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摘要： 随着全球新能源装机容量快速增长，光伏和风电运维面临效率低、成本高等挑战。DeepSeek AI平台通过机器学习（如LSTM预测、SVM故障诊断）和实时数据分析，显著提升新能源运维效率。实证显示，其应用使光伏发电量提升12%，风电场故障率降低30%。展望2026年，AI驱动的预测性维护、数字孪生等技术将推动运维成本降至10%以下，助力全球能源转型。DeepSeek的技术创新为新能源智能化提供
摘要：随着智慧医疗进入规模化发展阶段，DeepSeek医疗数据处理体系通过多模态融合、动态隐私计算和临床知识图谱构建三大核心技术，有效解决了医疗数据爆炸性增长（2023年达25ZB）与78.3%非结构化数据带来的处理瓶颈。该系统实现数据处理效率提升83.7%，模型训练成本降低62.4%，为2026年诊疗AI应用（预计临床覆盖率达71.8%）提供可工程化的实施路径，包括肿瘤辅助诊断（敏感度0.96）
本项目是一款轻量级，支持多种协议、可开箱即用的开源实时监控告警系统。以"给用户提供易用友好的开源实时监控告警系统"为设计理念，集 “监控+告警+通知” 为一体，让监控更简单。系统无需Agent，即可完成对应用服务，应用程序，数据库，缓存，操作系统，大数据，中间件，Web 服务器等目标的多维度监控、告警、通知。同时，系统支持HTTP、TCP、ICMP、JMX、SNMP、SSH、SQL等多种协议可配置
摘要：低代码开发平台通过可视化界面大幅降低应用开发门槛，而AI技术的融入正推动其向智能化演进。DeepSeek平台率先探索AI与低代码的深度融合，在智能界面生成、逻辑辅助、数据建模等环节实现自然语言驱动开发。通过大语言模型理解用户需求，自动生成UI组件、业务规则和API集成方案，同时提供智能错误诊断和性能优化建议。这种"AI即开发伙伴"的模式不仅提升开发效率，更让业务人员能够构
摘要：随着AI技术快速发展，2026年企业应用将面临全面重构以适配智能化需求。传统应用架构在实时决策和个性化服务方面存在明显不足，而DeepSeek等大语言模型将成为核心重构工具。本文探讨了AI化重构的五大趋势：AINative优先、数据驱动深化、架构现代化、低代码开发融合及人机交互革命，并分析了DeepSeek在重构规划、智能开发、数据治理等环节的赋能作用。研究显示，DeepSeek可显著提升开
2026年智能制造将迎来"黑灯工厂"大规模落地的新阶段。文章重点分析了DeepSeek工业大脑如何驱动生产全流程自动化：1）通过多模态融合、小样本学习等AI技术实现质量检测、预测性维护等核心场景；2）构建"云-边-端"三级架构，将决策延迟降至毫秒级；3）数字孪生技术形成虚实闭环控制。DeepSeek在动态排产、能耗优化等五大场景的应用，使设备利用率提升至92
摘要： DeepSeek提出“动态差分同步（DDS）”技术，通过端云协同架构优化2026年移动AI应用体验。该技术仅同步数据差异（ΔS），结合联邦学习与差分隐私保障安全，实现低带宽下的高效同步。应用场景包括实时翻译、个性化推荐及健康监测，通过本地预处理与云端协同提升响应速度与隐私保护。DeepSeek还解决了网络不稳定、资源限制等挑战，并展望未来无缝AI体验与量子加密集成。端云协同将成为移动AI发
摘要： 多云架构成为企业IT战略核心，但AI工作负载的跨云迁移面临异构环境、数据依赖等挑战。DeepSeek通过三层抽象设计实现多云适配，包括统一资源抽象、跨云网络加速和分布式训练优化。关键技术涵盖容器化封装、增量数据同步和状态快照恢复，支持在AWS、Azure等平台间无缝迁移。实际案例显示，迁移后性能损耗可控，成本显著降低。未来将向Serverless化、联邦学习等方向演进，推动云原生AI基础设
《模块化云基础设施的AI驱动革命》摘要：云计算基础设施正经历从虚拟化到智能化的范式转变，模块化架构已成为主流趋势。本文探讨了AI技术如何通过Terraform等IaC工具实现基础设施代码的智能生成，包括自动构建VPC网络、优化Kubernetes调度算法等核心场景。研究提出模块化成熟度五级模型，揭示通过元数据驱动和策略即代码实现L4级智能编排的关键路径。数学分析表明，DeepSeek等AI工具通过
本文是SREAIAgent开发系列教程的第二部分，主要介绍GitOps及ArgoCD环境的搭建配置过程。内容包括：1) 在GitHub创建仓库并配置访问密钥；2) 安装Git、Helm等核心工具；3) 部署ArgoCD并配置服务暴露；4) 安装Prometheus监控栈；5) 配置Grafana仪表盘。教程提供了详细的命令行操作步骤和验证检查点，特别标注了关键配置项（红色）、检查点（绿色）和问题修
多智能体系统的落地之路充满挑战，尤其是在面向 2026 年更加复杂和苛刻的应用场景时。DeepSeek 系列大模型及其配套工具链，凭借其在自然语言处理、代码生成、强化学习、分布式协调、系统可观测性等方面的强大能力，为解决这些难点提供了系统性的技术支撑。通过将 DeepSeek 深度融入多智能体系统的设计、开发、训练、部署、运维全生命周期，开发者能够有效规避常见的落地陷阱，显著提升系统的性能、鲁棒性
