登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
大模型正在重塑我们的学习和工作方式，不管你是选择使用 DeepSeek 还是自己部署大模型，最重要的是。
它根据标注数据评估 LLM 的行动，评估模型成功的可能性（价值函数），并指导模型的整体策略。它不是通过明确的问答对来进行训练，而是探索自己的 “环境”，并通过最大化奖励来优化自己的行为，例如，在解方程时倾向于使用更短、更高效的方法。该模型学习根据这些标记的示例进行预测，以提高其特定任务的准确性。该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时
DeepSeek R1 的特点是使用强化学习（RL）进行后训练。预训练：通过大量语料库创建一个"预测下一个单词"的模型。监督微调（SFT）：使用高质量的人类创建的指令-响应对来微调模型以完成特定任务。RLHF（带有人类反馈的强化学习）：人类评估模型的输出，并使用分数作为奖励来更新模型。据报道，DeepSeek R1 在大规模上进行了强化学习，尤其是在第 3 步。
近期国内外都流行一股DeepSeek-R1部署热，大家都纷纷在自己的本地主机上面尝试着部署满血版本的DeepSeek-R1。然而，要部署一个完整的版本的DeepSeek-R1在本地，大概需要16张A800，大概会花费200百万左右的成本。。今天给大家推荐一个框架-KTransformers，01-DeepSeek-R1部署痛点梳理近期国内外都流行一股DeepSeek-R1部署热，大家都纷纷在自己的
这两天，我查了很多资料，也看了一下之前的评论区，虽然许多人都已经开始尝试在使用DeepSeek，但也有很多人吐槽说很垃圾，并没想象中那么牛。其实问题根本不在工具，很多人的使用姿势就搞错了，用大炮打蚊子，白白浪费DeepSeek的强大功能。接下来，我会用10个使用技巧教会大家如何与DeepSeek高质量对话，以及一些隐藏技巧。学习完之后，你就会发现DeepSeek远比你想象中的强大。
人工智能 (AI) 大模型正以前所未有的速度渗透到医疗健康领域，为智慧医院的建设带来革命性变革。在这场变革中，中国AI大模型公司 Deepseek 以开源、高效的大模型技术脱颖而出，为医院私有化部署和自主训练高性能医疗AI提供了前所未有的机遇。Deepseek 大模型的出现，不仅是一次技术突破，更是医疗服务体系迈向自主可控、智能化升级的关键一步。
开源推理大模型新架构来了，采用抛弃长思维链和人类的语言，直接，可自适应地花费更多计算来思考更长时间。例如问题：Claire每天早餐都会做一个3个鸡蛋的煎蛋卷。她在4周内会吃多少个鸡蛋？从新模型Huginn的思考轨迹可视化中，可以看到对数字3等重要token不断旋转，最终收敛到正确答案对应的位置，但在不关键的人物名字Cla-ire上没有这个现象。除旋转之外还能观察到更多丰富的几何模式，研究团队认为这
我们都知道大模型训练需要提供数据，企业常见的数据有网页、Word、PDF 等文档数据，那么能否直接把 Word、PDF 和网页直接给大模型训练呢？答案是否定的，因为这些文档格式不统一、内容分散且未经处理，难以直接用于训练，那么大模型训练需要的数据到底长什么样？
我们知道 Deepseek R1 核心的贡献是揭示了一个“aha”时刻，在 R1-Zero 中通过使用 GRPO （Group Relative Policy Optimization）在没有人类反馈的情况下自主学会了分配更多的思考时间。开源社区也在其他模型上复现了类似的表现，不过成本很高，比如为Qwen2.5（1.5B）实现推理也需要 160G 显存，根本不是个人可以承受的。
尽管本地化部署的DeepSeek模型在算力规模和功能完备性上无法媲美云端全量版本，但只要喂给它「独家秘方」——也就是你电脑里的文档、代码、笔记这些干货，它立马就能变身成你的专属知识小助手！当然，AnythingLLM还具备其他功能，如代码托管和官方API的接入等，受篇幅所限，本文不再展开论述，各位可自行探索。需要注意的是，本地部署的AI回答精准度仍然受到硬件性能的制约。建议开发者参考以下硬件选型策
