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点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达作者丨Mr.Felix编辑丨极市平台极市导读本文详细介绍了如何部署和测试DeepSeek-R1模型，涵盖了从Ollama到vLLM的多种推理框架的安装与配置，并提供了性能测试结果和优化建议，帮助用户在多机多卡环境下高效运行大模型。一、Ollama1、直接运行：curl -fsSL https://ollama.com/ins..

所以GPU擅长的是：简单任务，大规模并行执行。假设 A 和 B 都是 1000 × 1000 的矩阵，用CPU（8核）需要计算10亿次乘法，8个核心并行，每个核心算1.25亿次，假设每核心每秒算1亿次，需要1.25秒。但用GPU（6912核）的话，同样10亿次乘法，6912个核心并行，每个核心算14万次，假设每核心每秒算1000万次，只需要0.014秒。比如一个简单的全连接层，计算公式是 Y =

它在各种ML应用中分析和提取频率信息的能力是无价的，包括时间序列分析、自然语言处理、特征工程以及增强深度学习模型。随着机器学习继续发展和扩展其视野，傅里叶变换仍然是一个强大的工具，使研究人员和从业者能够解锁更深层次的洞察力并开发更有效的算法。例如，在音频处理中，傅里叶变换帮助识别音频信号中存在各种频率，使得可以进行语音识别、音乐分类和降噪等任务。在图像处理中，可以通过改变图像的频率成分来使用傅里叶

我一般喜欢称之为阈值分割，这是一个很常用的处理方式，大致思路是比如8U类型的图像，大于某个阈值T我就设定为0，小于T的保持不变，这样很亮的地方就被黑色遮盖住了，稍微灰暗的地方就会凸显出来，所以对于图像的二值化处理可以不仅限于单通道的灰度图像，多通道的图像也同样可以，得到的效果也显然不一样。这里得先引入一个概念就是图像直方图，比如8U的图像，矩阵中所有值的范围都在[0,255]，然后将0~255当作

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点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达话说，如果把最近爆火的 DeepSeek 装进 VSCode，帮我们写代码，会有多爽？VSCode 里的插件千千万，只需要找到 Roo Code 就能实现。作为一款强大的 AI 编程助手，Roo Code 通过其全面的功能和灵活的定制能力，为开发者提供了全新的开发体验，可以轻松接入各大 AI 巨头的 API，无论是 OpenAI

换言之，现有 dLLM 尚未摆脱注意力机制的束缚。然而，这也与 Transformer 架构天然矛盾：随着生成长度的增长，Attention 模块需要不断堆积 Key-Value Cache，带来线性增长的显存消耗与二次方增长的计算复杂度，直接限制了推理深度、解码速度与部署成本。PromptCoT 的第一版在 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B, DeepSeek-R1-D