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DeepSeek-V3-0324更新详解与入门指南:从技术突破到实际应用

2025年3月24日,DeepSeek推出的V3-0324版本(参数规模6850亿)虽定位为"小版本迭代",却在代码能力、推理效率、开源协议三大维度实现跨越式发展。此次更新不仅让开源模型首次达到闭源顶级水平(如Claude 3.7 Sonnet),更通过MIT协议彻底解除商用限制,标志着AI技术平民化的重大突破。

#语言模型
清晰易懂的 PHP 安装与配置教程

安装 PHP 并验证环境。安装 Composer 并配置缓存位置(解放 C 盘空间)。编写并运行第一个 PHP 程序。使用 Composer 安装第三方库(如探索 PHP 基础语法和 Web 开发(如 Laravel 框架)。遇到问题欢迎留言讨论,祝你早日成为 PHP 高手!🐘🚀。

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#php#开发语言
清晰易懂的Python安装与配置教程

安装 Python 并验证环境。配置 pip 国内镜像源(下载速度提升 10 倍!自定义 pip 缓存位置(解放 C 盘空间)。使用安装第三方库(如requestsnumpy探索 Python 基础语法和项目实战。遇到问题欢迎留言讨论,祝你早日成为 Python 高手!🐍🚀。

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#python#开发语言
清晰易懂的Ollama安装配置教程从零开始到模型运行

Ollama是一个开源工具,允许用户在个人电脑上轻松运行各种大型语言模型(LLM)。它支持Windows、macOS和Linux系统,提供了简单的命令行界面来管理模型。

#windows#linux#macos
模型压缩与优化:让AI模型轻装上阵

任务需求(时延vs准确率)硬件特性(缓存大小/指令集)算法本质(重要参数分布)使用TensorFlow Lite量化MNIST分类模型对ResNet18进行30%通道剪枝实验在Kaggle上提交压缩模型推理结果当你可以将一个BERT模型压缩到原来的1/10大小仍保持90%以上的性能时,就真正掌握了这项让AI落地的核心技术。在算力不再是唯一壁垒的未来,模型优化能力将成为工程师的核心竞争力之一。

#人工智能
理解Transformer架构:从“编码器-解码器“到自注意力机制

Transformer架构作为现代大语言模型(如ChatGPT)的核心,通过自注意力机制和并行计算,解决了传统序列模型(如RNN和LSTM)的局限性。其核心创新包括全注意力机制、位置编码和多头注意力机制,使模型能够并行处理序列数据,并有效捕捉长程依赖关系。Transformer的关键组件如位置编码和前馈网络进一步增强了其性能。在实践中,Transformer的训练技巧和现代变体(如BERT、GPT

#transformer#深度学习#人工智能
scikit-multilearn 笔记 第一节

英文原文: 点我.声明:此博文为对原英文文章的翻译加个人的理解,一方面为自己学习所用,另一方面为需要中文scikit-multilearn文档的小伙伴提供便利。侵删第一节 一起开始使用scikit-multilearn吧Scikit-multilearn是一个BSD许可的多标记分类库,建立在众所周知的scikit-learn库之上。1 安装在命令行,安装Scikit-multilear...

清晰易懂的Ollama安装配置教程从零开始到模型运行

Ollama是一个开源工具,允许用户在个人电脑上轻松运行各种大型语言模型(LLM)。它支持Windows、macOS和Linux系统,提供了简单的命令行界面来管理模型。

#windows#linux#macos
清晰易懂的Minikube安装和入门教程

安装 Minikube:覆盖 Windows/macOS/Linux 全平台。启动 Kubernetes 集群:基于 Docker 驱动快速部署。运行首个应用:掌握kubectl基础命令。解决常见问题:镜像加速、资源分配、驱动配置。下一步建议学习 Kubernetes 核心概念(Pod、Deployment、Service)。尝试部署多容器应用(如 WordPress + MySQL)。探索 He

#windows#linux#macos +1
Matlab 二维矩阵中“:”的用法

二维数组中冒号“:”的用法在学习matlab的过程中,遇到很多次对矩阵的操作,比如取一行、一列、某行的几个元素等等,感到很迷惑,在这里记下冒号的用法。假设矩阵为A%A赋值A=[1,2,3,4;5,6,7,8;9,10,11,12;13,14,15,16]1、取行操作%取行操作A(i,:)结果2、取列操作%取列操作A(:,i)结果3、全部取操作%全部取操作A(...

#matlab
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