本文主要介绍，网页版DeepSeek搭建知识库。
首先告诉大家一个小妙招，在此过程中不管遇到什么难题，都可以问gpt,国内的可以用千问，kimi，百川等等。我用的deepseek简直不要太好用！！！
如何用DeepSeek制作PPT？说出来你可能不信，DeepSeek制作PPT 的水平，已经完全吊打90%的牛马打工人。那些曾经让我们绞尽脑汁、熬夜加班才能完成的PPT，在它面前简直是 “小菜一碟”。接下来我会用1分钟左右的时间教会大家如何用DeepSeek制作出一份精美的PPT。老规矩，我们还是先来看看DeepSeek制作出来的PPT效果吧~怎么样？还可以吧~不得不说，在这一刻，AI的强大真的是
知识蒸馏最早在2015年被诺贝尔物理学奖得主Geoffrey Hinton提出，在2025又被DeepSeek带火看了许多介绍蒸馏技术的文章，我们希望把知识蒸馏这项技术的前世今生介绍给大家2006年的春天，英特尔刚刚发布第一个双核处理器 E6320（4 M 缓存、1.86 GHz），苹果也刚发布了第一台MacBook，而第一代iPhone还在乔布斯的实验室中孕育当时研究机器学习学者们发现：用机器做
老板说，这个项目得上Deepseek,还得再做个知识库…”还有哪个开发者，最近没听到这样的抱怨？Deepseek爆火，推理端的智能提速，算力成本急剧下降，让不少原本不想用大模型，用不起大模型的企业，一夕之间全部拥抱AI，开启了降本增效。在这个过程中，可是当你真正开始调研的时候，就会发现这事儿没那么简单：想用开源的，连基本的问答准确度都难以保证。比如，前不久，我们推出了基于Deepseek 7b+M
DeepSeek公司，作为人工智能技术研发领域的佼佼者，近期推出了其旗舰产品——DeepSeek-V3 AI模型。该模型是对其前身DeepSeek-V2.5的全面升级，通过不断的优化工作，V3版本在性能表现、运算速度及成本控制上均实现了质的飞跃。这一进步标志着，在技术层面，国产AI模型如DeepSeek-V3已经能够与国际上最先进的模型，诸如GPT-4系列的模型，一较高下。
使用python操作neo4j首先我们要先安装一个库 ：pip install py2neo安装py2neo后我们可以使用其中的函数对neo4j进行操作。首先我们要知道 Neo4j是图数据库。其中最重要的就是结点和边（关系），结点之间靠边联系在一起，每个结点也有属于自己的属性。也就是说我们在用pyhton操作Neo4j的时候只需要创造出节点（Node ）和边（Relationship ），如果有需
Neo4j是一个开源的 无Shcema的 基于java开发的 图形数据库，它将结构化数据存储在图中而不是表中。它是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的Java持久化引擎。程序数据是在一个面向对象的、灵活的网络结构下，而不是严格、静态的表中,但可以享受到具备完全的事务特性、企业级的数据库的所有好处。CQL代表Cypher查询语言。像关系型数据库具有查询语言SQL，Neo4j使用CQL作为查
以下是一个简单的Spring Boot应用程序，集成Neo4j实现插入和查询数据的示例。我们将使用Spring Data Neo4j来简化与Neo4j数据库的交互。
如果您希望将 Neo4j 整合到使用多台服务器的大型应用程序或环境中，则需要将其配置为接受来自其他系统的连接。在此步骤中，您将配置 Neo4j 以允许远程连接，并且还将添加防火墙规则以限制哪些系统可以连接到您的 Neo4j 服务器。由于每个节点都存储对其所连接的所有其他节点的引用，因此 Neo4j 可以以最小的开销编码和查询复杂的关系。如果您想将 Neo4j 限制到特定的 IP 地址，例如服务器用
本文章为哈尔滨工业大学大数据分析实验3个人指导