摘要：跨应用Agent技术正引领办公自动化革命，DeepSeek-R1大模型凭借强大的代码能力和任务分解能力成为核心驱动力。本文系统阐述了跨应用Agent的三大特征（跨应用性、智能体特性、LLM驱动）和四大核心价值（提升效率、降低错误率、增强决策支持、促进知识沉淀），详细解析了基于DeepSeek的Agent架构（大脑LLM引擎、工具库、执行器、记忆系统），并通过客户会议跟进场景的实战教程，演示了
可观测性是云原生系统稳定运行的关键能力，通过指标、日志、链路追踪三支柱联动，实现系统状态的全面监控。文章解析了可观测性技术栈的四大环节：数据采集层（Prometheus、Fluentd等工具）、存储层（时序数据库、Elasticsearch等）、分析可视化层（Grafana、Kibana等）和告警响应层（Alertmanager等）。针对Kubernetes环境，详细介绍了Prometheus+G
摘要：随着大语言模型（LLM）的快速发展，推理算力需求呈现爆发式增长。国产超算节点凭借强大的并行计算能力和完善的软硬件生态，成为部署DeepSeek等大模型的重要平台。本文系统探讨了在国产超节点上部署DeepSeek模型的全栈优化策略，包括硬件适配、软件栈优化、模型压缩、并行计算和系统调优等关键技术。通过针对性优化，如算子融合、量化压缩、分布式推理等，可显著提升模型推理效率。实践表明，国产平台能高
本文来源公众号，仅用于学术分享，侵权删，干货满满。小目标一直是目标检测的一个痛点，本文为大家介绍一种小目标检测方法ESOD，它是一个通用框架，可以应用于基于CNN和ViT的检测器来节约计算和GPU内存成本。实验证明在VisDrone、UAVDT和小型行人数据集上，作者的方法一致性地大幅度超越现有技术水平。论文链接：https://arxiv.org/abs/2407.16424代码链接：https
安装dokcerDocker 是一个开源的商业产品，有两个版本：社区版（Community Edition，缩写为 CE）和企业版（Enterprise Edition，缩写为 EE）。企业版包含了一些收费服务，个人开发者一般用不到。下面安装的是社区版1、Docker 要求 CentOS 系统的内核版本高于 3.10通过 uname -r 命令查看你当前的内核版本uname -r2、使用 root
2026年AI训练将趋向低成本化，DeepSeek平台通过复刻V4训练管线实现高效微调。当前训练大型模型面临计算资源、能源消耗和数据成本等挑战。DeepSeek采用分布式训练优化、混合精度计算和智能数据采样等关键技术，结合模型剪枝、量化和知识蒸馏，使训练成本降低40%。实战案例显示，在消费级GPU上微调医疗文本分类模型仅需1美元成本，准确率提升7%。展望2026年，自适应算法和联邦学习等创新有望进
本文记录了生产环境监控告警系统的逆向梳理过程，同时添加了云之家机器人的告警方式
Flutter跨平台开发：组件生成与多端适配策略 本文深入探讨Flutter跨平台开发的两大核心技术：组件代码生成引擎和多端逻辑适配策略。首先分析了组件生成的标准化、参数化、模板化与自动化方法，包括基于模板引擎、代码生成库和设计工具集成的实现方案。其次系统梳理了多端适配策略，涵盖Platform检测、平台特定Widget、依赖注入、平台通道等技术方案，并针对Web和桌面端提出了特殊优化建议。
摘要：本文探讨如何结合Notion和DeepSeek构建智能化个人工作系统，解决信息碎片化、任务过载等痛点。Notion提供可视化工作看板，通过多视图展示任务状态；DeepSeek则实现智能任务拆解、内容生成和数据分析。两者结合可自动化重复操作、优化决策并沉淀知识，显著提升工作效率。文章详细介绍了从搭建基础任务数据库到创建智能规则引擎的全过程，帮助读者打造高效的数字指挥中心。（149字）
Prometheus监控ElasticSearch以及通过Grafana展示
模版内容告警环境：{{$v.labels.env}}告警对象：{{$v.labels.object}}告警级别：{{$v.labels.severity}}告警状态：{{$v.status}} （✅ (￣▽￣)ノ 当前告警已恢复！！！开始时间：{{GetCSTtime $v.startsAt}}结束时间：{{GetCSTtime $v.endsAt }}告警环境：{{$v.labels.env}}
在。
Grafana 配置grafana:admin:# --- Grafana 邮件配置 ---smtp:#password: xxxxxxxxxxxxxxxx # 用刚才生成的App Passwordserver:envFromSecret: "grafana-secrets" # ⚠️ 这里必须是字符串，不是列表storageClassName: alicloud-disk-essd # 使用阿里
