前面演示了通过DeepSeek API分别访问deepseek和火山引擎提供的模型服务，均以失败告终，这里我们再来看看如何访问本地的模型服务。ollama run操作前的准备工作：安装ollama、deepseek-r1:8b、qwen:0.5b-chat，可参考下面链接，这里就不再赘述。

这篇论文奠定了 DeepSeek 大模型的基础，提出模型参数规模并非越大越好，而是要找到模型参数量、数据量和算力的最优配比，通过分阶段的 Multi-step 学习率下降的方式，在不损失性能的情况下，可以更便捷地进行持续训练。DeepSeek-R1论文是一篇专注于通过强化学习提升大型语言模型（LLMs）推理能力的开创性研究，DeepSeek-R1论文通过纯强化学习训练大型语言模型，实现了推理能力的

毫无疑问这个春节，最火爆的是DeepSeek。DeepSeek以初创身份崛起，挑战创新困境，通过开源生态、非帕累托优化领域探索、人才激励差异化设计实现突破。作为一个吃瓜群众，很好奇“为什么DeepSeek由一个初创公司开发出来而不是国内互联网巨头、学术顶尖中科院、985高校?带着这个问题我们分别问一下：DeepSeek、百度AI、腾讯AI、文心一言。

前面远程调用DeepSeek API服务都失败了，接下来我们通过谷歌浏览器的Page Assist插件访问本地的DeepSeek。通过以上步骤，您可以有效提升 DeepSeek 的回复速度，获得更流畅的使用体验。

DeepSeek-R1 是一款基于强化学习驱动大型语言模型的推理能力提升的模型，是DeepSeek团队通过大规模强化学习（RL）和蒸馏技术开发的第一代推理模型。DeepSeek-R1是由深度求索（DeepSeek）公司开发的推理模型，发布于2025年1月20日，采用强化学习技术提升推理能力，并且在数学、代码和自然语言任务中表现出色。它的诞生源于对传统语言模型在复杂推理任务中局限性的认识，旨在通过创

性能调优效果对比优化项默认配置优化后配置QPS提升Worker线程数CPU*8CPU*4+15%~20%直接内存缓冲区堆内存直接内存+30%HTTP/2支持关闭启用+25%响应压缩阈值无压缩>10KB启用带宽减少40%Undertow的优势‌：‌轻量级和高性能‌：Undertow基于非阻塞I/O模型，具有低资源消耗和高并发处理能力。‌支持HTTP/2和WebSockets‌：开箱即支持HTTP/2

本文梳理了软件行业25个重要定理、定律和原则，涵盖开发效率、系统设计、软件质量等六大领域。包括利特尔定律（系统吞吐量优化）、布鲁克斯法则（项目延期风险）、CAP定理（分布式系统设计）等经典理论，以及尼尔森可用性原则（用户体验）、MVP原则（产品验证）等实践指导。这些规律揭示了软件开发的本质特征：任务预估偏差、技术债务累积、系统复杂度增长等固有现象，为架构设计、团队协作和项目管理提供了科学依据，帮助

微服务架构是一种将应用程序拆分为一系列小型、独立部署的服务的软件设计方法。每个服务都可以独立开发、部署和扩展，并通过轻量级通信机制（通常是 HTTP 或消息队列）进行交互。相比于传统的单体应用架构，微服务架构具有更好的灵活性、可伸缩性和可维护性。通过本文，可以了解到微服务架构的核心概念、算法原理和具体操作步骤，以及如何使用微服务架构来实现高度可扩展性的应用程序。我们还讨论了微服务架构的未来发展趋势

毕昇JDK是华为内部基于OpenJDK定制的Huawei JDK的开源版本。Huawei JDK运行在华为内部500多个产品上，研发团队积累了丰富的开发经验，解决了业务实际运行中遇到的多个疑难问题。毕昇JDK作为OpenJDK的下游，是一款高性能、可用于生产环境的OpenJDK发行版。毕昇JDK对华为内部应用场景中遇到的一些性能问题和稳定性问题进行了修复，并在ARM架构上进行了性能优化和稳定性增强

未通过JCK 认证的 OpenJDK 发行版‌‌阿里巴巴 Dragonwell‌：未明确标注通过 JCK 认证‌。腾讯 Tencent Kona JDK：未明确标注通过 JCK 认证，一组工具，和其它的一些需求，用来检查一个实现是否和Java平台规范和软件参考实现兼容。JCK （或TCK for Java SE)用于验证一个Java的运行和开发环境是否符合JavaSE标准。另一方面，JCK包含海量