Neo4j 是由 Java 实现的开源 NoSQL 图数据库。自 2003 年开始开发，2007 年正式发布第一版并将源码托管于 GitHub。作为图数据库的代表产品，Neo4j 已经在众多行业项目中广泛应用，如网络管理、软件分析、组织和项目管理及社交网络等。Neo4j 官网:Neo4j 提供了专业数据库级别的图数据模型存储，具备完整的数据库特性，包括 ACID 事务支持、集群支持、备份和故障转移
在如今AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，AIGC）时代，传统搜索引擎的弊端更加凸显，而基于知识图谱的问答系统KGQA（Knowledge Graph Question Answering，KGQA）的出现正好解决了上述信息检索面临的复杂问题。换言之，问答系统就是实现问句到答案直接映射的系统，与传统搜索引擎相比，问答系统极大地增强了用户获取
感觉这个项目是原作者的一个作业，原作者将它分享到github上了。他构建知识图谱的重点在爬取网页数据和处理数据上，处理好数据以后直接导入neo4j生成知识图谱了。
想要运行简单测试一下neo4j，就直接使用docker创建了一个容器，并用cypher-shell本地连接neo4j，创建图进行测试。
这个是我连接neo4j的代码，用户名和密码都是对的。我用python连接neo4j一直报这个错。
目录一、安装py2neo二、打开Neo4j三、使用Python操作Neo4j一、安装py2neopip install --upgrade py2neo -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple可以先阅读下文档：https://py2neo.org/v4/index.html这个文档里有好多关于这个工具包的API介绍，也就是如何使用这个工具包。二、打开
使用python连接neo4j时报错:IndexError: pop from an empty deque出现这个错误之后，我大致总结了两个原因：1.可能是python现在的py2neo的版本不对，把2021.1.0版本卸载，下载py2neo==4.2.0版本。2.graph =Graph(‘http://localhost:7474’,username=‘neo4j’,password=‘12
MNIST手写数字数据集来源于是美国国家标准与技术研究所，是著名的公开数据集之一。（下载后需解压）。我们一般会采用这行代码直接调用，这样就比较简单MNIST手写数字数据集中包含了70000张图片，其中60000张为训练数据，10000为测试数据，70000张图片均是28*28，数据集样本如下：如果我们把每一张图片中的像素转换为向量，则得到长度为28*28=784的向量。因此我们可以把训练集看成是一
在执行python代码之前在neo4j中执行这个命令，清空所有节点。
1.背景介绍深度学习框架:TensorFlow和PyTorch1. 背景介绍深度学习是一种人工智能技术，它旨在模拟人类大脑中的神经网络，以解决复杂的问题。深度学习框架是一种软件框架，用于构建、训练和部署深度学习模型。TensorFlow和PyTorch是目前最受欢迎的深度学习框架之一。TensorFlow是Google开发的开源深度学习框架，它支持多种编程语言，如Python、C+...
tensorflow如何定义张量、定义网络结构、超参数设置、模型训练呢？？？？
本系统是基于neo4j的图谱数据展示系统和问答系统，问题数据主要是基于旅游领域，基本完成以下功能- 关系图谱的展示- 关系图谱的查询- 旅游领域关系图谱的问题- 问题过程包括语句解析--模板匹配--match语句生成--获取结果- 返回结果以及过程的可视化
阿里云服务器上（CentOS）安装部署Neo4j大创项目需要使用Neo4j图数据库，但是在windows底下安装配置总是有莫名其妙的错误，头都大了，于是搬到云上来安装配置，顺利多了，而且便于团队共同使用交流，在这里记录一下我的安装配置过程
????点击关注｜设为星标｜干货速递????一、数据可视化是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量...