摘要：Tamper脚本作为SQLMap的请求变形器，通过编码层（如Base64混淆）、语法层（如注释替换空格）和协议层（如HTTP头注入）实现WAF绕过。编写时需定义优先级、依赖项及核心篡改函数，并组合使用多脚本增强效果。高级策略包括动态负载生成、协议级伪造和AI辅助绕过。测试应在授权环境下进行，使用OWASP靶场验证，并遵守合规要求。Tamper脚本需持续更新以应对WAF演进，是攻防演练中的重要
DeepSeek的本地化部署为智慧消防提供了强大的AI大脑，而消防知识图谱则构建了结构化的领域知识体系。二者的深度融合，能够实现对消防风险的深度洞察、对应急事件的智能辅助以及对管理流程的全面优化。尽管在实施过程中面临数据、技术、安全等方面的挑战，但其在提升消防安全水平、保障人民生命财产安全方面的巨大潜力毋庸置疑。
【代码】shell(一)：部署deepseek api。
接口尾缀主要用途模型类型当前状态聊天、问答、多轮对话对话模型✅ 主流标准将文本转换为向量 (用于搜索、推荐等)Embedding 模型✅标准。
中红外宽带消色差偏振复用 超透镜 超表面模型 fdtd仿真复现论文：2021 Science Advanced：Mid-infrared polarization-controlled broadband achromatic metadevice论文介绍：利用各向异性的传输相位和色散补偿，通过粒子群优化算法，实现中红外宽带消色差偏振复用超透镜模型设计。入射光为x偏振和y偏振光，x偏振光和y偏振光
Grafana 是一款开源的可视化监控平台，支持对接 Prometheus、InfluxDB、Elasticsearch 等多种时序数据库，通过灵活的仪表盘配置、丰富的图表类型和告警功能，帮助用户实现数据可视化、监控分析和故障排查。本文将从核心原理、环境安装、实战配置（含 Prometheus 对接）、报表导出（grafana-reporter）等维度，系统梳理 Grafana 的使用指南，附带代
有时项目中会使用gunicore部署多进程，Gunicorn启动项目之后一定会有一个主进程Master和一个或多个工作进程，在这种多进程应用中，需要使用multiprocess模块中的 GunicornPrometheusMetrics。Flask 是一个用 Python 编写的轻量级 Web 应用框架，当开发好的应用程序上线后我们需要对服务的基本情况做监控，比如服务的QPS、每个接口的laten
Prometheus 使用awaragi / prometheus-mssql-exporter 监控 sql server。
创建文件，启用持久化存储并指定spec:resources:requests:storage:spec:resources:requests:grafana:size: 8Gi。
监控的本质是“观测”，而运维的本质是“决策”。目前，这两者之间存在着巨大的“认知断层”。通过 MCP 协议对接 Prometheus，我们实际上是为 AI 开启了**“系统层面的感知能力”**。它不再是只能写写代码、回复邮件的文秘，而是成为了一个能够 24/7 守护系统稳定性、能够从冰冷的数字中读出业务逻辑、能够精准定位系统瓶颈的资深 SRE 专家。在这种架构下，人类运维工程师将从繁琐的“看图说话
摘要：本文提出性能测试左移实施框架，通过四阶段路线图将性能验证前置到开发全流程。战略准备阶段（0-1月）建立基准指标和工具链；实施阶段（2-4月）在架构设计、编码和构建环节嵌入性能检测；效能提升阶段（5-6月）建立监控看板和技术债管理；持续优化阶段引入混沌工程和AI预测。关键是将性能要求内建到需求设计环节，最终实现需求阶段缺陷捕捉率≥60%，修复周期≤1.5天。该方案可有效降低后期修复成本，构建高
摘要： 2026年Web应用渲染性能测试聚焦AI与云平台融合，通过容器化环境（如Playwright+VisionAI、BrowserStack）实现跨终端自动化测试。核心指标包括LCP、CLS等WebVitals，结合像素对比与动态交互模拟精准定位问题。优化策略涵盖脚本效率提升（CSS选择器优先）及实战案例（如金融App表单错位修复）。未来趋势倾向AI生成测试用例与元宇宙场景扩展，建议开发阶段集
摘要：本文探讨了如何结合Prometheus监控系统与DeepSeek AI大模型实现自动化运维。通过DeepSeek的自然语言处理和代码生成能力，可以自动生成Prometheus告警规则(YAML格式)和巡检脚本(Shell/Python)，大幅提升配置效率和准确性。文章详细演示了从环境搭建、告警规则生成到巡检脚本开发的完整流程，包括Linux主机监控、K8s集群监控等实战案例。
在向量数据库应用中，相似度阈值用于控制检索结果的精度：只返回相似度分数高于指定值的项目，避免不相关结果。Chroma 是一个开源的本地向量数据库，支持高效相似度检索。本实践指南将逐步介绍如何在 Chroma 本地版中配置相似度阈值，包括环境设置、代码实现和注意事项。所有步骤基于真实可靠的操作，使用 Python 示例。通过本实践，您可以高效配置 Chroma 的相似度阈值，提升检索质量。实际应用中
prometheus
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