Transformer架构取得成功以来，经典Transformer架构一直是很多大模型的标配。但这不意味着Transformer是完美无缺的。即MLA。MLA用于高效推理，源自DeepSeek V2的原创，其显著降低了推理显存的消耗。MLA主要通过改造注意力算子压缩KV 缓存大小，将每个查询KV量减少93.3%，实现了在同样容量下存储更多KV缓存，极大提升了推理效率。
DeepSeek与ChatGPT是当前AI领域两大代表性模型，它们在技术架构、应用场景、性能表现等方面存在显著差异，适用性取决于用户的具体需求。两者并非直接替代关系，而是互补。若追求，DeepSeek更优；若需要，ChatGPT仍是首选。未来随着技术迭代，两者的竞争可能进一步推动AI普惠化。我的DeepSeek部署资料已打包好（自取↓）但如果你想知道这个工具为什么能“听懂人话”、写出代码 甚至预测
友情提醒，如不需要透彻深入理解，或者想直接看DeepSeek-V2的，可以直接跳到本文的第二部分，本文第二部分也是本文的最精华所在。当然，如果你就是想先从本第一部分 开始看则非常好，但里面的数学公式比较多，喜欢抠公式的可以细抠，不喜欢抠公式的则不用抠太细，不影响对DeepSeek-V2的整体理解。
Spring AI的核心优势统一接口快速对接多模态AI服务（节省40%的SDK接入时间）自带Prompt工程模板库（如中医术语规范化模板）流式响应完美适配诊疗场景的实时交互DeepSeek的垂直领域突破中医典籍预训练语料占比达15%（业内最高）支持《黄帝内经》古文到现代医学描述的零样本翻译中药毒性配伍预警准确率超NLP通用模型32%
DeepSeek之后，大模型下半场的走向如何？蚂蚁华为阿里云已做出选择：携手近百家企业联手组局，将探索的航道驶向医疗新大陆。。如今，医疗机构想要快速、安全、稳定实现大模型落地，只需一键接入蚂蚁医疗大模型一体机设备，。同时还定制化配置成熟应用，直接给医院业务系统、医疗诊断、患者服务大升级。浙江省人民医院、北京市中医院、上海仁济医院等7家机构已成为首批接入合作的医疗机构。比如，。不止如此，蚂蚁与浙江卫
但这一经历，使猫王妙播深刻理解到，智能音箱的未来竞争，绝不仅仅是硬件，也不应该仅仅为IOT做入口服务，而是需要软硬一体化、需要真正智慧懂用户的智能体验。国产AI大模型的崛起，使音响具备更强的个性化推荐和语音识别能力，火山扣子智能体、DeepSeek、喜马拉雅AI等多模态大模型的成熟，使音响设备不仅是信息接收终端，更成为主动提供情绪陪伴的智能载体。这一时期，大疆、华为、比亚迪等深圳企业，开始在智能硬
真正的危机从不在于机器产生意识，而在于人类在技术迷宫中遗失自我。就像古埃及祭司在莎草纸上书写《亡灵书》，我们正在用代码构筑新的生死观。或许未来的历史学家会如此记载："21世纪的人类，既恐惧机器获得灵魂，又害怕自己不过是更高级存在的训练数据——这种认知眩晕，成为那个时代最显著的精神特征。"
随着人工智能技术的不断突破，编程工具正迎来前所未有的变革。由 Codeium 团队推出的 WindSurf，以全新的 AI Flow 范式和多工具协同能力，正逐步超越备受关注的 Cursor，成为开发者提高工作效率的利器。WindSurf 的最大亮点在于其深度上下文理解能力。传统的编程助手往往只能对简单代码片段进行补全，而 WindSurf 则能智能捕捉项目整体结构、变量关系以及函数调用链，无需开
DeepSeek-V3-Base，685B参数的MoE架构，256个专家模块，每次只激活8个专家（TopK=8）。简单说，就是“人多力量大，但干活的人少”，既高效又省钱。
时隔不到一个月，DeepSeek又一次震动全球AI圈。去年 12 月，DeepSeek推出的DeepSeek-V3在全球AI领域掀起了巨大的波澜，它以极低的训练成本，实现了与GPT-4o和Claude Sonnet 3.5等顶尖模型相媲美的性能。和上次不同的是，这次推出的新模型DeepSeek-R1不仅成本低，更是在技术上有了大幅提升。而且，它还是一个开源模型。这款新模型延续了其高性价比的优势，仅
多年来,销售易之所以能够实现连续八年且唯一入选Gartner SFA魔力象限,并多项能力全球第一,正是源于与众多500强、头部企业的紧密合作与共建,这些标杆企业的复杂业务场景和先进的管理理念为销售易提供了宝贵的经验,推动了销售易的不断创新和进步,而销售易在AI能力的快速落地与提升也让其赢得了越来越多500强企业的认可和信赖。近期AI技术的快速进化让我们很兴奋,我们深信 AI 将重构 CRM ,带来