Python 驱动程序来执行对 Neo4j 数据库的增删改查操作。首先，确保已经安装了。Python 驱动程序。
======================================================================================写在最后，neo4j和APOC的版本对应非常重要，我也是踩了很多次版本的坑之后才顺利配置完成，希望大家都能与i此成功！=======================================================
RK3588是一款集成了高性能CPU、GPU和NPU的处理器，适用于各类边缘计算场景。其强大的计算能力使得RK3588能够实时处理和分析大量的数据，满足AI边缘计算网关对实时性和高效性的要求。同时，RK3588还支持多种操作系统和AI框架，为开发者提供了灵活的开发环境。
个人项目总结：用cypher或python在neo4j导入csv建立知识图谱，建立了一些简单的结点和关系，适合刚接触neo4j的学习（本人也是小白）
第1关：数据备份与恢复。本关任务：熟练掌握数据备份与恢复。
Django框架使用Neomodel、django_model连接Neo4j时返回空数组的问题解决
docker-neo4j-3.5.28-社区版数据备份及还原（最新原创）
使用docker拉取镜像时报以下错误，以为是设置docker仓库有问题，然后重新拉取就没事儿了Get https://registry-1.docker.io/v2/library/neo4j/manifests/latest: Get https://auth.docker.io/token?scope=repository%3Alibrary%2Fneo4j%3Apull&servic
确认安装路径为/usr/lib/jvm/java-11-openjdk-amd64/bin/java。安装好nvicat后，导入demo.db文件，将需要的数据转换成csv格式。将上述文件放置在/usr/lib/neo4j/import路径下。注意：保存成CSV格式，编码采用“UTF-8”，不然会报错。由于是初次操作，实体和关系文件还比较简陋，后续再完善。6）修改文件名并设置环境变量以便启动更方便
导出程序export_tflite_graph_tf2.py在/home/jg/tensorflow/models/research/object_detection/下可以找到。（3） 准备好要训练的图片，把要训练的图片按7:1的比例放到train和test文件夹下，然后通过labelImg软件标注目标，生成的xml存放到图片所在路径。label_map_path填写上文中pig_map.pbt
计算机毕业设计Python+Neo4j知识图谱医疗问答系统 大模型 机器学习 深度学习 人工智能 大数据毕业设计 Python爬虫 Python毕业设计
在 Transformer 模型中，自注意力机制的内存需求、计算量与序列长度成二次方关系，导致序列比较长时可能存在明显瓶颈。在 [2105.13120] Sequence Parallelism: Long Sequence Training from System Perspective 中，作者提出了序列并行（Sequence Parallelism），这是一种内存高效的并行方案，可以帮助突破
简介这个系统主要是用于梳理化学系统关系的关系图谱首先系统是去网上抓取了化学商品与材料之间的关系，目前抓取爬虫已经没有了，但是数据还在然后根据爬取的数据，把对应的关系读取到写入到neo4j中通过Django制作了网站，可以对neo4j进行对应的查询，底层通过neo4j的语句查询查询到对应的数据后，前端使用echarts进行一个关系图谱的展示并且完胜了neo4j对应数据库的清空与写入还包含了一套用户系
这段代码实现了基于物理信息神经网络（Physics-Informed Neural Network，PINN）的方法来求解一个二维稳态问题（从代码中推测可能是类似泊松方程相关的问题）。代码的主要流程包括定义PINN模型的结构、初始化相关参数、设置训练过程以及进行预测和后处理，最终将一些结果保存到本地文件中。
本文展示了如何将自然语言转换为Cypher查询，利用LangChain和OpenAI的语言模型与Neo4j数据库互动。Neo4j 官方文档LangChain 文档OpenAI API 文档。
neo4j
——neo4j
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
DeepSeek技术社区
尧米AI
腾讯云开发者社区
永洪数据分析社区
