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在昇腾 NPU 上部署与测评 CodeLlama-7b-Python

在移动互联网与多端融合的时代背景下,跨平台开发框架已成为提升效率、降低成本的关键技术。DCloud推出的UniApp凭借“一套代码,多端发布”的理念,吸引了数百万开发者。然而,随着应用复杂度提升和对原生性能的极致追求,传统的WebView混合架构逐渐触及天花板。为此,DCloud推出了被称为“下一代UniApp”的。

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#uni-app#k8s#AI +1
在昇腾 NPU 上部署与测评 CodeLlama-7b-Python

在移动互联网与多端融合的时代背景下,跨平台开发框架已成为提升效率、降低成本的关键技术。DCloud推出的UniApp凭借“一套代码,多端发布”的理念,吸引了数百万开发者。然而,随着应用复杂度提升和对原生性能的极致追求,传统的WebView混合架构逐渐触及天花板。为此,DCloud推出了被称为“下一代UniApp”的。

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#uni-app#k8s#AI +1
国产AI新秀:DeepSeek的前生今世

作为中国 AI 行业的新兴力量,DeepSeek 通过持续的技术创新和深度应用,已经在多个行业中获得了显著成就。凭借其技术优势和市场洞察力,DeepSeek 有望在未来的 AI 领域中继续引领行业发展。随着人工智能技术的不断成熟与应用场景的扩展,DeepSeek 将迎来更加广阔的发展前景。

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#深度学习
Vue核心知识:Pinia与localStorage和sessionStorage的结合使用

Pinia 是由 Vue.js 核心团队成员开发的 Vue 3 状态管理库。它作为 Vuex 的继任者,提供了更加现代化和简洁的 API,利用 Vue 3 的 Composition API 特性,使得状态管理的使用变得更加直观。简洁的 API:与 Vuex 相比,Pinia 的 API 更加简洁,易于理解,尤其是对于 Composition API 用户。支持模块化:Pinia 支持多模块的状态

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#vue.js#前端#javascript
DeepSeek与GPT的全方位对比及其为编程工作带来的巨大变革

本文对DeepSeek和GPT两大AI模型进行了全方位的对比分析,重点探讨了它们在编程领域的应用差异及DeepSeek为软件开发工作带来的革命性变化。研究从模型架构、训练数据、编程能力、代码生成质量等多个维度展开系统比较,并深入分析了DeepSeek在代码补全、错误检测、算法优化等方面的独特优势。研究表明,DeepSeek凭借其专业化的训练和针对编程任务的优化,显著提升了开发效率,改变了传统编程工

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#人工智能#python
python搭建NPL模型的详细步骤和代码

在开始之前,我们需要安装 NLP 相关的 Python 库:和用于数据处理用于特征工程和评估和用于文本预处理提供预训练的 NLP 模型和用于深度学习建模我们以 IMDB 电影评论数据集为例,这是一个用于情感分析(情绪分类)的 NLP 任务。在 NLP 任务中,我们通常需要去除 HTML 标签、标点符号、停用词等。四、特征工程在深度学习之前,我们可以使用 TF-IDF 或 Word2Vec 提取文本

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#python#开发语言#django +3
结合国家十五五规划展望IT界未来十年的战略机遇与行动指南

摘要:中国"十五五"规划将人工智能上升为国家战略,提出"人工智能+"行动计划。文章分析了AI技术产品化的战略路径:一是升级传统软件产品,实现人机协同;二是开发生成式AI等全新产品系列;三是推动工业自动化向认知化转型。通过金融、医疗、教育等行业应用案例,展示了AI技术带来的效率提升和创新突破。同时指出,AI发展需兼顾创新与规范,IT从业者将面临角色转型与能力升

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#AI#人工智能#科技
DeepSeek的前生与今世——从量化巨头到AI先锋的“深度求索”之路

从2023年7月的初生牛犊,到2025年初的全球科技巨头合作,DeepSeek的成长过程充满了挑战和突破。作为一家公司,它不仅在技术创新上不断超越自我,还在全球化布局中表现出了强大的韧性与决心。未来,我们期待DeepSeek继续以创新为动力,推动AI技术的发展和普及,带来更多令人惊喜的科技成果。谁能想到,这家年轻的公司,竟能在短短不到一年的时间里,从一个量化背景的小公司,迅速发展为全球AI领域的一

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#人工智能
一文读懂AI语言模型

本文系统介绍了AI语言模型的发展历程、核心技术原理及典型应用。从早期的统计语言模型(如N-gram)到神经网络语言模型(RNN、LSTM),再到革命性的Transformer架构,详细解析了自注意力机制等关键技术。文章重点分析了主流模型如GPT、BERT、T5等的特点,并提供了BERT情感分类的PyTorch微调代码示例。最后通过Hugging Face库演示了GPT-2文本生成实践,为读者提供了

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#人工智能#语言模型#自然语言处理 +4
Python、Java与Go:AI大模型时代的语言抉择

AI大模型开发语言三强格局形成:Python主导研究(占TIOBE指数50%),Java专注企业集成,Go领跑云原生服务(580万开发者)。三者形成研发-部署-服务完整链路。 核心优势对比: Python:PyTorch/TensorFlow生态支持,开发效率提升40% Go:延迟降低30%,K8s/Docker原生支持 Java:JVM调优减少GC停顿60%,Hadoop/Spark大数据处理

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#人工智能#python#java +2
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