现需要建立一个图示，根据用户的筛选展示相对应的下级数据。譬如筛选GrandParent就显示Parent 1和Parent 2的数据，筛选Parent 1就显示Child 1-1 和Child 1-2的数据。它含有三级等级：GrandParent->Parent->Child。其中Child 1-1和Child 1-2从属于Parent 1，其他从属于Parent 2。然后我们需要告诉Power
有的用户可能会单独设置Column Chart（条形图）的第一个柱子的颜色，如下图所示，这种其实可以通过Column Chart的Conditional formating进行设置，或者也可以直接对单独的Column进行设置颜色即可，同样的想法，用户可能想设置Waterfall Chart的第一根柱子的颜色，这时发现默认的Waterfall chart配置中没找出设置颜色的地方。有一个Bar Co
目录1. Power BI Licensing Options2. Deployment3. Sharing and Collaboration3.1 Creating App Workspaces3.2 Discovering Workspaces3.3 Power BI Apps4. Data Gateway4.1 Overview4.2 Installation4.3 Configurati
✨「高效赋能」Microsoft Copilot又出新招！2025年2月更新来袭，Excel与Copilot强强联手，PPT一键翻译功能上线！与此同时，Azure OpenAI服务也推出GPT-4.5预览版，生产力提升不再是梦，速来围观！
说到大数据应用最多的技术，不得不提OLAP技术，在国内外，不论传统公司还是互联网公司，都开始利用OLAP技术分析挖掘大数据的价值。也许很多人对OLAP的概念还不是很清楚，简单来说，就把数据处理成数据立方，并把有可能的都预先算出来，然后在用户选择多维度汇总时，在预先的计算出来的数据基础上很快地计算出用户想要的结果，从而可以更好更快地支持极大数据量的及时分析。了解OLAP技术之前要先理解维度与度量，如
开始刷 ExamTopics 题库，这个时候会发现很多新知识点，标记出不熟悉的，但比较好的是，这个网站已经养肥了它的评论区，有疑问可以直接看讨论还蛮有意思的哈哈哈哈。Udemy 课程剩下的部分搞定（有时间可以过一遍这个老师带答案的模考题），需要多花时间理解DAX部分，考试中最tricky的部分！经验分享 考试题目大部分都来自 ExamTopics 的题库，所以姐妹主要是多刷题库！小贴士： 网考需要
大家做数据挖掘研究时，常常为找不到合适的数据而发愁。在KDNuggets上有Datasets栏目，提供一些数据集，网址为：http://www.kdnuggets.com/datasets/还有另外一个很好的资源网址为：http://kdd.ics.uci.edu/，里面包含的数据资源如下（按应用领域划分）：Direct Marketing KDD CUP 1998 Dat
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原文发布时间:2020-12-13 00:03:50 +0000本文讲述使用Power BI Desktop (rs) 连接RS共享数据集的方法。
在深入了解每个功能的具体作用之前，我们先来弄清楚每个功能是什么，以便知道我们所指的内容。有朋友询问为什么自己看不到列配置文件的内容？这里可能是软件的设计问题，若想查看列配置文件内容，需要点击某一列才会弹出相关信息，这可能是你一开始没看到它的原因。
转贴自 http://it.hexun.com/2009-05-15/117728584.html “根据Gartner的定义，BI就是一些帮助企业做分析决策的工具。这些工具，应该包含以下几个方面的功能。第一个是报表，第二个是随机查询，就是OLAP查寻，第三个就是预测，最后就是分析。” BI开发公司： IBM、Oracle、SAP、Microsoft、SAS、Informat
SQL Server 2008数据挖掘查询任务数据挖掘查询任务根据 Analysis Services 内置的数据挖掘模型运行预测查询。预测查询通过使用挖掘模型来创建对新数据的预测。例如，预测查询可以预测夏季可能销售多少帆板，或生成可能购买帆板的预期客户列表。 查询是数据挖掘扩展 (DMX) 语句。DMX 语言是 SQL 语言的扩展，为对挖掘模型的操作提供支持。有关如何使用 DMX 语言的详细信息
询问是否有方法可以找快递地址的相似度，业务同事会设置几个相似度百分比级别，把达到相似度级别的地址找出然后进行人工鉴定。由于相关分析报告前期都是在Power BI中完成，所以询问是否可以在Power BI中完成类似操作？整个项目较为复杂，通过这个问题背景，我们介绍一下如何通过Power BI模糊匹配找出相似度高的地址。本篇仅为读者拓宽使用模糊查询的思路和操作方法，在大家使用工作中还会有其他的类似场景
一. 关键词1. DM(Data Mining)，DW（Data Warehouse）,OLAP，BI二. 数据库已经成为收集和分布信息的系统的基础。数据采集目的在于此后根据数据库内容进行正确决策。这些海量数据的深层隐藏的是很多的商业模式（Pattern），规则（Rules），这些隐藏的“商业知识”对于当前的数据拥有者来说意义非凡，因此他们可能预测整个集团未来的商业策略
导入Power BI后，"Product"列有很多null值。可以向上填充和向下将列中的空值，填充为本列中最后一个非空值。操作简单实用，今天你学会了么？
例如，你可能有两个表，其中一个表有 300 行，另一个表有 100 行，在追加查询后，最后将有 400 行。在合并查询时，你会将列从一个表（或查询）添加到另一个表（或查询）中。转到 Power Query 编辑器功能区上的“开始”，然后选择“合并查询”下拉菜单，从中可以选择“将查询合并为新查询”。此选择将打开一个新窗口，从中可以选择要从下拉列表中合并的表，然后选择两个表都具有的列。若要完成此任务，
第二篇：商业智能应用中的数据挖掘智能应用的平台在过去的二十年中，经济快速发展，组织机构普遍都收集了大量的商业数据。然而，拥有大量的数据并不意味着拥有了丰富的商业信息。因此，商业智能需要进展到下一步——数据挖掘。数据挖掘能帮助您在浏览巨量数据的同时从中发现潜在有效的模式，并将这些模式应用于商业运营中。Microsoft SQL Server 2005分析服务中构建了新的数据挖掘组件——一个易
如果觉得还是看不懂怎么公式怎么使用，可以把鼠标悬停到编辑区的Calculate公式上面，然后即可得到公式说明和一个链接，点击链接可跳转到单独的页面，可查看当前函数的定义，表达式，以及代码样例。例如，导出我们在第4点中查询的模型中的所有度量值，在查询窗口输入查询语句后，将默认输出方式改为EXCEL，再点击【执行】(Run)，然后选择本机文件夹路径保存即可。DMV(动态管理视图)是从模型数据源查询信息
今天业务同事来询问为什么在Power BI报告中的表格可视化组件中，展示的网站地址无法点击跳转到相关网站？如何才能使表格中的网站地址实现超链接功能，通过点击跳转的相应的网站？目前Power BI是支持在报告使用超链接功能的，不过需要对表格中的网站信息进行URL的类型识别，识别后才能开启超链接功能。在编辑状态，可以通过 "Ctrl" + "左键点击"，实现页面跳转；整体操作很简单，建议大家亲自做一下
例如，如果从Excel导入的值的列没有小数值，Power BI Desktop会将整个数据列转换为整数数据类型，这能更好地优化存储提高计算效率。例如，如果DAX函数需要日期数据类型，而你的列的数据类型为文本，DAX函数将不能正常工作。2, 然后选择功能区【Column tools】 -> 选择需要修改数据类型的列 -> 【Data Type】 -> 选择数据类型;2, 选择需要修改数据类型的列 -
数据粒度指数据中表示的详细信息，这意味着数据粒度越多，数据中的详细信息级别就越高。
在过去的二十年中，经济快速发展，组织机构普遍都收集了大量的商业数据。然而，拥有大量的数据并不意味着拥有了丰富的商业信息。因此，商业智能需要进展到下一步——数据挖掘。数据挖掘能帮助您在浏览巨量数据的同时从中发现潜在有效的模式，并将这些模式应用于商业运营中。 Microsoft SQL Server 2005分析服务中构建了新的数据挖掘组件——一个易于使用、容易扩展、方便访问、非常灵活的平
在 Power BI Desktop 中开发 Power BI 模型并将其发布到 Power BI 服务中的工作区后，该模型称为数据集。数据集是一个 Power BI 项目，它是 Power BI 报表和仪表板中可视化效果的数据源。要完成Power BI 某一个报表或者仪表板必须查询某个数据集。当 Power BI 可视化数据集数据时，它会准备并发送一个分析查询。分析查询从模型生成查询结果，该结果
商业智能技术的出现已经很多年了，其作用与收益已被广泛认可，然而商业智能项目在企业中的实施率却非常低，其原因主要包括以下几个方面。1. 高额的产品费用商业智能项目一度被称为贵族产品，其高额的产品及实施费用让很多企业望而却步，尤其是商业智能产品厂商被数据库厂商及ERP厂商收购后，目前的主流商业智能产品掌握在IBM、SAP、Oracle和Microsoft，除微软产品外，其他商业智能产
Tableau 应用已正式上线 Teams 商店！如此，企业就能以一种更可靠和安全的方式在 Teams 中共享数据见解。
“三维空间计算一定是未来，智能也一定是未来。”
尽管创建和管理一个成功的DW/BI系统是相当具有挑战性的，但是业界也有一些权威人士和机构总结的方法论，可以辅助BI项目管理规避风险、增加成功的可能性。 如果你去问一位资深的程序员：“我的程序用Java语言开发能成功还是C#语言开发能成功？”答案很可能是：“语言本身并不重要，重要的是如何设计、如何搭建合理的程序架构……” 同样的，如果你去问一位商业智能专家：“我的
PL-300是微软提供的一项专业认证，全称为"Microsoft Power BI Data Analyst Associate"，即“微软Power BI 数据分析师”认证。这项认证主要面向那些使用Power BI进行数据建模、可视化和分析的专业人士，旨在证明持证人具备使用Power BI进行数据准备、数据建模、数据可视化和分析以及部署和维护Power BI项目的能力。
在Power BI的数据分析旅程中，选择合适的数据导入方式至关重要。导入（Import）和直接查询（DirectQuery）作为两种主流的数据连接方式，它们各自适用于不同的场景。今天，我们就来深入探讨这两种方式的关键差异，以及如何根据您的数据需求做出最佳选择。
在SharePoint页面上面对集成Power BI的数量并没有限制，你可以按照上面操作添加多个Power BI报告，以便整个不同的信息为一个整体，可以提高团队的信息分享效率。比如你账号的微软365License证书是Globe全球版本，但是拷贝的Power BI服务站点中的报告链接是China 21V本地，就会出现下面的报错。6，在弹出的Power BI组件配置区域，把我们从Power BI服务
一、 前言数据挖掘（DM data mining）是从大量的，不完全的，有噪声的，模糊的，随机的数据中，提取隐含在其中的，人们事先不知道的，但又是潜在的有用的信息和知识的过程。而我们的图书馆的数据库中积累了大量的读者借阅历史数据,这些数据中隐藏着大量重要信息,利用这些信息我们可以挖掘出读者对图书资源的借阅偏好模式。于是我们便利用微软SQL SERVER 2005中的数据挖掘关联规则模块建立一
1、气候监测数据集 http://cdiac.ornl.gov/ftp/ndp026b2、几个实用的测试数据集下载的网站http://www.cs.toronto.edu/~roweis/data.htmlhttp://www.cs.toronto.edu/~roweis/data.htmlhttp://kdd.ics.uci.edu/summary.task.type.h
在 Visual Studio .NET中使用Crystal Report(中) from www.aspfree.comtranslated by cash(天下第七)cashcao@msn.com Crystal Report演示－使用Pull Model 我们可以用以下步骤来实现Crystal Reports的Pull Model的使用: (1) 创建一个
SSAS是SQL SERVER 2005中用于BI的组件之一。通过SSAS可以创建多维数据库，并在之上进行数据挖掘操作。本文中要讲的就是利用SSAS进行数据挖掘的方法。在SSAS中进行数据挖掘可以有两种方式，一种是利用数据挖掘向导一步一步地创建挖掘结构和挖掘模型并进行模型的训练和
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